Algoritmo de Partenogênese Cíclica — Cyclic Parthenogenesis Algorithm (CPA)
Neste artigo, vamos analisar um novo algoritmo populacional de otimização, o CPA (Cyclic Parthenogenesis Algorithm), inspirado na estratégia reprodutiva única dos pulgões. O algoritmo combina dois mecanismos de reprodução — partenogênese e sexual — e utiliza uma estrutura de colônia populacional com possibilidade de migração entre colônias. As principais características do algoritmo são a alternância adaptativa entre diferentes estratégias reprodutivas e o sistema de troca de informação entre colônias por meio do mecanismo de voo.
Otimização com Jogo do Caos — Chaos Game Optimization (CGO)
Apresentamos o novo algoritmo meta-heurístico Chaos Game Optimization (CGO), que demonstra capacidade única de manter alta eficiência em tarefas de grande dimensionalidade. Ao contrário da maioria dos algoritmos de otimização, o CGO não apenas não perde desempenho, como também às vezes melhora sua performance quando a complexidade do problema aumenta, o que constitui sua principal característica.
Previsão de taxas de câmbio usando métodos clássicos de aprendizado de máquina: Modelos Logit e Probit
Tentou-se criar um EA para prever cotações de taxas de câmbio. Como base para o algoritmo, foram adotados modelos clássicos de classificação, como regressão logística e probit. O critério de razão de verossimilhança é utilizado para filtrar os sinais de negociação.
Otimização com Jogo do Caos — Chaos Game Optimization (CGO)
Apresentamos o novo algoritmo meta-heurístico Chaos Game Optimization (CGO), que demonstra capacidade única de manter alta eficiência em tarefas de grande dimensionalidade. Ao contrário da maioria dos algoritmos de otimização, o CGO não apenas não perde desempenho, como também às vezes melhora sua performance quando a complexidade do problema aumenta, o que constitui sua principal característica.
Simulação de mercado: Position View (VI)
Neste artigo, faremos diversas melhorias, visando obter com que o indicador de posição, venha a refletir o que de fato está ocorrendo no servidor de negociação em termos de posições e seu status atual. Devo lembrar, que estas aplicações que serão mostradas aqui, não visam de maneira alguma substituir qualquer elemento presente no MetaTrader 5. E tal pouco devem ser utilizadas sem os devidos cuidados e critérios. Já que elas tem como objetivo terem um código didático. Ou seja, para fins de aprendizado de como as coisas funcionam. E o motivo para que eu diga que o código é didático. É pelo fato de que o uso de mensagens em alguns casos não é a melhor forma de implementar as coisas.
Exemplo de Análise de Rede de Causalidade (CNA) e Modelo de Autorregressão Vetorial para Predição de Eventos de Mercado
Este artigo apresenta um guia abrangente para implementar um sistema de negociação sofisticado utilizando Análise de Rede de Causalidade (CNA) e Autorregressão Vetorial (VAR) em MQL5. Ele aborda o embasamento teórico desses métodos, fornece explicações detalhadas das funções-chave no algoritmo de negociação e inclui exemplos de código para implementação.
Do básico ao intermediário: Classes (II)
Este artigo foi pensado para ser o mais didático possível. Isto porque o tema que será abordado aqui, por si só já gera muita confusão na cabeça de muita gente. Então meu caro leitor, procure experimentar na prática o que estará sendo visto aqui em forma de texto. E qualquer dúvida, não deixe de comentar. Pois de fato entender destructores não é uma das tarefas mais simples.
Automatização de estratégias de trading com MQL5 (Parte 13): Criação de um algoritmo de negociação para o padrão "Cabeça e Ombros"
Neste artigo, automatizaremos o padrão "Cabeça e Ombros" em MQL5. Analisaremos sua arquitetura, implementaremos um EA para sua detecção e negociação, e testaremos os resultados no histórico. Esse processo revela um algoritmo de negociação prático, que pode ser aprimorado.
Explorando a Criptografia no MQL5: Uma Abordagem Passo a Passo
Este artigo explora a integração da criptografia dentro do MQL5, aprimorando a segurança e a funcionalidade dos algoritmos de negociação. Cobriremos os principais métodos criptográficos e sua implementação prática no trading automatizado.
Redes neurais em trading: Treinamento multitarefa baseado no modelo ResNeXt (Conclusão)
Seguimos com a exploração do framework de aprendizado multitarefa baseado na arquitetura ResNeXt, que se destaca pela modularidade, alta eficiência computacional e pela capacidade de identificar padrões estáveis nos dados. O uso de um codificador único e de "cabeças" especializadas reduz o risco de overfitting do modelo e aumenta a qualidade das previsões.
Recursos do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 42): Oscilador ADX
ADX é outro indicador técnico relativamente popular, usado por alguns traders para avaliar a força da tendência predominante. Atuando como uma combinação de dois outros indicadores, ele é um oscilador cujos padrões vamos explorar neste artigo com a ajuda do Assistente MQL5 e suas classes auxiliares.
Critérios de tendência. Conclusão
Neste artigo, analisaremos as particularidades da aplicação prática de alguns critérios de tendência. Além disso, tentaremos desenvolver alguns novos critérios. A principal atenção será dada à eficácia desses critérios na análise de dados de mercado e no trading.
Aplicando Seleção de Recursos Localizada em Python e MQL5
Este artigo explora um algoritmo de seleção de recursos introduzido no artigo 'Local Feature Selection for Data Classification' de Narges Armanfard et al. O algoritmo é implementado em Python para construir modelos de classificação binária que podem ser integrados com aplicativos MetaTrader 5 para inferência.
Do básico ao intermediário: Navegando na SandBox
Neste artigo veremos duas formas de observar e até mesmo ter alguma interação com o conteúdo presente em uma SandBox. Isto usando a plataforma MetaTrader 5 como ponto de apoio. Entender o conteúdo mostrado neste artigo, será primordial para entender o que será visto nos próximos artigos.
Observador Connexus (Parte 8): Adicionando Request Observer (Observador de requisições)
Nesta parte final da nossa série sobre a biblioteca Connexus, analisamos a implementação do padrão Observador, além dos principais refatoramentos nos caminhos dos arquivos e nomes dos métodos. Esta série apresenta todo o desenvolvimento do Connexus, criado para simplificar a interação HTTP em aplicativos complexos.
Algoritmo de busca circular — Circle Search Algorithm (CSA)
Este artigo apresenta um novo algoritmo metaheurístico de otimização, o CSA (Circle Search Algorithm), baseado nas propriedades geométricas do círculo. O algoritmo utiliza o princípio de movimentação de pontos ao longo das tangentes para encontrar a solução ideal, combinando fases de diversificação global e intensificação local.
Aprendizado de máquina em trading direcional de tendência com o exemplo do ouro
Este artigo discute uma abordagem de trading apenas em uma direção escolhida (compra ou venda). Para isso, é utilizada a técnica de inferência causal e aprendizado de máquina.
Do básico ao intermediário: Filas, Listas e Árvores (II)
Este é um artigo do qual você meu caro leitor, deverá estudar com muita calma. Isto devido ao tipo de coisa que será explicado nele. Apesar de termos procurando manter as coisas o mais simples e didáticas quanto foi possível ser feito. O conteúdo apresentado aqui, é sem sobra de dúvida algo muito complicado para quem está iniciando na programação. Mas isto não é motivo para que você venha a desanimar ou ignorar o que está sendo explicado aqui. Já que este artigo fará um elo, entre dois assuntos completamente diferentes, porém intimamente ligados.
Do básico ao intermediário: Eventos em Objetos (II)
Neste artigo iremos ver como funciona os três últimos tipos de eventos que podem ser disparados por um objeto. Entender isto será algo muito divertido. Já que no final faremos algo que para muitos pode parecer um tanto quanto insanidade. Porém que é perfeitamente possível de ser feito, e tem um resultado bastante surpreendente.
Recursos do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 43): Aprendizado por reforço com SARSA
O SARSA (State-Action-Reward-State-Action, estado–ação–recompensa–estado–ação) é outro algoritmo que pode ser utilizado na implementação de aprendizado por reforço. Vamos analisar como esse algoritmo pode ser implementado como um modelo independente (e não apenas como um mecanismo de aprendizado) em Expert Advisors gerados no Wizard, de forma semelhante ao que fizemos nos casos de Q-learning e DQN.
Definição de sobrecompra e sobrevenda segundo a teoria do caos
Determinamos as zonas de sobrecompra e sobrevenda do mercado a partir da teoria do caos: uma integração dos princípios da teoria do caos, da geometria fractal e das redes neurais para prever os mercados financeiros. O estudo demonstra o uso do expoente de Lyapunov como medida da natureza caótica do mercado e a adaptação dinâmica dos sinais de trade. A metodologia inclui um algoritmo de geração de ruído fractal, ativação tangencial hiperbólica e otimização com momento.
Funcionalidades do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 31): Escolha da função de perda
A função de perda (Loss Function) é uma métrica fundamental nos algoritmos de aprendizado de máquina, que fornece feedback para o processo de aprendizado ao quantificar o quão bem um determinado conjunto de parâmetros se comporta em comparação com o valor-alvo esperado. Vamos explorar os diferentes formatos dessa função na classe personalizada do Assistente MQL5.
Desenvolvimento de sistemas de trading avançados ICT: Implementação de sinais no indicador Order Blocks
Neste artigo você vai aprender como desenvolver um indicador Order Blocks baseado no volume do livro de ofertas (profundidade de mercado) e otimizá-lo usando buffers para melhorar a precisão. Com isso, concluímos a etapa atual do projeto e nos preparamos para as próximas, nas quais será implementada uma classe de gerenciamento de risco e um robô de negociação que utilizará os sinais gerados pelo indicador.
Construa EAs auto-otimizáveis em MQL5 (Parte 3): Acompanhamento dinâmico de tendência e retorno à média
Os mercados financeiros geralmente são classificados como estando em consolidação (movimento lateral) ou em tendência. Essa visão estática do mercado pode facilitar o trading no curto prazo. No entanto, ela está desconectada da realidade do mercado. Neste artigo, vamos tentar compreender melhor como exatamente os mercados financeiros transitam entre esses dois possíveis regimes e vamos tentar compreender melhor como exatamente os mercados financeiros transitam entre esses dois possíveis regimes e como podemos utilizar esse novo entendimento do comportamento do mercado para ganhar confiança em nossas estratégias de trading algorítmico.
Redes neurais em trading: Otimização de LSTM para fins de previsão de séries temporais multivariadas (DA-CG-LSTM)
Este artigo apresenta o algoritmo DA-CG-LSTM, que propõe novas abordagens para análise e previsão de séries temporais. Você verá como mecanismos de atenção inovadores e a flexibilidade da arquitetura contribuem para o aumento da precisão das previsões.
Simulação de mercado: Position View (XI)
Neste artigo, mostrarei como você, meu caro e estimado leitor, pode sem muito esforço. Conseguir modificar o indicador de posição a fim de que ele venha a ser capaz de fazer bem mais coisas, do que originalmente era capaz de fazer. Veremos como incluir a capacidade de podermos mover tanto os preços, quanto também criar as linhas de preço. E isto diretamente no gráfico. Algo que muitos imaginariam ser extremamente complicado e de difícil solução. Porém você notará que faremos tudo isto, com muita facilidade e com um mínimo de esforço. Tudo que será preciso fazer é parar e pensar um pouco.
Ganhe Vantagem em Qualquer Mercado (Parte V): Dados Alternativos FRED EURUSD
Na discussão de hoje, utilizamos dados alternativos diários do Federal Reserve de St. Louis sobre o Índice Amplo do Dólar dos EUA e um conjunto de outros indicadores macroeconômicos para prever a taxa de câmbio futura do EURUSD. Infelizmente, embora os dados aparentem ter uma correlação quase perfeita, não conseguimos obter ganhos materiais em nossa acurácia de modelo, o que pode nos indicar que os investidores talvez estejam melhores usando apenas as cotações normais do mercado.
Do básico ao intermediário: Como bolhas de sabão
Neste artigo, será explicado um mecanismo muito simples e fácil de entender, cujo proposito seria o de gerar a ordenação de uma array, qualquer. Nele veremos que nem sempre o resultado apresentado é aquele que realmente esperamos obter. Sendo assim necessário adaptar a própria implementação a fim de conseguir obter os resultados adequado.
Assistente Connexus (Parte 5): Métodos HTTP e códigos de status
Neste artigo, vamos entender os métodos HTTP e os códigos de status, dois elementos muito importantes para a interação entre cliente e servidor na internet. Compreender o que cada método faz de fato permite criar requisições mais precisas, informando ao servidor qual ação deve ser executada e tornando a comunicação mais eficiente.
Migrando para o MQL5 Algo Forge (Parte 2): Trabalhando com múltiplos repositórios
Vamos analisar uma das possíveis abordagens para organizar o armazenamento do código-fonte de um projeto em um repositório público. Utilizando a distribuição em diferentes branches, criaremos regras claras e práticas para o desenvolvimento do projeto.
Título no Connexus (Parte 3): dominando o uso de cabeçalhos HTTP em requisições
Continuamos o desenvolvimento da biblioteca Connexus. Neste capítulo, exploraremos o conceito de cabeçalhos no protocolo HTTP, explicando o que são, para que servem e como utilizá-los nas requisições. Analisaremos os principais cabeçalhos utilizados ao interagir com APIs e apresentaremos exemplos práticos de como configurá-los na biblioteca.
Reimaginando Estratégias Clássicas (Parte IX): Análise de Múltiplos Time-Frames (II)
Na discussão de hoje, examinamos a estratégia de análise de múltiplos time-frames para descobrir em qual time-frame nosso modelo de IA apresenta melhor desempenho. Nossa análise nos levou a concluir que os time-frames Mensal e de 1 Hora produzem modelos com taxas de erro relativamente baixas no par EURUSD. Usamos isso a nosso favor e criamos um algoritmo de negociação que faz previsões de IA no time-frame Mensal e executa suas negociações no time-frame de 1 Hora.
Recursos do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 47): Aprendizado por reforço (algoritmo de diferenças temporais)
Temporal Difference (TD, diferenças temporais) é mais um algoritmo de aprendizado por reforço, que atualiza os valores Q com base na diferença entre as recompensas previstas e as recompensas reais durante o treinamento do agente. A ênfase está na atualização dos valores Q sem considerar necessariamente seus pares "estado-ação" (state-action). Como de costume, veremos como esse algoritmo pode ser aplicado em um EA, criado com a ajuda do Assistente.
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 32): Regularização
A regularização é uma forma de penalizar a função de perda em proporção ao peso discreto aplicado ao longo das várias camadas de uma rede neural. Vamos observar a importância de algumas formas de regularização e o impacto que isso pode ter em testes realizados com um Expert Advisor montado por um assistente.
Do básico ao intermediário: Filas, Listas e Árvores (III)
Neste artigo iremos dar o que será o próximo passo a fim de implementar e entender o que seria e como funciona uma lista encadeada. Apesar do conteúdo aqui, ser de certa maneira bastante denso e confuso para quem está iniciando. Procurei deixar as coisas o mais didática possível. Assim, você conseguirá entender por que e quando usar uma lista encadeada.
Simulação de mercado: Position View (XIX)
Uma das coisas que mais tem me incomodado, é o fato da classe C_ElementsTrade, ter em seu código, coisas que permitem acessar as posições. Não entenda isto como uma falha, pois de fato não é. Apenas torna algumas partes do que precisaremos fazer no futuro, algo um tanto quanto sujeitas a erros. Todo o trabalho que tem sido feito, para implementar o indicador de posição. Tem sido feito, pensando em usar ele no replay/simulador. Porém, uma vez que ele esteja sendo usado no replay/simulador. Não teremos de forma alguma acesso a uma posição real. Sendo assim, qualquer chamada da biblioteca MQL5, cujo objetivo é acessar dados da posição. Não terão qualquer efeito no código.
Reimaginando Estratégias Clássicas em MQL5 (Parte III): Previsão do FTSE 100
Nesta série de artigos, vamos revisitar estratégias de negociação já conhecidas para investigar se podemos aprimorá-las utilizando IA. No artigo de hoje, exploraremos o FTSE 100 e tentaremos prever o índice utilizando uma parte das ações individuais que compõem esse índice.
Algoritmo de Otimização de Força Central (Central Force Optimization, CFO)
Este artigo apresenta o algoritmo de otimização de força central (CFO), inspirado nas leis da gravitação. É explorado como os princípios da atração física podem resolver problemas de otimização, onde soluções mais pesadas atraem seus análogos menos bem-sucedidos.
Previsão de barras Renko com a ajuda de IA CatBoost
Como usar barras Renko junto com IA? Vamos analisar o Renko-trading no Forex com precisão de previsões de até 59.27%. Exploraremos as vantagens das barras Renko para filtrar o ruído do mercado, entenderemos por que indicadores de volume são mais importantes do que padrões de preço e como configurar o tamanho ideal do bloco Renko para EURUSD. Um guia passo a passo para integrar CatBoost, Python e MetaTrader 5 para criar seu próprio sistema de previsão Renko Forex. Perfeito para traders que desejam ir além da análise técnica tradicional.
Corpo em Connexus (Parte 4): Adicionando suporte ao corpo de requisições HTTP
Neste artigo, abordamos o conceito de corpo nas requisições HTTP, que é necessário para o envio de dados como JSON e texto simples. Discutimos e explicamos como usá-lo corretamente junto com os cabeçalhos apropriados. Também introduzimos a classe ChttpBody, que faz parte da biblioteca Connexus e que irá simplificar o trabalho com o corpo das requisições.