Artigos com exemplos de como programar robôs de negociação na linguagem MQL5

O treinamento de modelos Transformer exige grandes volumes de dados e muitas vezes é dificultado pela fraca capacidade dos modelos de generalizar em amostras pequenas. O framework SAMformer ajuda a resolver esse problema ao evitar mínimos locais ruins. E aumenta a eficiência dos modelos mesmo em conjuntos de treinamento limitados.

O artigo dá continuidade à série para iniciantes. Aqui serão abordados os princípios básicos da construção de EAs. Primeiro, criaremos um EA que operará sem indicadores, usando ordens pendentes, depois, criaremos um segundo EA, baseado no indicador padrão MA, operando com ordens a preço atual. Parto do princípio de que você já não é totalmente iniciante e domina o material dos artigos anteriores.

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.

Neste artigo, reformulamos o código existente usado para enviar mensagens e capturas de tela do MQL5 para o Telegram, organizando-o em funções modulares reutilizáveis. Isso tornará o processo mais eficiente, permitindo uma execução mais rápida e uma gestão de código mais fácil em múltiplas instâncias.

O framework LSEAttention propõe caminhos para aprimorar a arquitetura Transformer, tendo sido desenvolvido especificamente para a previsão de séries temporais multivariadas de longo prazo. As abordagens sugeridas pelos autores do método permitem resolver problemas comuns no Transformer tradicional, como o colapso entrópico e a instabilidade no treinamento.

A aplicação de processos de difusão anisotrópicos para codificação dos dados brutos no espaço latente hiperbólico, conforme proposto no framework HypDiff, contribui para a preservação das características topológicas da situação atual do mercado e melhora a qualidade de sua análise. No artigo anterior, iniciamos a implementação das abordagens propostas usando MQL5. Hoje, continuaremos esse trabalho iniciado, levando-o até sua conclusão lógica.

Neste artigo, desenvolvemos um Expert Advisor de Trading Rápido em MQL5, aproveitando os indicadores Parabolic SAR e Média Móvel Simples (SMA) para criar uma estratégia de trading responsiva. Detalhamos a implementação da estratégia, incluindo o uso de indicadores, geração de sinais e o processo de testes e otimização.

Apresentamos os modelos de difusão direcionada, que utilizam ruídos anisotrópicos e direcionais, dependentes dos dados, no processo de propagação para frente, para capturar representações de grafos significativas.

Apresentamos o método NAFS (Node-Adaptive Feature Smoothing), uma abordagem não paramétrica para criar representações de nós que não requer o treinamento de parâmetros. O NAFS extrai as características de cada nó considerando seus vizinhos e, então, combina essas características de forma adaptativa para formar a representação final.

No último artigo da série, analisamos o framework Atom-Motif Contrastive Transformer (AMCT), que utiliza aprendizado contrastivo para identificar padrões-chave em todos os níveis, desde os elementos básicos até estruturas complexas. Neste artigo, continuamos a implementar as abordagens do AMCT com recursos do MQL5.

Um guia passo a passo para implementar um algoritmo de negociação automatizado em MQL5 baseado na estratégia de Bandas de Bollinger. Um tutorial detalhado sobre a criação de um Expert Advisor que pode ser útil para traders.

Ao analisarmos a situação do mercado com nossos modelos, o elemento-chave é a vela. No entanto, sabe-se há muito tempo que os padrões de velas podem ajudar a prever movimentos futuros de preço. Neste artigo, apresentaremos um método que permite integrar essas duas abordagens.

Damos continuidade ao trabalho iniciado no artigo anterior sobre a construção do framework RefMask3D utilizando MQL5. Esse framework foi desenvolvido para um estudo aprofundado da interação multimodal e da análise de características em nuvens de pontos, com posterior identificação do objeto-alvo com base em uma descrição fornecida em linguagem natural.

Este inovador bot de negociação integra o MetaTrader 5 com Python para aproveitar a análise de sentimento em tempo real nas mídias sociais para decisões automatizadas de negociação. Ao analisar o sentimento no Twitter relacionado a instrumentos financeiros específicos, o bot traduz as tendências das mídias sociais em sinais acionáveis de negociação. Ele utiliza uma arquitetura cliente-servidor com comunicação via socket, permitindo uma interação contínua entre as capacidades de negociação do MT5 e o poder de processamento de dados do Python. O sistema demonstra o potencial de combinar finanças quantitativas com processamento de linguagem natural, oferecendo uma abordagem de ponta para negociação algorítmica que capitaliza fontes alternativas de dados. Embora mostre promissores resultados, o bot também destaca áreas para melhorias futuras, incluindo técnicas de análise de sentimento mais avançadas e estratégias aprimoradas de gerenciamento de risco.

Vamos conhecer um método de análise multimodal integrada para interagir e compreender características.

Ao analisarmos a situação de mercado, a dividimos em segmentos individuais, identificando as principais tendências. No entanto, os métodos tradicionais de análise geralmente se concentram em um único aspecto, limitando a percepção. Neste artigo, apresentaremos um método que permite destacar vários objetos, oferecendo uma compreensão mais completa e em camadas da situação.

Damos continuidade à discussão sobre o uso da representação linear por partes de séries temporais, iniciada no artigo anterior. Hoje, falaremos sobre a combinação desse método com outras abordagens de análise de séries temporais para melhorar a qualidade da previsão das tendências dos movimentos de preços.

Nesta série de artigos, revisitamos estratégias clássicas para ver se podemos melhorá-las usando IA. No artigo de hoje, vamos examinar a popular estratégia de análise de múltiplos tempos gráficos para avaliar se a estratégia seria aprimorada com IA.

Nesta série de artigos, revisitamos estratégias clássicas para verificar se podemos melhorá-las usando IA. No artigo de hoje, examinaremos uma estratégia popular de análise de múltiplos símbolos utilizando uma cesta de ativos correlacionados. Focaremos no par de moedas exótico USDZAR.

Nesta parte do artigo, vamos criar um EA MQL5 integrado ao Telegram que envia sinais de cruzamento de médias móveis para o mensageiro. Descreveremos detalhadamente o processo de geração de sinais de negociação com base nesses cruzamentos, implementaremos o código necessário em MQL5 e garantiremos uma integração contínua. Como resultado, teremos um sistema que envia alertas de negociação em tempo real diretamente para um grupo no Telegram.

Neste artigo, criaremos um EA na linguagem MQL5 que enviará mensagens para o Telegram por meio de um bot. Configuraremos os parâmetros necessários, incluindo o token de API do bot e o identificador do chat, e então realizaremos uma requisição HTTP POST para entregar as mensagens. Em seguida, processaremos a resposta para garantir a entrega bem-sucedida e lidaremos com possíveis erros.

O artigo descreve as etapas para a implementação do EA Deus baseado nos indicadores RSI e média móvel para gerenciar a negociação automatizada.

Neste artigo, analisamos empiricamente estratégias de trading clássicas para verificar se é possível aprimorá-las com inteligência artificial (IA). Utilizaremos o modelo de Análise Discriminante Linear (Linear Discriminant Analysis) para tentar prever máximas mais altas e mínimas mais baixas.

Este artigo aborda o desenvolvimento de um painel dinâmico multissímbolo e multiperíodo do indicador RSI em MQL5. O painel tem como objetivo fornecer aos traders os valores do RSI em tempo real para diferentes símbolos e períodos gráficos. Ele será equipado com botões interativos, atualizações em tempo real e indicadores de cores para ajudar os traders a tomarem decisões informadas.

Nesta série de artigos, analisamos estratégias clássicas de negociação usando algoritmos modernos para determinar se podemos melhorar a estratégia utilizando IA. No artigo de hoje, revisamos uma abordagem clássica para negociar o SP500 usando a relação que ele tem com as Notas do Tesouro dos EUA.

Neste artigo, apresentamos o método Mask-Attention-Free Transformer (MAFT) e sua aplicação na área de trading. Ao contrário dos Transformers tradicionais, que exigem mascaramento de dados ao processar sequências, o MAFT otimiza o processo de atenção, eliminando a necessidade de mascaramento, o que melhora significativamente a eficiência computacional.

Neste artigo, apresentamos um método de segmentação de objetos 3D baseado no Superpoint Transformer (SPFormer), que elimina a necessidade de agregação intermediária de dados. Isso acelera o processo de segmentação e melhora o desempenho do modelo.

A identificação eficaz e a preservação da estrutura local dos dados de mercado em meio ao ruído são tarefas cruciais no trading. Embora o uso do mecanismo Self-Attention tenha mostrado bons resultados no processamento desses dados, o método clássico não leva em conta as características locais da estrutura original. Neste artigo, proponho conhecer um algoritmo capaz de considerar essas dependências estruturais.

Neste artigo, revelamos o potencial do modelo Value at Risk (VaR) para a otimização de portfólios multimoeda. Utilizando o Python e as funcionalidades do MetaTrader 5, demonstramos como implementar a análise VaR para uma distribuição eficiente de capital e gerenciamento de posições. Desde os fundamentos teóricos até a implementação prática, o artigo abrange todos os aspectos da aplicação de um dos sistemas mais robustos de cálculo de risco — o VaR — no trading algorítmico.

Este artigo explora uma estratégia de trading que integra a Análise Discriminante Linear (LDA) com Bandas de Bollinger, aproveitando previsões de zonas categóricas para gerar sinais estratégicos de entrada no mercado.