Artigos sobre como programar e utilizar robôs de negociação na linguagem MQL5
Os experts que os desenvolvedores criam para o MetaTrader realizam uma grande variedade de tarefas. Entre elas estão o monitoramento de muitos instrumentos financeiros 24h por dia, a cópia de operações, a criação e o envio de relatórios, a análise de notícias e até mesmo o acesso dos traders à sua própria interface gráfica personalizada.
Os artigos podem abordar técnicas de programação, ideias matemáticas para processamento de dados, dicas para criar e encomendar robôs de negociação.
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Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 21): Preparação para um experimento importante e otimização do código
Para avançar mais, seria interessante verificar se conseguimos melhorar os resultados executando periodicamente uma reotimização automática e a geração de um novo EA. Muitas discussões sobre o uso da otimização de parâmetros giram em torno da questão de por quanto tempo é possível usar os parâmetros obtidos para operar em um período futuro, mantendo os principais indicadores de lucratividade e rebaixamento dentro dos níveis estabelecidos. E será que isso é de fato possível?
Redes neurais de maneira fácil (Parte 81): Análise da dinâmica dos dados considerando o contexto (CCMR)
Em trabalhos anteriores, sempre avaliamos o estado atual do ambiente. No entanto, a dinâmica das mudanças dos indicadores sempre ficou "nos bastidores". Neste artigo, quero apresentar a vocês um algoritmo que permite avaliar a mudança direta dos dados entre dois estados consecutivos do ambiente.
Formulando um EA Dinâmico de Múltiplos Pares (Parte 1): Correlação e Correlação Inversa entre Moedas
O Expert Advisor dinâmico de múltiplos pares utiliza estratégias de correlação e correlação inversa para otimizar o desempenho nas negociações. Ao analisar dados de mercado em tempo real, ele identifica e explora as relações entre os pares de moedas.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 40): Abordagens para usar Go-Explore em uma grande quantidade de dados
Neste artigo, discutiremos a aplicação do algoritmo Go-Explore ao longo de um período de treinamento prolongado, uma vez que uma estratégia de seleção aleatória de ações pode não levar a uma passagem lucrativa à medida que o tempo de treinamento aumenta.
Redes neurais em trading: Transformer parâmetro-eficiente com atenção segmentada (PSformer)
Apresentamos o novo framework PSformer, que adapta a arquitetura do Transformer puro para resolver tarefas de previsão de séries temporais multivariadas. O framework é baseado em duas inovações principais: o mecanismo de compartilhamento de parâmetros (PS) e a atenção aos segmentos espaço-temporais (SegAtt).
Como construir e otimizar um sistema de trading baseado em volume (Chaikin Money Flow - CMF)
Neste artigo, forneceremos um indicador baseado em volume, o Chaikin Money Flow (CMF), após identificar como ele pode ser construído, calculado e utilizado. Vamos compreender como construir um indicador personalizado. Compartilharemos algumas estratégias simples que podem ser usadas e, em seguida, as testaremos para entender qual delas é melhor.
Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 5): Aplicação e teste de um EA usando Socket
Nesta série de artigos, apresentamos vários métodos de anotação de séries temporais que podem criar dados compatíveis com a maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A anotação precisa dos dados pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado com os objetivos e tarefas dos usuários, aumentar a precisão do modelo e até ajudar a alcançar uma melhoria significativa na qualidade!
Negociando com o Calendário Econômico MQL5 (Parte 2): Criando um Painel de Notícias
Neste artigo, criamos um painel prático de notícias usando o Calendário Econômico MQL5 para aprimorar nossa estratégia de negociação. Começamos projetando o layout, focando em elementos-chave como nomes dos eventos, importância e horário, antes de avançar para a configuração dentro do MQL5. Por fim, implementamos um sistema de filtragem para exibir apenas as notícias mais relevantes, dando aos traders acesso rápido a eventos econômicos impactantes.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 75): aumentando a produtividade dos modelos de previsão de trajetórias
Os modelos que estamos criando estão se tornando cada vez maiores e mais complexos. Com isso, aumentam os custos não apenas para o treinamento, mas também para a operação. Além disso, muitas vezes nos deparamos com situações em que o tempo de tomada de decisão é crítico. E, por isso, voltamos nossa atenção para métodos de otimização de desempenho dos modelos sem perder qualidade.
Negociando com o Calendário Econômico MQL5 (Parte 4): Implementando Atualizações de Notícias em Tempo Real no Painel
Este artigo aprimora nosso painel do Calendário Econômico implementando atualizações de notícias em tempo real para manter as informações de mercado atuais e acionáveis. Integramos técnicas de busca de dados ao vivo no MQL5 para atualizar os eventos no painel continuamente, melhorando a capacidade de resposta da interface. Essa atualização garante que possamos acessar as últimas notícias econômicas diretamente do painel, otimizando as decisões de negociação com base nos dados mais recentes.
Desenvolvendo uma Estratégia de Pullback: Construção do Modelo Base
Este artigo apresenta a evolução de um EA de pullback em MQL5, desde a definição do regime por EMA até a identificação da retração e a confirmação do gatilho. São abordados a otimização integrada ao MetaTrader 5, o stop ajustado ao tick size, o filtro de distância por ATR e a gestão com breakeven e trailing, priorizando platôs paramétricos, controle dos graus de liberdade e redução do risco de overfitting.
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 38): Bandas de Bollinger
As Bandas de Bollinger são um indicador do tipo Envelope muito comum, utilizado por muitos traders para abrir e fechar operações manualmente. Vamos examinar esse indicador considerando o máximo possível dos diferentes sinais que ele pode gerar e ver como eles podem ser utilizados em um Expert Advisor montado com o wizard.
Como funções de cem anos atrás podem atualizar suas estratégias de trading
Neste artigo, vamos falar sobre as funções de Rademacher e Walsh. Vamos explorar formas de aplicar essas funções na análise de séries temporais financeiras, além de considerar diferentes maneiras de usá-las no trading.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 63): pré-treinamento do transformador de decisões não supervisionado (PDT)
Continuamos nossa análise, desta vez, explorando a família de transformadores de decisão. Em trabalhos anteriores, já observamos que o treinamento do transformador subjacente à arquitetura desses métodos é bastante desafiador e requer uma grande quantidade de dados de treinamento rotulados. Neste artigo, consideramos um algoritmo para usar trajetórias não rotuladas com o objetivo de pré-treinar modelos.
Desenvolvimento de um sistema personalizado de detecção do regime de mercado em MQL5 (Parte 2): Expert Advisor
Este artigo descreve em detalhes a criação de um EA adaptativo (MarketRegimeEA) usando o detector de regimes da Parte 1. Ele alterna automaticamente estratégias de negociação e parâmetros de risco para mercados de tendência, mercados laterais ou mercados voláteis. O artigo também inclui otimização prática, tratamento das transições e um indicador para vários timeframes.
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 24): Conectando uma nova estratégia (I)
Neste artigo, vamos analisar como conectar uma nova estratégia ao sistema de otimização automática criado. Vamos ver quais EAs precisaremos criar e se será possível evitar alterações nos arquivos da biblioteca Advisor, ou pelo menos reduzi-las ao mínimo.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 68): Otimização off-line de políticas baseada em preferências
Desde os primeiros artigos sobre aprendizado por reforço, a gente sempre falou de duas coisas: como explorar o ambiente e definir a função de recompensa. Os artigos mais recentes foram dedicados à exploração durante o aprendizado off-line. Neste aqui, quero apresentar a você um algoritmo em que os autores resolveram deixar de lado a função de recompensa.
Gerenciamento de riscos (Parte 2): Implementação do cálculo de lotes na interface gráfica
Neste artigo, analisaremos como aprimorar e aplicar de forma mais eficiente os conceitos apresentados no artigo anterior, utilizando as poderosas bibliotecas de elementos gráficos de controle do MQL5. Conduzirei você passo a passo pelo processo de criação de uma interface gráfica totalmente funcional, explicando o plano de projeto subjacente, bem como o propósito e o princípio de funcionamento de cada método empregado. Além disso, ao final do artigo testaremos o painel criado, a fim de confirmar seu correto funcionamento e sua aderência aos objetivos estabelecidos.
Rede neural quântica em MQL5 (Parte III): Processador quântico virtual com qubits
Criamos um sistema de negociação com um simulador quântico real em vez de analogias matemáticas. O sistema usa 3 qubits virtuais, portas quânticas e princípios de superposição para analisar os mercados. Foi implementado como EA para MetaTrader 5 em MQL5. A principal conquista é a transição da simulação para princípios quânticos reais de processamento de informações financeiras.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 95): Redução do consumo de memória em modelos Transformer
Os modelos baseados na arquitetura Transformer demonstram alta eficiência, mas seu uso é dificultado pelos altos custos de recursos, tanto na fase de treinamento quanto durante a utilização prática. Neste artigo, proponho conhecer algoritmos que permitem reduzir o uso de memória por esses modelos.
Construindo um Modelo de Restrição de Tendência com Candlestick (Parte 8): Desenvolvimento de Expert Advisor (I)
Nesta discussão, vamos criar nosso primeiro Expert Advisor em MQL5 com base no indicador que fizemos no artigo anterior. Vamos cobrir todas as funcionalidades necessárias para tornar o processo automático, incluindo o gerenciamento de riscos. Isso beneficiará extensivamente os usuários ao avançarem da execução manual de negociações para sistemas automatizados.
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 20): Organizando o pipeline de etapas de otimização automática de projetos (I)
Já criamos diversos componentes que facilitam o processo de otimização automática. Durante sua criação, seguimos a ciclicidade tradicional: desde a criação do código funcional mínimo até a refatoração e a obtenção de um código melhorado. Agora é hora de organizar nossa base de dados, que também é um componente-chave no sistema que estamos criando.
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 13): DBSCAN para a Classe de Sinais de Expert
Clustering Espacial Baseado em Densidade para Aplicações com Ruído é uma forma não supervisionada de agrupar dados que dificilmente requer parâmetros de entrada, exceto por apenas 2, o que, quando comparado a outras abordagens como k-means, é uma vantagem. Vamos explorar como isso pode ser construtivo para testar e, eventualmente, negociar com Expert Advisers montados no Wizard.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 94): Otimização da sequência de dados iniciais
Ao trabalhar com séries temporais, geralmente usamos os dados na sequência histórica. Mas isso é realmente o mais eficiente? Há quem acredite que modificar a sequência dos dados iniciais pode aumentar a eficácia dos modelos de aprendizado. Neste artigo, vou apresentar um desses métodos.
Criação de um painel de administração de trading em MQL5 (Parte V): Autenticação de dois fatores (2FA)
Este artigo aborda o aumento da segurança do painel de administração de trading, atualmente em desenvolvimento. Vamos explorar como integrar o MQL5 a uma nova estratégia de segurança, utilizando a API do Telegram para autenticação de dois fatores (2FA). O artigo traz informações valiosas sobre a aplicação de MQL5 para reforçar medidas de segurança. Além disso, veremos a função MathRand, focando em sua funcionalidade e na forma como pode ser usada de forma eficiente em nosso sistema de segurança.
Movimento do preço: modelos matemáticos e análise técnica
A previsão dos movimentos dos pares de moedas é um fator importante de sucesso no trading. Este artigo é dedicado ao estudo de diferentes modelos de movimento do preço, à análise de suas vantagens e desvantagens, bem como à aplicação prática em estratégias de negociação. Serão considerados enfoques que permitem identificar padrões ocultos e aumentar a precisão das previsões.
Técnicas do MQL5 Wizard que você precisa conhecer (Parte 36): Q-Learning com Cadeias de Markov
Aprendizado por Reforço é um dos três pilares principais do aprendizado de máquina, ao lado do aprendizado supervisionado e do aprendizado não supervisionado. Portanto, ele está relacionado ao controle ótimo, ou seja, aprender a melhor política de longo prazo que melhor se adeque à função objetivo. É nesse contexto que exploramos seu possível papel no processo de aprendizado de uma MLP (rede neural de múltiplas camadas) de um Expert Advisor montado pelo assistente do MQL5 Wizard.
Redes neurais em trading: Otimizando Transformer para previsão de séries temporais (LSEAttention)
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.
Funcionalidades do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 30): Normalização em Lote no Aprendizado de Máquina
A normalização em lote é um pré-processamento dos dados antes de sua entrada em um algoritmo de aprendizado de máquina, como uma rede neural. Ao aplicá-la, é essencial levar em conta o tipo de ativação que será usado pelo algoritmo. Exploraremos diferentes abordagens para extrair vantagens com um EA construído no Assistente.
Redes neurais em trading: Aprendizado dependente de contexto com memória (Conclusão)
Estamos finalizando a implementação do framework MacroHFT para trading de alta frequência com criptomoedas, que utiliza aprendizado por reforço dependente de contexto e memória para se adaptar às condições dinâmicas do mercado. E para concluir este artigo, será realizado um teste com os métodos implementados utilizando dados históricos reais, a fim de avaliar sua eficácia.
Explorando modelos de regressão para inferência causal e trading
Neste artigo, foi realizado um estudo sobre a possibilidade de aplicar modelos de regressão no trading algorítmico. Os modelos de regressão, diferentemente da classificação binária, permitem criar estratégias de trading mais flexíveis por meio da avaliação quantitativa das variações de preço previstas.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 79): consultas agregadas de características (FAQ)
No artigo anterior, nos familiarizamos com um dos métodos de detecção de objetos em imagens. No entanto, o processamento de imagens estáticas é um pouco diferente do trabalho com séries temporais dinâmicas, como aquelas relacionadas à dinâmica dos preços que estamos analisando. Neste artigo, quero apresentar a você o método de detecção de objetos em vídeo, que é mais relevante para a nossa tarefa atual.
Redes neurais em trading: Modelo adaptativo multiagente (Conclusão)
No artigo anterior, conhecemos o framework adaptativo multiagente MASA, que combina abordagens de aprendizado por reforço com estratégias adaptativas, garantindo um equilíbrio harmônico entre lucratividade e riscos em condições turbulentas de mercado. Implementamos o funcional de agentes individuais deste framework, e neste artigo continuaremos o trabalho iniciado, levando-o à sua conclusão lógica.
Redes neurais em trading: Explorando a estrutura local dos dados
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.
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 50): Awesome Oscillator
O Awesome Oscillator é outro indicador de Bill Williams que é usado para medir o momentum. Ele pode gerar múltiplos sinais e, portanto, revisamos estes com base em padrões, como em artigos anteriores, aproveitando as classes e a montagem do MQL5 wizard.
Redes neurais em trading: Ator–Diretor–Crítico (Actor–Director–Critic)
Propomos conhecer o framework Actor-Director-Critic, que combina aprendizado hierárquico e uma arquitetura com múltiplos componentes para criar estratégias de trading adaptativas. Neste artigo, analisamos em detalhe como o uso do Diretor para classificar as ações do Ator ajuda a otimizar decisões de trading de forma eficiente e a aumentar a robustez dos modelos nas condições dos mercados financeiros.
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.
Redes neurais em trading: Análise de nuvem de pontos (PointNet)
A análise direta da nuvem de pontos permite evitar um aumento excessivo no volume de dados e aprimorar a eficiência dos modelos em tarefas de classificação e segmentação. Abordagens deste tipo demonstram um bom desempenho e resistência a perturbações nos dados brutos.
Redes neurais em trading: Aprendizado hierárquico de características em nuvens de pontos
Continuamos estudando algoritmos para extração de características de nuvens de pontos. Neste artigo, exploraremos mecanismos para aumentar a eficiência do método PointNet.
Desenvolvimento do Toolkit de Análise de Price Action (Parte 15): Introduzindo a Teoria dos Quartos (I) — Script Quarters Drawer
Pontos de suporte e resistência são níveis críticos que sinalizam possíveis reversões e continuações de tendência. Embora identificar esses níveis possa ser desafiador, uma vez que você os localiza, estará bem preparado para navegar no mercado. Para obter ajuda adicional, confira a ferramenta Quarters Drawer apresentada neste artigo; ela ajudará você a identificar tanto níveis primários quanto secundários de suporte e resistência.