Artigos sobre como programar e utilizar robôs de negociação na linguagem MQL5

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.

O artigo descreve uma variante de emulação de opções por meio do ativo subjacente, implementada na linguagem de programação MQL5. São comparadas as vantagens e desvantagens da abordagem escolhida em relação às opções reais negociadas em bolsa, usando como exemplo o mercado futuro FORTS da bolsa de Moscou MOEX e a corretora de criptomoedas Bybit.

Monte-Carlo é o quarto algoritmo diferente em aprendizado por reforço que estamos considerando com o objetivo de explorar sua implementação em Expert Advisors montados pelo wizard. Embora ancorado em amostragem aleatória, ele apresenta vastas formas de simulação que podemos explorar.

A volatilidade tende a atingir picos em torno de eventos de notícias de alto impacto, criando oportunidades significativas de breakout. Neste artigo, iremos delinear o processo de implementação de uma estratégia de breakout baseada em calendário. Abordaremos tudo, desde a criação de uma classe para interpretar e armazenar dados do calendário, o desenvolvimento de backtests realistas utilizando esses dados e, por fim, a implementação do código de execução para negociação ao vivo.

Descubra como desenvolver um Expert Advisor (EA) em MQL5 usando múltiplos indicadores como RSI, MA e Oscilador Estocástico para detectar divergências ocultas de alta e de baixa. Aprenda a implementar um gerenciamento de risco eficaz e a automatizar negociações com exemplos detalhados e código-fonte totalmente comentado para fins educacionais!

O Attraos é um framework que integra a teoria do caos à previsão de séries temporais de longo prazo, tratando-as como projeções de sistemas dinâmicos caóticos multidimensionais. Por meio da invariância do atrator, o modelo aplica a reconstrução do espaço de fases e a memória dinâmica com múltiplas resoluções para preservar estruturas históricas.

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.

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.

O Ichimuko Kinko Hyo é um renomado indicador japonês que serve como um sistema de identificação de tendência. Examinamos isso, padrão por padrão, como foi o caso em artigos semelhantes anteriores, e também avaliamos suas estratégias e relatórios de teste com a ajuda das classes e montagem da biblioteca wizard do MQL5.

O Oscilador de Aceleração (Accelerator Oscillator) é mais um dos indicadores de Bill Williams, que monitora a aceleração do impulso de preço, e não apenas sua velocidade. Embora seja em muitos aspectos semelhante ao oscilador Awesome, que analisamos em um artigo recente, ele busca evitar os efeitos de defasagem, concentrando-se na aceleração e não apenas na taxa de variação. Como de costume, vamos examinar os padrões do indicador e também seu significado no trading com o uso de um EA criado no Assistente.

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.

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.

Neste artigo, criamos um Sistema EA Zone Recovery RSI em MQL5, utilizando sinais de RSI para acionar operações e uma estratégia de recuperação para gerenciar perdas. Implementamos uma classe "ZoneRecovery" para automatizar as entradas de operações, a lógica de recuperação e o gerenciamento de posições. O artigo conclui com insights de backtesting para otimizar a performance e aprimorar a eficácia do EA.

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.

Antes de avançarmos ainda mais no desenvolvimento de EAs multimoeda, vamos tentar mudar o foco para a criação de um novo projeto que utilize a biblioteca já desenvolvida. Com esse exemplo, identificaremos como é melhor organizar o armazenamento do código-fonte e como o novo repositório de código da MetaQuotes pode nos ajudar.

Damos continuidade ao conhecimento do framework Mamba4Cast. E hoje vamos nos aprofundar na implementação prática das abordagens propostas. O Mamba4Cast foi criado não para um longo aquecimento em cada nova série temporal, mas para entrar em operação de forma instantânea. Graças à ideia de Zero-Shot Forecasting, o modelo é capaz de fornecer imediatamente previsões de alta qualidade em dados reais sem retreinamento e sem ajuste fino de hiperparâmetros.

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.

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.

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.

Este artigo permitirá que você veja como o Mamba4Cast transforma a teoria em um algoritmo de trading funcional e prepara o terreno para seus próprios experimentos. Não perca a oportunidade de obter um espectro completo de conhecimento e inspiração para o desenvolvimento da sua própria estratégia.

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.

Com o rápido desenvolvimento da inteligência artificial atualmente, os modelos de linguagem (LLMs) são uma parte importante da inteligência artificial, portanto devemos pensar em como integrar LLMs poderosos ao nosso trading algorítmico. Para a maioria das pessoas, é difícil ajustar esses modelos poderosos de acordo com suas necessidades, implantá-los localmente e então aplicá-los ao trading algorítmico. Esta série de artigos adotará uma abordagem passo a passo para alcançar esse objetivo.

O framework Actor–Director–Critic representa uma evolução da arquitetura clássica de aprendizado por agentes. O artigo apresenta uma experiência prática de sua implementação e adaptação às condições dos mercados financeiros.

Empregar com sucesso o trading algorítmico exige aprendizado contínuo e interdisciplinar. No entanto, a gama infinita de possibilidades pode consumir anos de esforço sem gerar resultados tangíveis. Para lidar com isso, propomos uma estrutura que introduz complexidade de forma gradual, permitindo que os traders refinem suas estratégias de maneira iterativa, em vez de dedicar tempo indefinido a resultados incertos.

Quando surge a necessidade de exibir informações textuais no gráfico, podemos utilizar a função Comment(). Porém, suas possibilidades são bastante limitadas. Por isso, no âmbito deste artigo, criaremos nosso próprio componente, uma janela de diálogo em tela cheia, capaz de exibir texto multilinha com configurações flexíveis de fonte e suporte a rolagem.

Embora alguns conceitos possam parecer simples à primeira vista, trazê-los à prática pode ser bastante desafiador. No artigo abaixo, levaremos você a uma jornada pela nossa abordagem inovadora para automatizar um Expert Advisor (EA) que analisa o mercado de forma eficiente utilizando uma estratégia de reversão à média. Junte-se a nós enquanto desvendamos as complexidades desse empolgante processo de automação.

Neste artigo, desenvolvemos um Sistema de Recuperação por Zonas em Múltiplos Níveis em MQL5 que utiliza o RSI para gerar sinais de negociação. Cada instância de sinal é adicionada dinamicamente a uma estrutura de array, permitindo que o sistema gerencie múltiplos sinais simultaneamente dentro da lógica de Zone Recovery. Por meio dessa abordagem, demonstramos como lidar de forma eficaz com cenários complexos de gerenciamento de trades, mantendo ao mesmo tempo um design de código escalável e robusto.

Máquinas de Boltzmann Restritas são uma forma de rede neural que foi desenvolvida no meio da década de 1980, numa época em que os recursos computacionais eram extremamente caros. No início, ela dependia de Gibbs Sampling e Divergência Contrastiva para reduzir a dimensionalidade ou capturar as probabilidades/propriedades ocultas sobre os conjuntos de dados de treinamento de entrada. Examinamos como o Backpropagation pode realizar de forma similar quando o RBM 'embebe' os preços para um Multi-Layer-Perceptron de previsão.

Neste artigo, conhecemos o framework Mamba4Cast e analisamos em detalhe um de seus componentes-chave, a codificação posicional baseada em marcas temporais. É mostrado como é formada a incorporação temporal levando em conta a estrutura de calendário dos dados.

Mantis é uma ferramenta universal para análise profunda de séries temporais, escalável de forma flexível para quaisquer cenários financeiros. Saiba como a combinação de patching, convoluções locais e atenção cruzada permite obter uma interpretação de alta precisão dos padrões de mercado.

Soft Actor Critic é um algoritmo de Aprendizado por Reforço que analisamos em um artigo anterior, onde também introduzimos Python e ONNX nesta série como abordagens eficientes para treinar redes. Retomamos o algoritmo com o objetivo de explorar tensores, grafos computacionais que frequentemente são utilizados em Python.