Artigos sobre programação na linguagem MQL5

Vamos tornar mais prático o uso do pipeline de otimização automática, percorrendo todo o caminho desde a criação do projeto de otimização até o teste do EA final. Para facilitar a compreensão, reproduziremos passo a passo todo o processo de criação do EA final, fazendo pausas para aplicar os ajustes desejados.

Este artigo é dedicado ao algoritmo meta-heurístico Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO), que modela o comportamento das nuvens para resolver problemas de otimização. O algoritmo utiliza os princípios de geração, movimento e dispersão de nuvens, adaptando-se às "condições climáticas" no espaço de soluções. O artigo explora como a simulação meteorológica do algoritmo encontra soluções ótimas em um espaço complexo de possibilidades e descreve detalhadamente as etapas do ACMO, incluindo a preparação do "céu", o nascimento das nuvens, seu deslocamento e a concentração de chuva.

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.

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.

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.

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.

Neste artigo, mostrei da forma o mais didática possível. Como você pode conseguir modificar e gerar um código que seja capaz de cumprir alguns objetivos. Isto modificando o mínimo possível um código já existente. Iremos adicionar um indicador de volume, ao mesmo tempo impedir que o usuário ou operador venha a remover objetos criados pelo indicador de posição.

Construímos, em MQL5 puro, um indicador para plotar no gráfico uma função de ativação e sua derivada, tomando a ReLU como exemplo. Explicamos o impacto das derivadas na escolha da ativação e os cuidados com pontos não diferenciáveis. O leitor visualiza as curvas de forma interativa e obtém uma base prática para decidir quando usar ou não determinadas ativações.

Chegou a hora de começarmos a ver e entender como ligar perceptrons em uma cadeia. Isto a fim de conseguir implementar o que conhecemos como sendo rede perceptron. Esta rede é a base de tudo aquilo que você conhece e utiliza como sendo algum tipo de "inteligência artificial". Mas construir tal rede envolve diversos desafios. Aqui vamos começar a ver que desafios são estes.

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.

Neste artigo começamos a trabalhar com a implementação do mecanismo de árvore. Como sei que este mecanismo pode ser extremamente complicado de ser compreendido e assimilado, no começo do aprendizado. Iremos implementar as coisas com calma e devagar. Assim todos irão conseguir entender como uma árvore funciona e qual o melhor momento para utiliza-la.

Uma das abordagens para aumentar a eficiência no treinamento e na convergência de modelos é aprimorar os métodos de otimização. O Adam-mini é um método adaptativo projetado para aprimorar o algoritmo base Adam.

Neste artigo iremos finalizar a parte referente a implementação e explicação sobre o que seria uma lista encadeada. Porém a implementação mostrada aqui, não irá mostrar um certo detalhe que podemos fazer dentro de uma lista encadeada. Isto será visto futuramente em um outro artigo.

Neste artigo tentarei mostrar a você, meu caro leitor, que nem tudo é como parece. Muitas das vezes somos levados a pensar que as coisas são de uma dada maneira, quando na verdade, podemos estar sendo levados a pensar algo que não necessariamente é verdade. Redes neurais, são de longe um dos assuntos mais interessantes em termos gerais. Tanto pelo ponto de vista matemático, eletrônico ou mesmo de software. Porém, diferente do que muitos acreditam ou pregam. Redes neurais não são nem de longe, a questão e solução definitiva. São apenas um ramo de pesquisa, no qual devemos sempre estar estudando e procurando nos informar sobre o que acontece nos bastidores.

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.

Neste artigo, continuamos o desenvolvimento da biblioteca Connexus. Neste capítulo, criamos a classe CHttpClient, responsável por enviar a requisição e receber a ordem. Também abordamos o conceito de mocks, separando a biblioteca da função WebRequest, o que garante maior flexibilidade para os usuários.

O algoritmo de Dijkstra é uma solução clássica para a busca do caminho mais curto na teoria dos grafos, permitindo otimizar estratégias de trading por meio da modelagem de redes de mercado. Traders podem utilizá-lo para encontrar as rotas mais eficientes nos dados de um gráfico de candles.

Até o momento, a aplicação que estava sendo desenvolvida nesta sequência de artigos. Visava apenas e tão somente simular a parte gráfica. Mas para um sistema mais completo, onde temos a possibilidade de experimentar um Expert Advisor dentro do serviço de replay/simulador. Precisamos também fazer a simulação do servidor de negociação. Você notará, que a simulação usará o mínimo do mínimo possível. Mas se você, meu caro leitor, desejar, poderá completar as partes que faltam. Mas como isto não fará diferença para o que estou disposto a mostrar. Já temos mais do que o suficiente para desenvolver o que foi planejado.