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

Continuamos a construção dos algoritmos que formam a base do DADA, um framework avançado para detecção de anomalias em séries temporais. Essa abordagem permite distinguir, de maneira eficiente, as flutuações aleatórias dos desvios realmente significativos. Ao contrário dos métodos clássicos, o DADA se adapta dinamicamente a diferentes tipos de dados, selecionando o nível ideal de compressão para cada caso específico.

Os autores do método FreDF confirmaram experimentalmente a vantagem da previsão combinada nas áreas de frequência e tempo. No entanto, o uso de um hiperparâmetro de ponderação não é ideal para séries temporais não estacionárias. Neste artigo, proponho que você conheça um método de combinação adaptativa de previsões nas áreas de frequência e tempo.

O artigo descreve os passos para criar um EA (Expert Advisor) que aproveita os rompimentos de preços após períodos de consolidação. Ao identificar esses intervalos e estabelecer os níveis de rompimento, os traders podem automatizar suas decisões de negociação com base nessa estratégia. O EA foi projetado para fornecer pontos claros de entrada e saída, evitando rompimentos falsos.

Neste artigo, vamos dar uma olhada em uma das estratégias famosas de Bill Williams, discuti-la e tentar melhorá-la com outros indicadores e previsões.

No artigo anterior, construímos uma classe para agrupamento de dados. Hoje eu gostaria de compartilhar com vocês as formas mediante as quais os resultados podem ser usados para resolver problemas práticos de negociação.

Neste artigo, quero apresentar a você um método interessante de previsão de trajetórias, desenvolvido para resolver problemas relacionados ao movimento autônomo de veículos. Os autores do método combinaram os melhores elementos de diferentes soluções arquitetônicas.

Neste artigo, vamos transformar nosso painel de monitoramento MQL5 estático em uma ferramenta interativa, adicionando responsividade aos botões. Veremos como automatizar a funcionalidade dos componentes da interface gráfica, garantindo que eles respondam corretamente aos cliques do usuário. Ao final do artigo, criaremos uma interface dinâmica que melhora o engajamento do usuário e a praticidade da negociação.

A procrastinação de modelos no contexto do aprendizado por reforço pode ser causada por vários motivos, e a solução desse problema requer medidas apropriadas. Este artigo discute algumas das possíveis causas da procrastinação do modelo e métodos para superá-las.

Continuamos a estudar algoritmos de aprendizado não supervisionado. Talvez você como o leitor possa ter dúvidas sobre se as publicações recentes se encaixam no tópico de redes neurais. Neste novo artigo, voltamos ao uso de redes neurais.

Este artigo aborda perguntas comuns de iniciantes nos fóruns de MQL5 e apresenta soluções práticas. Aprenda a realizar tarefas essenciais, como comprar e vender, obter preços de velas e gerenciar aspectos de negociação automatizada, como limites de operações, períodos de negociação e limites de lucro/perda. Receba orientações passo a passo para aprimorar sua compreensão e implementação desses conceitos no MQL5.

Este artigo explora o desenvolvimento de um Expert Advisor (EA) para trading automatizado que combina análise técnica com previsões de deep learning.

Esse artigo é uma continuação da série sobre como implementar a teoria das categorias em MQL5. Nele, consideramos os grupos monoides como um meio de normalizar os conjuntos monoides e permitir uma comparação mais precisa em um espectro mais amplo de conjuntos monoides e tipos de dados.

Nos trabalhos anteriores, conhecemos o método Decision Transformer e vários algoritmos derivados dele. Experimentamos com diferentes métodos de definição de objetivos. Durante os experimentos, trabalhamos com diferentes maneiras de definir objetivos, mas o estudo da trajetória já percorrida pelo modelo sempre ficou fora de nosso foco. Neste artigo, quero apresentar um método que preenche essa lacuna.

Estamos abrindo um novo mundo de trading automatizado em barras 3D. Como seria um robô de trading operando em barras multidimensionais de preço, e será que os clusters “amarelos” das barras 3D conseguem prever reversões de tendência? Como é o trading em múltiplas dimensões?

Apresentamos um algoritmo relativamente novo, o Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC), que permite a construção de políticas de variáveis latentes no contexto da maximização da entropia.

Os modelos leves para previsão de séries temporais oferecem alto desempenho utilizando uma quantidade mínima de parâmetros. Isso reduz o consumo de recursos computacionais e acelera a tomada de decisões. Ao mesmo tempo, eles alcançam qualidade de previsão comparável à de modelos mais complexos.

Neste artigo, continuamos a implementação das abordagens do ATFNet — um modelo que adapta e combina os resultados de 2 blocos (frequencial e temporal) de previsão de séries temporais.

Explore o mundo dos arrays em MQL5 na Parte 5, projetado para iniciantes absolutos. Simplificando conceitos complexos de codificação, este artigo foca na clareza e inclusão. Junte-se à nossa comunidade de aprendizes, onde perguntas são bem-vindas e conhecimento é compartilhado!

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.

No último artigo, elaboramos uma ferramenta para criar e editar a arquitetura de redes neurais. E hoje quero convidá-lo a continuar trabalhando nela, para torná-la mais amigável. De certa forma, ao fazer isso, estamos nos afastando um pouco do nosso tópico. Mas convenhamos que a organização do espaço de trabalho desempenha um papel importante na obtenção do resultado.

O SAMformer propõe uma solução para os principais problemas do Transformer na previsão de séries temporais de longo prazo, incluindo a complexidade do treinamento e a fraca capacidade de generalização em amostras pequenas. Sua arquitetura rasa e a otimização com consideração da nitidez garantem o desvio de mínimos locais ruins. Neste artigo, continuaremos a implementação das abordagens utilizando MQL5 e avaliaremos seu valor prático.

Aprenda sobre paradigmas de programação e suas aplicações no código MQL5. Neste artigo, exploramos as características da programação procedural, além de oferecer exemplos práticos. Você aprenderá como desenvolver um Expert Advisor baseado na dinâmica de preços (Price Action), utilizando o indicador EMA e dados de velas. Além disso, o artigo apresenta o paradigma da programação funcional.

Seguimos o estudo de modelos híbridos de sequências de grafos (GSM++), que integram as vantagens de diferentes arquiteturas e garantem alta precisão na análise, além de uso eficiente dos recursos computacionais. Esses modelos identificam, de maneira eficaz, padrões ocultos, reduzindo o impacto do ruído de mercado e elevando a qualidade das previsões.

Esse artigo é uma continuação da série sobre como implementar a teoria das categorias no MQL5. Aqui consideramos como a teoria dos grafos pode ser integrada com monoides e outras estruturas de dados ao desenvolver uma estratégia para fechar um sistema de negociação.

Hoje, aprofundamos a incorporação de métricas de trading úteis dentro de uma janela especializada integrada ao EA do Painel de Administração. Esta discussão foca na implementação em MQL5 para desenvolver um Painel de Análises e destaca o valor dos dados que ele fornece aos administradores de trading. O impacto é amplamente educacional, pois lições valiosas são extraídas do processo de desenvolvimento, beneficiando tanto desenvolvedores iniciantes quanto experientes. Este recurso demonstra as oportunidades ilimitadas que esta série de desenvolvimento oferece ao equipar gestores de operações com ferramentas avançadas de software. Além disso, exploraremos a implementação das classes PieChart e ChartCanvas como parte da expansão contínua das capacidades do painel de Administração de Trading.

Neste artigo, criamos um EA (Expert Advisor) em MQL5 com base na estratégia PIRANHA, utilizando as Bandas de Bollinger para aumentar a eficiência da negociação. Discutimos os princípios-chave da estratégia, a implementação do código, bem como os métodos de teste e otimização. Esse conhecimento permitirá usar o EA com eficácia em seus cenários de trading.

A cada vez que consideramos métodos de aprendizado por reforço, nos deparamos com a questão da exploração eficiente do ambiente. A solução deste problema frequentemente leva à complexificação do algoritmo e ao treinamento de modelos adicionais. Neste artigo, vamos considerar uma abordagem alternativa para resolver esse problema.

Desta vez, veremos exemplos de passagem de indicadores ao perceptron. Abordaremos conceitos gerais, um Expert Advisor simples pronto, os resultados de sua otimização e testes forward.

Nos capítulos anteriores, o EA desenvolvido só podia usar um tamanho de posição fixo para negociações. Isso é adequado para testes, mas não é aconselhável ao negociar mediante uma conta real. Vamos adicionar a capacidade de operar com tamanhos de posição variáveis.

Vamos continuar a desenvolver o EA multimoeda com várias estratégias funcionando paralelamente. Tentaremos transferir todo o trabalho relacionado à abertura de posições a mercado do nível das estratégias para o nível do expert que gerencia as estratégias. As próprias estratégias irão negociar apenas virtualmente, sem abrir posições a mercado.