Artigos com exemplos de como programar robôs de negociação na linguagem MQL5
Os experts são o coração da negociação automatizada e o objetivo de toda pessoa que programa estratégias de trading. Você pode criar seu próprio robô de negociação com a ajuda dos artigos desta seção. Os principiantes podem seguir passo a passo todas as etapas dos sistemas de negociação automatizados: criação, depuração e teste.
Os artigos ensinam não apenas como programar em MQL5, mas também mostram como implementar quaisquer ideias e técnicas de negociação. Aprenda a programar um trailing stop, a aplicar o gerenciamento de dinheiro, a calcular o valor de um indicador e muito, muito mais.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 41): Modelos Hierárquicos
Este artigo descreve modelos hierárquicos de aprendizado que propõem uma abordagem eficaz para resolver tarefas complexas de aprendizado de máquina. Os modelos hierárquicos consistem em vários níveis, cada um responsável por aspectos diferentes da tarefa.
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 14): Alteração adaptativa dos volumes no gerenciador de risco
O gerenciador de risco anteriormente desenvolvido continha apenas funcionalidades básicas. Vamos explorar caminhos para aprimorá-lo, buscando melhorar os resultados de negociação sem alterar a lógica das estratégias de trading.
Redes neurais em trading: Superpoint Transformer (SPFormer)
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.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 80): modelo generativo adversarial do transformador de grafos (GTGAN)
Neste artigo, apresento o algoritmo GTGAN, que foi introduzido em janeiro de 2024 para resolver tarefas complexas de criação de layout arquitetônico com restrições de grafos.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 66): Problemáticas da pesquisa em treinamento off-line
O treinamento de modelos em modo off-line é realizado com dados de uma amostra de treinamento previamente preparada. Isso nos oferece várias vantagens, mas também comprime significativamente as informações sobre o ambiente em relação às dimensões da amostra de treinamento. Isso, por sua vez, limita as possibilidades de pesquisa. Neste artigo, quero apresentar um método que permite enriquecer a amostra de treinamento com dados o mais diversificados possível.
Integração de APIs de Corretoras com Expert Advisors usando MQL5 e Python
Neste artigo, discutiremos a implementação do MQL5 em parceria com o Python para realizar operações relacionadas à corretora. Imagine ter um Expert Advisor (EA) em execução contínua hospedado em um VPS, executando negociações em seu nome. Em determinado momento, a capacidade do EA de gerenciar fundos torna-se fundamental. Isso inclui operações como adicionar fundos à sua conta de negociação e iniciar retiradas. Nesta discussão, iremos esclarecer as vantagens e a implementação prática desses recursos, garantindo a integração perfeita do gerenciamento de fundos à sua estratégia de negociação. Fique atento!
Otimização de portfólio em Forex: Síntese de VaR e teoria de Markowitz
Como se realiza o trading com portfólio em Forex? Como pode ser feita a síntese entre a teoria de portfólio de Markowitz para otimizar as proporções do portfólio e o modelo VaR para otimizar o risco do portfólio? Vamos criar um código baseado na teoria de portfólio, onde, de um lado, obtemos um risco reduzido e, do outro, uma rentabilidade de longo prazo aceitável.
Analisando exemplos de estratégias de trading no terminal do cliente
O artigo examina, com base em diagramas de blocos, a lógica dos Expert Advisors (EAs) educacionais incluídos no terminal, localizados na pasta Experts > Free Robots, que operam com padrões de velas.
Redes neurais em trading: Modelo multidimensional de ponta a ponta para previsão de séries temporais (Componentes principais)
Apresentamos a nova implementação dos principais componentes do framework GinAR, um algoritmo adaptativo para trabalhar com séries temporais baseadas em grafos. Neste artigo, analisamos passo a passo a arquitetura e os algoritmos de propagação para frente e de retropropagação do erro.
Compreendendo os Paradigmas de Programação (Parte 2): Uma Abordagem Orientada a Objetos para Desenvolver um Expert Advisor de Ação de Preço
Aprenda sobre o paradigma de programação orientada a objetos e sua aplicação no código MQL5. Este segundo artigo aprofunda-se nas especificidades da programação orientada a objetos, oferecendo experiência prática através de um exemplo prático. Você aprenderá como converter nosso expert advisor de ação de preço procedural desenvolvido anteriormente usando o indicador EMA e dados de preços de velas para um código orientado a objetos.
MQL5 Trading Toolkit (Parte 3): Desenvolvimento de uma biblioteca EX5 para gerenciamento de ordens pendentes
Você aprenderá como desenvolver e implementar uma biblioteca EX5 abrangente para ordens pendentes em seu código ou projetos MQL5. Vamos analisar como importar e implementar essa biblioteca como parte de um painel de negociação ou interface gráfica do usuário (GUI). O painel de ordens do EA permitirá aos usuários abrir, acompanhar e excluir ordens pendentes por número mágico diretamente na interface gráfica exibida na janela do gráfico.
Funcionalidades do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 16): Método de componentes principais com autovetores
Este artigo discute o método de componentes principais, um método de redução da dimensionalidade ao analisar dados, e como ele pode ser implementado usando autovalores e vetores. Como sempre, vamos tentar desenvolver um protótipo da classe de sinais para EA que pode ser usado no Assistente MQL5.
Arbitragem no Forex: Um bot market maker simples de sintéticos para começar
Hoje vamos analisar meu primeiro robô na área de arbitragem, que é um provedor de liquidez (se é que podemos chamá-lo assim) em ativos sintéticos. Atualmente, esse bot funciona com sucesso como um módulo dentro de um grande sistema baseado em aprendizado de máquina, mas eu resgatei o antigo robô de arbitragem no Forex da nuvem, então vamos olhar para ele e pensar no que podemos fazer com ele hoje.
Construindo Expert Advisors Auto-otimizantes Com MQL5 E Python (Parte II): Ajustando Redes Neurais Profundas
Modelos de aprendizado de máquina vêm com vários parâmetros ajustáveis. Nesta série de artigos, exploraremos como personalizar seus modelos de IA para se ajustar ao seu mercado específico utilizando a biblioteca SciPy.
Redes neurais em trading: Transformer vetorial hierárquico (HiVT)
Apresentamos o método Transformer Vetorial Hierárquico (HiVT), desenvolvido para a previsão rápida e precisa de séries temporais multimodais.
Criando um Painel de Administração de Trading em MQL5 (Parte VI): Interface de Funções Múltiplas (I)
O papel do Administrador de Trading vai além das comunicações via Telegram; ele também pode realizar várias atividades de controle, incluindo gerenciamento de ordens, acompanhamento de posições e personalização da interface. Neste artigo, compartilharemos insights práticos sobre como expandir nosso programa para suportar múltiplas funcionalidades em MQL5. Esta atualização tem como objetivo superar a limitação atual do Painel de Administração de se concentrar principalmente na comunicação, permitindo que ele lide com uma gama mais ampla de tarefas.
Negociação de Notícias Facilitada (Parte 3): Realizando Negócios
Neste artigo, nosso especialista em negociação de notícias começará a abrir negociações com base no calendário econômico armazenado em nosso banco de dados. Além disso, melhoraremos os gráficos do especialista para exibir informações mais relevantes sobre os próximos eventos do calendário econômico.
Redes neurais em trading: Detecção Adaptativa de Anomalias de Mercado (DADA)
Apresentamos o DADA, um framework inovador para identificação de anomalias em séries temporais. Ele ajuda a distinguir oscilações aleatórias de desvios suspeitos. Ao contrário dos métodos tradicionais, o DADA se ajusta de maneira flexível a diferentes conjuntos de dados. Em vez de usar um nível fixo de compressão, ele testa vários níveis e escolhe o mais adequado para cada situação.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 73): AutoBots para previsão de movimentos de preço
Continuamos a análise dos algoritmos de aprendizado de modelos de previsão de trajetórias. E neste artigo, proponho que você conheça o método chamado “AutoBots”.
Criando um Painel Administrativo de Negociação em MQL5 (Parte III): Aprimorando a Interface com Estilo Visual (I)
Neste artigo, focaremos no estilo visual da interface gráfica do usuário (GUI) do nosso Painel Administrativo de Negociação usando MQL5. Exploraremos várias técnicas e recursos disponíveis no MQL5 que permitem a personalização e otimização da interface, garantindo que ela atenda às necessidades dos traders enquanto mantém uma estética atraente.
Criando um Expert Advisor Integrado com MQL5-Telegram (Parte 3): Enviando Capturas de Tela de Gráficos com Legendas de MQL5 para o Telegram
Neste artigo, criamos um Expert Advisor em MQL5 que codifica capturas de tela de gráficos como dados de imagem e os envia para um chat do Telegram via requisições HTTP. Ao integrar a codificação e transmissão de fotos, aprimoramos o sistema MQL5-Telegram existente com insights visuais de trading diretamente no Telegram.
Aplicação da teoria dos jogos em algoritmos de trading
Criamos um Expert Advisor adaptativo e autodidata, baseado em aprendizado de máquina DQN com inferência causal multidimensional. Ele negociará com sucesso simultaneamente em sete pares de moedas, enquanto os agentes de diferentes pares trocarão informações entre si.
Filtragem e extração de características no domínio da frequência
Neste artigo, vamos explorar a aplicação de filtros digitais em séries temporais representadas no domínio da frequência, com o objetivo de extrair características únicas que podem ser úteis para modelos de previsão.
Repensando estratégias clássicas (Parte X): A IA pode operar o MACD?
Junte-se a nós em uma análise empírica do indicador MACD para verificar se a aplicação da inteligência artificial à estratégia que inclui esse indicador pode aumentar a precisão da previsão do par EURUSD. Avaliamos simultaneamente se é mais fácil prever o próprio indicador do que o preço, bem como se o valor do indicador permite prever os níveis futuros de preço. Forneceremos as informações necessárias para que você decida se vale a pena investir seu tempo integrando o MACD às suas estratégias de trading com o uso de inteligência artificial.
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.
Avaliação visual e ajuste da negociação no MetaTrader 5
No testador de estratégias, é possível não apenas otimizar os parâmetros do robô de negociação. Vamos mostrar como avaliar, após o fato, o histórico de negociação de sua conta e fazer ajustes na negociação dentro do testador, alterando os tamanhos dos stop orders das posições abertas.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 97): Treinamento do modelo usando o MSFformer
Ao estudar diferentes arquiteturas de construção de modelos, temos dado pouca atenção ao processo de treinamento dos modelos. Neste artigo, tentarei preencher essa lacuna.
Criando um Expert Advisor Integrado MQL5-Telegram (Parte 4): Modularizando Funções de Código para Maior Reutilização
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.
Aprendendo MQL5 do iniciante ao profissional (Parte VI): Fundamentos da criação de EAs
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.
Reimaginando Estratégias Clássicas (Parte V): Análise de Múltiplos Símbolos no USDZAR
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.
Implementando uma Estratégia de Trading Rápido com Parabolic SAR e Média Móvel Simples (SMA) em MQL5
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.
Simplificando a negociação com base em notícias (Parte 4): Aumentando o desempenho
Neste artigo, serão apresentados métodos para melhorar o desempenho do EA no testador de estratégias, além da implementação de um código para dividir o horário dos eventos de notícias em categorias por hora. O acesso a esses eventos será permitido apenas no horário especificado para cada um. Isso permite que o EA gerencie operações de maneira eficiente com base nos eventos, tanto em condições de alta quanto de baixa volatilidade.
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).
Desenvolvimento do Conjunto de Ferramentas de Análise de Price Action – Parte (4): Analytics Forecaster EA
Estamos indo além de simplesmente visualizar métricas analisadas nos gráficos, ampliando a perspectiva para incluir a integração com o Telegram. Essa melhoria permite que resultados importantes sejam entregues diretamente ao seu dispositivo móvel por meio do aplicativo Telegram. Junte-se a nós enquanto exploramos essa jornada neste artigo.
Redes neurais em trading: Framework de previsão cruzada de domínio de séries temporais (TimeFound)
Neste artigo, montamos passo a passo o núcleo do modelo inteligente TimeFound, adaptado para tarefas reais de previsão de séries temporais. Se você se interessa pela implementação prática de algoritmos de patching com redes neurais em MQL5, você está no lugar certo.
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.
Criando um painel administrativo de negociação em MQL5 (Parte III): Expansão das classes incorporadas para gerenciamento de temas (II)
Vamos expandir a biblioteca existente Dialog, incorporando nela a lógica de gerenciamento de temas. Além disso, vamos integrar os métodos de troca de temas nas classes CDialog, CEdit e CButton, utilizadas no nosso projeto de painel administrativo.
Informações detalhadas sobre trading baseado em volume: Indo além dos gráficos OHLC
Um sistema de trading algorítmico que combina análise de volume com métodos de machine learning, em especial com redes neurais LSTM. Diferente das abordagens tradicionais de trading, que se concentram principalmente no movimento dos preços, este sistema enfatiza os padrões de volume e suas derivadas para prever os movimentos do mercado. A metodologia inclui três componentes principais: análise das derivadas do volume (primeira e segunda derivada), previsões LSTM para padrões de volume e indicadores técnicos tradicionais.
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.
Análise pós-fato da negociação: ajustando TrailingStop e novos stops no testador de estratégias
Seguimos com o tema da análise de negociações realizadas no testador de estratégias para melhorar a qualidade da negociação. Vamos verificar como o uso de diferentes métodos de trailing pode alterar os resultados de negociação já obtidos.