Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 3): Exemplo de uso de anotação de dados
Esta série de artigos apresenta várias técnicas destinadas a rotular séries temporais, técnicas essas que podem criar dados adequados à maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A rotulação de dados (ou anotação de dados) direcionada pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado aos objetivos e tarefas do usuário, melhorar a precisão do modelo e até mesmo ajudar o modelo a dar um salto qualitativo!
Indicadores alternativos de risco e rentabilidade em MQL5
Neste artigo, apresentaremos a implementação de vários indicadores de rentabilidade e risco, considerados alternativas ao índice de Sharpe, e exploraremos curvas de patrimônio líquido hipotéticas para analisar suas características.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 58): transformador de decisões (Decision Transformer — DT)
Continuamos a explorar os métodos de aprendizado por reforço. Neste artigo, proponho apresentar um algoritmo ligeiramente diferente que considera a política do agente sob a perspectiva de construir uma sequência de ações.
Criando um Expert Advisor simples multimoeda usando MQL5 (Parte 2): Sinais do indicador - Parabolic SAR multiframe
Neste artigo, por EA multimoeda, entendemos um robô investidor ou um robô de negociação que pode negociar (abrir/fechar ordens, gerenciar ordens como trailing-stop-loss e trailing profit) mais de um par de moedas em um gráfico. Desta vez, usaremos apenas um indicador, o Parabolic SAR ou iSAR, em vários timeframes, começando com PERIOD_M15 e terminando com PERIOD_D1.
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 22): Outra Perspectiva sobre Médias Móveis
Neste artigo, tentaremos simplificar a descrição dos conceitos discutidos nesta série, focando apenas em um indicador, o mais comum e, provavelmente, o mais fácil de entender. Estamos falando da média móvel. Também examinaremos o significado e as possíveis aplicações das transformações naturais verticais.
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 20): autoatenção e transformador
Vamos nos afastar um pouco de nossos tópicos mais comuns e analisar uma parte do algoritmo do ChatGPT. Ele possui algumas semelhanças ou conceitos emprestados das transformações naturais? Vamos tentar responder a essas e outras perguntas usando nosso código no formato de classe de sinal.
Pairs Trade
Neste artigo, examinaremos o pairs trade, ou negociação de pares, principalmente seus princípios e perspectivas quanto à sua aplicação prática. Além disso, tentaremos criar uma estratégia baseada nele.
Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 2): Criação de conjuntos de dados com rótulos de tendência usando Python
Esta série de artigos apresenta várias técnicas destinadas a rotular séries temporais, técnicas essas que podem criar dados adequados à maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A rotulação de dados (ou anotação de dados) direcionada pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado aos objetivos e tarefas do usuário, melhorar a precisão do modelo e até mesmo ajudar o modelo a dar um salto qualitativo!
Redes neurais de maneira fácil (Parte 57): Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC)
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.
Colocação de ordens no MQL5
Ao criar um sistema de negociação, há sempre uma tarefa que deve ser resolvida com eficiência. Essa tarefa é a colocação de ordens ou seu processamento automático pelo sistema de negociação. Neste artigo, apresentamos a criação de um sistema de negociação do ponto de vista da colocação eficiente de ordens.
Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 1): Criação de um conjunto de dados com rótulos de tendência usando um gráfico EA
Esta série de artigos apresenta várias técnicas destinadas a rotular séries temporais, técnicas essas que podem criar dados adequados à maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A rotulação de dados (ou anotação de dados) direcionada pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado aos objetivos e tarefas do usuário, melhorar a precisão do modelo e até mesmo ajudar o modelo a dar um salto qualitativo!
Redes neurais de maneira fácil (Parte 56): Utilização da norma nuclear para estimular a pesquisa
A pesquisa do ambiente em tarefas de aprendizado por reforço é um problema atual. Anteriormente, já examinamos algumas abordagens. E hoje, eu proponho que nos familiarizemos com mais um método, baseado na maximização da norma nuclear. Ele permite que os agentes destaquem estados do ambiente com alto grau de novidade e diversidade.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 55): Controle interno contrastivo (CIC)
O aprendizado contrastivo é um método de aprendizado de representação sem supervisão. Seu objetivo é ensinar o modelo a identificar semelhanças e diferenças nos conjuntos de dados. Neste artigo, discutiremos o uso de abordagens de aprendizado contrastivo para explorar diferentes habilidades do Ator.
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 17): funtores e monoides
Este é o último artigo da série dedicada a funtores. Nele, reconsideramos monoides como uma categoria. Os monoides, que já apresentamos nesta série, são usados aqui para ajudar na definição do tamanho da posição juntamente com perceptrons multicamadas.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 54): usando o codificador aleatório para exploração eficiente (RE3)
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.
Testando o conteúdo informativo de diferentes tipos de médias móveis
Todos conhecemos a importância da média móvel para muitos traders. Existem diferentes tipos de médias móveis que podem ser úteis no trading. Vamos examiná-las e realizar uma simples comparação para ver qual delas pode apresentar os melhores resultados.
Criando um Expert Advisor simples multimoeda usando MQL5 (Parte 1): Sinais baseados no ADX em combinação com o Parabolic SAR
Neste artigo, por EA multimoeda, entendemos um Expert Advisor ou robô de negociação capaz de negociar (abrir/fechar ordens, gerenciar ordens, etc.) mais de um par de símbolos a partir de um único gráfico.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 53): decomposição de recompensa
Já falamos várias vezes sobre a importância de escolher corretamente a função de recompensa que usamos para incentivar o comportamento desejável do Agente, adicionando recompensas ou penalidades por ações específicas. Mas a questão de como o Agente interpreta nossos sinais permanece em aberto. Neste artigo, discutiremos a decomposição da recompensa em termos de transmissão de sinais individuais ao Agente a ser treinado.
Melhore os gráficos de negociação com uma interface gráfica interativa baseada em MQL5 (Parte III): Interface de negociação simples e móvel
Nesta série de artigos, exploramos a integração de interfaces gráficas interativas em painéis de negociação móveis no MQL5. Na terceira parte, usamos os desenvolvimentos das partes anteriores para transformar painéis de negociação estáticos em dinâmicos.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 52): exploração com otimização e correção de distribuição
À medida que a política do Ator se afasta cada vez mais dos exemplos armazenados no buffer de reprodução de experiências, a eficácia do treinamento do modelo, baseado nesse buffer, diminui. Neste artigo, examinamos um algoritmo que aumenta a eficácia do uso de amostras em algoritmos de aprendizado por reforço.
Estratégia de negociação RSI Deep Three Move
Este artigo apresenta a estratégia de negociação RSI Deep Three Move no MetaTrader 5. O artigo é baseado em uma nova série de pesquisas que demonstram vários métodos de negociação com base no RSI, que é um indicador técnico para medir a força e o impulso de ativos financeiros, incluindo ações, moedas e commodities.
Tudo o que você precisa saber sobre a estrutura de um programa MQL5
Qualquer programa em qualquer linguagem de programação possui uma estrutura específica. Neste artigo, você aprenderá os componentes básicos da estrutura de um programa na linguagem MQL5, o que pode ser extremamente útil ao criar um sistema de negociação ou uma ferramenta de negociação para o MetaTrader 5.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 51): ator-crítico comportamental (BAC)
Nos últimos dois artigos, discutimos o algoritmo Soft Actor-Critic, que incorpora regularização de entropia na função de recompensa. Essa abordagem permite equilibrar a exploração do ambiente e a exploração do modelo, mas é aplicável apenas a modelos estocásticos. Neste artigo, exploraremos uma abordagem alternativa que é aplicável tanto a modelos estocásticos quanto determinísticos.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 50): Soft Actor-Critic (otimização do modelo)
No artigo anterior, implementamos o algoritmo Soft Actor-Critic, mas não conseguimos treinar um modelo lucrativo. Neste artigo, vamos realizar a otimização do modelo previamente criado para obter os resultados desejados a nível de seu funcionamento.
Força bruta para encontrar padrões (Parte V): uma nova perspectiva
Neste artigo, vou apresentar uma abordagem completamente diferente para o algorítmico de negociação, que levei um tempo considerável para desenvolver. Claro, tudo isso está relacionado ao meu programa de força bruta, que passou por várias mudanças, permitindo que ele resolva várias tarefas simultaneamente. No entanto, este artigo é mais geral e extremamente simples, sendo adequado até mesmo para aqueles que não têm conhecimento prévio ou apenas passaram por isso.
Funções em Aplicativos MQL5
As funções são componentes essenciais em qualquer linguagem de programação. Entre outras coisas, elas ajudam os desenvolvedores a aplicar o princípio DRY (don't repeat youself, não se repita). O artigo fala sobre funções e sua criação no MQL5 com a ajuda de aplicativos simples que enriquecem seu sistema de negociação, sem complicá-lo.
Relembrando a antiga estratégia de tendência: dois osciladores estocásticos, MA e Fibonacci
Estratégias de negociação tradicionais. Neste artigo, vamos explorar uma estratégia de acompanhamento de tendências. Essa abordagem é totalmente baseada em análise técnica e faz uso de vários indicadores e ferramentas para gerar sinais e identificar metas de negociação. Os elementos-chave dessa estratégia incluem um oscilador estocástico de 14 períodos, um oscilador estocástico de cinco períodos, uma média móvel de 200 períodos e uma projeção de Fibonacci (para determinar as metas de negociação).
Redes neurais de maneira fácil (Parte 49): Soft Actor-Critic (SAC)
Continuamos nossa exploração dos algoritmos de aprendizado por reforço na resolução de problemas em espaços de ação contínua. Neste artigo, apresento o algoritmo Soft Actor-Critic (SAC). A principal vantagem do SAC está em sua capacidade de encontrar políticas ótimas que não apenas maximizam a recompensa esperada, mas também têm a máxima entropia (diversidade) de ações.
Agora é mais fácil criar painéis gráficos no MQL5
Neste artigo, apresentaremos um guia simples e claro para quem deseja criar uma das ferramentas mais valiosas e úteis na negociação, nomeadamente um painel gráfico que simplifica as tarefas de negociação. Os painéis gráficos permitem que você economize tempo e se concentre mais na negociação em si.
Pode o Heiken-Ashi em combinação com médias móveis oferecer bons sinais?
Combinar estratégias pode aumentar a eficácia da negociação. Podemos combinar indicadores e padrões para obter confirmações adicionais. As médias móveis nos ajudam a confirmar a tendência e a segui-la. Este é o indicador técnico mais conhecido, o que se explica pela sua simplicidade e eficácia comprovada na análise.
Melhore seus gráficos de negociação com uma GUI interativa baseada em MQL5 (Parte I): GUI móvel (II)
Libere todo o poder da representação de dados dinâmicos em suas estratégias de negociação ou utilitários com o nosso guia detalhado para desenvolver uma GUI móvel em MQL5. Mergulhe nos princípios fundamentais da programação orientada a objetos e aprenda a desenvolver e usar de forma fácil e eficiente uma ou mais GUIs móveis em um único gráfico.
Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: Metodologia TDD
Este artigo apresenta a primeira tentativa de desenvolver um cliente MQTT nativo para o MQL5. MQTT é um protocolo de troca de dados no formato "publicador - assinante". Ele é leve, aberto, simples e projetado para ser facilmente implementado. Isso o torna aplicável em muitas situações.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 48): métodos para reduzir a superestimação dos valores da função Q
No artigo anterior, nós exploramos o método DDPG, projetado para treinar modelos em espaços de ação contínua. No entanto, como outros métodos de aprendizado Q, ele está sujeito ao problema da sobreavaliação dos valores da função Q. Esse problema geralmente leva eventualmente ao treinamento de um agente com uma estratégia não otimizada. Neste artigo, examinaremos algumas abordagens para superar o problema mencionado.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 31): Projeto Expert Advisor - Classe C_Mouse (V)
Desenvolver uma forma de colocar o cronometro, de modo que durante um replay / simulação, ele consiga nos dizer quanto tempo falta, pode parecer a principio uma tarefa simples e de rápida solução. Muitos iriam simplesmente tentar adaptar e usar o mesmo sistema que é usado quando temos o servidor de negociação ao nosso lado. Mas aqui mora um ponto que muitos talvez não se atentem ao pensar em tal solução. Quando você está fazendo um replay, e isto para não falar do fato da simulação, o relógio não funciona da mesma forma. Este tipo de coisa torna complexo construir tal sistema.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 47): Espaço contínuo de ações
Neste artigo, estamos ampliando o escopo das tarefas do nosso agente. No processo de treinamento, incluiremos alguns aspectos de gerenciamento de dinheiro e risco, que são partes integrantes de qualquer estratégia de negociação.
Entendendo a programação orientada a objetos (POO) em MQL5
Como desenvolvedores, precisamos aprender a criar e desenvolver software que possa ser usado de forma repetida e flexível, sem duplicação de código, especialmente quando lidamos com diferentes objetos que têm comportamentos distintos. Isso pode ser facilmente alcançado usando métodos e princípios de programação orientada a objetos. Neste artigo, apresentaremos os fundamentos da programação orientada a objetos em MQL5.
ChatGPT da OpenAI dentro do framework de desenvolvimento MQL4 e MQL5
Neste artigo, vamos experimentar e explorar a inteligência artificial ChatGPT da OpenAI, a fim de entender suas capacidades com o objetivo de reduzir o tempo e o esforço de desenvolvimento de seus Expert Advisors, indicadores e scripts. Vou rapidamente abordar essa tecnologia e tentar mostrar como usá-la corretamente para programar nas linguagens MQL4 e MQL5.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 30): Projeto Expert Advisor - Classe C_Mouse (IV)
Aqui demonstrarei uma técnica que pode lhe ajudar muito, em vários momentos durante a sua vida como programador. Diferente do que muitos dizem, não é a plataforma que é limitada, mas sim o conhecimento do individuo que diz que tal coisa. O que será explicado aqui, mostrar que com um pouco de bom senso e criatividade, você pode tornar a plataforma MetaTrader 5 muito mais interessante e versátil. E sem precisar de fato criar programas malucos ou coisas do estilo. Você pode criar um código simples, porém seguro e confiável. Usando de perspicácia, domar o código a fim de modificar algo já existente, sem se quer remover ou adicionar uma única linha se quer, no código original.
Estratégia de negociação simples: Reversão à média
A reversão à média é um tipo de negociação contra-tendência em que o trader espera que o preço retorne a algum tipo de equilíbrio, geralmente medido por uma média ou outra estatística de tendência central.
Como detectar tendências e padrões gráficos usando MQL5
Neste artigo, é apresentado um método de detecção automática de padrões de ação de preços usando o MQL5, como tendências (de alta, de baixa e laterais) e padrões gráficos (topo duplo, fundo duplo).