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

Os modelos de linguagem são uma parte importante da inteligência artificial que evolui rapidamente, por isso devemos pensar em como integrar LLMs poderosos em nossa negociação algorítmica. Para a maioria das pessoas, é desafiador configurar esses poderosos modelos de acordo com suas necessidades, implementá-los localmente e, em seguida, aplicá-los à negociação algorítmica. Esta série de artigos explorará uma abordagem passo a passo para alcançar esse objetivo.

No artigo anterior, nos familiarizamos com o transformador de decisões. Porém, o complexo ambiente estocástico do mercado de moedas não permitiu revelar totalmente o potencial do método apresentado. Hoje, quero apresentar a vocês um algoritmo focado em melhorar o desempenho dos algoritmos em ambientes estocásticos.

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!

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.

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.

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.

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.

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!

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.

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.

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!

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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).

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.

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.

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.

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.

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.

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.