Artigos sobre como integrar a MetaTrader 5 usando a linguagem MQL5
As tarefas que um trader enfrenta não só são interessantes, como também muitas vezes exigem procedimentos não padronizados. Aqui você encontra artigos que trazem as soluções mais inusitadas para avaliar, analisar e processar dados de preços e desempenho durante o pregão. Os autores dos artigos sugeridos tocam tópicos como: conexão de bancos de dados e ICQ, uso de OpenCL e redes sociais, uso de Delphi e C#.
Leia e aprenda a trabalhar com pacotes matemáticos e redes neurais e muito mais. Seja um autor e compartilhe seu próprio conhecimento com a MQL5.community.
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Usando a API de Dados JSON em seus projetos MQL
Imagine que você pode usar dados que não estão disponíveis no MetaTrader, você só obtém dados de indicadores por análise de preços e análise técnica. Agora imagine que você pode acessar dados que levarão seu poder de negociação a um novo nível. Você pode multiplicar o poder do software MetaTrader se misturar a saída de outros softwares, métodos de análise macroeconômica e ferramentas ultra-avançadas por meio da API de dados. Neste artigo, vamos ensinar como usar APIs e apresentar serviços de dados API úteis e valiosos.
Criando uma Interface Gráfica de Usuário Interativa no MQL5 (Parte 1): Criando o Painel
Este artigo explora os passos fundamentais para criar e implementar um painel de Interface Gráfica de Usuário (GUI) utilizando a Linguagem MetaQuotes 5 (MQL5). Painéis utilitários personalizados melhoram a interação do usuário no trading, simplificando tarefas comuns e visualizando informações essenciais de trading. Ao criar painéis personalizados, os traders podem otimizar seu fluxo de trabalho e economizar tempo durante as operações de trading.
Construindo um Modelo de Restrição de Tendência com Candlestick (Parte 5): Sistema de Notificação (Parte III)
Esta parte da série de artigos é dedicada à integração do WhatsApp com o MetaTrader 5 para notificações. Incluímos um fluxograma para simplificar o entendimento e discutiremos a importância das medidas de segurança na integração. O principal objetivo dos indicadores é simplificar a análise por meio da automação, e eles devem incluir métodos de notificação para alertar os usuários quando condições específicas forem atendidas. Descubra mais neste artigo.
Algoritmo de busca através de vizinhança — Across Neighborhood Search (ANS)
O artigo explora o potencial do algoritmo ANS, como um passo relevante no desenvolvimento de métodos de otimização flexíveis e inteligentes, capazes de considerar as especificidades da tarefa e a dinâmica do ambiente no espaço de busca.
Desenvolvimento de robô em Python e MQL5 (Parte 3): Implementação do algoritmo de negociação baseado em modelo
Continuamos o ciclo de artigos sobre a criação de um robô de negociação em Python e MQL5. Hoje, vamos abordar a tarefa de desenvolver um algoritmo de negociação em Python.
Desenvolvendo um EA Multimoeda (Parte 13): Automação da segunda etapa — Seleção de grupos
A primeira etapa do processo automatizado de otimização já foi implementada. Para diferentes símbolos e timeframes, realizamos a otimização com base em vários critérios e armazenamos as informações dos resultados de cada execução em um banco de dados. Agora, vamos nos dedicar à seleção dos melhores grupos de conjuntos de parâmetros encontrados na primeira etapa.
Construindo um Modelo de Restrição de Tendência com Candlesticks (Parte 5): Sistema de Notificação (Parte I)
Dividiremos o código principal do MQL5 em trechos específicos para ilustrar a integração do Telegram e WhatsApp para receber notificações de sinais do indicador de Restrição de Tendência que estamos criando nesta série de artigos. Isso ajudará traders, tanto iniciantes quanto desenvolvedores experientes, a compreender o conceito com mais facilidade. Primeiro, abordaremos a configuração do MetaTrader 5 para notificações e sua importância para o usuário. Isso ajudará os desenvolvedores a tomarem nota antecipadamente para aplicar posteriormente em seus sistemas.
Integração de Modelos Ocultos de Markov no MetaTrader 5
Neste artigo, demonstramos como os Modelos Ocultos de Markov, treinados utilizando Python, podem ser integrados em aplicações MetaTrader 5. Os Modelos Ocultos de Markov são uma poderosa ferramenta estatística utilizada para modelar dados de séries temporais, onde o sistema modelado é caracterizado por estados não observáveis (ocultos). Uma premissa fundamental dos HMMs é que a probabilidade de estar em um determinado estado em um momento específico depende do estado do processo no instante anterior.
Desenvolvimento de robô em Python e MQL5 (Parte 2): Escolha do modelo, criação e treinamento, testador customizado Python
Continuamos o ciclo de artigos sobre a criação de um robô de trading em Python e MQL5. Hoje, vamos resolver a tarefa de escolher e treinar o modelo, testá-lo, implementar a validação cruzada, busca em grade, além de abordar o ensemble de modelos.
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 12): Gerenciamento de Risco como em empresas de prop trading
No EA em desenvolvimento, já temos um mecanismo de controle de rebaixamento implementado. No entanto, ele tem uma natureza probabilística, pois se baseia nos resultados de testes com dados históricos de preços. Assim, o rebaixamento, embora com pequena probabilidade, às vezes pode exceder os valores máximos esperados. Vamos tentar adicionar um mecanismo que garanta a manutenção de um nível de rebaixamento predefinido.
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 11): Início da automação do processo de otimização
Para obter um bom EA, precisamos selecionar muitos bons conjuntos de parâmetros para as instâncias das estratégias de trading. Isso pode ser feito manualmente, executando a otimização em diferentes símbolos e, em seguida, escolhendo os melhores resultados. Mas é melhor delegar esse trabalho para um programa e se concentrar em atividades mais produtivas.
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 22): GANs Condicionais
Redes Generativas Adversariais são uma combinação de Redes Neurais que treinam entre si para obter resultados mais precisos. Adotamos o tipo condicional dessas redes ao buscarmos uma possível aplicação na previsão de séries temporais financeiras dentro de uma Classe de Sinais de Expert.
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 21): Testando com Dados do Calendário Econômico
Os dados do Calendário Econômico não estão disponíveis para testes com Expert Advisors no Strategy Tester, por padrão. Vamos explorar como bancos de dados poderiam ajudar a contornar essa limitação. Portanto, neste artigo, exploramos como os bancos de dados SQLite podem ser usados para arquivar notícias do Calendário Econômico, de modo que os Expert Advisors montados pelo Wizard possam usá-los para gerar sinais de trade.
Algoritmo da Cauda de Cometa (Comet Tail Algorithm, CTA)
Neste artigo, vamos explorar o novo algoritmo de otimização autoral CTA (Comet Tail Algorithm), que se inspira em objetos cósmicos únicos, nomeadamente em cometas e suas impressionantes caudas, formadas quando se aproximam do Sol. Esse algoritmo é baseado no conceito de movimento dos cometas e suas caudas, e foi projetado para encontrar soluções ótimas em problemas de otimização.
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 10): Criação de objetos a partir de uma string
O plano de desenvolvimento do EA prevê várias etapas com o salvamento de resultados intermediários em um banco de dados. Recuperá-los de lá é possível apenas na forma de strings ou números, não como objetos. Portanto, precisamos de uma maneira de recriar no EA os objetos necessários a partir de strings lidas do banco de dados.
Algoritmo de otimização baseado em brainstorming — Brain Storm Optimization (Parte II): Multimodalidade
Na segunda parte do artigo, vamos para a implementação prática do algoritmo BSO, realizaremos testes com funções de teste e compararemos a eficiência do BSO com outros métodos de otimização.
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 17): Negociação Multimoedas
Negociar com múltiplas moedas não está disponível por padrão quando um expert advisor é montado através do assistente. Examinamos dois hacks possíveis que os traders podem fazer ao tentar testar suas ideias com mais de um símbolo ao mesmo tempo.
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 9): Coleta dos resultados de otimização de instâncias individuais da estratégia de trading
Vamos delinear as principais etapas para o desenvolvimento do nosso EA. Uma das primeiras será realizar a otimização de uma instância individual da estratégia de trading desenvolvida. Tentaremos reunir em um único lugar todas as informações necessárias sobre as execuções do testador durante a otimização.
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 8): Realizando testes de carga e processando um novo candle
À medida que avançamos, utilizamos cada vez mais instâncias simultâneas de estratégias de negociação em um único EA. Vamos descobrir até quantas instâncias podemos utilizar antes de nos depararmos com limitações de recursos.
Algoritmo de otimização baseado em brainstorming — Brain Storm Optimization (Parte I): Clusterização
Neste artigo, discutimos um método inovador de otimização chamado BSO (Brain Storm Optimization), inspirado na tempestade de ideias (brainstorming). Também abordamos um novo enfoque para resolver problemas de otimização multimodal que utiliza o BSO, permitindo encontrar várias soluções ótimas sem a necessidade de definir previamente o número de subpopulações. Além disso, analisamos os métodos de clusterização K-Means e K-Means++.
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 7): Seleção de grupos considerando o período forward
Anteriormente, ao selecionar grupos de estratégias de trading para melhorar os resultados combinados, avaliamos os grupos apenas no mesmo período utilizado para a otimização dos EAs individuais. Vamos agora observar o que acontece ao aplicar a seleção no período forward.
Desenvolvendo um cliente MQTT para MetaTrader 5: uma abordagem TDD — Final
Este artigo é a última parte de uma série que descreve nossas etapas de desenvolvimento de um cliente MQL5 nativo para o protocolo MQTT 5.0. Embora a biblioteca ainda não esteja pronta para produção, nesta parte, usaremos nosso cliente para atualizar um símbolo personalizado com ticks (ou taxas) obtidos de outro corretor. Por favor, veja o final deste artigo para mais informações sobre o status atual da biblioteca, o que falta para que ela esteja totalmente em conformidade com o protocolo MQTT 5.0, um possível roadmap, e como acompanhar e contribuir para seu desenvolvimento.
Desenvolvimento de robô em Python e MQL5 (Parte 1): Pré-processamento de dados
Esse será um guia detalhado sobre como desenvolver um robô de trading baseado em aprendizado de máquina. Realizaremos a coleta e preparação de dados e características. Para a execução do projeto, utilizaremos a linguagem de programação Python e bibliotecas, bem como a plataforma MetaTrader 5.
Agrupamento de séries temporais na inferência causal
Os algoritmos de agrupamento em aprendizado de máquina são ferramentas importantes de aprendizado não supervisionado que permitem dividir os dados brutos em grupos com características semelhantes. Com esses grupos, é possível, por exemplo, realizar análise de mercado para um cluster específico, identificar os clusters mais resilientes em novos conjuntos de dados e também realizar inferências causais. Este artigo apresenta um método original para o agrupamento de séries temporais, utilizando a linguagem Python.
O Método de Agrupamento para Manipulação de Dados: Implementando o Algoritmo Iterativo Multicamadas em MQL5
Neste artigo, descrevemos a implementação do Algoritmo Iterativo Multicamadas do Método de Agrupamento para Manipulação de Dados em MQL5.
Algoritmos de otimização populacionais: enxame de pássaros (Bird Swarm Algorithm, BSA)
O artigo explora o BSA, um algoritmo baseado no comportamento das aves, inspirado na interação coletiva das aves em bando na natureza. Diferentes estratégias de busca dos indivíduos no BSA, incluindo a alternância entre comportamento de voo, vigilância e procura de alimento, tornam esse algoritmo multifacetado. Ele utiliza os princípios de comportamento de bando, comunicação, adaptabilidade, liderança e acompanhamento das aves para a busca eficaz de soluções ótimas.
Importância da qualidade do gerador de números aleatórios no desempenho dos algoritmos de otimização
Neste artigo, analisaremos o gerador de números aleatórios Mersenne Twister e o compararemos com o gerador padrão do MQL5. Veremos como a qualidade dos geradores de números aleatórios influencia os resultados dos algoritmos de otimização.
O escore de propensão na inferência causalidade
O artigo examina o tema de pareamento na inferência causal. O pareamento é utilizado para comparar observações semelhantes em um conjunto de dados. Isso é necessário para determinar corretamente os efeitos causais e eliminar o viés. O autor explica como isso ajuda na construção de sistemas de negociação baseados em aprendizado de máquina, que se tornam mais estáveis em novos dados nos quais não foram treinados. O escore de propensão desempenha um papel central e é amplamente utilizado na inferência causal.
Algoritmos de otimização populacional: Resistência a ficar preso em extremos locais (Parte I)
Este artigo apresenta um experimento único que visa examinar o comportamento dos algoritmos de otimização populacional no contexto de sua capacidade de escapar eficientemente de mínimos locais quando a diversidade populacional é baixa e alcançar máximos globais. Trabalhar nessa direção fornecerá uma visão mais aprofundada sobre quais algoritmos específicos podem continuar sua busca com sucesso usando coordenadas definidas pelo usuário como ponto de partida e quais fatores influenciam seu sucesso.
Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo de baleias (Whale Optimization Algorithm, WOA)
O algoritmo de otimização de baleias (WOA) é um algoritmo metaheurístico inspirado pelo comportamento e pelas estratégias de caça das baleias-jubarte. A ideia principal do WOA é imitar o chamado método de alimentação "rede de bolhas", em que as baleias criam bolhas ao redor de suas presas para depois atacá-las em um movimento espiral.
EA de grid-hedge modificado em MQL5 (Parte III): Otimização de uma estratégia de cobertura simples (I)
Na terceira parte, retornamos aos EAs Simple Hedge e Simple Grid, desenvolvidos anteriormente. Agora, vamos melhorar o Simple Hedge EA por meio de análise matemática e abordagem de força bruta (brute force) com o objetivo de otimizar o uso da estratégia. Este artigo se aprofunda na otimização matemática da estratégia, estabelecendo a base para a futura pesquisa de otimização baseada em código nas partes seguintes.
Desenvolvendo um cliente MQTT para Metatrader 5: uma abordagem TDD — Parte 6
Este artigo é a sexta parte de uma série que descreve nossas etapas de desenvolvimento de um cliente MQL5 nativo para o protocolo MQTT 5.0. Nesta parte, comentamos as principais mudanças em nosso primeiro refatoramento, como chegamos a um modelo viável para nossas classes de construção de pacotes, como estamos construindo pacotes PUBLISH e PUBACK, e a semântica por trás dos Códigos de Motivo PUBACK.
Trabalho com modelos ONNX nos formatos float16 e float8
Os formatos de dados utilizados para representar modelos de aprendizado de máquina desempenham um papel fundamental em sua eficiência. Nos últimos anos, surgiram vários novos tipos de dados desenvolvidos especificamente para trabalhar com modelos de aprendizado profundo. Neste artigo, vamos focar em dois novos formatos de dados que se tornaram amplamente utilizados nos modelos modernos.
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 4): Ordens virtuais pendentes e salvamento de estado
Ao começar a desenvolver um EA multimoeda, já alcançamos alguns resultados e realizamos várias iterações de melhoria do código. No entanto, nosso EA não podia trabalhar com ordens pendentes e retomar o trabalho após reiniciar o terminal. Vamos adicionar essas funcionalidades.
Classe base de algoritmos populacionais como alicerce para otimização eficiente
Uma tentativa única de pesquisa para combinar uma série de algoritmos populacionais em uma única classe com o objetivo de simplificar a aplicação dos métodos de otimização. Essa abordagem não apenas abre possibilidades para o desenvolvimento de novos algoritmos, incluindo variantes híbridas, mas também estabelece um banco de testes básico universal. Este banco se torna uma ferramenta chave para a escolha do algoritmo ideal, dependendo da tarefa específica em questão.
Inferência causal em problemas de classificação de séries temporais
Neste artigo, examinaremos a teoria da inferência causal usando aprendizado de máquina, bem como a implementação de uma abordagem personalizada em Python. A inferência causal e o pensamento causal têm suas raízes na filosofia e psicologia e desempenham um papel importante na nossa compreensão da realidade.
Usando algoritmos de otimização para configurar parâmetros de EA em tempo real
O artigo discute os aspectos práticos do uso de algoritmos de otimização para encontrar os melhores parâmetros de EA em tempo real, bem como a virtualização das operações de negociação e da lógica do EA. O artigo pode ser usado como instrução para implementar algoritmos de otimização em um EA.
Modelos de regressão da biblioteca Scikit-learn e sua exportação para ONNX
Neste artigo, exploraremos a aplicação de modelos de regressão do pacote Scikit-learn, tentaremos convertê-los para o formato ONNX e usaremos os modelos resultantes em programas MQL5. Além disso, compararemos a precisão dos modelos originais com suas versões ONNX para ambas as precisões float e double. Além disso, examinaremos a representação ONNX dos modelos de regressão, com o objetivo de fornecer uma melhor compreensão de sua estrutura interna e princípios operacionais.
Algoritmos de otimização populacionais: objetos de busca multissociais artificiais (artificial Multi-Social search Objects, MSO)
Continuação do artigo anterior como desenvolvimento da ideia de grupos sociais. No novo artigo, explora-se a evolução dos grupos sociais utilizando algoritmos de movimentação e memória. Os resultados ajudarão a entender a evolução dos sistemas sociais e aplicá-los na otimização e busca de soluções.
Algoritmos de otimização populacionais: evolução de grupos sociais (Evolution of Social Groups, ESG)
Neste artigo, consideraremos o princípio de construção de algoritmos multipopulacionais e, como exemplo desse tipo de algoritmos, analisaremos a Evolução de Grupos Sociais (ESG), um novo algoritmo autoral. Analisaremos os conceitos principais, os mecanismos de interação entre populações e as vantagens desse algoritmo, bem como examinaremos seu desempenho em tarefas de otimização.