Utilizando o modelo de Machine Learning CatBoost como Filtro para Estratégias de Seguimento de Tendência
CatBoost é um poderoso modelo de machine learning baseado em árvores que se especializa em tomada de decisão com base em features estacionárias. Outros modelos baseados em árvores como XGBoost e Random Forest compartilham características semelhantes em termos de robustez, capacidade de lidar com padrões complexos e interpretabilidade. Esses modelos têm uma ampla gama de usos, desde análise de features até gestão de risco. Neste artigo, vamos percorrer o procedimento de utilização de um modelo CatBoost treinado como filtro para uma estratégia clássica de seguimento de tendência com cruzamento de médias móveis.
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.
Construindo um Modelo de Restrição de Tendência com Candlesticks (Parte 9): Expert Advisor de Múltiplas Estratégias (III)
Bem-vindo à terceira parte da nossa série sobre tendências! Hoje, vamos nos aprofundar no uso de divergência como estratégia para identificar pontos de entrada ideais dentro da tendência diária predominante. Também apresentaremos um mecanismo personalizado de proteção de lucro, semelhante a um trailing stop-loss, mas com melhorias exclusivas. Além disso, vamos atualizar o Trend Constraint Expert para uma versão mais avançada, incorporando uma nova condição de execução de trade para complementar as já existentes. À medida que avançamos, continuaremos explorando a aplicação prática do MQL5 no desenvolvimento algorítmico, fornecendo a você percepções mais detalhadas e técnicas acionáveis.
Simulação de mercado (Parte 23): Iniciando o SQL (VI)
Neste artigo exploremos como fazer a visualização, e por consequência entender como um banco de dados está estruturado. Isto foi feito, ao observarmos o diagrama interno do banco de dados. Mesmo que este tipo de coisa, pareça ser algo desnecessário. Pode ser algo bastante valido, se você pretende de fato se tornar um administrador de bancos de dados. E sim, existem pessoas que, vivem de fazer manutenção, e criação de bancos de dados.
Integração do MQL5 com pacotes de processamento de dados (Parte 1): Análise avançada de dados e processamento estatístico
A integração permite um fluxo de trabalho contínuo, no qual os dados financeiros brutos do MQL5 podem ser importados para pacotes de processamento de dados, como o Jupyter Lab, possibilitando análises avançadas, incluindo testes estatísticos.
Aprendizado de máquina em trading direcional de tendência com o exemplo do ouro
Este artigo discute uma abordagem de trading apenas em uma direção escolhida (compra ou venda). Para isso, é utilizada a técnica de inferência causal e aprendizado de máquina.
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 21): Preparação para um experimento importante e otimização do código
Para avançar mais, seria interessante verificar se conseguimos melhorar os resultados executando periodicamente uma reotimização automática e a geração de um novo EA. Muitas discussões sobre o uso da otimização de parâmetros giram em torno da questão de por quanto tempo é possível usar os parâmetros obtidos para operar em um período futuro, mantendo os principais indicadores de lucratividade e rebaixamento dentro dos níveis estabelecidos. E será que isso é de fato possível?
Análise angular dos movimentos de preço: um modelo híbrido de previsão dos mercados financeiros
O que é análise angular dos mercados financeiros? Como usar os ângulos de movimento de preço e o aprendizado de máquina para prever com precisão de 67? Como combinar um modelo de regressão e um modelo de classificação com características angulares e obter um algoritmo funcional? O que Gann tem a ver com isso? Por que os ângulos de movimento do preço são bons indicadores para o aprendizado de máquina?
Fibonacci no Forex (Parte I): Testando relações entre preço e tempo
Como o mercado se movimenta com base em proporções derivadas dos números de Fibonacci? Essa sequência, em que cada número é a soma dos dois anteriores (1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21...), não descreve apenas o crescimento da população de coelhos. Vamos considerar a hipótese de Pitágoras de que tudo no mundo obedece a certas proporções numéricas...
Simulação de mercado: Iniciando o SQL no MQL5 (I)
Neste artigo, começaremos a explorar o uso do SQL dentro de um código MQL5. Vemos como podemos cria um banco de dados. Ou melhor dizendo, como podemos criar um arquivo de banco de dados em SQLite, usando para isto dispositivos ou procedimentos contidos dentro da linguagem MQL5. Veremos também, como criar uma tabela e depois como criar uma relação entre tabelas via chave primária e chave estrangeira. Isto tudo, usando novamente o MQL5. Veremos como é simples tornar um código que poderá no futuro ser portado para outras implementações do SQL, usando uma classe para nos ajudar a ocultar a implementação que está sendo criada. E o mais importante de tudo. Veremos que em diversos momentos, podemos correr o risco de fazer algo não dar certo ao usarmos SQL. Isto devido ao fato de que dentro do código MQL5, um código SQL irá ser sempre colocado como sendo uma STRING.
Gerenciamento Avançado de Memória e Técnicas de Otimização em MQL5
Descubra técnicas práticas para otimizar o uso de memória em sistemas de negociação MQL5. Aprenda a construir Expert Advisors e indicadores eficientes, estáveis e com alto desempenho. Exploraremos como a memória realmente funciona no MQL5, as armadilhas comuns que desaceleram seus sistemas ou causam falhas e, mais importante ainda, como corrigi-las.
Simulação de mercado (Parte 20): Iniciando o SQL (III)
Apesar de podermos fazer as coisas com um banco de dados, tendo cerca de 10 ou pouco mais registros. A coisa realmente se torna melhor assimilada, quando usamos um arquivo de banco de dados que contenha mais de 15 mil registros. Ou seja, se você for criar isto manualmente irá ser uma bela de uma tarefa. No entanto, dificilmente você irá encontrar algum banco de dados, mesmo para fins didáticos disponível para download. Mas não precisamos de fato recorrer a este tipo de coisa. Podemos usar o MetaTrader 5, para criar um banco de dados para nos. Neste artigo veremos como fazer isto.
Criando um Painel Administrativo de Negociação em MQL5 (Parte II): Aprimorando a Responsividade e Mensagens Rápidas
Neste artigo, vamos aprimorar a responsividade do Painel Administrativo que criamos anteriormente. Além disso, vamos explorar a importância das mensagens rápidas no contexto de sinais de negociação.
Algoritmo do Duelista - Duelist Algorithm
E se as suas estratégias de trading pudessem aprender umas com as outras, como verdadeiros combatentes? O Duelist Algorithm é um novo método de otimização em que os parâmetros dos sistemas de trading realmente duelam entre si pelo direito de serem chamados os melhores.
Integrando o MQL5 com pacotes de processamento de dados (Parte 2): Aprendizado de Máquina e Análise Preditiva
Na nossa série sobre integração do MQL5 com pacotes de processamento de dados, mergulhamos na poderosa combinação de aprendizado de máquina e análise preditiva. Exploraremos como conectar o MQL5 de forma perfeita com bibliotecas populares de aprendizado de máquina, para possibilitar modelos preditivos sofisticados para os mercados financeiros.
Criando um painel de administração de trading em MQL5 (Parte VII): Usuário confiável, recuperação e criptografia
Alertas de segurança, como aqueles que aparecem sempre que o gráfico é atualizado, uma nova par é adicionada ao chat do painel administrativo do EA ou o terminal é reiniciado, podem se tornar cansativos. Nesta discussão, vamos analisar e implementar uma função que rastreia o número de tentativas de login para identificar um usuário confiável. Após um determinado número de tentativas malsucedidas, o aplicativo passará para um procedimento avançado de login, que também facilita a recuperação de senha para usuários que possam tê-la esquecido. Além disso, veremos como é possível integrar de forma eficiente a criptografia no painel administrativo para aumentar a segurança.
Gestão de capital no trading e programa de contabilidade pessoal do trader com banco de dados
Como um trader deve gerir seu capital? Como um trader e investidor deve controlar despesas, receitas, ativos e passivos? Eu vou apresentar não apenas um programa de controle, mas sim uma ferramenta que pode se tornar seu guia financeiro confiável no turbulento mar do trading.
MQL5 Trading Toolkit (Parte 4): Desenvolvendo uma Biblioteca EX5 de Gerenciamento de Histórico
Aprenda a recuperar, processar, classificar, ordenar, analisar e gerenciar posições fechadas, ordens e históricos de negociações usando MQL5, criando uma ampla biblioteca EX5 de Gerenciamento de Histórico com um método detalhado passo a passo.
Simulação de mercado (Parte 17): Sockets (XI)
Implementar a parte que será executada aqui no MetaTrader 5, está longe de ser complicado. Mas existem diversos cuidados e pontos de atenção a serem observados. Isto para que você caro leitor, consiga de fato fazer com que o sistema funcione. Lembre-se de uma coisa: Você não executará um único programa. Você estará na verdade, executando três programas ao mesmo tempo. E é importante que cada um seja implementado e construído de forma que trabalhem e conversem entre si. Isto sem que eles fiquem completamente sem saber o que cada um está querendo ou desejando fazer.
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 24): Conectando uma nova estratégia (I)
Neste artigo, vamos analisar como conectar uma nova estratégia ao sistema de otimização automática criado. Vamos ver quais EAs precisaremos criar e se será possível evitar alterações nos arquivos da biblioteca Advisor, ou pelo menos reduzi-las ao mínimo.
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 38): Bandas de Bollinger
As Bandas de Bollinger são um indicador do tipo Envelope muito comum, utilizado por muitos traders para abrir e fechar operações manualmente. Vamos examinar esse indicador considerando o máximo possível dos diferentes sinais que ele pode gerar e ver como eles podem ser utilizados em um Expert Advisor montado com o wizard.
Mineração de dados da CFTC em Python e modelo de IA com base neles
Vamos tentar minerar dados da CFTC, carregar os relatórios COT e TFF via Python, conectar isso às cotações do MetaTrader 5 e a um modelo de IA e obter previsões. O que são os relatórios COT no mercado Forex? Como usar os relatórios COT e TFF para previsão?
Simulação de mercado: Position View (XIII)
Neste artigo, mostrarei como você, pode sem muito esforço, conseguir implementar a indicação se uma posição, está lhe dando prejuízo ou mesmo lucro. Isto de maneira extremamente simples e eficaz. Usando este indicador que estou mostrando como desenvolver, você, mesmo sem muito conhecimento, conseguirá facilmente saber quando é hora de fechar uma posição. E ao fazê-lo, não virá a ter um resultado diferente do esperado. Isto por que, estamos efetuando o calculo de forma a termos a real situação de nossa posição.
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 20): Organizando o pipeline de etapas de otimização automática de projetos (I)
Já criamos diversos componentes que facilitam o processo de otimização automática. Durante sua criação, seguimos a ciclicidade tradicional: desde a criação do código funcional mínimo até a refatoração e a obtenção de um código melhorado. Agora é hora de organizar nossa base de dados, que também é um componente-chave no sistema que estamos criando.
Estratégia da Águia — Eagle Strategy (ES)
Eagle Strategy é um algoritmo que imita a estratégia de caça em duas fases da águia: busca global por meio de voos de Lévy pelo método de Mantegna, alternada com intensificação local intensa do algoritmo de vaga-lumes, uma abordagem matematicamente fundamentada para o equilíbrio entre diversificação e intensificação, bem como um conceito bioinspirado que combina dois fenômenos naturais em um único método computacional.
Explorando modelos de regressão para inferência causal e trading
Neste artigo, foi realizado um estudo sobre a possibilidade de aplicar modelos de regressão no trading algorítmico. Os modelos de regressão, diferentemente da classificação binária, permitem criar estratégias de trading mais flexíveis por meio da avaliação quantitativa das variações de preço previstas.
Simulação de mercado: Iniciando o SQL no MQL5 (III)
No artigo anterior vimos como poderíamos desenvolver uma classe em MQL5, que seria capaz de nos dar algum suporte. Cuja finalidade, se dá justamente para que possamos colocar o código SQL dentro de um arquivo de script. Isto de forma que não precisaríamos, ter que digitar o mesmo código em uma string, no código MQL5. Mas apesar de daquela solução, ser funcional. Ela contem alguns detalhes, que podemos melhorar e devemos melhorar.
Desenvolvimento de estratégias de trading de tendência baseadas em aprendizado de máquina
Neste artigo é proposto um método original para o desenvolvimento de estratégias de tendência. Você aprenderá como é possível fazer a anotação dos exemplos de treinamento e treinar classificadores com base neles. O resultado final são sistemas de trading prontos para uso, operando sob o controle do terminal MetaTrader 5.
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.
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.
Análise de Sentimento no Twitter com Sockets
Este inovador bot de negociação integra o MetaTrader 5 com Python para aproveitar a análise de sentimento em tempo real nas mídias sociais para decisões automatizadas de negociação. Ao analisar o sentimento no Twitter relacionado a instrumentos financeiros específicos, o bot traduz as tendências das mídias sociais em sinais acionáveis de negociação. Ele utiliza uma arquitetura cliente-servidor com comunicação via socket, permitindo uma interação contínua entre as capacidades de negociação do MT5 e o poder de processamento de dados do Python.
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 7): Domínios Multiconjuntos, Relativos e Indexados.
A teoria das categorias é um ramo diversificado e em expansão da matemática que só recentemente começou a ser abordado na comunidade MQL5. Esta série de artigos tem como objetivo analisar alguns de seus conceitos para criar uma biblioteca aberta e utilizar ainda mais essa maravilhosa seção na criação de estratégias de negociação.
Estratégia evolutiva de adaptação da matriz de covariância, Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES)
Vamos explorar um dos algoritmos mais interessantes de otimização sem gradiente, que aprende a compreender a geometria da função objetivo. Consideraremos a implementação clássica do CMA-ES com uma pequena modificação, substituindo a distribuição normal por uma distribuição de potência. Uma análise detalhada da matemática do algoritmo, a implementação prática e uma avaliação honesta, onde o CMA-ES é imbatível e onde é melhor não aplicá-lo.
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.
Construindo um Modelo de Restrição de Tendência com Candlestick (Parte 9): Expert Advisor de Múltiplas Estratégias (I)
Hoje, vamos explorar as possibilidades de incorporar múltiplas estratégias em um Expert Advisor (EA) usando MQL5. Os Expert Advisors oferecem capacidades mais amplas do que apenas indicadores e scripts, permitindo abordagens de negociação mais sofisticadas que podem se adaptar às mudanças das condições do mercado. Confira mais na discussão deste artigo.
Algoritmo de ecolocalização de golfinhos — Dolphin Echolocation Algorithm (DEA)
Neste artigo, analisaremos detalhadamente o algoritmo DEA, um método metaheurístico de otimização inspirado na capacidade única dos golfinhos de encontrar presas por meio da ecolocalização. Das bases matemáticas à implementação prática em MQL5, da análise à comparação com algoritmos clássicos, vamos examinar minuciosamente por que esse método relativamente jovem merece um lugar no arsenal de quem enfrenta tarefas de otimização.
Algoritmo de otimização Royal Flush — Royal Flush Optimization (RFO)
O algoritmo Royal Flush Optimization, criado pelo autor, propõe uma nova forma de abordar problemas de otimização, substituindo a codificação binária clássica dos algoritmos genéticos por uma abordagem setorial, inspirada nos princípios do pôquer. O RFO demonstra como a simplificação de princípios fundamentais pode levar à criação de um método de otimização eficaz e prático. O artigo apresenta uma análise detalhada do algoritmo e os resultados dos testes realizados.
Arbitragem no trading Forex: Análise dos movimentos de moedas sintéticas e seu retorno à média
Neste artigo, tentaremos analisar os movimentos das moedas sintéticas na integração Python + MQL5 e entender até que ponto a arbitragem ainda é viável no Forex atualmente. Além disso: apresentaremos um código pronto em Python para análise de moedas sintéticas e explicaremos em detalhes o que são essas moedas no mercado Forex.
Simulação de mercado: Position View (XVI)
Neste artigo, faremos as modificações necessárias para que o indicador de posição venha a nos apresentar um resultado financeiro. Isto para que o operador, possa ter uma noção do financeiro que estaria sendo obtido em uma posição aberta. Além deste objetivo, aqui trarei para você, um conhecimento que muitos não tem. Mesmo fazendo uso da linguagem MQL5 a muito tempo. Tal conhecimento é justamente como fazer uso de variáveis estáticas, para conseguir um compartilhamento de memória. Isto para evitar declarar uma variável global no código principal.
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.