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.
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.
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.
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.
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.
Algoritmo da viagem evolutiva no tempo — Time Evolution Travel Algorithm (TETA)
Meu algoritmo original. Neste artigo é apresentado o Algoritmo da Viagem Evolutiva no Tempo (TETA), inspirado no conceito de universos paralelos e fluxos temporais. A ideia central do algoritmo é que, embora a viagem no tempo no sentido convencional seja impossível, podemos escolher uma sequência de eventos que leva a diferentes realidades.
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.
Migrando para o MQL5 Algo Forge (Parte 1): Criando o repositório principal
Ao trabalharem em projetos no MetaEditor, os desenvolvedores se deparam com a necessidade de gerenciar versões do código. Apesar dos planos de migração para o Git e do lançamento do MQL5 Algo Forge, a integração ainda não foi concluída. Este artigo discute maneiras de tornar o trabalho com as ferramentas atuais mais prático.
Criando um painel de administração de trading em MQL5 (Parte VI): Painel de controle de trading (II)
Neste artigo, vamos melhorar o painel de controle de trading do nosso painel administrativo multifuncional. Apresentaremos uma função auxiliar poderosa, que simplifica o código, tornando-o mais legível, fácil de manter e eficiente. Também mostraremos como integrar botões adicionais e aprimorar facilmente a interface para atender a um espectro mais amplo de tarefas de trading. Seja para gerenciar posições, ajustar ordens ou facilitar a interação com o usuário, este guia ajudará você a desenvolver um painel de controle de trading confiável e prático.
Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: Metodologia TDD (Parte 5)
Este artigo é a quinta parte de uma série que descreve as etapas de desenvolvimento de um cliente MQL5 nativo para o protocolo MQTT 5.0. Nesta parte, vamos detalhar a estrutura dos pacotes PUBLISH, configuraremos seus flags de publicação, codificaremos os nomes dos tópicos e estabeleceremos identificadores de pacotes quando necessário.
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.
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.
Simulação de mercado: Iniciando o SQL no MQL5 (V)
No artigo anterior mostrei como você deveria proceder, a fim de conseguir adicionar o mecanismo de pesquisa. Isto para que dentro do código MQL5, você pudesse de fato fazer uso pleno do SQL. A fim de conseguir obter os resultados quando for usar o comando SELECT FROM do SQL. Mas ficou faltando falar da última função que precisamos implementar. Esta é a função DatabaseReadBind. E como para entender ela adequadamente é algo que exigirá um pouco mais de explicações. Ficou decidido que isto seria feito, não naquele artigo anterior, mas sim neste daqui. Já que o assunto é bem extenso.
Simulação de mercado: Position View (XII)
No artigo, você aprenderá como criar uma indicação visual na sua plataforma de trading para saber se você está em uma posição comprada ou vendida no gráfico, sem precisar acessar o terminal. Além disso, o texto aborda a implementação de uma funcionalidade que melhora a visualização ao mover linhas de take profit e stop loss, ocultando a linha de preço do mouse durante a movimentação para evitar confusões. A leitura oferece insights práticos para customizar sistemas de simulação de mercado.
Simulação de mercado: Position View (XV)
Neste artigo, tentarei explicar da forma o mais simples possível como você pode fazer uso de troca de mensagens entre aplicações. Isto para que consiga de fato, desenvolver algo realmente funcional e de maneira o mais simples e eficaz quando for possível ser feito. Não sei se de fato conseguirei passar a ideia por detrás do conceito. Já que ele não é tão simples de ser entendido e compreendido por parte de quem o está vendo pela primeira vez. Aproveitando mostrarei como você pode fazer, para conseguir modificar o sistema de replay/simulador, a fim de poder depurar um Expert Advisor ou um outro código qualquer que você esteja criando. Isto de maneira igualmente simples e direta.
Integração do MQL5 com pacotes de processamento de dados (Parte 3): Visualização de dados aprimorada
Neste artigo, vamos explorar a visualização de dados avançada, incluindo recursos como interatividade, dados em camadas e elementos dinâmicos, que permitem aos traders examinar tendências, padrões e correlações com mais eficácia.
Métodos de otimização da biblioteca Alglib (Parte II)
Neste artigo, continuaremos a análise dos métodos de otimização restantes da biblioteca ALGLIB, com foco especial em seus testes em funções complexas e multidimensionais. Isso nos permitirá não apenas avaliar a eficiência de cada algoritmo, mas também identificar seus pontos fortes e fracos em diferentes condições.
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.
Construção de previsões econômicas: potencialidades do Python
Como utilizar os dados econômicos do Banco Mundial para fazer previsões? O que acontece se combinarmos modelos de IA com economia?
Construindo um Modelo de Restrição de Tendência com Candlestick (Parte 9): Consultor Especializado em Múltiplas Estratégias (II)
O número de estratégias que podem ser integradas em um Expert Advisor é praticamente ilimitado. No entanto, cada estratégia adicional aumenta a complexidade do algoritmo. Ao incorporar múltiplas estratégias, um Expert Advisor pode se adaptar melhor às condições variáveis do mercado, potencialmente aumentando sua lucratividade. Hoje, exploraremos como implementar em MQL5 uma das estratégias mais conhecidas desenvolvidas por Richard Donchian, enquanto continuamos a aprimorar a funcionalidade do nosso Trend Constraint Expert.
Aplicação de regras associativas para análise de dados no Forex
Como aplicar as regras preditivas de análise de dados do varejo de supermercados ao mercado real de Forex? Como as compras de biscoitos, leite e pão estão relacionadas às transações na bolsa? Este artigo explora uma abordagem inovadora para o trading algorítmico, baseada no uso de regras associativas.
Algoritmo de busca orbital atômica — Atomic Orbital Search (AOS): Modificação
Na segunda parte do artigo, continuaremos o desenvolvimento da versão modificada do algoritmo AOS (Atomic Orbital Search), focando em operadores específicos para aumentar sua eficiência e adaptabilidade. Após analisar as bases e mecânicas do algoritmo, discutiremos ideias para melhorar o desempenho e a capacidade de análise de espaços de soluções complexos, propondo novas abordagens para expandir sua funcionalidade como ferramenta de otimização.
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: Position View (VII)
Neste artigo, começaremos a fazer algumas melhorias no indicador de posição. Isto para que seja possível interagir com ele. E modificar as linhas de preço, ou fechar uma posição diretamente via interação com o indicador de posição. Antes de realmente começarmos a parte da implementação. Vamos entender uma coisa aqui. Isto para os menos avisados. Não é possível, de maneira ou forma alguma, usar um indicador a fim de modificar algo no servidor de negociação. Isto por conta que o MetaTrader 5, conta com um sistema de segurança que permite apenas e somente aos Expert Advisores, fazerem algo em uma ordem ou posição. Nenhuma outra aplicação que não seja um Expert Advisor, conseguirá manipular ordens ou posições.
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.
Simulação de mercado: Position View (XVII)
No artigo anterior, fizemos com que o indicador, nos mostrasse o resultado financeiro. Porém, nem todos gostam de fazer uso de tal modo de visualização. O motivo pode variar de operador para operador. Mas em alguns casos o motivo de fato me parece bastante plausível e justificável. Fazer as atualizações no código para promover isto. Não é nem de longe uma das tarefas mais complicadas. Na verdade é algo bastante simples e singelo. Assim neste artigo, veremos como fazer este tipo de coisa.
Migrando para o MQL5 Algo Forge (Parte 4): Trabalhando com versões e lançamentos
Vamos continuar o desenvolvimento dos projetos Simple Candles e Adwizard, detalhando os aspectos do uso do sistema de controle de versão e do repositório MQL5 Algo Forge.
Modelos ocultos de Markov para previsão de volatilidade com consideração de tendência
Os modelos ocultos de Markov (HMM) são uma poderosa ferramenta estatística que permite identificar estados ocultos do mercado com base na análise de movimentos observáveis dos preços. No trading, os HMM permitem melhorar a previsão da volatilidade e são aplicados no desenvolvimento de estratégias de tendência, modelando as mudanças nos regimes de mercado. Neste artigo, apresentaremos um processo passo a passo para o desenvolvimento de uma estratégia de seguimento de tendência que utiliza HMM como filtro para previsão de volatilidade.
Simulação de mercado: Position View (IX)
Neste artigo, que será um artigo divisor de águas. Vamos começar a explorar de maneira um pouco mais profunda a interação entre as aplicações que estão sendo desenvolvidas para dar suporte total ao sistema de replay/simulação. Aqui vamos analisar um problema. Este tem de um lado, algo bastante chato, mas de outro algo muito interessante de explicar como resolver. E o problema é: Como fazer para adicionar as linhas de take profit e stop loss, depois que elas foram removidas? Isto sem usar o terminal, mas sim fazendo a operação direto no gráfico. Bem isto de fato é algo, a primeira vista simples. Porém existem alguns percalços a serem superados.
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.
Algoritmo de otimização da sociedade anárquica — Anarchic society optimization (ASO)
No próximo artigo, conheceremos o algoritmo Anarchic Society Optimization (ASO) e discutiremos como um algoritmo baseado no comportamento irracional e aventureiro dos participantes de uma sociedade anárquica — um sistema anômalo de interação social, livre de autoridade centralizada e de qualquer tipo de hierarquia — é capaz de explorar o espaço de soluções e evitar armadilhas de ótimos locais. O artigo apresentará uma estrutura unificada do ASO, aplicável tanto a problemas contínuos quanto a problemas discretos.
Integrando Discord com MetaTrader 5: Construindo um Bot de Trading com Notificações em Tempo Real
Neste artigo, veremos como integrar o MetaTrader 5 a um servidor Discord para receber notificações de negociações em tempo real de qualquer lugar. Veremos como configurar a plataforma e o Discord para habilitar o envio de alertas ao Discord. Também abordaremos questões de segurança que surgem em conexão com o uso de WebRequests e webhooks para esse tipo de solução de alertas.
Trading por algoritmo: IA e seu caminho para os topos dourados
Neste artigo, é demonstrado um método de criação de estratégias de trading para o ouro usando aprendizado de máquina. Ao analisar o método proposto para a previsão de séries temporais sob diferentes ângulos, é possível identificar suas vantagens e desvantagens em comparação com outras formas de criação de sistemas de trading baseadas somente na análise e previsão de séries temporais financeiras.
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.
Algoritmo de comportamento social adaptativo — Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Evolução em duas fases
Este artigo dá continuidade ao tema do comportamento social dos organismos vivos e ao seu impacto no desenvolvimento de um novo modelo matemático, o ASBO (Adaptive Social Behavior Optimization). Exploraremos a evolução em duas fases, realizaremos testes no algoritmo e apresentaremos as conclusões. Assim como na natureza, onde grupos de organismos vivos se unem para sobreviver, o ASBO utiliza princípios de comportamento coletivo para resolver problemas complexos de otimização.
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 (V)
Apesar do que foi visto no artigo anterior, se algo aparentemente simples. Ali, temos diversos problemas e muitas coisas a serem resolvidas e feita. Você caro leitor, pode imaginar que tudo é fácil e simples. E de maneira inocente, vai simplesmente aceitando o que lhe é apresentado. Isto é uma falha, na qual você, caro leitor, deverá tentar se livrar. Mas pior do que aceitar, é simplesmente, não entender e tentar usar algo sem de fato compreender o que está sendo usado. Não é raro, entre iniciantes, a fase de cópia e cola. Porém, caso você não queira ficar sempre nesta, é bom aprender como usar certas ferramentas. E uma das ferramentas mais utilizadas por programadores é a documentação. E a segunda ferramenta é os testes e arquivos de log. Aqui veremos como fazer isto.
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.
Simulação de mercado: Position View (IV)
Aqui começaremos a unir diversas coisas, ou aplicações que antes estavam complemente isoladas entre si. Apesar de que o Chart Trade, o Indicador de Mouse e o Expert Advisor, já terem algum tipo de relacionamento. Não havia ainda uma forma de podermos observar, posições que estivessem abertas no servidor de negociação, isto diretamente no gráfico. Fazendo muitas das vezes uso de um sistema cross order. Mas a partir deste momento isto começa a se tornar possível. Abrindo diversas portas para novas ideias e implementações futuras. Se bem que estamos apenas começando a fazer as coisas acontecerem. Mas já teremos uma direção na qual seguir.
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?