
Algoritmos de otimização populacional: Algoritmo Boids, ou algoritmo de comportamento de enxame (Boids Algorithm, Boids)
Neste artigo, estudaremos algoritmo Boids, baseado em exemplos únicos de comportamento de enxame de animais. O algoritmo Boids, por sua vez, serviu como base para a criação de uma classe inteira de algoritmos, agrupados sob o nome de "Inteligência de Enxame".

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 27): Médias Móveis e o Ângulo de Ataque
O Ângulo de Ataque é uma métrica frequentemente citada, cuja inclinação é entendida como tendo uma forte correlação com a força de uma tendência predominante. Vamos analisar como ele é comumente usado e compreendido e examinar se há mudanças que poderiam ser introduzidas na forma como é medido, para benefício de um sistema de negociação que o utilize.

Algoritmo de tribo artificial (Artificial Tribe Algorithm, ATA)
O artigo analisa em detalhes os componentes-chave e as inovações do algoritmo de otimização ATA, que é um método evolutivo com um sistema de comportamento duplo único, que se adapta conforme a situação. Utilizando cruzamento para uma diversificação aprofundada, e migração para busca quando há estagnação em ótimos locais, o ATA combina aprendizado individual e social.

Ciência de Dados e ML (Parte 26): A Batalha Definitiva em Previsão de Séries Temporais — Redes Neurais LSTM vs GRU
No artigo anterior, discutimos uma RNN simples que, apesar de sua incapacidade de entender dependências de longo prazo nos dados, conseguiu desenvolver uma estratégia lucrativa. Neste artigo, discutiremos tanto a Memória de Longo e Curto Prazo (LSTM) quanto a Unidade Recorrente com Portões (GRU). Essas duas redes foram introduzidas para superar as limitações de uma RNN simples e superá-la.

Modificação do Grid-Hedge EA em MQL5 (Parte IV): Otimizando a Estratégia de Grid Simples (I)
Nesta quarta parte, revisitamos os Expert Advisors (EAs) Simple Hedge e Simple Grid desenvolvidos anteriormente. Nosso foco agora é refinar o Simple Grid EA por meio de análise matemática e uma abordagem de força bruta, visando o uso ideal da estratégia. Este artigo mergulha profundamente na otimização matemática da estratégia, preparando o terreno para futuras explorações de otimização baseada em código em artigos posteriores.

Busca de padrões arbitrários em pares de moedas no Python com o uso do MetaTrader 5
Existem padrões repetitivos e regularidades no mercado cambial? Decidi criar meu próprio sistema de análise de padrões usando Python e MetaTrader 5. Uma espécie de simbiose entre matemática e programação para conquistar o Forex.

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 77): Um novo Chart Trade (IV)
Neste artigo, explicarei alguns detalhes e cuidados que você teve tomar quando for criar um protocolo de comunicação. São coisas bem básicas e simples. Não irei de fato pegar pesado neste artigo. Mas é preciso que você entenda o conteúdo deste artigo para entender o que acontecerá no receptor.

Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de evolução da mente (Mind Evolutionary Computation, MEC)
Este artigo discute um algoritmo da família MEC, denominado algoritmo simples de evolução da mente (Simple MEC, SMEC). O algoritmo se destaca pela beleza da ideia subjacente e pela simplicidade de implementação.

Simulação de mercado: Position View (III)
Nestes últimos artigos, tenho mencionado o fato de que precisamos em alguns momentos definir um valor para a propriedade ZOrder. Mas por que?!?! Já que muitos dos códigos, que adicionam objetos no gráfico, simplesmente não utilizam, ou melhor, não definem um valor para tal propriedade. Bem, não estou aqui, para dizer, o que cada programador, deve ou não fazer. Como ele deve ou não criar seus códigos. Estou aqui, a fim de mostrar, a você caro leitor, e interessado em realmente compreender como as coisas funcionam, por debaixo dos panos.

Simplificando a negociação com base em notícias (Parte 1): Criando um Banco de Dados
A negociação de notícias pode ser complicada e esmagadora. Neste artigo, passaremos pelos passos para obter dados de notícias. Além disso, aprenderemos sobre o Calendário Econômico do MQL5 e o que ele tem a oferecer.

Análise causal de séries temporais usando entropia de transferência
Neste artigo, discutimos como a causalidade estatística pode ser aplicada para identificar variáveis preditivas. Exploraremos a relação entre causalidade e entropia de transferência, além de apresentar um código MQL5 para detectar transferências direcionais de informação entre duas variáveis.

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.

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 19): Indução do quadrado de naturalidade
Continuamos a análise das transformações naturais, examinando a indução do quadrado de naturalidade. Por causa das limitações na implementação de várias moedas para os Expert Advisors desenvolvidos com o assistente MQL5, temos de buscar soluções criativas e eficientes para a classificação de dados usando scripts. As principais áreas de aplicação consideradas são a classificação de variações de preço e, consequentemente, sua previsão.

Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo genético binário (Binary Genetic Algorithm, BGA). Parte II
Neste artigo, vamos considerar o algoritmo genético binário (BGA), que modela os processos naturais que ocorrem no material genético dos seres vivos na natureza.

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 73): Uma comunicação inusitada (II)
Neste artigo, veremos como transferir informações em tempo real entre o indicador e o serviço, entender por que podem surgir problemas ao modificar o tempo gráfico e como resolvê-los corretamente. Como bônus, você terá acesso à última versão da aplicação de replay/simulador. O conteúdo é exclusivamente didático e não deve ser considerado como uma aplicação para outros fins.

Teoria do caos no trading (Parte 2): Continuamos a imersão
Continuamos a imersão na teoria do caos nos mercados financeiros e analisamos sua aplicabilidade à análise de moedas e outros ativos.

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 33): Kernels de Processos Gaussianos
Os Kernels de Processos Gaussianos são a função de covariância da Distribuição Normal que pode desempenhar um papel em previsões. Exploramos esse algoritmo único em uma classe de sinal personalizada em MQL5 para ver se pode ser utilizado como um sinal principal de entrada e saída.

Simplificando a negociação com base em notícias (Parte 2): Gerenciando riscos
Neste artigo, adicionaremos herança ao código anterior e ao novo. Implementaremos uma nova estrutura de banco de dados para garantir um bom desempenho. Além disso, criaremos uma classe de gerenciamento de risco para calcular volumes.

Eigenvetores e autovalores: Análise exploratória de dados no MetaTrader 5
Neste artigo, exploramos diferentes maneiras pelas quais os eigenvetores e os autovalores podem ser aplicados na análise exploratória de dados para revelar relacionamentos únicos nos dados.

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 18): Quadrado de naturalidade
Este artigo dá continuidade à série sobre a teoria das categorias, abordando as transformações naturais, que são um elemento fundamental da teoria. Vamos examinar a definição que parece complexa à primeira vista, depois mergulhar em exemplos e formas de aplicar as transformações na previsão de volatilidade.

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 24): Médias Móveis
Médias Móveis são um indicador muito comum, usado e compreendido pela maioria dos traders. Exploramos possíveis casos de uso que podem não ser tão comuns dentro dos Expert Advisors montados no MQL5 Wizard.

Ciência de Dados e ML (Parte 27): Redes Neurais Convolucionais (CNNs) em Bots de Trading no MetaTrader 5 — Vale a Pena?
As Redes Neurais Convolucionais (CNNs) são renomadas por sua capacidade de detectar padrões em imagens e vídeos, com aplicações em diversos campos. Neste artigo, exploramos o potencial das CNNs para identificar padrões valiosos nos mercados financeiros e gerar sinais de trading eficazes para bots de negociação no MetaTrader 5. Vamos descobrir como essa técnica de aprendizado profundo pode ser aproveitada para decisões de trading mais inteligentes.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 41): Modelos Hierárquicos
Este artigo descreve modelos hierárquicos de aprendizado que propõem uma abordagem eficaz para resolver tarefas complexas de aprendizado de máquina. Os modelos hierárquicos consistem em vários níveis, cada um responsável por aspectos diferentes da tarefa.

Simulação de mercado (Parte 21): Iniciando o SQL (IV)
Muitos de vocês, caros leitores, podem ter um nível de experiência muito superior ao meu, no que rege trabalhar com bancos de dados. Tendo assim uma visão diferente da minha. Porém, como era preciso definir, e desenvolver alguma forma de explicar o motivo pelo qual os bancos de dados, são criados da forma como são criados. Explicar o por que o SQL tem o formato que tem. Mas principalmente, por que as chaves primárias e chaves estrangeiras vieram a surgir. Foi preciso deixar as coisas um pouco abstratas.

ADAM Populacional (estimativa adaptativa de momentos)
Este artigo apresenta a transformação do conhecido e popular método de otimização por gradiente ADAM em um algoritmo populacional e sua modificação com a introdução de indivíduos híbridos. A nova abordagem permite criar agentes que combinam elementos de soluções bem-sucedidas usando uma distribuição probabilística. A principal inovação é a formação de indivíduos híbridos populacionais, que acumulam de forma adaptativa informações das soluções mais promissoras, aumentando a eficácia da busca em espaços multidimensionais complexos.

Ciclos e Forex
Os ciclos têm grande importância em nossas vidas. Dia e noite, estações do ano, dias da semana e muitos outros ciclos de naturezas diferentes fazem parte do cotidiano de qualquer pessoa. Neste artigo, tentaremos examinar os ciclos nos mercados financeiros.

Simulação de mercado (Parte 11): Sockets (V)
Vamos começar a implementar a comunicação entre o Excel e o MetaTrader 5. Mas antes é preciso entender algumas coisas importantes. Isto para que não venha a ficar coçando a cabeça tentando entender por que as coisas funcionam ou não. Mas antes que você venha a torcer o nariz para a integração entre o Python e o Excel. Vamos ver como podemos usar o xlwings, a fim de poder controlar de alguma forma o MetaTrader 5. Isto através do Excel. O que irei mostrar aqui será como foco principal a didática. Não ache que podemos fazer apenas o que mostrarei.

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.

Data Science e Machine Learning (Parte 22): Aproveitando Redes Neurais Autoencoders para Operações Mais Inteligentes, Movendo-se do Ruído para o Sinal
No mundo acelerado dos mercados financeiros, separar sinais significativos do ruído é crucial para o sucesso nas operações de trading. Ao empregar arquiteturas sofisticadas de redes neurais, os autoencoders se destacam ao descobrir padrões ocultos dentro dos dados de mercado, transformando entradas ruidosas em insights acionáveis. Neste artigo, exploramos como os autoencoders estão revolucionando as práticas de trading, oferecendo aos traders uma ferramenta poderosa para melhorar a tomada de decisões e ganhar uma vantagem competitiva nos mercados dinâmicos de hoje.

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 57): Dissecando o serviço de testagem
Neste artigo iremos dissecar o serviço de teste que foi visto no artigo anterior. Mas por conta que lá já havia muita informação, e não queria complicar a coisa toda com mais informações. Vamos fazer isto neste artigo daqui. Então se você não tem ideia de como o serviço que foi visto no artigo anterior, permitia que as coisas funcionassem daquela forma. Venha comigo neste artigo para compreender o que será base para os próximos artigos.

Simulação de mercado: Position View (II)
Neste artigo, mostrarei de maneira o mais simples e prática possível. Como você poderá usar um indicador como sendo uma forma de observar posições que estejam abertas. Isto junto ao servidor de negociação. Estou fazendo isto, desta forma e ao poucos, justamente para mostrar, que você não precisa necessariamente, colocar tais coisas em um Expert Advisor. Muitos de vocês, já devem estar bastante acostumados em fazer isto. Seja por um motivo, seja por outro qualquer. Mas a verdade é que isto é pura bobagem, já que conforme formos avançando nesta implementação, ficará claro, que você poderá criar, ou implementar diversos tipos diferentes de indicadores, para tão propósito.

Algoritmos de otimização populacional: simulação de têmpera isotrópica (Simulated Isotropic Annealing, SIA). Parte II
A primeira parte do artigo foi dedicada ao conhecido e popular algoritmo de têmpera simulada, onde foram analisadas suas vantagens e descritos detalhadamente os pontos fracos. A segunda parte do artigo é dedicada a uma transformação radical do algoritmo, seu renascimento em um novo algoritmo de otimização, a simulação de têmpera isotrópica, SIA.

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 44): Indicador técnico Average True Range (ATR)
O oscilador ATR é um indicador muito popular para atuar como um proxy de volatilidade, especialmente nos mercados de forex onde os dados de volume são escassos. Nós o examinamos com base em padrões, assim como fizemos com indicadores anteriores, e compartilhamos estratégias e relatórios de testes graças às classes da biblioteca MQL5 wizard e sua montagem.

Negociação de Notícias Facilitada (Parte 3): Realizando Negócios
Neste artigo, nosso especialista em negociação de notícias começará a abrir negociações com base no calendário econômico armazenado em nosso banco de dados. Além disso, melhoraremos os gráficos do especialista para exibir informações mais relevantes sobre os próximos eventos do calendário econômico.

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 74): Um novo Chart Trade (I)
Neste artigo começaremos a modificar o último código visto nesta sequencia sobre o Chart Trade. Estas mudanças são necessárias, para adequar o código ao modelo atualmente desenvolvido do sistema de replay/simulador. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 40): Abordagens para usar Go-Explore em uma grande quantidade de dados
Neste artigo, discutiremos a aplicação do algoritmo Go-Explore ao longo de um período de treinamento prolongado, uma vez que uma estratégia de seleção aleatória de ações pode não levar a uma passagem lucrativa à medida que o tempo de treinamento aumenta.

Funcionalidades do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 16): Método de componentes principais com autovetores
Este artigo discute o método de componentes principais, um método de redução da dimensionalidade ao analisar dados, e como ele pode ser implementado usando autovalores e vetores. Como sempre, vamos tentar desenvolver um protótipo da classe de sinais para EA que pode ser usado no Assistente MQL5.

Superando Desafios de Integração com ONNX
ONNX é uma ótima ferramenta para integrar códigos complexos de IA entre diferentes plataformas, sendo uma ferramenta excelente, mas que vem com alguns desafios que devem ser superados para aproveitar ao máximo suas capacidades. Neste artigo, discutimos os problemas mais comuns que você pode enfrentar e como mitigá-los.

Criando barras 3D com base em tempo, preço e volume
O que são gráficos de preços 3D multidimensionais e como eles são construídos. Como as barras 3D preveem reversões de preço e como Python e MetaTrader 5 permitem construir essas barras volumétricas em tempo real.

Simulação de mercado (Parte 15): Sockets (IX)
Neste artigo daqui, explicarei uma das soluções possíveis para o que venho tentando mostrar. Ou seja, como permitir que um usuário no Excel, consiga fazer algo no MetaTrader 5. Isto sem que ele de fato, envie ordens, abra ou feche uma posição usando o MetaTrader 5. A ideia, é que o usuário faça uso do Excel a fim de ter um estudo fundamentalista de algum ativo. E fazendo uso, apenas e somente do Excel, ele consiga dizer a um Expert Advisor, que esteja executando no MetaTrader 5, que é para abrir ou fechar uma dada posição.