Artigos sobre análise de dados e estatísticas na MQL5
Muitos traders apreciam artigos sobre modelos matemáticos e teoria das probabilidades. Afinal de contas, a matemática é a base dos indicadores técnicos, e o conhecimento em estatística é necessário para analisar os resultados das operações e desenvolver estratégias.
Leia sobre lógica fuzzy, filtros digitais, perfil do mercado, mapas de Kohonen, redes neurais e muitas outras ferramentas que podem ser usadas para negociação.
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Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 37): Regressão por Processo Gaussiano com Núcleos Lineares e de Matérn
Os núcleos lineares são a matriz mais simples de seu tipo usada em aprendizado de máquina para regressão linear e máquinas de vetor de suporte. O núcleo de Matérn, por outro lado, é uma versão mais versátil da Função de Base Radial que analisamos em um artigo anterior, e é hábil em mapear funções que não são tão suaves quanto o RBF pressupõe. Construímos uma classe de sinal personalizada que utiliza ambos os núcleos para prever condições de compra e venda.
Dados de mercado sem intermediários: conectando MetaTrader 5 à MOEX via ISS API
Este artigo propõe uma solução para integrar o MetaTrader 5 com o serviço web ISS da MOEX. São fornecidas utilidades para geração automática de códigos-fonte com base no diretório da API e no índice dos principais elementos do serviço.
EA baseado em um aproximador universal MLP
Este artigo apresenta uma forma simples e acessível de usar uma rede neural em um EA, que não exige conhecimento aprofundado em aprendizado de máquina. O método elimina a necessidade de normalizar a função alvo e evita problemas como “explosão de pesos” e “paralisação da rede”, oferecendo um aprendizado intuitivo com controle visual dos resultados.
O Filtro de Kalman para Estratégias de Reversão à Média no Forex
O filtro de Kalman é um algoritmo recursivo utilizado em trading algorítmico para estimar o verdadeiro estado de uma série temporal financeira ao filtrar o ruído dos movimentos de preço. Ele atualiza dinamicamente as previsões com base em novos dados de mercado, tornando-se valioso para estratégias adaptativas como reversão à média. Este artigo primeiro apresenta o filtro de Kalman, abordando seu cálculo e implementação. Em seguida, aplicamos o filtro a uma estratégia clássica de reversão à média no forex como exemplo. Por fim, realizamos diversas análises estatísticas comparando o filtro com uma média móvel em diferentes pares de forex.
Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo híbrido de otimização de forrageamento bacteriano com algoritmo genético (Bacterial Foraging Optimization - Genetic Algorithm, BFO-GA)
Este artigo apresenta uma nova abordagem para resolver problemas de otimização, combinando as ideias dos algoritmos de otimização de forrageamento bacteriano (BFO) com as técnicas usadas no algoritmo genético (GA), resultando no algoritmo híbrido BFO-GA. Ele utiliza o comportamento de enxameamento das bactérias para a busca global da solução ótima e operadores genéticos para refinar os ótimos locais. Ao contrário do BFO original, as bactérias agora podem mutar e herdar genes.
Simulação de mercado (Parte 10): Sockets (IV)
Aqui neste artigo mostrei o que você precisa fazer para começar a usar o Excel para controlar o MetaTrader 5. Mas faremos isto de uma forma bastante interessante. Para fazer isto iremos usar um Add-in no Excel. Isto para não precisar de fato fazer uso do VBA presente no Excel. Se você não sabe de que Add-in estou falando. Veja este artigo e aprenda como fazer para programar em Python diretamente dentro do Excel.
Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 31): Aplicação de modelos CatBoost no trading
Os modelos de inteligência artificial CatBoost ganharam enorme popularidade na comunidade de aprendizado de máquina graças à sua precisão nas previsões, eficiência e resistência a conjuntos de dados fragmentados e complexos. Este artigo trata de como usar esses modelos no mercado Forex.
Algoritmo do buraco negro — Black Hole Algorithm (BHA)
O algoritmo do buraco negro (Black Hole Algorithm, BHA) utiliza os princípios da gravidade dos buracos negros para otimizar soluções. Neste artigo, vamos explorar como o BHA atrai as melhores soluções, evitando mínimos locais, e por que esse algoritmo se tornou uma ferramenta poderosa para resolver problemas complexos. Descubra como ideias simples podem gerar resultados impressionantes no mundo da otimização.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 53): Complicando as coisas (V)
Neste artigo irei introduzir um tema muito importante, porém que poucos de fato compreender. Eventos Customizados. Perigos. Vantagens e falhas causados por tais coisas. Este assunto é muito importante para quem deseja se tornar um programador profissional em MQL5, ou em qualquer outro tipo de linguagem. Mas aqui iremos focar no MQL5 e no MetaTrader 5.
Filtragem e extração de características no domínio da frequência
Neste artigo, vamos explorar a aplicação de filtros digitais em séries temporais representadas no domínio da frequência, com o objetivo de extrair características únicas que podem ser úteis para modelos de previsão.
Algoritmos de otimização populacional: Mudamos a forma e deslocamos as distribuições de probabilidade e testamos com o "Cabeçudinho Inteligente" (Smart Cephalopod, SC)
Com este artigo investigaremos como a mudança de forma das distribuições de probabilidade afetam o desempenho dos algoritmos de otimização. Realizaremos experimentos baseados no algoritmo de teste "cabeçudinho inteligente" (Smart Cephalopod, SC) para avaliar o desempenho de diferentes distribuições de probabilidade no contexto de tarefas de otimização.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 75): Um novo Chart Trade (II)
Neste artigo explicarei grande parte da classe C_ChartFloatingRAD. Esta é responsável por fazer com que o Chart Trade funcione. Porém aqui não irei de fato terminar a explicação. A mesma será finalizada no próximo artigo. Já que o conteúdo neste artigo é bastante denso e precisa ser compreendido a fundo. 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.
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.
Integre seu próprio LLM no EA (Parte 3): Treinando seu próprio LLM com CPU
Com o rápido desenvolvimento da inteligência artificial hoje em dia, os modelos de linguagem (LLMs) são uma parte importante da IA, então devemos pensar em como integrar LLMs poderosos ao nosso trading algorítmico. Para a maioria das pessoas, é difícil ajustar esses modelos poderosos de acordo com suas necessidades, implantá-los localmente e depois aplicá-los ao trading algorítmico. Esta série de artigos adotará uma abordagem passo a passo para alcançar esse objetivo.
Aplicação da teoria dos jogos em algoritmos de trading
Criamos um Expert Advisor adaptativo e autodidata, baseado em aprendizado de máquina DQN com inferência causal multidimensional. Ele negociará com sucesso simultaneamente em sete pares de moedas, enquanto os agentes de diferentes pares trocarão informações entre si.
Simulação de mercado (Parte 16): Sockets (X)
Estamos a um passo de concluir este desafio. Porém, quero que você, caro leitor, procure entender primeiro estes dois artigos. Tanto este como o anterior. Isto para que consiga de fato entender o próximo onde abordarei exclusivamente a parte referente a programação em MQL5. Apesar de que ali a coisa será igualmente voltada a ser fácil de entender. Se você não compreender estes dois últimos artigos. Com toda a certeza terá grandes problemas em entender o próximo. O motivo disto é simples: As coisas vão se acumulando. Quando mais coisas é preciso fazer, mais coisas é preciso criar e entender para poder atingir o objetivo.
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.
Simplificando a negociação com base em notícias (Parte 4): Aumentando o desempenho
Neste artigo, serão apresentados métodos para melhorar o desempenho do EA no testador de estratégias, além da implementação de um código para dividir o horário dos eventos de notícias em categorias por hora. O acesso a esses eventos será permitido apenas no horário especificado para cada um. Isso permite que o EA gerencie operações de maneira eficiente com base nos eventos, tanto em condições de alta quanto de baixa volatilidade.
Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 6): Aplicação e teste de EA com ONNX
Nesta série de artigos, apresentamos vários métodos de anotação de séries temporais, que podem criar dados adequados à maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A anotação de dados direcionada pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado aos objetivos e tarefas do usuário, aumentar a precisão do modelo e até ajudar o modelo a alcançar um salto qualitativo!
Negociação com spreads no mercado Forex usando o fator de sazonalidade
Este artigo analisa as possibilidades de criação e fornecimento de dados de relatórios sobre o uso do fator de sazonalidade na negociação por meio de spreads no mercado Forex.
Simulação de mercado (Parte 08): Sockets (II)
Que tal criar algo prático usando soquetes? Bem, neste artigo, vamos iniciar a criação de um mini chat. Acompanhe como isto será feito, pois será algo bastante interessante. Lembre-se que o que será mostrado aqui tem como objetivo ser um código puramente didático. Você de fato não deve usar este código de forma comercial ou em uma aplicação finalizada. Pois o mesmo não conta com nenhum tipo de segurança no transporte dos dados. Sendo possível ver o conteúdo do que está sendo transportado pelo soquete.
Portfolio Risk Model using Kelly Criterion and Monte Carlo Simulation
Por décadas, traders vêm utilizando a fórmula do Critério de Kelly para determinar a proporção ideal de capital a ser alocada em um investimento ou aposta, a fim de maximizar o crescimento de longo prazo enquanto minimiza o risco de ruína. No entanto, seguir cegamente o Critério de Kelly utilizando o resultado de um único backtest costuma ser perigoso para traders individuais, pois, na negociação ao vivo, a vantagem de trading diminui com o tempo, e o desempenho passado não é garantia de resultado futuro. Neste artigo, apresentarei uma abordagem realista para aplicar o Critério de Kelly para alocação de risco de um ou mais EAs no MetaTrader 5, incorporando resultados de simulação de Monte Carlo provenientes do Python.
Desenvolvimento do Conjunto de Ferramentas de Análise de Price Action – Parte (4): Analytics Forecaster EA
Estamos indo além de simplesmente visualizar métricas analisadas nos gráficos, ampliando a perspectiva para incluir a integração com o Telegram. Essa melhoria permite que resultados importantes sejam entregues diretamente ao seu dispositivo móvel por meio do aplicativo Telegram. Junte-se a nós enquanto exploramos essa jornada neste artigo.
Algoritmo do Big Bang e do Grande Colapso — BBBC (Big Bang - Big Crunch)
Este artigo apresenta o método Big Bang - Big Crunch, que possui duas fases principais: a criação cíclica de pontos aleatórios e sua compressão em direção à solução ótima. Essa abordagem combina diversificação e intensificação, permitindo encontrar gradualmente soluções melhores e abrindo novas possibilidades na área de otimização.
Simulação de mercado (Parte 22): Iniciando o SQL (V)
Antes que você chute o balde, e decida abandonar o estudo sobre como usar o SQL. Deixe-me lembrá-lo, meu caro leitor, que aqui estamos ainda usando apenas o básico do básico. Ainda não exploramos algumas coisas que são possíveis de serem feitas no SQL. Assim que as explorarmos você verá que o SQL é bem mais prático do que parece. Mesmo que muito provavelmente, eu venha a mudar a direção do que estamos criando. Isto por que, o processo de criação é dinâmico. Irei mostrar um pouco mais sobre como fazer as coisas no SQL. Isto por que, ele de fato é algo que você precisa entender e conhecer. Ficar simplesmente achando que é mais capaz, que toda uma comunidade de programadores e desenvolvedores, apenas lhe fará perder tempo e oportunidade. Tenha calma, pois a coisa irá se tornar ainda mais interessante.
Analisamos o código binário dos preços no mercado (Parte I): Um novo olhar sobre a análise técnica
Este artigo apresenta uma abordagem inovadora para a análise técnica, baseada na conversão dos movimentos de preço em código binário. O autor mostra como diferentes aspectos do comportamento do mercado - desde movimentos simples de preço até padrões complexos - podem ser codificados em sequências de zeros e uns.
Treinamento de perceptron multicamadas com o algoritmo de Levenberg-Marquardt
Este artigo apresenta a implementação do algoritmo de Levenberg-Marquardt para o treinamento de redes neurais com propagação para frente. Foi feita uma análise comparativa de desempenho com os algoritmos da biblioteca scikit-learn do Python. Primeiramente, são discutidos métodos de treinamento mais simples, como a descida do gradiente, a descida do gradiente com momentum e a descida do gradiente estocástica.
Informações detalhadas sobre trading baseado em volume: Indo além dos gráficos OHLC
Um sistema de trading algorítmico que combina análise de volume com métodos de machine learning, em especial com redes neurais LSTM. Diferente das abordagens tradicionais de trading, que se concentram principalmente no movimento dos preços, este sistema enfatiza os padrões de volume e suas derivadas para prever os movimentos do mercado. A metodologia inclui três componentes principais: análise das derivadas do volume (primeira e segunda derivada), previsões LSTM para padrões de volume e indicadores técnicos tradicionais.
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.
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 25): Testes e Operações em Múltiplos Timeframes
Por padrão, estratégias baseadas em múltiplos timeframes não podem ser testadas em Expert Advisors montados pelo assistente devido à arquitetura de código MQL5 utilizada nas classes de montagem. Exploramos uma possível solução para essa limitação em estratégias que utilizam múltiplos timeframes em um estudo de caso com a média móvel quadrática.
Algoritmo de otimização por reações químicas — Chemical Reaction Optimization, CRO (Parte I): A química dos processos na otimização
Na primeira parte deste artigo, mergulharemos no mundo das reações químicas e descobriremos uma nova abordagem para a otimização! O método de otimização por reações químicas (CRO) utiliza os princípios das leis da termodinâmica para alcançar resultados eficazes. Revelaremos os segredos da decomposição, síntese e outros processos químicos que servem de base para este método inovador.
Exemplo de Otimização Estocástica e Controle Ótimo
Este Expert Advisor, chamado SMOC (provavelmente abreviação de Stochastic Model Optimal Control), é um exemplo simples de um sistema de negociação algorítmica avançado para o MetaTrader 5. Ele utiliza uma combinação de indicadores técnicos, controle preditivo baseado em modelos e gerenciamento dinâmico de risco para tomar decisões de negociação. O EA incorpora parâmetros adaptativos, dimensionamento de posição baseado em volatilidade e análise de tendências para otimizar seu desempenho em diferentes condições de mercado.
Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 32): Como manter a relevância de modelos de IA com treinamento on-line
No mundo em constante transformação do trading, adaptar-se às mudanças do mercado é simplesmente uma necessidade. Todos os dias surgem novos padrões e tendências, o que torna difícil até mesmo para os modelos mais avançados de aprendizado de máquina manterem sua eficácia diante de condições em mutação. Neste artigo, vamos falar sobre como manter os modelos relevantes e capazes de reagir a novos dados de mercado por meio de reeducação automática.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 51): Complicando as coisas (III)
Neste artigo você irá compreender uma das coisas mais complexas que existe na programação MQL5. A forma correta de adquirir a ID de gráfico, e por que algumas vezes objetos não são plotados no gráfico. 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.
Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 19): Supercharge Seus Modelos de IA com AdaBoost
AdaBoost, um poderoso algoritmo de boosting projetado para elevar o desempenho dos seus modelos de IA. AdaBoost, abreviação de Adaptive Boosting, é uma técnica sofisticada de aprendizado em conjunto que integra perfeitamente aprendizes fracos, aprimorando sua força preditiva coletiva.
Carregamento de dados do Fundo Monetário Internacional em Python
Carregamento de dados do Fundo Monetário Internacional em Python: extraindo dados do FMI para aplicação em estratégias cambiais macroeconômicas. Como a macroeconomia pode ajudar o trader e o algotrader?
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 52): Complicando as coisas (IV)
Neste artigo vamos fazer uma mudança no indicador de mouse a fim de poder efetuar a interação com o indicador de controle, já que a interação está sendo feita de forma errática.
Simulação de mercado: A união faz a força (III)
Neste artigo, apresentarei o nosso sistema de simulação de operações a mercado. Apesar deste sistema está praticamente terminado. Ainda existem algumas coisas a serem feitas e implementadas. Além de algumas poucas mudanças que ainda precisam ser feitas. Mas mesmo com tudo que já foi implementado. Confesso que já estou cansado de ficar preso na implementação deste sistema.
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.