Artigos sobre análise de dados e estatísticas na MQL5

Continuamos a desenvolver o tópico sobre o processamento e análise de resultados de otimização. Desta vez, a tarefa é selecionar os 100 melhores resultados de otimização e exibi-los na tabela da GUI. Vamos fazer com que o usuário, selecionando uma série na tabela de resultados de otimização, receba um gráfico multissímbolo de saldo e rebaixamento, em gráficos separados.

O artigo implementa um aplicativo MQL com uma interface gráfica para a visualização estendida do processo de otimização. A interface gráfica utiliza a última versão da biblioteca EasyAndFast. Muitos usuários podem questionar-se sobre a necessidade de utilizar interfaces gráficas em aplicativos MQL. Este artigo demonstra um dos vários casos em que eles podem ser úteis para os traders.

O Testador de Estratégia da plataforma de negociação MetaTrader 5 fornece apenas duas opções de otimização: otimização completa dos parâmetros e o algoritmo genético. Este artigo propõe um novo método para otimizar as estratégias de negociação — Recozimento Simulado (Simulated Annealing). Será introduzido o algoritmo do método, sua implementação e integração em qualquer Expert Advisor. O algoritmo desenvolvido é testado no EA Moving Average (Média Móvel).

O artigo foi escrito com base no livro de Ralph Vince, “The Mathematics of Money Management”. Nele, são discutidos os métodos empíricos e paramétricos, a fim de encontrar o tamanho ideal de lotes de negociação, em cuja base estão escritos os módulos de gerenciamento de capital para o assistente MLQ5.

A negociação nos mercados financeiros está associada a um conjunto de riscos que deve ser considerado nos algoritmos dos sistemas de negociação. A redução desses riscos é uma tarefa importante, quando se quer tirar lucro da negociação.

O artigo sugere uma tecnologia que ajuda todos a criar estratégias de negociação personalizadas, montando um conjunto de indicadores individuais, além de desenvolver sinais personalizados de entrada no mercado.

O artigo desenvolve as idéias propostas, na seção anterior, e continua a examiná-las. Além disso, discute questões sobre a alocação da rentabilidade, a construção e o estudo de padrões estatísticos.

O artigo discute o conceito de negociação em horário noturno, estratégias de trading e sua implementação em MQL5. É realizado um teste e são feitas conclusões.

Diferentes situações acontecem na vida do trader. Muitas vezes, tentamos restaurar uma estratégia por meio do histórico de trades bem-sucedidos, no entanto, ao observar o histórico de perdas procuramos aperfeiçoar e melhorá-la. E, de fato, em ambos os casos, comparamos as transações com indicadores conhecidos. Este artigo sugere métodos de comparação de lotes de trades com uma série de indicadores.

O mini-emulador do mercado é um indicador projetado para emulação parcial do trabalho no terminal. Presumivelmente, ele pode ser usado no teste de estratégias "manuais" de análise e negociação no mercado.

São examinados 7 tipos de médias móveis (MA), é criada uma estratégia de negociação para trabalhar com eles. É levado a cabo o teste e comparação de diferentes MA numa mesma estratégia de negociação, são apresentadas as características comparativas quanto a eficiência de cada média móvel.

O artigo considera o método clássico para a construção de divergências e fornece um método adicional de interpretação de divergência. Uma estratégia de negociação foi desenvolvida com base neste novo método de interpretação. Esta estratégia também é descrita no artigo.

Neste artigo, nós ainda consideramos um outro critério personalizado de otimização de uma estratégia de negociação com base na análise do gráfico de saldo. A regressão linear é calculada usando a função da biblioteca ALGLIB.

Este artigo descreve como usar os métodos da teoria da probabilidade e estatística matemática na análise de sistemas de negociação.

Este artigo é uma continuação da série de artigos sobre redes neurais profundas. Aqui, nós vamos considerar a seleção de amostras (remoção de ruído), reduzindo a dimensionalidade dos dados de entrada e dividindo o conjunto de dados nos conjuntos de train/val/test durante a preparação dos dados para treinar a rede neural.

O segundo artigo da série sobre redes neurais profundas considerará a transformação e seleção dos preditores durante o processo de preparação de dados para treinar um modelo.

Esta série de artigos continua a explorar as redes neurais profundas (RNP), que são usadas em muitas áreas de aplicação, incluindo a negociação. Serão exploradas aqui novas dimensões deste tema juntamente com o teste de novos métodos e ideias usando experiências práticas. O primeiro artigo da série é dedicado a preparar os dados para a RNP (DNN).

No artigo, são discutidas abordagens que permitem emular com bastante precisão a Otimização Walk Forward através do testador interno e bibliotecas auxiliares implementadas em MQL.

O artigo analisa a aplicação da fórmula de Bayes para melhorar a fiabilidade dos sistemas de negociação através do uso dos sinais de vários indicadores independentes. Os cálculos teóricos são verificados com um EA universal simples, personalizado para trabalhar com indicadores exploratórios ou customizados.

A biblioteca Graphic.mqh foi projetada para trabalhar com gráficos na MQL5. O artigo fornece um exemplo de sua aplicação prática e explica a ideia de ordenação. O conceito geral de ordenação é descrito aqui, pois cada tipo de ordenação já possui pelo menos um artigo separado, enquanto que alguns tipos de ordenação são objetos de estudos detalhados.

Nesta pesquisa, são consideradas uma ideologia e metodologia a fim de construir um sistema de recomendação para negociar rápido com base na combinação de possibilidades de previsão com ajuda da Análise de Espetro Singular (SSA) e o método de aprendizado de máquina baseado no teorema de Bayes.

No artigo, é examinado o sistema de negociação com níveis de Fibonacci desenvolvido e descrito por Joe DiNapoli. Além disso, são explicados os conceitos básicos e a essência do sistema, e é fornecido um exemplo de um indicador simples.

Introduzida a cobertura no MetaTrader 5, surgiu a grande possibilidade de negociar simultaneamente usando Expert Advisors numa só conta de negociação. Ao fazer isto, pode acontecer que exista uma primeira estratégia rentável, uma segunda não-rentável, e, como resultado, o gráfico de lucro flutue perto do zero. Nesse caso, é útil construir gráficos de Balanço e Capital líquido ("equity") para cada estratégia de negociação separadamente.

No artigo são apresentados em detalhes o propósito do expoente de Hurst, a interpretação de seus valores e o algoritmo de cálculo. São ilustrados os resultados da análise de alguns segmentos dos mercados financeiros e é apresentado o método de trabalho com softwares MetaTrader 5 que implementam a ideia da análise fractal.

O artigo considera a possibilidade de criar histogramas, distribuições estatísticas das características do mercado usando memória gráfica, ou seja, sem o uso de buffers de indicador e matrizes. Aqui você tem à sua disposição não só exemplos detalhados de como construir esses histogramas, mas também pode conhecer a funcionalidade "oculta" dos objetos gráficos da linguagem MQL5.

Ao procurar por um sinal, os assinantes são orientados principalmente para o aumento global na conta do Provedor, e isto é, na verdade, lógico. No entanto, além disso, é importante levar em conta os riscos potenciais incorridos por uma estratégia de negociação específica. Neste artigo, nós lhe mostraremos como avaliar simples e claramente o Sinal de interesse utilizando diversos indicadores.

O artigo descreve as técnicas para trabalhar com mapas de Kohonen. Ele vai ser do interesse tanto para exploradores do mercado, com habilidades básicas nas plataformas MQL4 e MQL5, quanto para programadores experientes que enfrentam dificuldades com a conexão dos mapas de Kohonen aos seus projetos.

Este artigo aborda os principais princípios estabelecidos nos algoritmos evolutivos, suas variedades e características. Vamos fazer uma experiência com um Expert Advisor simples, usado como exemplo para mostrar os benefícios do sistema de negociação a partir da otimização. Também iremos considerar programas de software que implementam otimizações genéticas, evolutivas, entre outros, fornecendo exemplos de aplicação ao otimizar um conjunto preditor e os parâmetros do sistema de negociação.

Este artigo foca sobre as especificidades de escolha, o pré-condicionamento e avaliação das variáveis de entrada (preditoras) para uso em modelos de aprendizagem da máquina. Novas abordagens e oportunidades de análises preditoras profundas e suas influências no possível sobre-ajuste (overfitting) dos modelos serão consideradas. O resultado global do uso de modelos, em grande parte, depende do resultado desta etapa. Vamos analisar dois pacotes, oferecendo abordagens novas e originais para a seleção dos preditores.

A lógica fuzzy expande nossos limites da lógica matemática e da teoria dos conjuntos. Este artigo revela os princípios básicos da lógica fuzzy, bem como a descrição de dois sistemas de inferência fuzzy usando os modelos do tipo Mamdani e Sugeno. Os exemplos fornecidos descreverão a implementação de modelos difusos (fuzzy) baseados nesses dois sistemas, que utilizam a biblioteca FuzzyNet para MQL5.

Este artigo é dedicado a uma nova perspectiva na direção da aprendizagem de máquina - o aprendizado profundo ou, para ser mais preciso, redes neurais profundas. Esta é uma breve revisão das redes neurais de segunda geração, a arquitetura de suas conexões e tipos principais, os métodos e regras de aprendizagem e suas principais desvantagens seguido pela história do desenvolvimento da rede neural de terceira geração, os seus principais tipos, peculiaridades e métodos de treinamento. Conduzida por experimentos práticos sobre a construção e treinamento de uma rede neural profunda, iniciada pelos pesos de uma pilha de autoencoders (Stacked Autoencoders) contendo dados reais. Todas as etapas, desde a seleção dos dados de entrada até a derivação métrica, serão discutidas em detalhe. A última parte do artigo contém uma implementação de um programa de rede neural profunda em um Expert Advisor com um indicador embutido, baseado em MQL4/R.

Este artigo considera o uso do pacote Rattle na busca automática de padrões para prever as posições compradas ou vendidas dos pares de moedas no Forex. Este artigo pode ser útil tanto para novatos quanto para profissionais experientes.

Este guia passo-a-passo é dedicado ao serviço de Sinais, examinação dos sinais de negociação, uma abordagem de sistema para a busca de um sinal desejado, que satisfaça os critérios de rentabilidade, risco, ambições de negociação, trabalhando em vários tipos de contas e instrumentos financeiros.

Este artigo descreve uma nova abordagem para cobertura de posições e desenhar uma linha na discussão entre os usuários do MetaTrader 4 e MetaTrader 5 sobre esta questão. Ele é uma continuação da primeira parte: "Negociação Bidirecional e de Cobertura de Posições no MetaTrader 5 Através do Painel de HedgeTerminal, Parte 1". Na segunda parte, nós discutimos a integração do Expert Advisors personalizado com o HedgeTerminalAPI, que é uma biblioteca de visualização especial projetada para a negociação bidirecional em um ambiente de software confortável, fornecendo ferramentas para o gerenciamento de posições de forma conveniente.

Este artigo descreve uma nova abordagem para cobertura de posições e desenha uma linha nos debates entre os usuários do MetaTrader 4 e MetaTrader 5 sobre esta matéria. Os algoritmos que fazem essa cobertura confiável são descritos em termos leigos e ilustrado com gráficos e diagramas simples. Este artigo é dedicado ao novo painel HedgeTerminal, que é essencialmente um terminal de negociação com todos os recursos dentro do MetaTrader 5. Usando HedgeTerminal e a virtualização das operações de negociação que ele oferece, posições podem ser gerenciados de forma semelhante ao MetaTrader 4.

Se os programas de redes neurais específicos para negociação parecem ser caros e complexos ou, pelo contrário, muito simples, tente o NeuroPro. Ele é gratuito e contém o melhor conjunto de funcionalidades para amadores. Este artigo irá dizer-lhe como usá-lo em conjunto com o MetaTrader 5.

Este artigo considera a hipótese - uma das idéias básicas da estatística. Várias hipóteses são examinadas e verificadas através de exemplos usando métodos matemáticos da estatística. Os dados reais são generalizados usando métodos não-paramétricos. O pacote Statistica e a bilbioteca de análise numérica ALGLIB MQL5 são usadas ​​para o processamento de dados.

Este artigo considera a aplicação da análise de regressão múltipla com estatísticas macroeconômicas. Ele também nos dá uma visão sobre a avaliação dos impactos estatísticos sobre a flutuação da taxa de câmbio, utilizando como exemplo o par de moeda EURUSD. Essa avaliação permite automatizar a análise fundamental, tornando-se disponível até mesmo para os traders novatos.