Artigos sobre análise de dados e estatísticas na MQL5

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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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Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 12): Ordem

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 12): Ordem

Este artigo faz parte de uma série sobre a implementação de grafos usando a teoria das categorias no MQL5 e é dedicado à teoria da ordem (Order Theory). Consideraremos dois tipos básicos de ordenação e exploraremos como os conceitos de relação de ordem podem auxiliar os conjuntos monoidais na tomada de decisões de negociação.
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Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 11): Grafos

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 11): Grafos

Esse artigo é uma continuação da série sobre como implementar a teoria das categorias no MQL5. Aqui consideramos como a teoria dos grafos pode ser integrada com monoides e outras estruturas de dados ao desenvolver uma estratégia para fechar um sistema de negociação.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 33): Sistema de Ordens (II)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 33): Sistema de Ordens (II)

Vamos continuar o desenvolvimento do sistema de ordens. Mas você irá ver que iremos fazer uma reutilização massiva de coisas já vistas em outros artigos. Mesmo assim teremos um bônus neste artigo. Iremos desenvolver, primeiramente um sistema que consiga ser operado junto ao servidor de negociação real, seja usando uma conta demo, seja usando uma conta real. Vamos fazer uso massivo e extensivo da plataforma MetaTrader 5, para nos fornecer todo o suporte do qual precisaremos neste inicio de jornada
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 32): Sistema de Ordens (I)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 32): Sistema de Ordens (I)

De todas as coisas desenvolvidas até aqui. Esta com toda a certeza, vocês também irão notar, e com o tempo irão concordar, que é a mais desafiadora de todas. O que temos de fazer é algo simples. Fazer com que o nosso sistema, simule o que um servidor de negociação efetua na prática. Isto de ter que implementar uma forma de simular, exatamente o que seria feito, pelo servidor de negociação, parece simples. Pelo menos nas palavras. Mas precisamos fazer isto de uma maneira, que para o usuário do sistema de replay / simulação, tudo venha a acontecer, de forma o mais invisível, ou transparente, possível.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 31): Projeto Expert Advisor - Classe C_Mouse (V)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 31): Projeto Expert Advisor - Classe C_Mouse (V)

Desenvolver uma forma de colocar o cronometro, de modo que durante um replay / simulação, ele consiga nos dizer quanto tempo falta, pode parecer a principio uma tarefa simples e de rápida solução. Muitos iriam simplesmente tentar adaptar e usar o mesmo sistema que é usado quando temos o servidor de negociação ao nosso lado. Mas aqui mora um ponto que muitos talvez não se atentem ao pensar em tal solução. Quando você está fazendo um replay, e isto para não falar do fato da simulação, o relógio não funciona da mesma forma. Este tipo de coisa torna complexo construir tal sistema.
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ChatGPT da OpenAI dentro do framework de desenvolvimento MQL4 e MQL5

ChatGPT da OpenAI dentro do framework de desenvolvimento MQL4 e MQL5

Neste artigo, vamos experimentar e explorar a inteligência artificial ChatGPT da OpenAI, a fim de entender suas capacidades com o objetivo de reduzir o tempo e o esforço de desenvolvimento de seus Expert Advisors, indicadores e scripts. Vou rapidamente abordar essa tecnologia e tentar mostrar como usá-la corretamente para programar nas linguagens MQL4 e MQL5.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 30): Projeto Expert Advisor - Classe C_Mouse (IV)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 30): Projeto Expert Advisor - Classe C_Mouse (IV)

Aqui demonstrarei uma técnica que pode lhe ajudar muito, em vários momentos durante a sua vida como programador. Diferente do que muitos dizem, não é a plataforma que é limitada, mas sim o conhecimento do individuo que diz que tal coisa. O que será explicado aqui, mostrar que com um pouco de bom senso e criatividade, você pode tornar a plataforma MetaTrader 5 muito mais interessante e versátil. E sem precisar de fato criar programas malucos ou coisas do estilo. Você pode criar um código simples, porém seguro e confiável. Usando de perspicácia, domar o código a fim de modificar algo já existente, sem se quer remover ou adicionar uma única linha se quer, no código original.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 29): Projeto Expert Advisor — Classe C_Mouse (III)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 29): Projeto Expert Advisor — Classe C_Mouse (III)

Agora que a classe C_Mouse foi melhorada. Podemos focar em criar uma classe que será usada para promover uma base completamente diferente de estudos. Mas como expliquei no inicio do artigo, não iremos usar herança ou polimorfismo para gerar esta nova classe. Iremos modificar, ou melhor dizendo, agregar alguns objetos novos a linha de preço. Isto neste primeiro momento, no próximo artigo mostrarei como modificar os estudos. Mas faremos isto sem mexer no código da classe C_Mouse. Sei que na pratica, isto seria mais simples ser feito usando herança ou polimorfismo. No entanto, existem técnicas diferentes para se conseguir a mesma coisa.
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Domine e utilize o testador de estratégias MQL5 de forma eficiente

Domine e utilize o testador de estratégias MQL5 de forma eficiente

Os desenvolvedores MQL5 devem dominar diversas ferramentas essenciais. Entre elas, destaca-se o testador de estratégias. Este artigo serve como um guia prático para a utilização do testador de estratégias MQL5.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 28): Projeto Expert Advisor — Classe C_Mouse (II)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 28): Projeto Expert Advisor — Classe C_Mouse (II)

Quanto de fato os primeiros sistema capazes de fatorar alguma coisa, começaram a ser produzidos. Tudo tinha que ser feito por engenheiros com grande conhecimento, no que estava sendo projetado. Isto nos primórdios da computação, onde se quer existia algum tipo de terminal, para que fosse possível programar algo. Conforme ia se desenvolvendo, e o interesse de que mais pessoas também conseguisse criar algo, começou surgir novas ideias e meios, de programar aquelas máquinas, que antes era feito mudando a posição dos conectores. Assim começamos a ter os primeiros terminais.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 27): Projeto Expert Advisor — Classe C_Mouse (I)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 27): Projeto Expert Advisor — Classe C_Mouse (I)

Neste artigo irá nascer a classe C_Mouse. Esta foi pensada de maneira que a programação, seja feita no mais alto nível quanto for possível ser feita. Mas dizer que trabalharemos em alto, ou baixo nível, nada tem haver com questões de colocarmos palavrões ou chavões no meio do código. Longe disto. Trabalhar em alto nível ou de baixo nível, quando se fala em programação, diz o quanto o programa pode ser mais simples ou mais difícil de ser lido por outro programador.
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Previsão usando modelos ARIMA em MQL5

Previsão usando modelos ARIMA em MQL5

Neste artigo, continuamos a desenvolver a classe CArima para construir modelos ARIMA adicionando métodos de previsão intuitivos.
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Teoria das Categorias (Parte 9): Ações dos monoides

Teoria das Categorias (Parte 9): Ações dos monoides

Esse artigo é a continuação da série sobre a implementação da teoria das categorias em MQL5. Nele são discutidas as ações de monoides como um meio de transformar os monoides descritos no artigo anterior para aumentar suas aplicações.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 26): Projeto Expert Advisor — Classe C_Terminal

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 26): Projeto Expert Advisor — Classe C_Terminal

Talvez já podemos começar a desenvolver um Expert Advisor a ser utilizado no replay / simulação. Mas não iremos criar qualquer coisa, este precisará ser algo um pouco mais bem elaborado. Mas não nos deixemos nos levar pelo grau de dificuldade neste primeiro momento. Temos de começar a fazer as coisas partindo de algum ponto. Caso contrário apenas iremos nos conformar, imaginando o qual difícil o desafio é, sem ao menos tentarmos de fato superar este obstáculo. Vida de programador de fato é isto: Encontrar um obstáculo e tentar superar ele, via estudo, testes e bastante pesquisa.
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Representações no domínio da frequência de séries temporais: O espectro de potência

Representações no domínio da frequência de séries temporais: O espectro de potência

Neste artigo, analisaremos os métodos relacionados à análise de séries temporais no domínio da frequência. Ele também se concentrará na utilidade do estudo de funções espectrais de séries temporais na criação de modelos preditivos. Além disso, discutimos algumas perspectivas promissoras para a análise de séries temporais no domínio da frequência usando a transformada discreta de Fourier (DFT).
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 25): Preparação para a próxima etapa

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 25): Preparação para a próxima etapa

Aqui neste artigo iremos finalizar a primeira etapa do desenvolvimento do sistema de replay / simulador. Ao finalizar esta etapa, estou dizendo a você, caro leitor, que o sistema já estará em um estágio avançado o suficiente para que novas funcionalidades possam de fato serem implementadas. Isto a fim de tornar o sistema ainda mais elaborado e mais útil para efetuar estudos e desenvolver conceitos de analise de mercado.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 24): FOREX (V)

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 24): FOREX (V)

Aqui estamos retirando o bloqueio de simulação baseada na plotagem LAST, e adicionando um ponto de entrada para este tipo de simulação. Agora prestem atenção ao fato de que todo o funcionamento, irá se basear no sistema do forex. Sendo que a única diferença, aqui nesta rotina, é o fato de que estaremos separando uma simulação BID, de uma LAST. Mas a questão de randomização do tempo e a sua correção para ser utilizado pela classe C_Replay, é a mesma em ambos modos de simulação. Isto é uma coisa boa, já que se modificarmos um dos modos, o outro irá se beneficiar, pelo menos no que rege a parte do tempo entre os tickets
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 41): Modelos Hierárquicos

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.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 40): Abordagens para usar Go-Explore em uma grande quantidade de dados

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.
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Algoritmo de recompra: Simulação de negociação em várias moedas

Algoritmo de recompra: Simulação de negociação em várias moedas

Neste artigo, criaremos um modelo matemático para simular a precificação em várias moedas e concluiremos o estudo, que comecei no artigo anterior, sobre o princípio de diversificação como parte da busca por mecanismos para aumentar a eficiência da negociação.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 39): Go-Explore - uma abordagem diferente para exploração

Redes neurais de maneira fácil (Parte 39): Go-Explore - uma abordagem diferente para exploração

Continuamos com o tema da exploração do ambiente no aprendizado por reforço. Neste artigo, abordaremos mais um algoritmo, o Go-Explore, que permite explorar eficazmente o ambiente durante a fase de treinamento do modelo.
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Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 8): Monoides

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 8): Monoides

Esse artigo continua a série sobre a implementação da teoria da categoria em MQL5. Aqui, apresentamos os monoides como um domínio (conjunto) que distingue a teoria da categoria de outros métodos de classificação de dados ao incorporar regras e um elemento de equivalência.
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Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 6): transformada de Fourier

Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 6): transformada de Fourier

A transformada de Fourier é um método de decompor uma onda de pontos de dados em possíveis partes constituintes que foi introduzida por Joseph Fourier. Esse recurso pode ser útil para os traders, e é isso que abordaremos neste artigo.
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Implementando um algoritmo de treinamento ARIMA em MQL5

Implementando um algoritmo de treinamento ARIMA em MQL5

Neste artigo, implementaremos um algoritmo que aplica o modelo integrado de autorregressão com média móvel (modelo Box-Jenkins) usando o método de minimização de função de Powell. Box e Jenkins afirmaram que a maioria das séries temporais pode ser modelada usando uma ou ambas das duas estruturas.
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Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 7): Domínios Multiconjuntos, Relativos e Indexados.

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.
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Algoritmo de recompra: modelo matemático para aumentar a eficiência

Algoritmo de recompra: modelo matemático para aumentar a eficiência

Neste artigo, usaremos o algoritmo de recompra como um guia para um entendimento mais profundo da eficiência dos sistemas de negociação e começaremos a trabalhar com os princípios gerais de aumentar a eficiência de negociação usando matemática e lógica, bem como aplicar os métodos mais inovadores para aumentar a eficiência no contexto de usar qualquer sistema de negociação.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 23): FOREX (IV)

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 23): FOREX (IV)

A criação, agora, é efetuada no mesmo ponto que fazemos a conversão dos tickets em barras. Então se algo vim a dar errado durante a conversão, iremos logo notar o erro. Pois o mesmo código que lança as barras de 1 minuto no gráfico, quando fazemos um avanço rápido, também é utilizando pelo sistema de posicionamento, e também é usado para lançar as barras durante o avanço normal. Ou seja, agora o código responsável por tal tarefa, não esta mais sendo duplicado em ponto algum. Desta forma, já temos um sistema bem mais adequado, tanto para manutenção, quanto para melhorias.
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Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 14): aplicando mapas de Kohonen nos mercados

Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 14): aplicando mapas de Kohonen nos mercados

Deseja descobrir uma nova metodologia de negociação que facilite a orientação em mercados complexos e voláteis? Explore os mapas de Kohonen - uma versão inovadora de redes neurais artificiais, capazes de identificar regularidades e tendências ocultas nos dados do mercado. Neste texto, analisaremos a funcionalidade dos mapas de Kohonen e a forma de utilizá-los na elaboração de estratégias de negociação eficazes. Estou convencido de que esta abordagem inédita será do interesse de traders novatos e experientes.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 38): Exploração auto-supervisionada via desacordo (Self-Supervised Exploration via Disagreement)

Redes neurais de maneira fácil (Parte 38): Exploração auto-supervisionada via desacordo (Self-Supervised Exploration via Disagreement)

Um dos principais desafios do aprendizado por reforço é a exploração do ambiente. Anteriormente, já nos iniciamos no método de exploração baseado na curiosidade interna. E hoje proponho considerar outro algoritmo, o de exploração por desacordo.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 22): FOREX (III)

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 22): FOREX (III)

Para quem ainda não entendeu a diferença entre o mercado de bolsa e o de forex, apesar de este já ser o terceiro artigo em que estou abordando isto. Devo deixar claro, que a grande diferença, é o fato de que no forex não existe, ou melhor, não nos é informado algumas coisas a respeito do que aconteceu de fato na negociação.
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Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 6): produtos fibrados monomórficos e coprodutos fibrados epimórficos

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 6): produtos fibrados monomórficos e coprodutos fibrados epimórficos

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.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado ( Parte 21):  FOREX (II)

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado ( Parte 21): FOREX (II)

Vamos continuar a montagem do sistema para cobrir o mercado de FOREX. Então para resolver este problema, precisaríamos primeiramente, declarar o carregamento dos tickets, antes de fazer o carregamento das barras previas. Isto resolve o problema, mas ao mesmo tempo força o usuário, a um tipo de modelagem do arquivo de configuração, que ao meu ver não faz muito sentido. O motivo é que, ao desenvolver a programação, responsável por analisar e executar o que esta no arquivo de configuração, podemos permitir ao usuário, declarar as coisas em qualquer ordem.
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Implementando o fator Janus em MQL5

Implementando o fator Janus em MQL5

Gary Anderson desenvolveu um método de análise de mercado baseado em uma teoria que chamou de fator Janus. Essa teoria descreve um conjunto de indicadores que podem ser usados ​​para identificar tendências e avaliar o risco de mercado. Neste artigo, vamos implementar essas ferramentas no MQL5.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 20): FOREX (I)

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 20): FOREX (I)

intenção inicial deste artigo, não será cobrir todas as características do FOREX. Mas sim e apenas, adequar o sistema, de forma que você possa fazer no mínimo, um replay de mercado. Já a simulação, ficará para um outro momento. No entanto, caso você não os tenha os ticks, e tenha apenas as barras. Pode com algum trabalho, simular possíveis transações, que possam ter ocorrido no FOREX. Isto até que eu mostre como adaptar o simulador. O fato de se tentar trabalhar com dados vindos do FOREX, dentro do sistema, sem que ele seja modificado. Faz com que ocorra erros de range.
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Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo semelhante ao eletromagnetismo (EM)

Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo semelhante ao eletromagnetismo (EM)

O artigo descreve os princípios, os métodos e as possibilidades de aplicação do EM a diferentes problemas de otimização. Ele uma ferramenta de otimização eficiente, capaz de lidar com grandes quantidades de dados e funções multidimensionais.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 19): Ajustes necessários

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 19): Ajustes necessários

O que de fato vamos fazer aqui, é preparar o terreno, de forma que quando for preciso adicionar algumas novas coisas ao código, isto aconteça de forma suave e tranquila. O código atual ainda não consegue cobrir ou dar cabo de algumas coisas, que serão necessárias para um avanço significativo. Precisamos que tudo seja construído de maneira que o esforço de implementação de algumas coisas seja o menor possível. Se isto for feito adequadamente teremos a possibilidade de ter um sistema realmente bastante versátil. Sendo capaz de se adaptar muito facilmente a qualquer situação que for preciso ser coberta.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 18):  Tiquete e mais tiquetes  (II)

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 18): Tiquete e mais tiquetes (II)

Neste, fica extremamente claro, que as métricas, estão muito longe, do tempo ideal de confecção das barras de 1 minuto. Assim então, a primeira coisa que de fato iremos corrigir, será justamente isto. Corrigir a questão da temporização, não é algo complicado. Por mais incrível que possa parecer, é na verdade até bem simples de ser feito. Porém não fiz a correção no artigo anterior, por que lá o desejo era explicar, como fazer para jogar os dados de tickets, que estavam sendo usados para gerar as barras de 1 minuto no gráfico, para dentro da janela de observação de mercado.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 17): Tiquete e mais tiquetes (I)

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 17): Tiquete e mais tiquetes (I)

Aqui vamos começar a ver como implementar algo realmente bem interessante e curioso. Mas ao mesmo tempo extremamente complicado por conta de algumas questões que muitos confundem. Mas pior do que as confundir, é o fato de que alguns operadores que se dizem profissionais, não fazem ideia a importância de tais conceitos no mercado de capital. Sim, apesar do foco aqui ser programação, entender algumas questões que envolvem operações em mercados, é de extrema valia para o que iremos começar a implementar aqui.
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Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de mudas, semeadura e crescimento (SSG)

Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de mudas, semeadura e crescimento (SSG)

O algoritmo de “mudas, semeadura e crescimento” (Saplings Sowing and Growing up, SSG) é inspirado em um dos organismos mais resistentes do planeta, um exemplo notável de sobrevivência em inúmeras condições.
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Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 13): Analisando o mercado financeiro usando a análise de componentes principais (PCA)

Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 13): Analisando o mercado financeiro usando a análise de componentes principais (PCA)

Vamos tentar melhorar qualitativamente nossa análise dos mercados financeiros usando a análise de componentes principais (PCA). Aprenderemos como essa técnica pode ajudar a identificar padrões ocultos nos dados, identificar tendências de mercado ocultas e otimizar estratégias de investimento. Neste artigo, veremos como o PCA oferece uma nova perspectiva para a análise de dados financeiros complexos, ajudando-nos a ver informações que não percebemos usando abordagens tradicionais. Veremos se sua aplicação aos dados do mercado financeiro proporciona uma vantagem sobre a concorrência e nos ajuda a ficar um passo à frente.