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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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 15): Nascimento do SIMULADOR (V) - RANDOM WALK

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 15): Nascimento do SIMULADOR (V) - RANDOM WALK

Neste artigo iremos finalizar a fase, onde estamos desenvolvendo o simulador para o nosso sistema. O principal proposito aqui será ajustar o algoritmo visto no artigo anterior. Tal algoritmo tem como finalidade criar o movimento de RANDOM WALK. Por conta disto, o entendimento do conteúdo dos artigos anteriores, é primordial para acompanhar o que será explicado aqui. Se você não acompanhou o desenvolvimento do simulador, aconselho você a ver esta sequência desde o inicio. Caso contrário, poderá ficar perdido no que será explicado aqui.
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Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo do macaco (MA)

Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo do macaco (MA)

Neste artigo, estaremos analisando o algoritmo do macaco (Monkey Algorithm, MA). A habilidade destes animais ágeis para superar obstáculos complexos e atingir as partes mais inacessíveis das árvores foi a inspiração para a concepção do MA.
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Desenvolvendo um fator de qualidade para os EAs

Desenvolvendo um fator de qualidade para os EAs

Nesse artigo vamos explicar como desenvolver um fator de qualidade para ser retornado pelo seu EA no testador de estratégia. Iremos mostrar duas formas de cálculo conhecidas (Van Tharp e Sunny Harris).
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Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 3)

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 3)

A Teoria das Categorias representa um segmento diversificado e em constante expansão da matemática, que até agora está relativamente pouco explorado na comunidade MQL5. Esta sequência de artigos visa elucidar algumas das suas concepções com o intuito de constituir uma biblioteca aberta e potencializar ainda mais o uso deste notável setor na elaboração de estratégias de negociação.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 14): Nascimento do SIMULADOR (IV)

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 14): Nascimento do SIMULADOR (IV)

Neste artigo continuaremos a fase de desenvolvimento do simulador. Mas agora, vamos ver como criar de fato um movimento do tipo RANDOM WALK. Este tipo de movimentação é muito interessante, pois tudo envolvido no mercado de capitais tem como base este tipo de movimentação. Além do mais você vai começar a entender alguns conceitos importantes para quem faz estáticas de mercado.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 13): Nascimento do SIMULADOR (III)

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 13): Nascimento do SIMULADOR (III)

Aqui iremos dar uma leve otimizada nas coisas. Isto para facilitar o que iremos fazer no próximo artigo. Mas também irei explicar como você pode visualizar o que o simulador está gerando em termos de aleatoriedade.
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Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 11): Classificador Naive Bayes e teoria da probabilidade na negociação

Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 11): Classificador Naive Bayes e teoria da probabilidade na negociação

A negociação com base em probabilidades pode ser comparada a caminhar sobre uma corda bamba - ela requer precisão, equilíbrio e uma compreensão clara do risco envolvido. No mundo do trading, a probabilidade é fundamental. É ela que determina o resultado: sucesso ou fracasso, lucro ou prejuízo. Ao aproveitar as possibilidades da probabilidade, os traders podem tomar decisões mais fundamentadas, gerenciar os riscos de maneira mais eficiente e alcançar seus objetivos financeiros. Não importa se você é um investidor experiente ou um trader iniciante, entender a probabilidade pode ser a chave para desbloquear seu potencial de negociação. Neste artigo, exploraremos o fascinante mundo do trading baseado em probabilidades e mostraremos como levar seu modo de negociar a um nível superior.
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Algoritmos de otimização populacionais: Busca harmônica (Harmony Search, HS)

Algoritmos de otimização populacionais: Busca harmônica (Harmony Search, HS)

Hoje, estudaremos e testaremos o algoritmo de otimização mais avançado, a busca harmônica (HS), que é inspirada no processo de procura da harmonia sonora perfeita. Então, qual algoritmo é agora o líder em nossa classificação?
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Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de pesquisa gravitacional (GSA)

Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de pesquisa gravitacional (GSA)

O GSA é um algoritmo populacional inspirado na natureza inanimada. Sua capacidade de modelar com alta precisão a interação entre corpos físicos, através da lei da gravidade de Newton incorporada no algoritmo, permite contemplar um espetáculo fascinante de dança entre sistemas planetários e aglomerados galácticos, representado de forma impressionante em animações. Hoje vamos discutir um dos algoritmos de otimização mais interessantes e originais. Um simulador de movimento de objetos espaciais está incluído.
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Alan Andrews e suas técnicas de análise de séries temporais

Alan Andrews e suas técnicas de análise de séries temporais

Alan Andrews é um dos mais renomados "educadores" do mundo do trading atual, no campo da análise de mercado. Suas "forquilhas" estão presentes em praticamente todos os programas modernos de análise de cotações. No entanto, a maioria dos traders utiliza apenas uma pequena fração das possibilidades oferecidas por essa ferramenta. O curso original de Andrews abrange não apenas a descrição das forquilhas (embora sejam o aspecto principal), mas também outras diretrizes úteis. Este artigo apresenta uma visão dessas incríveis técnicas de análise de gráficos que Andrews ensinou em seu curso original. Atenção: muitas imagens serão utilizadas.
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Medindo o valor informativo do Indicador

Medindo o valor informativo do Indicador

O aprendizado de máquina se tornou uma técnica popular de desenvolvimento de estratégias. Na negociação, tradicionalmente, mais atenção é dada à maximização da lucratividade e à precisão das previsões. Enquanto isso, o processamento de dados usado para construir modelos preditivos permanece na periferia. Neste artigo, discutimos o uso do conceito de entropia para avaliar a adequação de indicadores na construção de modelos preditivos, conforme descrito no livro Testing and Tuning Market Trading Systems escrito por Timothy Masters.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 12): Nascimento do SIMULADOR (II)

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 12): Nascimento do SIMULADOR (II)

Desenvolver um simulador pode ser muito mais interessante do que parece. Então vamos dar mais alguns passos nesta direção, pois a coisa está começando a ficar empolgante.
Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 10): Usando apenas dados reais na replay
Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 10): Usando apenas dados reais na replay

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 10): Usando apenas dados reais na replay

Aqui vamos ver como você pode utilizar dados mais fieis ( tickets negociados ) no sistema de replay, sem necessariamente ter que se preocupar se eles estão ou não ajustados.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 09): Eventos Customizados

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 09): Eventos Customizados

Aqui vamos ver como disparar eventos customizados e melhorar a questão sobre como o indicador informa o status do serviço de replay/simulação.
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Algoritmos de otimização populacionais: Otimização de ervas invasivas (IWO)

Algoritmos de otimização populacionais: Otimização de ervas invasivas (IWO)

A surpreendente capacidade das plantas daninhas de sobreviver em uma ampla variedade de condições foi a inspiração para o desenvolvimento de um poderoso algoritmo de otimização. O IWO (Invasive Weed Optimization) é considerado um dos melhores entre os analisados até o momento.
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Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo de otimização de forrageamento bacteriano (BFO)

Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo de otimização de forrageamento bacteriano (BFO)

A base da estratégia de forrageamento de E. coli (E. coli) inspirou cientistas a desenvolverem o algoritmo de otimização BFO. Esse algoritmo apresenta ideias originais e abordagens promissoras para otimização e merece um estudo mais aprofundado.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 08): Travando o Indicador

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 08): Travando o Indicador

Aqui vou mostrar como travar um indicador, usando pura e simplesmente a linguagem MQL5, de uma forma muito interessante e surpreendente.
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Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo do morcego

Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo do morcego

Hoje estudaremos o algoritmo do morcego (Bat algorithm, BA), que possui convergência incrível em funções suaves.
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Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 05): cadeias de Markov

Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 05): cadeias de Markov

As cadeias de Markov são uma poderosa ferramenta matemática que pode ser usada para modelar e prever dados de séries temporais em vários campos, incluindo finanças. Na modelagem e previsão de séries temporais financeiras, as cadeias de Markov são frequentemente usadas para modelar a evolução de ativos financeiros ao longo do tempo, ativo esses como preços de ações ou pares de moedas. Uma das principais vantagens dos modelos das cadeias de Markov é sua simplicidade e facilidade de uso.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 07): Primeiras melhorias (II)

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 07): Primeiras melhorias (II)

No artigo anterior fizemos a correção de alguns pontos, e adicionamos alguns testes no nosso sistema de replay, estes tentam garantir a maior estabilidade quanto for possível obter, ao mesmo tempo iniciamos a criação e o uso de um arquivo de configuração para o sistema de replay.
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Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo de vaga-lumes

Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo de vaga-lumes

Vamos considerar o método de otimização de vaga-lumes (Firefly Algorithm, FA). Esse algoritmo evoluiu de um método desconhecido por meio de modificações para se tornar um líder real na tabela de classificação.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 34): Função quantil totalmente parametrizada

Redes neurais de maneira fácil (Parte 34): Função quantil totalmente parametrizada

Continuamos a estudar os algoritmos de aprendizado Q distribuído. Em artigos anteriores, já discutimos os algoritmos de aprendizado Q distribuído e de quantil. No primeiro, aprendemos as probabilidades de determinados intervalos de valores. No segundo, aprendemos intervalos com uma probabilidade específica. Em ambos os algoritmos, utilizamos o conhecimento prévio de uma distribuição e ensinamos a outra. Neste artigo, vamos examinar um algoritmo que permite que o modelo aprenda ambas as distribuições.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 06): Primeiras melhorias (I)

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 06): Primeiras melhorias (I)

Neste artigo vamos começar a estabilizar todo o sistema. Pois sem que o sistema esteja de fato estabilizado, podemos correr risco de não conseguir cumprir os próximos passos.
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Algoritmos de otimização populacionais: Busca por cardume de peixes (FSS - Fish School Search)

Algoritmos de otimização populacionais: Busca por cardume de peixes (FSS - Fish School Search)

O FSS (Fish School Search) é um algoritmo avançado de otimização inspirado no comportamento dos peixes que nadam em cardumes. Aproximadamente 80% desses peixes nadam em comunidades organizadas de parentes, o que tem sido comprovado como uma estratégia importante para melhorar a eficiência de procura por alimento e proteção contra predadores.
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Desenvolvendo um sistema de Replay — Simulação de mercado (Parte 05): Adicionando Previas

Desenvolvendo um sistema de Replay — Simulação de mercado (Parte 05): Adicionando Previas

Conseguimos desenvolver, uma forma de fazer com que o replay de mercado, fosse executado dentro de um tempo bastante realista e aceitável. Vamos continuar nosso projeto. Agora iremos adicionar dados de forma a ter um comportamento melhor do replay.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 04): Ajustando as coisas (II)

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 04): Ajustando as coisas (II)

Vamos continuar a criação do sistema e controle. Já que sem uma forma de controlar o serviço, fica muito complicado dar algum outro passo a fim de melhorar algo no sistema.
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Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 2)

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 2)

A Teoria das Categorias é um ramo diverso da Matemática e em expansão, sendo uma área relativamente recente na comunidade MQL5. Esta série de artigos visa introduzir e examinar alguns de seus conceitos com o objetivo geral de estabelecer uma biblioteca aberta que atraia comentários e discussões enquanto esperamos promover o uso deste campo notável no desenvolvimento da estratégia dos traders.
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Ciência de dados e Aprendizado de Máquina (parte 10): Regressão de Ridge

Ciência de dados e Aprendizado de Máquina (parte 10): Regressão de Ridge

A regressão de Ridge é uma técnica simples para reduzir a complexidade do modelo e evitar o ajuste excessivo que pode resultar da regressão linear simples
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Desenvolvendo um sistema de Replay — Simulação de mercado (Parte 03):  Ajustando as coisas (I)

Desenvolvendo um sistema de Replay — Simulação de mercado (Parte 03): Ajustando as coisas (I)

Vamos dar uma ajeitada nas coisas, pois este começo não está sendo um dos melhores. Se não fizermos isto agora, vamos ter problemas logo, logo.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 02): Primeiros experimentos (II)

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 02): Primeiros experimentos (II)

Vamos experimentar uma outra abordagem, desta vez tentando alcançar o objetivo de 1 minuto. Mas isto não é uma tarefa tão simples, como muitos pensam.
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Matrix Utils, estendendo as matrizes e a funcionalidade da biblioteca padrão de vetores

Matrix Utils, estendendo as matrizes e a funcionalidade da biblioteca padrão de vetores

As matrizes servem como base para os algoritmos de aprendizado de máquina e computação em geral devido à sua capacidade de lidar efetivamente com grandes operações matemáticas. A biblioteca padrão tem tudo o que é necessário, mas vamos ver como podemos estendê-la introduzindo várias funções no arquivo utils, ainda não disponível na biblioteca
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Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 1)

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 1)

A Teoria das Categorias é um ramo diverso da Matemática e em expansão, sendo uma área relativamente recente na comunidade MQL. Esta série de artigos visa introduzir e examinar alguns de seus conceitos com o objetivo geral de estabelecer uma biblioteca aberta que atraia comentários e discussões enquanto esperamos promover o uso deste campo notável no desenvolvimento da estratégia dos traders.
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Desenvolvendo um sistema de Replay — Simulação de mercado (Parte 01): Primeiros experimentos (I)

Desenvolvendo um sistema de Replay — Simulação de mercado (Parte 01): Primeiros experimentos (I)

Que tal criar um sistema para estudar o mercado quando ele está fechado, ou mesmo simular situações de mercado. Aqui vamos iniciar uma nova sequencia de artigos, a fim de tratar deste tema.
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Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de otimização de cuco (COA)

Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de otimização de cuco (COA)

O próximo algoritmo que abordaremos será a otimização de busca de cuco usando voos Levy. Este é um dos algoritmos de otimização mais recentes e um novo líder na tabela de classificação.
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Algoritmos de otimização populacionais: Otimizador lobo-cinzento (GWO)

Algoritmos de otimização populacionais: Otimizador lobo-cinzento (GWO)

Vamos falar sobre um dos algoritmos de otimização mais recentes e modernos: o "Packs of grey wolves" (manada de lobos-cinzentos). Devido ao seu comportamento distinto em funções de teste, este algoritmo se torna um dos mais interessantes em comparação com outros considerados anteriormente. Ele é um dos principais candidatos para treinamento de redes neurais e para otimizar funções suaves com muitas variáveis.
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Algoritmos de otimização populacionais: Colônia artificial de abelhas (Artificial Bee Colony, ABC)

Algoritmos de otimização populacionais: Colônia artificial de abelhas (Artificial Bee Colony, ABC)

Hoje estudaremos o algoritmo de colônia artificial de abelhas. Complementaremos nosso conhecimento com novos princípios para estudar espaços funcionais. E neste artigo falarei sobre minha interpretação da versão clássica do algoritmo.
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Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 04): Análise discriminante linear

Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 04): Análise discriminante linear

O trader moderno está quase sempre à procura de novas ideias. Para isso, tenta novas estratégias, modifica e descarta aquelas que não funcionam. Nesta série de artigos, tentarei provar que o assistente MQL5 é a verdadeira espinha dorsal de um trader moderno.
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Ciência de dados e Aprendizado de Máquina (parte 09): O algoritmo K-vizinhos mais próximos (KNN)

Ciência de dados e Aprendizado de Máquina (parte 09): O algoritmo K-vizinhos mais próximos (KNN)

Este é um algoritmo preguiçoso que não aprende com o conjunto de dados de treinamento, ele armazena o conjunto de dados e age imediatamente quando ele recebe uma nova amostra. Por mais simples que ele seja, ele é usado em uma variedade de aplicações do mundo real
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Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 07): Regressão Polinomial

Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 07): Regressão Polinomial

Ao contrário da regressão linear, a regressão polinomial é um modelo flexível destinado a performar melhor em tarefas que o modelo de regressão linear não poderia lidar. Vamos descobrir como fazer modelos polinomiais em MQL5 e tirar algo positivo disso.
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Gestão de risco e capital utilizando Expert Advisors

Gestão de risco e capital utilizando Expert Advisors

Este artigo é sobre o que você não pode ver em um relatório de backtest, o que você deve esperar usando um software de negociação automatizado, como gerenciar seu dinheiro se estiver usando expert advisors e como cobrir uma perda significativa para permanecer na atividade de negociação quando você está usando procedimentos automatizados.