Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo genético binário (Binary Genetic Algorithm, BGA). Parte I
Neste artigo, vamos realizar um estudo sobre vários métodos aplicados em algoritmos genéticos binários e outros algoritmos populacionais. Vamos examinar os componentes principais do algoritmo, como seleção, crossover e mutação, bem como seu impacto no processo de otimização. Além disso, vamos explorar as formas de representação de informações e seu impacto nos resultados de otimização.
EA de grid-hedge modificado em MQL5 (Parte II): Criando um EA de grade simples
O artigo aborda a estratégia clássica de grade, descrevendo detalhadamente sua automação com um EA em MQL5 e analisando os resultados iniciais dos testes históricos. Também enfatiza a necessidade de manter posições por um longo período e considera a possibilidade de otimização de parâmetros-chave (como distância, take-profit e tamanhos de lotes) em futuras partes. O objetivo desta série de artigos é aumentar a eficiência da estratégia de negociação e sua adaptabilidade a diferentes condições de mercado.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 54): O nascimento do primeiro módulo
Neste artigo, iremos ver como construir o primeiro dos módulos, realmente funcional a fim de ser utilizado no sistema de replay / simulador. Além de ter como proposito geral servir para outras coisas também. O módulo que será construído aqui será o do indicador de mouse.
Algoritmos de otimização populacional: sistema imune micro-artificial (Micro Artificial Immune System, Micro-AIS)
Este artigo fala sobre um método de otimização baseado nos princípios de funcionamento do sistema imunológico do organismo — Micro Artificial Immune System (Micro-AIS) — uma modificação do AIS. O Micro-AIS utiliza um modelo mais simples do sistema imunológico e operações mais simples de processamento de informações imunológicas. O artigo também aborda as vantagens e desvantagens do Micro-AIS em comparação com o AIS tradicional.
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.
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.
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.
Algoritmos de otimização populacional: algoritmos de estratégias evolutivas (Evolution Strategies, (μ,λ)-ES e (μ+λ)-ES)
Neste artigo, vamos falar sobre um grupo de algoritmos de otimização conhecidos como "Estratégias Evolutivas" (Evolution Strategies ou ES). Eles são alguns dos primeiros algoritmos que usam princípios de evolução para encontrar soluções ótimas. Vamos mostrar as mudanças feitas nas versões clássicas das ES, além de revisar a função de teste e a metodologia de avaliação dos algoritmos.
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.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 50): Complicando as coisas (II)
Vamos resolver a questão da ID do gráfico, mas ao mesmo tempo, vamos começar a garantir que o usuário possa fazer uso de um template pessoal, voltado para analisar o ativo que ele gostaria de efetuar estudos e simulações. 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.
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.
Algoritmos de otimização populacional: simulação de têmpera (Simulated Annealing, SA). Parte I
O algoritmo de simulação de têmpera é uma metaheurística inspirada no processo de têmpera de metais. Neste artigo, realizaremos uma análise detalhada do algoritmo e mostraremos como muitas concepções comuns e mitos em torno deste método de otimização popular e amplamente conhecido podem ser equivocados e incompletos. Anúncio da segunda parte do artigo: "Conheça nosso algoritmo autoral de simulação de têmpera isotrópica (Simulated Isotropic Annealing, SIA)!"
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 49): Complicando as coisas (I)
Aqui neste artigo iremos complicar um pouco as coisa. Fazendo uso do que foi visto nos artigos anteriores, iremos começar a liberar o arquivo de Template, para que o usuário possa fazer uso de um template pessoal. No entanto, irei fazer as mudanças aos poucos, visto que também irei modificar o indicador a fim de proporcionar um alivio ao MetaTrader 5.
Algoritmos de otimização populacional: Método Nelder-Mead (NM)
O artigo apresenta um estudo completo do método Nelder-Mead explicando como o simplex — o espaço dos parâmetros da função — muda e se reestrutura a cada iteração para alcançar a solução ótima, e também descreve como melhorar este método.
Introdução ao MQL5 (Parte 1): Um guia para principiantes em algotrading
Este artigo serve como uma introdução à programação em MQL5 para novatos, abrindo portas para o empolgante mundo da negociação algorítmica. Aqui, você vai descobrir os princípios básicos do MQL5, a linguagem de programação usada para desenvolver estratégias de negociação no MetaTrader 5, que facilita a entrada no universo da negociação automatizada. Abrangendo desde a compreensão dos conceitos iniciais até os primeiros passos na programação, este texto é projetado para desbloquear as possibilidades da negociação algorítmica para todos os leitores, incluindo aqueles sem nenhuma experiência prévia em programação. Espero que aprecie esta incursão pelo mundo do trading com MQL5.
Python, ONNX e MetaTrader 5: Montando um modelo RandomForest com pré-processamento de dados via RobustScaler e PolynomialFeatures
Neste artigo, vamos desenvolver um modelo de floresta aleatória usando Python. Vamos treinar esse modelo e salvá-lo como um pipeline ONNX, já incluindo etapas de pré-processamento de dados. Depois, esse modelo será aplicado diretamente no terminal do MetaTrader 5.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 48): Entendendo e compreendendo alguns conceitos
Que tal aprender algo novo. Neste artigo você irá aprender como transformar Scripts e Serviços e qual a utilidade em se fazer isto.
Algoritmos populacionais de otimização: Evolução diferencial (Differential Evolution, DE)
Neste artigo, falaremos sobre o algoritmo que apresenta os resultados mais contraditórios de todos os examinados anteriormente, o de evolução diferencial (DE).
Algoritmos de otimização populacionais: otimização de dinâmica espiral (Spiral Dynamics Optimization, SDO)
Neste artigo examinaremos a otimização de dinâmica espiral (SDO), um algoritmo de otimização baseado nos padrões de trajetórias espirais presentes na natureza, como nas conchas de moluscos. O algoritmo proposto pelos autores foi completamente repensado e modificado por mim, e o artigo discutirá por que essas mudanças foram necessárias.
Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo de gotas de água inteligentes (Intelligent Water Drops, IWD)
Neste artigo é analisado um algoritmo interessante chamado de gotas de água inteligentes (IWD), inspirado na natureza inanimada, que simula o processo de formação do leito de um rio. As ideias desse algoritmo permitiram melhorar significativamente o líder anterior da classificação, o SDS, e o novo líder (SDSm modificado), como de costume, pode ser encontrado no arquivo do artigo.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 47): Projeto do Chart Trade (VI)
Finalmente o Indicador Chart Trade passa a se comunicar com algum Expert Advisor, podendo lançar as informações de modo interativo. Então neste artigo iremos finalizar, o indicador Chart Trade, o tornando funcional a ponto de podermos usá-lo em conjunto com algum Expert Advisor. O que iremos fazer, irá nos permitir, acessar e trabalhar com o indicador, como se ele estivesse de fato ligado ao Expert Advisor. Mas vamos fazer isto de uma maneira, bem mais interessante do que foi feito lá no passado.
Algoritmos de otimização populacional: Busca em sistema carregado (Charged System Search, CSS)
Neste artigo, vamos explorar outro algoritmo de otimização inspirado pela natureza inanimada, a busca em sistema carregado (CSS). O objetivo deste artigo é apresentar um novo algoritmo de otimização baseado nos princípios da física e mecânica.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 46): Projeto do Chart Trade (V)
Cansado de perder tempo procurando aquele arquivo, que é preciso para fazer a sua aplicação funcionar ?!?! Que tal embutir tudo no executável ? Assim você nunca irá perder tempo procurando as coisas. Sei que muitos fazem uso, exatamente daquela forma de distribuir e guardar as coisas. Mas existe uma maneira bem mais adequada. Pelo menos no que diz respeito a distribuição de executáveis e armazenamento dos mesmos. A forma que irei explicar aqui, pode vim a lhe ser de grande ajuda. Já que você pode usar o próprio MetaTrader 5 como sendo um grande ajudante, assim como o MQL5. Não é algo lá tão complexo, ou difícil de ser entendido.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 45): Projeto do Chart Trade (IV)
O principal neste artigo, é justamente a apresentação e explicação da classe C_ChartFloatingRAD. Temos o indicador Chart Trade, funcionando de uma maneira bastante interessante. No entanto, se você notará que ainda temos um numero bastante reduzido de objetos no gráfico. E mesmo assim temos exatamente o comportamento esperado. Podendo editar os valores presentes no indicador. A pergunta é: Como isto é possível ?!?! Neste artigo você começará a entender isto.
Permutação das barras de preços no MQL5
Neste artigo, apresentamos um algoritmo de permutação das barras de preços e detalhamos como os testes de permutação podem ser usados para identificar casos em que o desempenho de uma estratégia é inventado com o objetivo de enganar potenciais compradores de Expert Advisors.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 44): Projeto do Chart Trade (III)
No artigo anterior, expliquei como você pode manipular os dados do template a fim de usá-los em um OBJ_CHART. Mas lá apenas introduzi a questão, mas sem entrar em muitos detalhes, já que naquela versão o trabalho foi feito de uma maneira bem simplificada. No entanto, ela foi feita daquela forma, justamente para facilitar a explicação do conteúdo. Pois apesar de parecer simples fazer certas coisas, algumas não são tão evidentes, e sem compreender a parte mais simples e básica, você não irá de fato entender o que estou fazendo.
Algoritmos de otimização populacional: busca por difusão estocástica (Stochastic Diffusion Search, SDS)
O artigo aborda a busca por difusão estocástica, SDS, um algoritmo de otimização muito poderoso e prático, baseado nos princípios de passeio aleatório. O algoritmo permite encontrar soluções ótimas em espaços multidimensionais complexos, possuindo uma alta velocidade de convergência e a capacidade de evitar extremos locais.
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.
Avaliando o desempenho futuro com intervalos de confiança
Neste artigo, vamos explorar o uso do bootstrapping como um meio de avaliar a eficácia futura de uma estratégia automatizada.
Algoritmos de otimização populacionais: salto de sapo embaralhado
O artigo apresenta uma descrição detalhada do algoritmo salto de sapo embaralhado (Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFL) e suas capacidades na solução de problemas de otimização. O algoritmo SFL é inspirado no comportamento dos sapos em seu ambiente natural e oferece uma nova abordagem para a otimização de funções. O algoritmo SFL é uma ferramenta eficaz e flexível, capaz de lidar com diversos tipos de dados e alcançar soluções ótimas.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 43): Projeto do Chart Trade (II)
Grande parte das pessoas que querem, ou desejam aprender a programar, não fazem de fato ideia, do que estão fazendo. O que elas fazem é tentar criar as coisas de uma determinada maneira. No entanto, quando programamos não estamos de fato tentando criar um solução. Se você tentar fazer isto, desta forma irá gerar mais problemas do que realmente uma solução. Aqui iremos fazer algo um pouco mais avançado, e por consequência diferente.
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.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 42): Projeto do Chart Trade (I)
Vamos agora criar algo um pouco mais interessante. No entanto, iremos fazer de forma que o código que mostrei no passado, estará completamente obsoleto. Mas não vou estragar a surpresa. Acompanhe o artigo para entender. Desde o inicio desta sequencia sobre como desenvolver um sistema de replay / simulação, venho dizendo que a ideia aqui, é usar a plataforma MetaTrader 5, de forma idêntica, tanto no sistema que estamos desenvolvendo, quanto no mercado real. É importante que isto se dê de maneira adequada. Você não vai querer treinar e aprender a lutar usando determinadas ferramentas, e na hora da briga ter que usar outras.
GIT: Mas que coisa é esta ?
Neste artigo apresentarei uma ferramenta de suma importância para quem desenvolve programas. Se você não conhece GIT, veja este artigo para ter uma noção do que se trata, tal ferramenta. E como usá-la junto ao MQL5.
Testes de permutação de Monte Carlo no MetaTrader 5
Este artigo explora o uso de testes de permutação, aplicando-os a qualquer Expert Advisor através da reorganização de dados de ticks, recorrendo exclusivamente aos recursos disponíveis no MetaTrader 5.
Testando o conteúdo informativo de diferentes tipos de médias móveis
Todos conhecemos a importância da média móvel para muitos traders. Existem diferentes tipos de médias móveis que podem ser úteis no trading. Vamos examiná-las e realizar uma simples comparação para ver qual delas pode apresentar os melhores resultados.
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 16): funtores com perceptrons multicamadas
Continuamos a examinar funtores e como eles podem ser implementados usando redes neurais artificiais. Vamos temporariamente deixar de lado a abordagem que incluía a previsão de volatilidade, e tentar implementar nossa própria classe de sinais para estabelecer sinais para entrar e sair de uma posição.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 41): Iniciando a segunda fase (II)
Se tudo até aqui parecia adequado para você, significa que você de fato não está pensando no longo prazo. Onde você começa a desenvolver as aplicações e com o tempo, não precisará mais programar novas aplicações. Apenas terá que fazer com que elas trabalhem em conjunto. Vamos então ver como terminar de montar o indicador de mouse.
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 15): Funtores com grafos
Este artigo continua a série sobre a implementação da teoria de categorias no MQL5, ele aborda os funtores como uma ponte entre grafos e conjuntos. Nesse escopo, voltaremos a analisar os dados de calendário e, apesar de suas limitações no uso do testador de estratégias, justificaremos o uso de funtores na previsão de volatilidade mediante correlação.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 40): Iniciando a segunda fase (I)
Esta é a nova fase do sistema de replay / simulação. Nesta fase a conversa de fato irá ser seria. E o conteúdo irá ser tornar bastante denso. Peço que você leia com calma o artigo e sempre procure usar as referencias que possivelmente estarão sendo indicadas nos artigos. Isto para lhe ajudar a compreender melhor o que estará sendo explicado.