Artigos sobre como automatizar sistemas de negociação na linguagem MQL5

Este artigo propõe um método autoral para a criação de robôs usando aprendizado de máquina.

Nesse artigo, veremos uma forma interessante e diferente de construir um indicador em MQL5. Ao invés de focar em uma tendência ou padrão gráfico, será no gerenciamento de nossas próprias posições, nas entradas e saídas parciais. Usaremos intensivamente arrays dinâmicos e algumas funções de negociação (Trade) relacionadas a histórico de transações e a posições abertas, naturalmente, para indicar no gráfico onde ocorreram essas negociações.

Neste artigo exploraremos o sistema Profitunity de autoria de Bill Williams, destrinchando seus principais componentes e sua abordagem única para operar em condições caóticas de mercado. Demonstramos para o leitor a implementação da estratégia na linguagem de programação MQL5, com ênfase na automatização dos principais indicadores e sinais de entrada/saída. Finalmente, testaremos e otimizaremos a estratégia, analisando em detalhes sua eficácia em diferentes cenários de mercado.

O Ângulo de Ataque é uma métrica frequentemente citada, cuja inclinação é entendida como tendo uma forte correlação com a força de uma tendência predominante. Vamos analisar como ele é comumente usado e compreendido e examinar se há mudanças que poderiam ser introduzidas na forma como é medido, para benefício de um sistema de negociação que o utilize.

Vamos analisar a criação de um painel de arbitragem na linguagem MQL5. Como obter taxas de câmbio justas no Forex de diferentes maneiras? Criaremos um indicador para medir os desvios dos preços de mercado em relação às taxas justas, bem como para avaliar o potencial de lucro em rotas de arbitragem entre moedas (como na arbitragem triangular).

Nos trabalhos anteriores, conhecemos o método Decision Transformer e vários algoritmos derivados dele. Experimentamos com diferentes métodos de definição de objetivos. Durante os experimentos, trabalhamos com diferentes maneiras de definir objetivos, mas o estudo da trajetória já percorrida pelo modelo sempre ficou fora de nosso foco. Neste artigo, quero apresentar um método que preenche essa lacuna.

Neste artigo, examinaremos a teoria da inferência causal usando aprendizado de máquina, bem como a implementação de uma abordagem personalizada em Python. A inferência causal e o pensamento causal têm suas raízes na filosofia e psicologia e desempenham um papel importante na nossa compreensão da realidade.

Continuamos a imersão na teoria do caos nos mercados financeiros e analisamos sua aplicabilidade à análise de moedas e outros ativos.

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.

Nesta quarta parte, revisitamos os Expert Advisors (EAs) Simple Hedge e Simple Grid desenvolvidos anteriormente. Nosso foco agora é refinar o Simple Grid EA por meio de análise matemática e uma abordagem de força bruta, visando o uso ideal da estratégia. Este artigo mergulha profundamente na otimização matemática da estratégia, preparando o terreno para futuras explorações de otimização baseada em código em artigos posteriores.

Neste artigo, criamos um EA (Expert Advisor) em MQL5 com base na estratégia PIRANHA, utilizando as Bandas de Bollinger para aumentar a eficiência da negociação. Discutimos os princípios-chave da estratégia, a implementação do código, bem como os métodos de teste e otimização. Esse conhecimento permitirá usar o EA com eficácia em seus cenários de trading.

Hoje, estamos discutindo uma integração funcional do Telegram para notificações do Indicador MetaTrader 5 usando o poder do MQL5, em parceria com Python e a API do Bot do Telegram. Explicaremos tudo em detalhes para que ninguém perca nenhum ponto. Ao final deste projeto, você terá adquirido conhecimentos valiosos para aplicar em seus projetos.

Neste artigo, vamos nos aprofundar na preparação detalhada do nosso indicador para o desenvolvimento de Expert Advisor (EA). Nossa discussão abrangerá refinamentos adicionais na versão atual do indicador para melhorar sua precisão e funcionalidade. Além disso, vamos introduzir novos recursos que marcam pontos de saída, abordando uma limitação da versão anterior, que identificava apenas os pontos de entrada.

Este artigo foca em aproveitar os indicadores embutidos no MetaTrader 5 para filtrar sinais fora da tendência. Avançando a partir do artigo anterior, exploraremos como fazer isso usando o código MQL5 para comunicar nossa ideia ao programa final.

O artigo apresenta um testador rápido de estratégias para modelos de aprendizado de máquina com o uso do Numba. Em termos de velocidade, ele supera o testador de estratégias feito em Python puro em 50 vezes. O autor recomenda o uso dessa biblioteca para acelerar cálculos matemáticos, especialmente em casos que envolvem laços.

Vamos neste artigo concluir a primeira fase da construção. Será algo relativamente rápido, mas explicarei detalhes que podem não ter sido comentados no passado. Mas ainda assim aqui explicarei algumas coisas que muitos não entender por que são como são. Um destes casos é o Mouse. Você sabe o motivo de ter que pressionar a tecla Shift ou Ctrl no teclado ?!?!

Neste artigo, continuamos a explorar indicadores de negociação populares sob uma nova ótica. Vamos processar a composição horizontal de transformações naturais. O melhor indicador para isso é a média móvel exponencial dupla (Double Exponential Moving Average, DEMA).

Neste artigo, continuamos a implementação das abordagens do ATFNet — um modelo que adapta e combina os resultados de 2 blocos (frequencial e temporal) de previsão de séries temporais.

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.

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.

Neste artigo, exploraremos o papel que o método de máquinas de vetores de suporte (<i>support vector machines</i>, SVM) desempenha na formação do futuro do trading. Este artigo pode ser visto como um guia detalhado que explica como usar o SVM para melhorar estratégias de trading, otimizar a tomada de decisões e descobrir novas oportunidades nos mercados financeiros. Você mergulhará no mundo do SVM através de aplicações reais, instruções passo a passo e avaliações de especialistas. Talvez essa ferramenta indispensável o ajude a entender as complexidades do trading moderno. De qualquer forma, o SVM se tornará uma ferramenta muito útil no arsenal de cada trader.

Neste artigo, vamos desvendar os segredos da alquimia algorítmica, explorando a arte e precisão dos mercados financeiros. Você vai ver como as florestas aleatórias transformam dados em previsões e ajudam a navegar nas complexidades do mercado financeiro. Vamos entender o papel das florestas aleatórias com dados financeiros e ver se elas podem ajudar a aumentar os lucros.

Antes de começarmos a segunda fase de desenvolvimento, é preciso reforçar algumas ideias. Então você sabe como forçar o MQL5 a fazer o que é preciso ser feito ?!?! Já tentou ir além do que a documentação informar ?!?! Se não. Se prepare. Pois irei começar a fazer coisas muito além do que grande parte faz normalmente.

Neste artigo, exploraremos as capacidades da poderosa linguagem MQL5 na criação de vários estilos de indicadores no MetaTrader 5. Também analisaremos os scripts e como eles podem ser utilizados em nosso modelo.

Os modelos leves para previsão de séries temporais oferecem alto desempenho utilizando uma quantidade mínima de parâmetros. Isso reduz o consumo de recursos computacionais e acelera a tomada de decisões. Ao mesmo tempo, eles alcançam qualidade de previsão comparável à de modelos mais complexos.

A procrastinação de modelos no contexto do aprendizado por reforço pode ser causada por vários motivos, e a solução desse problema requer medidas apropriadas. Este artigo discute algumas das possíveis causas da procrastinação do modelo e métodos para superá-las.

Apresentamos um algoritmo relativamente novo, o Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC), que permite a construção de políticas de variáveis latentes no contexto da maximização da entropia.

O trader de hoje é um filomata que está quase sempre procurando novas ideias, experimentando-as, escolhendo modificá-las ou descartá-las; um processo exploratório que deve custar uma quantidade razoável de diligência. Esta série de artigos proporá que o assistente MQL5 deve ser um esteio para os traders.

O treinamento de modelos Transformer exige grandes volumes de dados e muitas vezes é dificultado pela fraca capacidade dos modelos de generalizar em amostras pequenas. O framework SAMformer ajuda a resolver esse problema ao evitar mínimos locais ruins. E aumenta a eficiência dos modelos mesmo em conjuntos de treinamento limitados.

Seguimos o estudo de modelos híbridos de sequências de grafos (GSM++), que integram as vantagens de diferentes arquiteturas e garantem alta precisão na análise, além de uso eficiente dos recursos computacionais. Esses modelos identificam, de maneira eficaz, padrões ocultos, reduzindo o impacto do ruído de mercado e elevando a qualidade das previsões.

No último artigo, elaboramos uma ferramenta para criar e editar a arquitetura de redes neurais. E hoje quero convidá-lo a continuar trabalhando nela, para torná-la mais amigável. De certa forma, ao fazer isso, estamos nos afastando um pouco do nosso tópico. Mas convenhamos que a organização do espaço de trabalho desempenha um papel importante na obtenção do resultado.

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.

O correto entendimento das coisas, nos permite fazer mais e com menos esforço. Neste artigo irei explicar por que temos que temporizar a colocação do template, antes do serviço realmente começar a mexer no gráfico. Além disto, que tal melhorar o indicador de mouse, para podermos fazer mais coisas com ele.

Apesar dos módulos estarem se comunicando de maneira adequada, existe uma falha quando é tentado usar o indicador de mouse no serviço de replay. Precisamos corrigir isto agora, antes de dar o próximo passo. Além disto, havia uma falha que finalmente foi devidamente corrigida no código do indicador de mouse. Então esta versão finalmente se tornou estável, e devidamente finalizada.