Artigos sobre como automatizar sistemas de negociação na linguagem MQL5

No aprendizado off-line, utilizamos um conjunto de dados fixo, e isso não abrange toda a variedade do ambiente. Durante o processo de treinamento, nosso Agente pode gerar ações fora desse conjunto. Sem feedback do ambiente, a precisão dessas ações é duvidosa. Manter a política do Agente dentro do conjunto de treinamento se torna importante para confiar nos resultados. Vamos falar mais sobre isso aqui neste artigo.

Neste artigo, falaremos sobre os algoritmos que utilizam métodos de atenção para resolver tarefas de detecção de objetos em nuvens de pontos. A detecção de objetos em nuvens de pontos é de grande importância para diversas aplicações práticas.

Apresentamos a nova implementação dos principais componentes do framework GinAR, um algoritmo adaptativo para trabalhar com séries temporais baseadas em grafos. Neste artigo, analisamos passo a passo a arquitetura e os algoritmos de propagação para frente e de retropropagação do erro.

Aprenda a recuperar, processar, classificar, ordenar, analisar e gerenciar posições fechadas, ordens e históricos de negociações usando MQL5, criando uma ampla biblioteca EX5 de Gerenciamento de Histórico com um método detalhado passo a passo.

A maioria dos métodos modernos de previsão de séries temporais multimodais utiliza a abordagem de canais independentes, ignorando a dependência natural entre os diferentes canais de uma série temporal. Para melhorar a eficiência dos modelos, é fundamental utilizar equilibradamente duas abordagens: canais independentes e mistos.

Neste artigo, automatizamos a detecção de order blocks em MQL5 usando análise pura de price action. Definimos os order blocks, implementamos sua detecção e integramos a execução automatizada de trades. Por fim, realizamos o backtest da estratégia para avaliar seu desempenho.

Apresentamos o método NAFS (Node-Adaptive Feature Smoothing), uma abordagem não paramétrica para criar representações de nós que não requer o treinamento de parâmetros. O NAFS extrai as características de cada nó considerando seus vizinhos e, então, combina essas características de forma adaptativa para formar a representação final.

No artigo anterior, exploramos o framework adaptativo multiagente MASAAT, que utiliza um conjunto de agentes para realizar análise cruzada de séries temporais multimodais em diferentes escalas de representação dos dados. Hoje, concluiremos o trabalho iniciado anteriormente, implementando as abordagens desse framework utilizando MQL5.

Damos continuidade à implementação dos métodos propostos pelos autores do framework DUET, que apresenta uma abordagem inovadora para a análise de séries temporais, combinando clusterização temporal e de canais para revelar padrões ocultos nos dados analisados.

A otimização proximal de política (Proximal Policy Optimization) é mais um algoritmo de aprendizado por reforço, que atualiza a política, muitas vezes em forma de rede, em passos muito pequenos para garantir a estabilidade do modelo. Como de costume, vamos analisar como esse algoritmo pode ser aplicado em um EA construído com a ajuda do Assistente.

Neste artigo, desenvolvemos o Sistema Adaptive Crossover RSI Trading Suite, que utiliza cruzamentos de médias móveis de 14 e 50 períodos para geração de sinais, confirmados por um filtro de RSI de 14 períodos. O sistema inclui um filtro de dias de negociação, setas de sinal com anotações e um painel em tempo real para monitoramento. Essa abordagem garante precisão e adaptabilidade no trading automatizado.

A Regressão Simbólica é uma forma de regressão que começa com poucas ou nenhuma suposição sobre qual seria o modelo subjacente que mapeia os conjuntos de dados em estudo. Embora possa ser implementada por Métodos Bayesianos ou Redes Neurais, analisamos como uma implementação com Algoritmos Genéticos pode ajudar a personalizar uma classe de sinal especialista utilizável no MQL5 Wizard.

Neste artigo, continuamos o tema de previsão do movimento de preços. E convido você a conhecer a arquitetura do Multi-future Transformer. A ideia principal é decompor a distribuição multimodal do futuro em várias distribuições unimodais, permitindo modelar eficientemente diversos modos de interação entre os agentes na cena.

Continuaremos a explorar o método Transformer Vetorial Hierárquico. Neste artigo, concluiremos a construção do modelo, realizando seu treinamento e teste em dados históricos reais.

Algoritmo de otimização caótica (COA) aprimorado, que combina a influência do caos com mecanismos adaptativos de busca. O algoritmo utiliza diversos mapeamentos caóticos e componentes inerciais para explorar o espaço de busca. O artigo revela os fundamentos teóricos dos métodos caóticos de otimização financeira.

O artigo analisa a implementação prática do framework HiSSD em tarefas de trading algorítmico. É mostrado como a hierarquia de habilidades e a arquitetura adaptativa podem ser utilizadas para desenvolver estratégias de negociação robustas.

Pense em um Expert Advisor independente. Anteriormente, discutimos um Expert Advisor baseado em indicador que também contava com um script independente para desenhar a geometria de risco e recompensa. Hoje, discutiremos a arquitetura de um Expert Advisor em MQL5, que integra todos os recursos em um único programa.

Determinar a direção do mercado pode ser simples, mas saber quando entrar pode ser desafiador. Como parte da série intitulada "Desenvolvimento do Kit de Ferramentas de Análise de Price Action", tenho o prazer de apresentar mais uma ferramenta que fornece pontos de entrada, níveis de take profit e definições de stop loss. Para isso, utilizamos a linguagem de programação MQL5. Vamos nos aprofundar em cada etapa neste artigo.

Neste artigo, propomos explorar um algoritmo que utiliza operadores de melhoria de política de forma fechada para otimizar as ações do Agente em um ambiente off-line.

Junte-se a nós hoje enquanto nos desafiamos a construir uma estratégia de negociação de rompimento lucrativa em MQL5. Selecionamos o par EURUSD e tentamos negociar rompimentos de preço no período de uma hora. Nosso sistema teve dificuldade em distinguir entre falsos rompimentos e o início de tendências reais. Camadas de filtros foram adicionadas ao sistema para minimizar perdas e aumentar ganhos. No final, conseguimos tornar nosso sistema lucrativo e menos propenso a falsos rompimentos.

Determinamos as zonas de sobrecompra e sobrevenda do mercado a partir da teoria do caos: uma integração dos princípios da teoria do caos, da geometria fractal e das redes neurais para prever os mercados financeiros. O estudo demonstra o uso do expoente de Lyapunov como medida da natureza caótica do mercado e a adaptação dinâmica dos sinais de trade. A metodologia inclui um algoritmo de geração de ruído fractal, ativação tangencial hiperbólica e otimização com momento.

A inferência bayesiana é a adoção do Teorema de Bayes para atualizar hipóteses de probabilidade à medida que novas informações são disponibilizadas. Isso intuitivamente leva à adaptação na análise de séries temporais, então veremos como podemos usar isso na construção de classes personalizadas, não apenas para o sinal, mas também para gerenciamento de dinheiro e trailing-stops.

Domine o poder do VWAP com o nosso guia abrangente! Aprenda como integrar a análise de VWAP à sua estratégia de negociação usando MQL5 e Python. Maximize seus insights de mercado e melhore suas decisões de trading hoje mesmo.

Inspirado no jogo clássico de bilhar, o método BOA modela o processo de busca por soluções ótimas como uma partida em que as bolas tentam cair nas caçapas, que simbolizam os melhores resultados. Neste artigo, analisaremos os fundamentos do funcionamento do BOA, seu modelo matemático e sua eficácia na resolução de diferentes problemas de otimização.

O Indicador Alligator, que foi idealizado por Bill Williams, é um indicador versátil de identificação de tendências que fornece sinais claros e é frequentemente combinado com outros indicadores. As classes e a montagem do wizard MQL5 nos permitem testar uma variedade de sinais com base em padrões e, portanto, consideramos também este indicador.

Estamos finalizando a implementação do framework MacroHFT para trading de alta frequência com criptomoedas, que utiliza aprendizado por reforço dependente de contexto e memória para se adaptar às condições dinâmicas do mercado. E para concluir este artigo, será realizado um teste com os métodos implementados utilizando dados históricos reais, a fim de avaliar sua eficácia.

Ao analisarmos a situação do mercado com nossos modelos, o elemento-chave é a vela. No entanto, sabe-se há muito tempo que os padrões de velas podem ajudar a prever movimentos futuros de preço. Neste artigo, apresentaremos um método que permite integrar essas duas abordagens.

Neste artigo, forneceremos um indicador baseado em volume, o Chaikin Money Flow (CMF), após identificar como ele pode ser construído, calculado e utilizado. Vamos compreender como construir um indicador personalizado. Compartilharemos algumas estratégias simples que podem ser usadas e, em seguida, as testaremos para entender qual delas é melhor.

Este artigo fala sobre a experiência de desenvolver um sistema de negociação híbrido que combina análise técnica clássica com redes neurais. O autor destrincha a arquitetura do sistema, desde a análise básica de padrões e estrutura da rede neural até os mecanismos de tomada de decisão, compartilhando código real e observações práticas.

O artigo descreve uma variante de emulação de opções por meio do ativo subjacente, implementada na linguagem de programação MQL5. São comparadas as vantagens e desvantagens da abordagem escolhida em relação às opções reais negociadas em bolsa, usando como exemplo o mercado futuro FORTS da bolsa de Moscou MOEX e a corretora de criptomoedas Bybit.

Neste artigo, exploramos como integrar comandos do Telegram com MQL5 para automatizar a adição de indicadores em gráficos de negociação. Cobrimos o processo de análise (parsing) dos comandos dos usuários, sua execução no MQL5 e o teste do sistema para garantir uma negociação baseada em indicadores de forma fluida.

Este artigo apresenta o Algoritmo de Irrigação Artificial (ASHA), um novo método metaheurístico desenvolvido para resolver problemas gerais de otimização. Baseado na simulação dos processos de fluxo e acúmulo de água, este algoritmo constrói o conceito de um campo ideal, no qual cada unidade de recurso (água) é convocada para buscar a solução ótima. Descubra como o ASHA adapta os princípios de fluxo e acúmulo para distribuir recursos de forma eficiente em um espaço de busca e conheça sua implementação e os resultados dos testes.

O framework DUET propõe uma abordagem inovadora para a análise de séries temporais, combinando clusterização temporal e de canais para identificar padrões ocultos nos dados analisados. Isso permite adaptar os modelos às mudanças ao longo do tempo e aumentar a precisão das previsões por meio da eliminação de ruídos.

A previsão dos movimentos dos pares de moedas é um fator importante de sucesso no trading. Este artigo é dedicado ao estudo de diferentes modelos de movimento do preço, à análise de suas vantagens e desvantagens, bem como à aplicação prática em estratégias de negociação. Serão considerados enfoques que permitem identificar padrões ocultos e aumentar a precisão das previsões.

Proponho a você conhecer um método bastante eficaz de previsão de trajetórias multiagentes, que é capaz de se adaptar a diferentes condições ambientais.

O artigo aborda o algoritmo metaheurístico AEO, que modela as interações entre os componentes de um ecossistema, criando uma população inicial de soluções e aplicando estratégias adaptativas de atualização, e descreve detalhadamente as etapas do funcionamento do AEO, incluindo as fases de consumo e decomposição, bem como as diferentes estratégias de comportamento dos agentes. O artigo apresenta as características e vantagens do AEO.

No último artigo da série, analisamos o framework Atom-Motif Contrastive Transformer (AMCT), que utiliza aprendizado contrastivo para identificar padrões-chave em todos os níveis, desde os elementos básicos até estruturas complexas. Neste artigo, continuamos a implementar as abordagens do AMCT com recursos do MQL5.