Artigos sobre programação nas linguagens MQL4 e MQL5

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Leia os artigos publicados aqui para aprender MQL5, a linguagem das estratégias de negociação. A maioria desses artigos foi escrita por vocês, membros da MQL5.community. Todos eles estão divididos em categorias para encontrar respostas rápidas relacionadas a aspectos específicos da programação: "Integração", "Testador", "Estratégias de negociação" e muito mais.

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Criação de classes Python para trading no MetaTrader 5, análogas às apresentadas em MQL5

Criação de classes Python para trading no MetaTrader 5, análogas às apresentadas em MQL5

O pacote Python MetaTrader 5 oferece uma maneira simples de criar aplicativos de trading para a plataforma MetaTrader 5 na linguagem Python. Embora seja um módulo poderoso e útil, ele não é tão simples quanto a linguagem de programação MQL5 quando se trata de desenvolver soluções para trading algorítmico. Neste artigo, criaremos classes para trading análogas às oferecidas pela linguagem MQL5, a fim de criar uma sintaxe semelhante e tornar o desenvolvimento de robôs de trading em Python tão simples quanto em MQL5.
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Do iniciante ao especialista: Sistema de análise autogeométrica

Do iniciante ao especialista: Sistema de análise autogeométrica

Os padrões geométricos oferecem aos traders uma forma concisa de interpretar o movimento dos preços. Muitos analistas desenham linhas de tendência, retângulos e outras figuras manualmente e, em seguida, baseiam suas decisões de negociação nas formações que enxergam. Neste artigo, examinaremos uma alternativa automatizada: o uso de MQL5 para detectar e analisar os padrões geométricos mais populares. Vamos detalhar a metodologia, discutir os detalhes da implementação e mostrar como o reconhecimento automático de padrões pode aprimorar a compreensão do mercado pelo trader.
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Algoritmos avançados de execução de ordens em MQL5: TWAP, VWAP e ordens Iceberg

Algoritmos avançados de execução de ordens em MQL5: TWAP, VWAP e ordens Iceberg

Um framework MQL5 que oferece a traders de varejo algoritmos de execução de nível institucional (TWAP, VWAP, Iceberg) por meio de um gerenciador de execução unificado e de um analisador de desempenho, para fracionar ordens e analisar o desempenho com mais suavidade e precisão.
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Otimização e ajuste fino do código-fonte para melhorar os resultados do backtesting

Otimização e ajuste fino do código-fonte para melhorar os resultados do backtesting

Melhore seu código MQL5 otimizando a lógica, aprimorando os cálculos e reduzindo o tempo de execução para aumentar a precisão do backtesting. Ajuste finamente os parâmetros, otimize loops e elimine ineficiências para melhorar o resultado.
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Rede neural na prática: Uma questão de escala

Rede neural na prática: Uma questão de escala

Existe uma falsa sensação por parte do grande público, de que uma rede neural, ou inteligência artificial, consegue de alguma forma compreender o mundo em que vivemos. Isto em alguns casos pode até ser verdade. Mas você, que deseja fazer com que uma rede neural, ou mesmo um neurônio, possa conseguir convergir mais rápido. Precisa entender que a escala usada nos valores, em muitas das vezes acaba influenciando a velocidade de convergência. Além disto, neste artigo, irei mostrar algo bizarro que acontece em redes neurais. Algo que vai te levar a loucura, e a se questionar sobre o tema.
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Criação de interfaces gráficas dinâmicas em MQL5 por meio de interpolação bicúbica

Criação de interfaces gráficas dinâmicas em MQL5 por meio de interpolação bicúbica

Neste artigo, vamos explorar interfaces gráficas dinâmicas em MQL5 que usam interpolação bicúbica para o redimensionamento de imagens com alta qualidade em gráficos de trading. Descreveremos em detalhes opções flexíveis de posicionamento, que permitem centralização dinâmica ou ancoragem aos cantos com deslocamentos ajustáveis.
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WebSocket para MetaTrader 5: conexões assíncronas no lado do cliente usando a API do Windows

WebSocket para MetaTrader 5: conexões assíncronas no lado do cliente usando a API do Windows

Neste artigo, descreve-se em detalhe o desenvolvimento de uma biblioteca DLL personalizada, destinada a simplificar conexões assíncronas no lado do cliente pelo protocolo WebSocket para programas MetaTrader.
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Integração de um modelo de IA a uma estratégia de trading existente em MQL5

Integração de um modelo de IA a uma estratégia de trading existente em MQL5

Este artigo trata da integração de um modelo de IA treinado, por exemplo, um modelo LSTM para aprendizado por reforço ou um modelo preditivo baseado em machine learning, a uma estratégia de trading existente em MQL5.
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De Iniciante a Especialista: Indicador de Força de Suporte e Resistência (SRSI)

De Iniciante a Especialista: Indicador de Força de Suporte e Resistência (SRSI)

Neste artigo, compartilharemos insights sobre como utilizar a programação em MQL5 para identificar níveis de mercado — diferenciando entre níveis de preço mais fracos e mais fortes. Desenvolveremos completamente um indicador funcional de Força de Suporte e Resistência (SRSI).
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Estratégias de trading de rompimento: análise dos principais métodos

Estratégias de trading de rompimento: análise dos principais métodos

As estratégias de rompimento da faixa de abertura (Opening Range Breakout, ORB) partem da ideia de que a faixa inicial de negociação, formada logo após a abertura do mercado, reflete níveis de preço relevantes, quando compradores e vendedores chegam a um acordo sobre o valor. Ao identificar rompimentos de uma determinada faixa para cima ou para baixo, os traders podem aproveitar o momentum que costuma surgir quando a direção do mercado fica mais clara. Neste artigo, vamos analisar três estratégias ORB adaptadas a partir de materiais da Concretum Group.
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Como simplificar o teste manual de estratégias com MQL5: construindo seu próprio conjunto de ferramentas

Como simplificar o teste manual de estratégias com MQL5: construindo seu próprio conjunto de ferramentas

Neste artigo, vamos desenvolver um conjunto de ferramentas personalizado em MQL5 para facilitar o teste manual em dados históricos no Testador de Estratégias. Explicaremos sua estrutura e sua implementação, com foco especial nos recursos interativos de controle das operações. Em seguida, mostraremos como usá-lo para testar estratégias com eficiência.
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Uma Nova Abordagem para Critérios Personalizados em Otimizações (Parte 1): Exemplos de Funções de Ativação

Uma Nova Abordagem para Critérios Personalizados em Otimizações (Parte 1): Exemplos de Funções de Ativação

O primeiro de uma série de artigos que analisam a matemática dos Critérios Personalizados com foco específico em funções não lineares usadas em Redes Neurais, código MQL5 para implementação e o uso de offsets direcionados e corretivos.
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Introdução às curvas ROC (Receiver Operating Characteristic)

Introdução às curvas ROC (Receiver Operating Characteristic)

As curvas ROC são representações gráficas utilizadas para avaliar o desempenho de classificadores. Apesar de os gráficos ROC serem relativamente simples, existem equívocos e armadilhas comuns ao utilizá-los na prática. Este artigo tem como objetivo fornecer uma introdução aos gráficos ROC como uma ferramenta para profissionais que buscam compreender a avaliação de desempenho de classificadores.
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Ciência de Dados e ML (Parte 34): Decomposição de séries temporais, desmembrando o mercado de ações até o núcleo

Ciência de Dados e ML (Parte 34): Decomposição de séries temporais, desmembrando o mercado de ações até o núcleo

Em um mundo repleto de dados ruidosos e imprevisíveis, identificar padrões significativos pode ser desafiador. Neste artigo, exploraremos a decomposição sazonal, uma poderosa técnica analítica que ajuda a separar os dados em seus principais componentes: tendência, padrões sazonais e ruído. Ao decompor os dados dessa forma, podemos revelar insights ocultos e trabalhar com informações mais limpas e interpretáveis.
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Criando um Painel de Administração de Trading em MQL5 (Parte IX): Organização de Código (III): Módulo de Comunicação

Criando um Painel de Administração de Trading em MQL5 (Parte IX): Organização de Código (III): Módulo de Comunicação

Junte-se a nós para uma discussão aprofundada sobre os mais recentes avanços no design de interfaces em MQL5 enquanto apresentamos o Painel de Comunicações redesenhado e continuamos nossa série sobre a construção do Novo Painel de Administração utilizando princípios de modularização. Desenvolveremos a classe CommunicationsDialog passo a passo, explicando detalhadamente como herdá-la da classe Dialog. Além disso, utilizaremos arrays e a classe ListView em nosso desenvolvimento. Obtenha insights práticos para elevar suas habilidades em desenvolvimento MQL5 — leia o artigo e participe da discussão na seção de comentários!
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Do básico ao intermediário: Objetos e sub janelas (II)

Do básico ao intermediário: Objetos e sub janelas (II)

Este artigo explica como capturar e tratar a remoção de objetos do gráfico em MQL5 usando eventos do MetaTrader 5. Ao detectar a exclusão de um objeto criado pelo indicador, o código remove a instância correspondente para evitar inconsistências e sub janelas remanescentes. A abordagem adota nomes únicos e um arquivo de cabeçalho, priorizando simplicidade e previsibilidade do comportamento.
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Rede neural na prática: Perceptron

Rede neural na prática: Perceptron

Este artigo apresenta o perceptron como base de uma rede neural e detalha sua implementação em MQL5. Explicamos funções de ativação e suas derivadas, a distinção entre forward e backpropagation e o uso de custo por mínimo quadrado e por gradiente. Você aprenderá a treinar pesos e viés, validar com scripts de teste e ajustar a taxa de aprendizagem para obter convergência estável.
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Automatizando Estratégias de Trading em MQL5 (Parte 11): Desenvolvendo um Sistema de Trading em Grade Multi-Nível

Automatizando Estratégias de Trading em MQL5 (Parte 11): Desenvolvendo um Sistema de Trading em Grade Multi-Nível

Neste artigo, desenvolvemos um Expert Advisor de sistema de trading em grade multi-nível usando MQL5, com foco na arquitetura e no design de algoritmo por trás das estratégias de grid trading. Exploramos a implementação de lógica de grade em múltiplas camadas e técnicas de gerenciamento de risco para lidar com diferentes condições de mercado. Por fim, fornecemos explicações detalhadas e dicas práticas para guiá-lo na construção, teste e refinamento do sistema de trading automatizado.
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Kit de Ferramentos de Negociação MQL5(Parte 8): Como Implementar e Utilizar a Biblioteca History Manager EX5 em sua Base de Código

Kit de Ferramentos de Negociação MQL5(Parte 8): Como Implementar e Utilizar a Biblioteca History Manager EX5 em sua Base de Código

Descubra como importar e utilizar facilmente a biblioteca History Manager EX5 em seu código-fonte MQL5 para processar históricos de negociação em sua conta MetaTrader 5 neste artigo final da série. Com chamadas de função simples de uma linha em MQL5, você pode gerenciar e analisar seus dados de negociação de forma eficiente. Além disso, você aprenderá como criar diferentes scripts de análise de histórico de negociações e desenvolver um Expert Advisor baseado em preço como exemplos práticos de uso. O EA de exemplo utiliza dados de preço e a biblioteca History Manager EX5 para tomar decisões de negociação informadas, ajustar volumes de negociação e implementar estratégias de recuperação com base em negociações previamente encerradas.
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Desenvolvimento de um Kit de Ferramentas para análise de ação de preço (Parte 17): Ferramenta TrendLoom EA

Desenvolvimento de um Kit de Ferramentas para análise de ação de preço (Parte 17): Ferramenta TrendLoom EA

Como observador e trader de análise de preços, notei que quando uma tendência é confirmada por múltiplos períodos de tempo, ela geralmente continua nessa direção. O que pode variar é quanto tempo a tendência dura, e isso depende do tipo de trader que você é, se mantém posições no longo prazo ou realiza operações de scalping. Os prazos que você escolher para a confirmação desempenham um papel crucial. Confira este artigo para conhecer um sistema rápido e automatizado que ajuda você a analisar a tendência geral em diferentes períodos com apenas um clique ou atualizações regulares.
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Otimização por Comunidade de Cientistas - Community of Scientist Optimization (CoSO): Teoria

Otimização por Comunidade de Cientistas - Community of Scientist Optimization (CoSO): Teoria

Os segredos da otimização eficiente de estratégias de trading em abordagens metaheurísticas. Community of Scientist Optimization é um novo algoritmo populacional inspirado nos mecanismos de funcionamento da comunidade de cientistas. Diferentemente das metáforas naturais tradicionais, o CoSO modela aspectos únicos da atividade científica humana: a publicação de resultados em periódicos, a competição por financiamentos de pesquisa e a formação de grupos de pesquisa.
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Desenvolvimento do Kit de Ferramentas de Análise de Price Action (Parte 16): Introduzindo a Teoria dos Quartis (II) — EA Intrusion Detector

Desenvolvimento do Kit de Ferramentas de Análise de Price Action (Parte 16): Introduzindo a Teoria dos Quartis (II) — EA Intrusion Detector

Em nosso artigo anterior, apresentamos um script simples chamado "The Quarters Drawer." Com base nessa fundação, agora estamos dando o próximo passo ao criar um Expert Advisor (EA) de monitoramento para acompanhar esses quartis e fornecer supervisão em relação a possíveis reações do mercado nesses níveis. Junte-se a nós enquanto exploramos o processo de desenvolvimento de uma ferramenta de detecção de zonas neste artigo.
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Algoritmo de Aprendizagem Competitiva

Algoritmo de Aprendizagem Competitiva

O artigo apresenta algoritmo de aprendizagem competitiva (Competitive Learning Algorithm, CLA), um novo método metaheurístico de otimização baseado na modelagem do aprendizado em ambiente educacional. O algoritmo estrutura uma população de soluções na forma de classes com alunos e professores, em que os agentes aprendem por meio de três mecanismos: seguir o melhor da classe, usar a experiência pessoal e trocar conhecimento entre classes.
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Redes neurais em trading: Modelo multidimensional de ponta a ponta para previsão de séries temporais (Conclusão)

Redes neurais em trading: Modelo multidimensional de ponta a ponta para previsão de séries temporais (Conclusão)

Apresentamos a parte final da série dedicada ao GinAR, um framework de redes neurais para previsão de séries temporais. Neste artigo, analisamos os resultados do teste do modelo com novos dados e avaliamos sua estabilidade em condições reais de mercado.
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Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 56): Fractais de Bill Williams

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 56): Fractais de Bill Williams

Os Fractais de Bill Williams são um indicador poderoso que é fácil de ignorar quando inicialmente observado em um gráfico de preços. Ele parece muito carregado e provavelmente não é suficientemente incisivo. Nosso objetivo é remover essa impressão sobre este indicador, examinando o que seus diversos padrões podem realizar quando avaliados com testes forward walk em todos eles, utilizando um Expert Advisor montado pelo Wizard.
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Redes neurais em trading: Modelo multidimensional de ponta a ponta para previsão de séries temporais (Componentes principais)

Redes neurais em trading: Modelo multidimensional de ponta a ponta para previsão de séries temporais (Componentes principais)

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.
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Processos gaussianos em machine learning (Parte 1): modelo de classificação em MQL5

Processos gaussianos em machine learning (Parte 1): modelo de classificação em MQL5

Neste artigo, analisaremos o modelo de classificação com processos gaussianos. Iniciaremos com o estudo de seus princípios teóricos e, posteriormente, desenvolveremos uma biblioteca de PG em MQL5.
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Redes neurais em trading: modelo multivariado de ponta a ponta para previsão de séries temporais (GinAR)

Redes neurais em trading: modelo multivariado de ponta a ponta para previsão de séries temporais (GinAR)

Apresentamos uma abordagem inovadora para a previsão de séries temporais com dados ausentes baseada no framework GinAR. O artigo descreve a implementação dos principais componentes em OpenCL, garantindo, assim, alto desempenho. Em nossa próxima publicação, analisaremos em detalhes a integração dessas soluções ao MQL5. Isso permitirá compreender como aplicar o método no trading prático.
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Rede neural na prática: Gradiente

Rede neural na prática: Gradiente

O artigo explica por que e como o gradiente é usado no treinamento de um perceptron, partindo do erro de mínimo quadrado e da regra da cadeia para obter as derivadas parciais. Mostramos a implementação do cálculo do gradiente na classe C_Neuron em MQL5 e validamos com exemplos de 1 e 2 entradas. Você aprenderá a ajustar pesos e viés por gradiente descendente e se preparar para forward e back propagation.
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Do básico ao intermediário: Objetos e sub janelas (I)

Do básico ao intermediário: Objetos e sub janelas (I)

O artigo detalha a criação e o posicionamento do objeto OBJ_CHART dentro de sub janelas, destacando nuances entre janela principal e subjanelas. Mostra como integrar indicadores com recursos (#resource, ChartIndicatorAdd) e identificar a sub janela correta por meio do nome curto do indicador. O resultado é um código mais estável, portátil e fácil de reutilizar.
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Otimização extrema — Extremal Optimization (EO)

Otimização extrema — Extremal Optimization (EO)

Neste artigo, é analisado o algoritmo Extremal Optimization (EO), um método de otimização inspirado no modelo de criticidade auto-organizada de Bak-Sneppen, no qual a evolução ocorre por meio da eliminação dos piores componentes do sistema. A versão populacional modificada do algoritmo se afasta dos princípios teóricos em favor da eficiência prática, o que leva à criação de poderosas ferramentas computacionais.
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Redes neurais em trading: Previsão probabilística de séries temporais (Conclusão)

Redes neurais em trading: Previsão probabilística de séries temporais (Conclusão)

Apresentamos a você o framework K²VAE e uma variante de como integrar as abordagens propostas a um sistema de trading. Você verá como a abordagem híbrida Koopman-Kalman-VAE ajuda a construir modelos adaptativos e interpretáveis. Ao final do artigo, veremos os resultados práticos obtidos com as soluções implementadas.
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Rede neural quântica em MQL5 (Parte I): Criando um arquivo de inclusão

Rede neural quântica em MQL5 (Parte I): Criando um arquivo de inclusão

O artigo apresenta uma nova abordagem para criar sistemas de trading com base em princípios quânticos e inteligência artificial. O autor descreve o desenvolvimento de uma rede neural única, que vai além do aprendizado de máquina clássico, unindo a mecânica quântica às arquiteturas modernas de IA.
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Redes neurais em trading: Previsão probabilística de séries temporais (Codificador)

Redes neurais em trading: Previsão probabilística de séries temporais (Codificador)

Apresentamos uma nova abordagem que combina métodos clássicos e redes neurais modernas para a análise de séries temporais. O artigo descreve detalhadamente a arquitetura e os princípios de funcionamento do modelo K²VAE.
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Do básico ao intermediário: Recursos

Do básico ao intermediário: Recursos

Neste artigo você será apresentado a um conceito que pode ser de extrema utilidade em muitos casos. Facilitando em muito o compartilhamento de suas aplicações e projetos. Apesar de não ser um conceito muito simples de ser totalmente explicando em um único artigo. O que será explicado e exposto aqui, já nos irá permitir fazer diversas coisas no futuro. Inclusive algumas que de outra maneira não seriam possíveis de serem feitas. Justamente por que este artigo ainda não havia sido publicado, para que você, pudesse ter um material de apoio e uma base inicial de estudo.
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Símbolos personalizados em MQL5: Criando um símbolo customizado de barras 3D

Símbolos personalizados em MQL5: Criando um símbolo customizado de barras 3D

Este artigo apresenta um guia detalhado para criar o indicador inovador 3DBarCustomSymbol.mq5, que gera símbolos personalizados no MetaTrader 5, reunindo preço, tempo, volume e volatilidade em uma representação tridimensional única. São abordados os fundamentos matemáticos, a arquitetura do sistema, os aspectos práticos de implementação e o uso em estratégias de trading.
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Introdução ao MQL5 (Parte 13): Um Guia para Iniciantes na Criação de Indicadores Personalizados (II)

Introdução ao MQL5 (Parte 13): Um Guia para Iniciantes na Criação de Indicadores Personalizados (II)

Este artigo orienta você na construção de um indicador Heikin Ashi personalizado do zero e demonstra como integrar indicadores personalizados em um EA. Ele aborda cálculos de indicadores, lógica de execução de trades e técnicas de gerenciamento de risco para aprimorar estratégias de negociação automatizadas.
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Multiple Symbol Analysis With Python And MQL5 (Part 3): Taxas de Câmbio Triangulares

Multiple Symbol Analysis With Python And MQL5 (Part 3): Taxas de Câmbio Triangulares

Traders frequentemente enfrentam drawdowns causados por sinais falsos, enquanto esperar por confirmação pode levar à perda de oportunidades. Este artigo apresenta uma estratégia de trading triangular utilizando a cotação da Prata em Dólares (XAGUSD) e em Euros (XAGEUR), juntamente com a taxa de câmbio EURUSD, para filtrar ruído. Ao aproveitar relações entre mercados, traders podem descobrir sentimento oculto do mercado e refinar suas entradas em tempo real.
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Explorando modelos de regressão para inferência causal e trading

Explorando modelos de regressão para inferência causal e trading

Neste artigo, foi realizado um estudo sobre a possibilidade de aplicar modelos de regressão no trading algorítmico. Os modelos de regressão, diferentemente da classificação binária, permitem criar estratégias de trading mais flexíveis por meio da avaliação quantitativa das variações de preço previstas.
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Algoritmo do mercado acionário: Exchange Market Algorithm (EMA)

Algoritmo do mercado acionário: Exchange Market Algorithm (EMA)

O artigo é dedicado a uma análise detalhada do algoritmo Exchange Market Algorithm (EMA), inspirado no comportamento de traders no mercado acionário. O algoritmo modela o processo de negociação de ações, em que participantes do mercado com diferentes níveis de sucesso aplicam estratégias variadas para maximizar o lucro.