Artigos sobre análise de dados e estatísticas na MQL5

Neste artigo, começaremos a explorar o uso do SQL dentro de um código MQL5. Vemos como podemos cria um banco de dados. Ou melhor dizendo, como podemos criar um arquivo de banco de dados em SQLite, usando para isto dispositivos ou procedimentos contidos dentro da linguagem MQL5. Veremos também, como criar uma tabela e depois como criar uma relação entre tabelas via chave primária e chave estrangeira. Isto tudo, usando novamente o MQL5. Veremos como é simples tornar um código que poderá no futuro ser portado para outras implementações do SQL, usando uma classe para nos ajudar a ocultar a implementação que está sendo criada. E o mais importante de tudo. Veremos que em diversos momentos, podemos correr o risco de fazer algo não dar certo ao usarmos SQL. Isto devido ao fato de que dentro do código MQL5, um código SQL irá ser sempre colocado como sendo uma STRING.

No artigo anterior terminamos de fazer as devidas apresentações sobre o SQL. Então o que eu havia me proposto a mostrar e explicar, sobre SQL, ao meu ver, foi devidamente explicado. Isto para que todos, que vierem a ver o sistema de replay / simulador, sendo construído. Consigam no mínimo terem alguma noção do que pode estar se passando ali. Devido ao fato, de que não faz sentido, programar diversas coisas, que podem ser perfeitamente cobertas pelo SQL.

Como eu disse no primeiro artigo sobre SQL, não faz sentido você perder tempo, programado rotinas e mais rotinas a fim de conseguir, gerar ou produzir algo que o próprio SQL já contém. Porém sem saber o básico do básico, você não conseguirá fazer nada em SQL, a fim de aproveitar de alguma forma o que esta ferramenta tem a nos oferecer. Sendo assim, aqui neste artigo iremos ver como fazer para conseguir executar tarefas primordiais a serem feitas em bancos de dados.

Como aplicar as regras preditivas de análise de dados do varejo de supermercados ao mercado real de Forex? Como as compras de biscoitos, leite e pão estão relacionadas às transações na bolsa? Este artigo explora uma abordagem inovadora para o trading algorítmico, baseada no uso de regras associativas.

Não importa se vamos usar um ou outro programa de SQL. Seja MySQL, SQL Server, SQLite, OpenSQL ou qualquer outro. Todos tem algo em comum entre si. Este algo em comum é a linguagem SQL. Pois bem, mesmo que você não venha a usar de fato uma Workbench, poderá fazer manipulações ou trabalhar com um banco de dados diretamente no MetaEditor ou via MQL5. Isto pensando em fazer as coisas no MetaTrader 5. Mas para de fato conseguir fazer as coisas assim, você precisará de algum conhecimento sobre SQL. Então aqui vamos aprender pelo menos o básico.

A Regressão por Vetores de Suporte é uma maneira idealista de encontrar uma função ou 'hiperplano' que melhor descreva a relação entre dois conjuntos de dados. Tentamos explorar isso na previsão de séries temporais dentro das classes personalizadas do MQL5 wizard.

Como o clima está relacionado ao mercado cambial? Na teoria econômica clássica, por muito tempo não se reconheceu a influência de fatores como o clima no comportamento do mercado. Porém, tudo mudou. Vamos tentar estabelecer conexões entre o estado do tempo e a situação das moedas agrícolas no mercado.

Modelos de aprendizado de máquina vêm com vários parâmetros ajustáveis. Nesta série de artigos, exploraremos como personalizar seus modelos de IA para se ajustar ao seu mercado específico utilizando a biblioteca SciPy.

Neste artigo daqui, explicarei uma das soluções possíveis para o que venho tentando mostrar. Ou seja, como permitir que um usuário no Excel, consiga fazer algo no MetaTrader 5. Isto sem que ele de fato, envie ordens, abra ou feche uma posição usando o MetaTrader 5. A ideia, é que o usuário faça uso do Excel a fim de ter um estudo fundamentalista de algum ativo. E fazendo uso, apenas e somente do Excel, ele consiga dizer a um Expert Advisor, que esteja executando no MetaTrader 5, que é para abrir ou fechar uma dada posição.