Artigos sobre análise de dados e estatísticas na MQL5

Os modelos ocultos de Markov (HMM) representam uma classe poderosa de modelos probabilísticos, destinados à análise de dados sequenciais, nos quais os eventos observáveis dependem de alguma sequência de estados não observáveis (ocultos), que formam um processo de Markov. As principais suposições dos HMM incluem a propriedade de Markov para os estados ocultos, o que significa que a probabilidade de transição para o próximo estado depende apenas do estado atual, e a independência das observações, desde que o estado oculto atual seja conhecido.

Um novo método metaheurístico baseado na abordagem fractal de divisão do espaço de busca para resolver tarefas de otimização. O algoritmo identifica e divide sequencialmente áreas promissoras, criando uma estrutura fractal auto-semelhante que concentra os recursos computacionais nos trechos mais promissores. Um mecanismo exclusivo de mutação, direcionado para as melhores soluções, garante um equilíbrio ideal entre diversificação e intensificação do espaço de busca, aumentando significativamente a eficiência do algoritmo.

Uma abordagem inovadora para coletar informações de indicadores em MQL5 permite uma análise de dados mais flexível e simplificada, ao possibilitar que os desenvolvedores passem entradas personalizadas para os indicadores para cálculos imediatos. Essa abordagem é particularmente útil para o trading algorítmico, pois fornece maior controle sobre as informações processadas pelos indicadores, indo além das restrições tradicionais.

Este artigo explora uma nova dimensão de análise utilizando bibliotecas externas especificamente projetadas para análises avançadas. Essas bibliotecas, como o pandas, fornecem ferramentas poderosas para processar e interpretar dados complexos, permitindo que os traders obtenham percepções mais profundas sobre a dinâmica do mercado. Ao integrar essas tecnologias, podemos reduzir a lacuna entre dados brutos e estratégias acionáveis. Junte-se a nós enquanto estabelecemos as bases dessa abordagem inovadora e desbloqueamos o potencial de combinar tecnologia com expertise em trading.

Aprenda como concluir a criação do módulo final na biblioteca History Manager EX5, com foco nas funções responsáveis por lidar com a ordem pendente cancelada mais recente. Isso fornecerá a você as ferramentas para recuperar e armazenar de forma eficiente os principais detalhes relacionados às ordens pendentes canceladas com MQL5.

Neste artigo, apresentarei o nosso sistema de simulação de operações a mercado. Apesar deste sistema está praticamente terminado. Ainda existem algumas coisas a serem feitas e implementadas. Além de algumas poucas mudanças que ainda precisam ser feitas. Mas mesmo com tudo que já foi implementado. Confesso que já estou cansado de ficar preso na implementação deste sistema.

Continuação do estudo do algoritmo de otimização caótica. A segunda parte do artigo é dedicada aos aspectos práticos da implementação do algoritmo, ao seu teste e às conclusões.

Sistema de previsão do EURUSD usando visão computacional e aprendizado profundo. Descubra como redes neurais convolucionais podem reconhecer padrões complexos de preços no mercado cambial e prever o movimento da cotação com precisão de até 54%. O artigo revela a metodologia de criação de um algoritmo que utiliza tecnologias de inteligência artificial para análise visual de gráficos, em vez de indicadores técnicos tradicionais. O autor demonstra o processo de transformação dos dados de preços em "imagens", seu processamento por uma rede neural e a oportunidade única de olhar para a "consciência" da IA por meio de mapas de ativação e mapas de calor de atenção. O código prático em Python, com a utilização da biblioteca MetaTrader 5, possibilita que os leitores reproduzam o sistema e o apliquem em seu próprio trading.

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.

Como usar barras Renko junto com IA? Vamos analisar o Renko-trading no Forex com precisão de previsões de até 59.27%. Exploraremos as vantagens das barras Renko para filtrar o ruído do mercado, entenderemos por que indicadores de volume são mais importantes do que padrões de preço e como configurar o tamanho ideal do bloco Renko para EURUSD. Um guia passo a passo para integrar CatBoost, Python e MetaTrader 5 para criar seu próprio sistema de previsão Renko Forex. Perfeito para traders que desejam ir além da análise técnica tradicional.

O artigo aborda os aspectos teóricos e práticos do método de análise espectral singular (SSA), que constitui um método eficaz de análise de séries temporais e permite representar a estrutura complexa da série como uma decomposição em componentes simples, tais como tendência, oscilações sazonais (periódicas) e ruído.

Neste artigo, analisaremos o que é o trading por pares e como ocorre a negociação baseada em correlações. Também criaremos um EA para automatizar o trading por pares e adicionaremos a possibilidade de otimização automática desse algoritmo de negociação com base em dados históricos. Além disso, dentro do projeto, aprenderemos a calcular as divergências entre dois pares por meio da pontuação Z.

À medida que o ano se aproxima do fim, traders de longo prazo costumam refletir sobre o histórico do mercado para analisar seu comportamento e tendências, visando projetar potenciais movimentos futuros. Neste artigo, exploraremos o desenvolvimento de um Expert Advisor (EA) de monitoramento de entradas de longo prazo usando MQL5. O objetivo é abordar o desafio das oportunidades de negociação de longo prazo perdidas devido ao trading manual e à ausência de sistemas automatizados de monitoramento. Usaremos um dos pares mais negociados como exemplo para estruturar e desenvolver nossa solução de forma eficaz.

Embora alguns conceitos possam parecer simples à primeira vista, trazê-los à prática pode ser bastante desafiador. No artigo abaixo, levaremos você a uma jornada pela nossa abordagem inovadora para automatizar um Expert Advisor (EA) que analisa o mercado de forma eficiente utilizando uma estratégia de reversão à média. Junte-se a nós enquanto desvendamos as complexidades desse empolgante processo de automação.

Soft Actor Critic é um algoritmo de Aprendizado por Reforço que utiliza 3 redes neurais. Uma rede ator e 2 redes críticas. Esses modelos de aprendizado de máquina são combinados em uma parceria mestre-escravo onde as redes críticas são modeladas para melhorar a precisão de previsão da rede ator. Ao mesmo tempo em que introduzimos ONNX nesta série, exploramos como essas ideias podem ser colocadas à prova como um sinal personalizado de um Expert Advisor montado pelo wizard.

Descubra como criar funções exportáveis em EX5 para consultar e salvar de forma eficiente dados históricos de posições. Neste guia passo a passo, ampliaremos a biblioteca EX5 de gerenciamento de histórico desenvolvendo módulos que recuperam propriedades-chave da posição fechada mais recentemente. Isso inclui lucro líquido, duração da negociação, stop loss em pips, take profit, valores de lucro e vários outros detalhes importantes.

Neste artigo, analisaremos o desenvolvimento do modelo de tabela na linguagem MQL5, usando o conceito arquitetônico MVC (Model-View-Controller), que separa a lógica dos dados, a apresentação e o controle, o que ajuda a criar um código estruturado, flexível e escalável. Examinaremos a implementação das classes para construir o modelo de tabela, incluindo o uso de listas ligadas para armazenar dados.

Explorando técnicas avançadas para integrar o MQL5 com ferramentas poderosas de processamento de dados, esta parte se concentra no tratamento eficiente de big data para aprimorar a análise de negociação e a tomada de decisões.

Os modelos ocultos de Markov (HMM) são uma poderosa ferramenta estatística que permite identificar estados ocultos do mercado com base na análise de movimentos observáveis dos preços. No trading, os HMM permitem melhorar a previsão da volatilidade e são aplicados no desenvolvimento de estratégias de tendência, modelando as mudanças nos regimes de mercado. Neste artigo, apresentaremos um processo passo a passo para o desenvolvimento de uma estratégia de seguimento de tendência que utiliza HMM como filtro para previsão de volatilidade.

Aprenda a criar um módulo EX5 com funções exportáveis que permite consultar e armazenar facilmente os dados da última ordem pendente executada. Neste guia passo a passo, aprimoraremos a biblioteca EX5 de gerenciamento de histórico (History Management) desenvolvendo funções especializadas e independentes para extrair as principais propriedades da última ordem pendente executada. Entre essas propriedades estão o tipo de ordem, o horário de colocação, o horário de execução, o tipo de execução e outros dados importantes necessários para o gerenciamento e análise eficaz do histórico de operações com ordens pendentes.

O Oscilador de Aceleração (Accelerator Oscillator) é mais um dos indicadores de Bill Williams, que monitora a aceleração do impulso de preço, e não apenas sua velocidade. Embora seja em muitos aspectos semelhante ao oscilador Awesome, que analisamos em um artigo recente, ele busca evitar os efeitos de defasagem, concentrando-se na aceleração e não apenas na taxa de variação. Como de costume, vamos examinar os padrões do indicador e também seu significado no trading com o uso de um EA criado no Assistente.

Neste artigo será implementada a ordenação de notícias para eventos econômicos individuais com base em seus identificadores. Além disso, as consultas SQL anteriores serão aprimoradas para fornecer informações adicionais ou reduzir o tempo de execução da consulta. O código criado nos artigos anteriores se tornará funcional.

Uma das coisas que mais tem me incomodado, é o fato da classe C_ElementsTrade, ter em seu código, coisas que permitem acessar as posições. Não entenda isto como uma falha, pois de fato não é. Apenas torna algumas partes do que precisaremos fazer no futuro, algo um tanto quanto sujeitas a erros. Todo o trabalho que tem sido feito, para implementar o indicador de posição. Tem sido feito, pensando em usar ele no replay/simulador. Porém, uma vez que ele esteja sendo usado no replay/simulador. Não teremos de forma alguma acesso a uma posição real. Sendo assim, qualquer chamada da biblioteca MQL5, cujo objetivo é acessar dados da posição. Não terão qualquer efeito no código.

Neste artigo é apresentada uma análise abrangente do algoritmo de otimização de recifes de coral (CRO), um método meta-heurístico inspirado nos processos biológicos de formação e desenvolvimento de recifes de coral. Ele modela aspectos-chave da evolução dos corais: reprodução externa e interna, fixação de larvas, reprodução assexuada e competição por espaço limitado no recife. É dada atenção especial à versão aprimorada do algoritmo.

Neste artigo, é demonstrado um método de criação de estratégias de trading para o ouro usando aprendizado de máquina. Ao analisar o método proposto para a previsão de séries temporais sob diferentes ângulos, é possível identificar suas vantagens e desvantagens em comparação com outras formas de criação de sistemas de trading baseadas somente na análise e previsão de séries temporais financeiras.

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.

O que é análise angular dos mercados financeiros? Como usar os ângulos de movimento de preço e o aprendizado de máquina para prever com precisão de 67? Como combinar um modelo de regressão e um modelo de classificação com características angulares e obter um algoritmo funcional? O que Gann tem a ver com isso? Por que os ângulos de movimento do preço são bons indicadores para o aprendizado de máquina?

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.

Este artigo discute uma abordagem de trading apenas em uma direção escolhida (compra ou venda). Para isso, é utilizada a técnica de inferência causal e aprendizado de máquina.

Neste artigo, apresentamos a implementação de vários métodos de aprendizagem de conjunto em MQL5 e examinamos sua eficácia em diferentes cenários.

Por décadas, traders vêm utilizando a fórmula do Critério de Kelly para determinar a proporção ideal de capital a ser alocada em um investimento ou aposta, a fim de maximizar o crescimento de longo prazo enquanto minimiza o risco de ruína. No entanto, seguir cegamente o Critério de Kelly utilizando o resultado de um único backtest costuma ser perigoso para traders individuais, pois, na negociação ao vivo, a vantagem de trading diminui com o tempo, e o desempenho passado não é garantia de resultado futuro. Neste artigo, apresentarei uma abordagem realista para aplicar o Critério de Kelly para alocação de risco de um ou mais EAs no MetaTrader 5, incorporando resultados de simulação de Monte Carlo provenientes do Python.