Artigos sobre análise de dados e estatísticas na MQL5

O artigo aborda a estratégia clássica de grade, descrevendo detalhadamente sua automação com um EA em MQL5 e analisando os resultados iniciais dos testes históricos. Também enfatiza a necessidade de manter posições por um longo período e considera a possibilidade de otimização de parâmetros-chave (como distância, take-profit e tamanhos de lotes) em futuras partes. O objetivo desta série de artigos é aumentar a eficiência da estratégia de negociação e sua adaptabilidade a diferentes condições de mercado.

Grande parte das pessoas que querem, ou desejam aprender a programar, não fazem de fato ideia, do que estão fazendo. O que elas fazem é tentar criar as coisas de uma determinada maneira. No entanto, quando programamos não estamos de fato tentando criar um solução. Se você tentar fazer isto, desta forma irá gerar mais problemas do que realmente uma solução. Aqui iremos fazer algo um pouco mais avançado, e por consequência diferente.

Neste artigo vamos começar a estabilizar todo o sistema. Pois sem que o sistema esteja de fato estabilizado, podemos correr risco de não conseguir cumprir os próximos passos.

Continuamos a estudar o método de agrupamento. Neste artigo, criaremos uma nova classe CKmeans para implementar um dos métodos de agrupamento k-médias mais comuns. Com base nos resultados dos testes, podemos concluir que o modelo é capaz de identificar cerca de 500 padrões.

Quanto de fato os primeiros sistema capazes de fatorar alguma coisa, começaram a ser produzidos. Tudo tinha que ser feito por engenheiros com grande conhecimento, no que estava sendo projetado. Isto nos primórdios da computação, onde se quer existia algum tipo de terminal, para que fosse possível programar algo. Conforme ia se desenvolvendo, e o interesse de que mais pessoas também conseguisse criar algo, começou surgir novas ideias e meios, de programar aquelas máquinas, que antes era feito mudando a posição dos conectores. Assim começamos a ter os primeiros terminais.

Neste artigo, vamos nos familiarizar com um dos métodos de análise espectral e processamento de sinais - a transformada discreta de Hartley. Com ela, é possível filtrar sinais, analisar seus espectros e muito mais. As capacidades da DHT não são menores do que as da transformada discreta de Fourier. No entanto, ao contrário dela, a DHT utiliza apenas números reais, o que a torna mais conveniente para implementação na prática, e os resultados de sua aplicação mais visíveis.

Alan Andrews é um dos mais renomados "educadores" do mundo do trading atual, no campo da análise de mercado. Suas "forquilhas" estão presentes em praticamente todos os programas modernos de análise de cotações. No entanto, a maioria dos traders utiliza apenas uma pequena fração das possibilidades oferecidas por essa ferramenta. O curso original de Andrews abrange não apenas a descrição das forquilhas (embora sejam o aspecto principal), mas também outras diretrizes úteis. Este artigo apresenta uma visão dessas incríveis técnicas de análise de gráficos que Andrews ensinou em seu curso original. Atenção: muitas imagens serão utilizadas.

Neste artigo, estaremos analisando o algoritmo do macaco (Monkey Algorithm, MA). A habilidade destes animais ágeis para superar obstáculos complexos e atingir as partes mais inacessíveis das árvores foi a inspiração para a concepção do MA.

Aqui vamos dar prosseguimento, ao trabalho de conseguir fazer com que o indicador de mouse, consiga nos informar o tempo restante da barra, quando em momentos de baixa liquidez. Apesar de a primeira vista parecer algo simples, você verá que esta tarefa é bem mais complicada do que parece. Isto por conta de alguns percalços que teremos de enfrentar. Então acompanhe esta primeira parte para entender as próximas.

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.

No artigo anterior, expliquei como você pode manipular os dados do template a fim de usá-los em um OBJ_CHART. Mas lá apenas introduzi a questão, mas sem entrar em muitos detalhes, já que naquela versão o trabalho foi feito de uma maneira bem simplificada. No entanto, ela foi feita daquela forma, justamente para facilitar a explicação do conteúdo. Pois apesar de parecer simples fazer certas coisas, algumas não são tão evidentes, e sem compreender a parte mais simples e básica, você não irá de fato entender o que estou fazendo.

Este artigo discute a criação de uma Interface de Mensagens para o MetaTrader 5, voltada para Administradores de Sistema, para facilitar a comunicação com outros traders diretamente dentro da plataforma. Integrações recentes de plataformas sociais com o MQL5 permitem a transmissão rápida de sinais através de diferentes canais. Imagine ser capaz de validar sinais enviados com apenas um clique—"SIM" ou "NÃO". Continue lendo para saber mais.

Vamos continuar a montagem do sistema para cobrir o mercado de FOREX. Então para resolver este problema, precisaríamos primeiramente, declarar o carregamento dos tickets, antes de fazer o carregamento das barras previas. Isto resolve o problema, mas ao mesmo tempo força o usuário, a um tipo de modelagem do arquivo de configuração, que ao meu ver não faz muito sentido. O motivo é que, ao desenvolver a programação, responsável por analisar e executar o que esta no arquivo de configuração, podemos permitir ao usuário, declarar as coisas em qualquer ordem.

Um dos principais desafios do aprendizado por reforço é a exploração do ambiente. Anteriormente, já nos iniciamos no método de exploração baseado na curiosidade interna. E hoje proponho considerar outro algoritmo, o de exploração por desacordo.

Na terceira parte, retornamos aos EAs Simple Hedge e Simple Grid, desenvolvidos anteriormente. Agora, vamos melhorar o Simple Hedge EA por meio de análise matemática e abordagem de força bruta (brute force) com o objetivo de otimizar o uso da estratégia. Este artigo se aprofunda na otimização matemática da estratégia, estabelecendo a base para a futura pesquisa de otimização baseada em código nas partes seguintes.

Para quem ainda não entendeu a diferença entre o mercado de bolsa e o de forex, apesar de este já ser o terceiro artigo em que estou abordando isto. Devo deixar claro, que a grande diferença, é o fato de que no forex não existe, ou melhor, não nos é informado algumas coisas a respeito do que aconteceu de fato na negociação.

No artigo anterior, discutimos uma RNN simples que, apesar de sua incapacidade de entender dependências de longo prazo nos dados, conseguiu desenvolver uma estratégia lucrativa. Neste artigo, discutiremos tanto a Memória de Longo e Curto Prazo (LSTM) quanto a Unidade Recorrente com Portões (GRU). Essas duas redes foram introduzidas para superar as limitações de uma RNN simples e superá-la.

Vamos continuar o desenvolvimento do sistema de ordens. Mas você irá ver que iremos fazer uma reutilização massiva de coisas já vistas em outros artigos. Mesmo assim teremos um bônus neste artigo. Iremos desenvolver, primeiramente um sistema que consiga ser operado junto ao servidor de negociação real, seja usando uma conta demo, seja usando uma conta real. Vamos fazer uso massivo e extensivo da plataforma MetaTrader 5, para nos fornecer todo o suporte do qual precisaremos neste inicio de jornada

Neste artigo, demonstramos como os Modelos Ocultos de Markov, treinados utilizando Python, podem ser integrados em aplicações MetaTrader 5. Os Modelos Ocultos de Markov são uma poderosa ferramenta estatística utilizada para modelar dados de séries temporais, onde o sistema modelado é caracterizado por estados não observáveis (ocultos). Uma premissa fundamental dos HMMs é que a probabilidade de estar em um determinado estado em um momento específico depende do estado do processo no instante anterior.

Continuamos a estudar algoritmos de aprendizado não supervisionado. E agora proponho discutir as particularidades por trás do uso de autocodificadores para treinar modelos recorrentes.

Neste artigo, analisaremos os métodos relacionados à análise de séries temporais no domínio da frequência. Ele também se concentrará na utilidade do estudo de funções espectrais de séries temporais na criação de modelos preditivos. Além disso, discutimos algumas perspectivas promissoras para a análise de séries temporais no domínio da frequência usando a transformada discreta de Fourier (DFT).

A Teoria das Categorias representa um segmento diversificado e em constante expansão da matemática, que até agora está relativamente pouco explorado na comunidade MQL5. Esta sequência de artigos visa elucidar algumas das suas concepções com o intuito de constituir uma biblioteca aberta e potencializar ainda mais o uso deste notável setor na elaboração de estratégias de negociação.

Deste artigo em diante iniciaremos a fase dois, na questão sobre replay / simulação de mercado. Então aqui vamos começar mostrando uma possível solução para fazer cruzamento de ordens. Esta solução que mostrarei, não é uma solução definitiva. Ela é apenas uma proposta de solução para o problema que ainda será preciso abordar em breve.

A teoria das categorias é um ramo diversificado e em expansão da matemática que só recentemente começou a ser abordado na comunidade MQL5. Esta série de artigos tem como objetivo analisar alguns de seus conceitos para criar uma biblioteca aberta e utilizar ainda mais essa maravilhosa seção na criação de estratégias de negociação.

Neste artigo iremos começar a fazer algo, que eu gostaria de ter feito a muito mais tempo. No entanto, por falta de "terreno firme", não me sentia seguro para apresentar de forma publica. Mas agora já tenho as bases para poder fazer o que iremos começar a fazer, a partir de agora. É bom que foque ao máximo em compreender o conteúdo deste artigo. E não estou dizendo isto, apenas para que você o leia apenas por ler. Quero e preciso enfatizar que se você não entender este artigo especifico. Poderá abandonar completamente qualquer esperança em compreender o conteúdo dos próximos.

Neste artigo mostrarei a maneira correta e funcional de usar a função CustomBookAdd. Apesar de parecer se algo simples, fazer isto tem muitas implicações. Entre elas permitir que digamos ao indicador de mouse, se o ativo customizado está em leilão; Em negociação, ou o mercado está fechado. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.

Temos que corrigir algumas coisas antes de realmente poder continuar. Mas não se trata necessariamente de uma correção e sim de um aperfeiçoamento na forma de gerir e utilizar classe. O motivo é que existem falhas ocorrendo por conta de algum tipo de interação dentro do sistema. Apesar das tentativas de tentar compreender o motivo de algumas das falhas, para assim sana-las. Todas foram frustradas, já que não fazia o mínimo sentido de algumas delas estarem ocorrendo. Quando fazemos uso de ponteiros ou recursão em C / C++, e o programa começa a apresentar falhas.

Aqui vamos entender, por que estamos precisamos usar a chamada iSpread. Ao mesmo tempo, vamos entender como o sistema consegue nos informar o tempo restante da barra, quando não temos ticks a serem usados para fazer tal coisa. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.

Neste artigo, discutimos como a causalidade estatística pode ser aplicada para identificar variáveis preditivas. Exploraremos a relação entre causalidade e entropia de transferência, além de apresentar um código MQL5 para detectar transferências direcionais de informação entre duas variáveis.

Neste artigo, revelamos o potencial do modelo Value at Risk (VaR) para a otimização de portfólios multimoeda. Utilizando o Python e as funcionalidades do MetaTrader 5, demonstramos como implementar a análise VaR para uma distribuição eficiente de capital e gerenciamento de posições. Desde os fundamentos teóricos até a implementação prática, o artigo abrange todos os aspectos da aplicação de um dos sistemas mais robustos de cálculo de risco — o VaR — no trading algorítmico.

A classificação de dados para análise e previsão é uma área muito diversificada do aprendizado de máquina, que compreende um grande número de abordagens e métodos. Neste artigo, examinaremos uma dessas abordagens, nomeadamente o agrupamento hierárquico aglomerativo (Agglomerative Hierarchical Clustering).

Esta série de artigos apresenta várias técnicas destinadas a rotular séries temporais, técnicas essas que podem criar dados adequados à maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A rotulação de dados (ou anotação de dados) direcionada pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado aos objetivos e tarefas do usuário, melhorar a precisão do modelo e até mesmo ajudar o modelo a dar um salto qualitativo!

Um algoritmo de otimização único, inspirado na evolução do casco da tartaruga. O algoritmo TSEA emula a formação gradual de áreas queratinizadas da pele, que representam as soluções ótimas para o problema. As melhores soluções tornam-se mais "duras" e se aproximam da superfície externa, enquanto as soluções menos bem-sucedidas permanecem "macias" e ficam na parte interna. O algoritmo utiliza a clusterização das soluções com base na qualidade e na distância, permitindo preservar as opções menos bem-sucedidas, garantindo flexibilidade e adaptabilidade.