Artigos sobre análise de dados e estatísticas na MQL5

Médias Móveis são um indicador muito comum, usado e compreendido pela maioria dos traders. Exploramos possíveis casos de uso que podem não ser tão comuns dentro dos Expert Advisors montados no MQL5 Wizard.

Neste artigo, veremos como transferir informações em tempo real entre o indicador e o serviço, entender por que podem surgir problemas ao modificar o tempo gráfico e como resolvê-los corretamente. Como bônus, você terá acesso à última versão da aplicação de replay/simulador. O conteúdo é exclusivamente didático e não deve ser considerado como uma aplicação para outros fins.

Este artigo apresenta a transformação do conhecido e popular método de otimização por gradiente ADAM em um algoritmo populacional e sua modificação com a introdução de indivíduos híbridos. A nova abordagem permite criar agentes que combinam elementos de soluções bem-sucedidas usando uma distribuição probabilística. A principal inovação é a formação de indivíduos híbridos populacionais, que acumulam de forma adaptativa informações das soluções mais promissoras, aumentando a eficácia da busca em espaços multidimensionais complexos.

Neste artigo, examinaremos a teoria da inferência causal usando aprendizado de máquina, bem como a implementação de uma abordagem personalizada em Python. A inferência causal e o pensamento causal têm suas raízes na filosofia e psicologia e desempenham um papel importante na nossa compreensão da realidade.

A negociação de notícias pode ser complicada e esmagadora. Neste artigo, passaremos pelos passos para obter dados de notícias. Além disso, aprenderemos sobre o Calendário Econômico do MQL5 e o que ele tem a oferecer.

Muitos de vocês, caros leitores, podem ter um nível de experiência muito superior ao meu, no que rege trabalhar com bancos de dados. Tendo assim uma visão diferente da minha. Porém, como era preciso definir, e desenvolver alguma forma de explicar o motivo pelo qual os bancos de dados, são criados da forma como são criados. Explicar o por que o SQL tem o formato que tem. Mas principalmente, por que as chaves primárias e chaves estrangeiras vieram a surgir. Foi preciso deixar as coisas um pouco abstratas.

O oscilador ATR é um indicador muito popular para atuar como um proxy de volatilidade, especialmente nos mercados de forex onde os dados de volume são escassos. Nós o examinamos com base em padrões, assim como fizemos com indicadores anteriores, e compartilhamos estratégias e relatórios de testes graças às classes da biblioteca MQL5 wizard e sua montagem.

Os algoritmos de agrupamento em aprendizado de máquina são ferramentas importantes de aprendizado não supervisionado que permitem dividir os dados brutos em grupos com características semelhantes. Com esses grupos, é possível, por exemplo, realizar análise de mercado para um cluster específico, identificar os clusters mais resilientes em novos conjuntos de dados e também realizar inferências causais. Este artigo apresenta um método original para o agrupamento de séries temporais, utilizando a linguagem Python.

Este artigo descreve modelos hierárquicos de aprendizado que propõem uma abordagem eficaz para resolver tarefas complexas de aprendizado de máquina. Os modelos hierárquicos consistem em vários níveis, cada um responsável por aspectos diferentes da tarefa.

Vamos começar a implementar a comunicação entre o Excel e o MetaTrader 5. Mas antes é preciso entender algumas coisas importantes. Isto para que não venha a ficar coçando a cabeça tentando entender por que as coisas funcionam ou não. Mas antes que você venha a torcer o nariz para a integração entre o Python e o Excel. Vamos ver como podemos usar o xlwings, a fim de poder controlar de alguma forma o MetaTrader 5. Isto através do Excel. O que irei mostrar aqui será como foco principal a didática. Não ache que podemos fazer apenas o que mostrarei.

Criamos um gerente de risco profissional remoto para Forex em Python e o implantamos em um servidor, passo a passo. Ao longo do artigo, veremos como gerenciar riscos no Forex de maneira programada e como evitar a perda total do depósito.

Este artigo explora técnicas avançadas de otimização de portfólio usando Python e MQL5 com o MetaTrader 5. Ele demonstra como desenvolver algoritmos para análise de dados, alocação de ativos e geração de sinais de negociação, enfatizando a importância da tomada de decisões orientada por dados na gestão financeira moderna e na mitigação de riscos.

Modelos de regressão não linear no mercado: é realmente possível prever os mercados financeiros? Vamos tentar criar um modelo para prever os preços do euro-dólar e, com base nele, fazer dois robôs: um em Python e outro em MQL5.

Soquetes. Você sabe para que eles servem, ou como fazer uso deles no MetaTrader 5? Se a resposta for não, vamos começar aprendendo um pouco sobre eles. Este artigo aqui envolve o básico do básico. Mas como existem diversas maneiras de se fazer a mesma coisa, e o que nos interessa realmente é sempre o resultado. Queria mostrar que sim, existe uma forma simples, de passar dados do MetaTrader 5 para dentro de outros programas, como por exemplo o Excel. Porém, a principal ideia, não é transferir dados do MetaTrader 5, para o Excel. E sim fazer o contrário. Ou seja, transferir dados do Excel, ou de qualquer outro programa, para dentro do MetaTrader 5.

Neste artigo, mostrarei de maneira o mais simples e prática possível. Como você poderá usar um indicador como sendo uma forma de observar posições que estejam abertas. Isto junto ao servidor de negociação. Estou fazendo isto, desta forma e ao poucos, justamente para mostrar, que você não precisa necessariamente, colocar tais coisas em um Expert Advisor. Muitos de vocês, já devem estar bastante acostumados em fazer isto. Seja por um motivo, seja por outro qualquer. Mas a verdade é que isto é pura bobagem, já que conforme formos avançando nesta implementação, ficará claro, que você poderá criar, ou implementar diversos tipos diferentes de indicadores, para tão propósito.

A primeira parte do artigo foi dedicada ao conhecido e popular algoritmo de têmpera simulada, onde foram analisadas suas vantagens e descritos detalhadamente os pontos fracos. A segunda parte do artigo é dedicada a uma transformação radical do algoritmo, seu renascimento em um novo algoritmo de otimização, a simulação de têmpera isotrópica, SIA.

O que são gráficos de preços 3D multidimensionais e como eles são construídos. Como as barras 3D preveem reversões de preço e como Python e MetaTrader 5 permitem construir essas barras volumétricas em tempo real.

Este artigo discute o método de componentes principais, um método de redução da dimensionalidade ao analisar dados, e como ele pode ser implementado usando autovalores e vetores. Como sempre, vamos tentar desenvolver um protótipo da classe de sinais para EA que pode ser usado no Assistente MQL5.

O artigo explora o potencial do algoritmo ANS, como um passo relevante no desenvolvimento de métodos de otimização flexíveis e inteligentes, capazes de considerar as especificidades da tarefa e a dinâmica do ambiente no espaço de busca.

Como se realiza o trading com portfólio em Forex? Como pode ser feita a síntese entre a teoria de portfólio de Markowitz para otimizar as proporções do portfólio e o modelo VaR para otimizar o risco do portfólio? Vamos criar um código baseado na teoria de portfólio, onde, de um lado, obtemos um risco reduzido e, do outro, uma rentabilidade de longo prazo aceitável.

Neste artigo, vamos repensar as fechaduras codificadas, transformando-as de mecanismos de proteção em ferramentas para resolver tarefas complexas de otimização. Descubra o mundo das fechaduras codificadas, não como simples dispositivos de segurança, mas como inspiração para uma nova abordagem à otimização. Vamos criar uma população inteira de "fechaduras", onde cada uma representa uma solução única para um problema. Em seguida, desenvolveremos um algoritmo que "destrancará" essas fechaduras e encontrará soluções ideais em várias áreas, desde o aprendizado de máquina até o desenvolvimento de sistemas de trading.

Neste artigo, discutiremos a aplicação do algoritmo Go-Explore ao longo de um período de treinamento prolongado, uma vez que uma estratégia de seleção aleatória de ações pode não levar a uma passagem lucrativa à medida que o tempo de treinamento aumenta.

Neste artigo iremos dissecar o serviço de teste que foi visto no artigo anterior. Mas por conta que lá já havia muita informação, e não queria complicar a coisa toda com mais informações. Vamos fazer isto neste artigo daqui. Então se você não tem ideia de como o serviço que foi visto no artigo anterior, permitia que as coisas funcionassem daquela forma. Venha comigo neste artigo para compreender o que será base para os próximos artigos.

ONNX é uma ótima ferramenta para integrar códigos complexos de IA entre diferentes plataformas, sendo uma ferramenta excelente, mas que vem com alguns desafios que devem ser superados para aproveitar ao máximo suas capacidades. Neste artigo, discutimos os problemas mais comuns que você pode enfrentar e como mitigá-los.

Neste artigo, exploramos o algoritmo Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA), desenvolvido em 2009. Voltado para a solução de problemas de otimização contínua, o algoritmo é utilizado para encontrar o melhor caminho entre dois pontos. Analisaremos como o ABHA se inspira no comportamento das colônias de abelhas, no qual cada abelha desempenha um papel único que contribui para uma busca mais eficiente por recursos.

Neste artigo irei introduzir um tema muito importante, porém que poucos de fato compreender. Eventos Customizados. Perigos. Vantagens e falhas causados por tais coisas. Este assunto é muito importante para quem deseja se tornar um programador profissional em MQL5, ou em qualquer outro tipo de linguagem. Mas aqui iremos focar no MQL5 e no MetaTrader 5.

Os núcleos lineares são a matriz mais simples de seu tipo usada em aprendizado de máquina para regressão linear e máquinas de vetor de suporte. O núcleo de Matérn, por outro lado, é uma versão mais versátil da Função de Base Radial que analisamos em um artigo anterior, e é hábil em mapear funções que não são tão suaves quanto o RBF pressupõe. Construímos uma classe de sinal personalizada que utiliza ambos os núcleos para prever condições de compra e venda.

Vamos prever a volatilidade extrema futura com ajuda da classificação binária. Criamos um indicador de previsão de volatilidade extrema com uso de aprendizado de máquina.

O artigo explora a possibilidade de melhorar a previsão de preços com base na análise do volume de negociações, integrando os princípios da análise técnica com a arquitetura de redes neurais LSTM. Dá-se atenção especial à identificação e interpretação de volumes anômalos, uso de clusterização e criação de características baseadas em volume, além de sua definição no contexto de aprendizado de máquina.

Este artigo apresenta uma forma simples e acessível de usar uma rede neural em um EA, que não exige conhecimento aprofundado em aprendizado de máquina. O método elimina a necessidade de normalizar a função alvo e evita problemas como “explosão de pesos” e “paralisação da rede”, oferecendo um aprendizado intuitivo com controle visual dos resultados.