Artigos sobre análise de dados e estatísticas na MQL5

Na nossa série sobre integração do MQL5 com pacotes de processamento de dados, mergulhamos na poderosa combinação de aprendizado de máquina e análise preditiva. Exploraremos como conectar o MQL5 de forma perfeita com bibliotecas populares de aprendizado de máquina, para possibilitar modelos preditivos sofisticados para os mercados financeiros.

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?

Como o mercado se movimenta com base em proporções derivadas dos números de Fibonacci? Essa sequência, em que cada número é a soma dos dois anteriores (1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21...), não descreve apenas o crescimento da população de coelhos. Vamos considerar a hipótese de Pitágoras de que tudo no mundo obedece a certas proporções numéricas...

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.

Implementar a parte que será executada aqui no MetaTrader 5, está longe de ser complicado. Mas existem diversos cuidados e pontos de atenção a serem observados. Isto para que você caro leitor, consiga de fato fazer com que o sistema funcione. Lembre-se de uma coisa: Você não executará um único programa. Você estará na verdade, executando três programas ao mesmo tempo. E é importante que cada um seja implementado e construído de forma que trabalhem e conversem entre si. Isto sem que eles fiquem completamente sem saber o que cada um está querendo ou desejando fazer.

Guia detalhado para criar um indicador de mapa de calor para MetaTrader 5 que visualiza a distribuição temporal do preço na forma de um mapa de calor. O artigo revela a base matemática da análise da densidade temporal, na qual cada nível de preço é colorido do vermelho (tempo mínimo de permanência) ao azul (tempo máximo de permanência).

Neste artigo começaremos a resolver, o detalhe sobre o excesso de ticks, que pode acometer a aplicação, quando usamos dados reais. Tal excesso faz com que o serviço muitas das vezes dificulta a correta temporização a fim de conseguir construir a barra de um minuto dentro da janela adequada.

Como um trader deve gerir seu capital? Como um trader e investidor deve controlar despesas, receitas, ativos e passivos? Eu vou apresentar não apenas um programa de controle, mas sim uma ferramenta que pode se tornar seu guia financeiro confiável no turbulento mar do trading.

Apresentamos o algoritmo Artificial Cooperative Search (ACS). Este método inovador utiliza uma matriz binária e várias populações dinâmicas, baseadas em relações mutualísticas e cooperação, para encontrar rapidamente e com precisão soluções ótimas. A abordagem única do ACS em relação a "predadores" e "presas" permite alcançar excelentes resultados em problemas de otimização numérica.

Domine o poder do VWAP com o nosso guia abrangente! Aprenda como integrar a análise de VWAP à sua estratégia de negociação usando MQL5 e Python. Maximize seus insights de mercado e melhore suas decisões de trading hoje mesmo.

Aprenda a recuperar, processar, classificar, ordenar, analisar e gerenciar posições fechadas, ordens e históricos de negociações usando MQL5, criando uma ampla biblioteca EX5 de Gerenciamento de Histórico com um método detalhado passo a passo.

Neste artigo, iremos ver como construir o primeiro dos módulos, realmente funcional a fim de ser utilizado no sistema de replay / simulador. Além de ter como proposito geral servir para outras coisas também. O módulo que será construído aqui será o do indicador de mouse.

Muitas vezes somos obrigados a dar um passo para trás para logo depois dar alguns passos a frente. Neste artigo irei mostrar todas as mudanças que foram necessárias serem feitas para que os indicadores de Mouse e Chart Trade não viessem a ter a sua performance comprometidas. Como bônus irei já apresentar outras mudanças que ocorreram em outros arquivos de cabeçalho, que serão muito usados no futuro.

Estamos escrevendo do zero um script que facilitará a exportação de capturas de tela das negociações para a análise das entradas de trades. Será conveniente exibir todas as informações necessárias sobre uma negociação em um único gráfico, com a possibilidade de desenhar diferentes timeframes.

A normalização em lote é um pré-processamento dos dados antes de sua entrada em um algoritmo de aprendizado de máquina, como uma rede neural. Ao aplicá-la, é essencial levar em conta o tipo de ativação que será usado pelo algoritmo. Exploraremos diferentes abordagens para extrair vantagens com um EA construído no Assistente.

Neste artigo vamos começar a montar a classe C_Orders, para poder enviar pedidos ao servidor de negociação. Vamos fazer isto aos pouco. Já que o intuito será explicar o mais detalhadamente possível como isto será feito, via sistema de mensagens.

Aqui, vamos mergulhar no mundo da hibridização de algoritmos de otimização, analisando três tipos principais: mistura de estratégias, hibridização sequencial e paralela. Realizaremos uma série de experimentos combinando e testando algoritmos de otimização relevantes.

Vamos tentar minerar dados da CFTC, carregar os relatórios COT e TFF via Python, conectar isso às cotações do MetaTrader 5 e a um modelo de IA e obter previsões. O que são os relatórios COT no mercado Forex? Como usar os relatórios COT e TFF para previsão?

Vamos explorar métodos de discretização de preços com Python + MQL5. Neste artigo, compartilho minha experiência prática no desenvolvimento de uma biblioteca em Python que implementa uma variedade de abordagens para formar barras, desde as clássicas Volume e Range bars até métodos mais exóticos como Renko e Kagi. Barras, candles de três linhas rompidas, range bars — qual é a sua estatística? De que outras formas podemos representar os preços de maneira discreta?

Estamos construindo um sistema de neurônios biologicamente fiel para prever séries temporais. A introdução de um meio semelhante ao plasma na arquitetura da rede neural criou uma espécie de "inteligência coletiva", onde cada neurônio influencia o funcionamento do sistema não apenas por meio de conexões diretas, mas também por meio de interações eletromagnéticas de longo alcance. Como esse sistema neural modelando o cérebro irá se comportar no mercado?

Neste artigo, continuamos nossa exploração de modelos ensemble discutindo o conceito de gates, especificamente como eles podem ser úteis na combinação das saídas dos modelos para aprimorar a precisão das previsões ou a generalização do modelo.

Neste artigo é proposto um método original para o desenvolvimento de estratégias de tendência. Você aprenderá como é possível fazer a anotação dos exemplos de treinamento e treinar classificadores com base neles. O resultado final são sistemas de trading prontos para uso, operando sob o controle do terminal MetaTrader 5.

Nesta série de artigos, apresentamos vários métodos de anotação de séries temporais que podem criar dados compatíveis com a maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A anotação precisa dos dados pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado com os objetivos e tarefas dos usuários, aumentar a precisão do modelo e até ajudar a alcançar uma melhoria significativa na qualidade!

Neste artigo, analisaremos o gerador de números aleatórios Mersenne Twister e o compararemos com o gerador padrão do MQL5. Veremos como a qualidade dos geradores de números aleatórios influencia os resultados dos algoritmos de otimização.

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.

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.

Os dados do Calendário Econômico não estão disponíveis para testes com Expert Advisors no Strategy Tester, por padrão. Vamos explorar como bancos de dados poderiam ajudar a contornar essa limitação. Portanto, neste artigo, exploramos como os bancos de dados SQLite podem ser usados para arquivar notícias do Calendário Econômico, de modo que os Expert Advisors montados pelo Wizard possam usá-los para gerar sinais de trade.

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.

Neste artigo, discutimos o conceito de dynamic time warping como uma forma de identificar padrões preditivos em séries temporais financeiras. Veremos como ele funciona e também apresentaremos sua implementação em MQL5 puro.

Aprendizado por Reforço é um dos três pilares principais do aprendizado de máquina, ao lado do aprendizado supervisionado e do aprendizado não supervisionado. Portanto, ele está relacionado ao controle ótimo, ou seja, aprender a melhor política de longo prazo que melhor se adeque à função objetivo. É nesse contexto que exploramos seu possível papel no processo de aprendizado de uma MLP (rede neural de múltiplas camadas) de um Expert Advisor montado pelo assistente do MQL5 Wizard.

Neste artigo vamos compreender como o código faltante no artigo anterior, DispatchMessage, funciona. Aqui será feita a introdução do que será visto no próximo artigo. Sendo assim é importante compreender o funcionamento deste procedimento antes de ver o próximo artigo. 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, apresentamos a implementação de vários métodos de aprendizagem de conjunto em MQL5 e examinamos sua eficácia em diferentes cenários.