Artigos sobre análise de dados e estatísticas na MQL5

No artigo anterior vimos como poderíamos desenvolver uma classe em MQL5, que seria capaz de nos dar algum suporte. Cuja finalidade, se dá justamente para que possamos colocar o código SQL dentro de um arquivo de script. Isto de forma que não precisaríamos, ter que digitar o mesmo código em uma string, no código MQL5. Mas apesar de daquela solução, ser funcional. Ela contem alguns detalhes, que podemos melhorar e devemos melhorar.

Estamos concluindo a análise da sensibilidade da taxa de aprendizado ao desempenho do EA, estudando taxas de aprendizado adaptáveis Essas taxas devem ser ajustadas para cada parâmetro da camada durante o treinamento, por isso precisamos avaliar os potenciais benefícios em relação às perdas esperadas no desempenho.

Neste artigo, explicarei como o Chart Trade conseguirá lidar, junto com o Expert Advisor, a um pedido do usuário para encerrar todas as posições que se encontram em aberto. Parece ser algo simples. Porém existem alguns agravantes que você precisa saber como lidar com eles.

No próximo artigo, conheceremos o algoritmo Anarchic Society Optimization (ASO) e discutiremos como um algoritmo baseado no comportamento irracional e aventureiro dos participantes de uma sociedade anárquica — um sistema anômalo de interação social, livre de autoridade centralizada e de qualquer tipo de hierarquia — é capaz de explorar o espaço de soluções e evitar armadilhas de ótimos locais. O artigo apresentará uma estrutura unificada do ASO, aplicável tanto a problemas contínuos quanto a problemas discretos.

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.

Este artigo propõe uma solução para integrar o MetaTrader 5 com o serviço web ISS da MOEX. São fornecidas utilidades para geração automática de códigos-fonte com base no diretório da API e no índice dos principais elementos do serviço.

No artigo anterior mostrei como você deveria proceder, a fim de conseguir adicionar o mecanismo de pesquisa. Isto para que dentro do código MQL5, você pudesse de fato fazer uso pleno do SQL. A fim de conseguir obter os resultados quando for usar o comando SELECT FROM do SQL. Mas ficou faltando falar da última função que precisamos implementar. Esta é a função DatabaseReadBind. E como para entender ela adequadamente é algo que exigirá um pouco mais de explicações. Ficou decidido que isto seria feito, não naquele artigo anterior, mas sim neste daqui. Já que o assunto é bem extenso.

Este artigo é dedicado ao algoritmo meta-heurístico Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO), que modela o comportamento das nuvens para resolver problemas de otimização. O algoritmo utiliza os princípios de geração, movimento e dispersão de nuvens, adaptando-se às "condições climáticas" no espaço de soluções. O artigo explora como a simulação meteorológica do algoritmo encontra soluções ótimas em um espaço complexo de possibilidades e descreve detalhadamente as etapas do ACMO, incluindo a preparação do "céu", o nascimento das nuvens, seu deslocamento e a concentração de chuva.

O algoritmo Royal Flush Optimization, criado pelo autor, propõe uma nova forma de abordar problemas de otimização, substituindo a codificação binária clássica dos algoritmos genéticos por uma abordagem setorial, inspirada nos princípios do pôquer. O RFO demonstra como a simplificação de princípios fundamentais pode levar à criação de um método de otimização eficaz e prático. O artigo apresenta uma análise detalhada do algoritmo e os resultados dos testes realizados.

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.

Neste artigo, continuaremos a explorar a implementação do algoritmo ACMO (Atmospheric Cloud Model Optimization). Em particular, discutiremos dois aspectos-chave: o movimento das nuvens para regiões de baixa pressão e a modelagem do processo de chuva, incluindo a inicialização das gotas e sua distribuição entre as nuvens. Analisaremos também outros métodos importantes para a gestão do estado das nuvens e para garantir sua interação com o ambiente.

Tentou-se criar um EA para prever cotações de taxas de câmbio. Como base para o algoritmo, foram adotados modelos clássicos de classificação, como regressão logística e probit. O critério de razão de verossimilhança é utilizado para filtrar os sinais de negociação.

Apesar de muitos imaginarem que podemos usar tranquilamente códigos em SQL dentro de outros códigos. Isto normalmente não se aplica. Devido ao fato, de que um código SQL, será sempre colocado dentro de um executável, como sendo uma string. E este fato de colocar o código SQL como sendo uma string, apesar de não ser problemático, para pequenos trechos de código. Podem sim ser algo que nos causará muitos transtornos e uma baita de uma dor de cabeça.

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.