Artigos sobre análise de dados e estatísticas na MQL5

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.

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.

Meu algoritmo original. Neste artigo é apresentado o Algoritmo da Viagem Evolutiva no Tempo (TETA), inspirado no conceito de universos paralelos e fluxos temporais. A ideia central do algoritmo é que, embora a viagem no tempo no sentido convencional seja impossível, podemos escolher uma sequência de eventos que leva a diferentes realidades.

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 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.

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.

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.

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

Neste artigo, analisaremos detalhadamente o algoritmo DEA, um método metaheurístico de otimização inspirado na capacidade única dos golfinhos de encontrar presas por meio da ecolocalização. Das bases matemáticas à implementação prática em MQL5, da análise à comparação com algoritmos clássicos, vamos examinar minuciosamente por que esse método relativamente jovem merece um lugar no arsenal de quem enfrenta tarefas de otimização.

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.

Anteriormente, ao selecionar grupos de estratégias de trading para melhorar os resultados combinados, avaliamos os grupos apenas no mesmo período utilizado para a otimização dos EAs individuais. Vamos agora observar o que acontece ao aplicar a seleção no período forward.

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.

Neste artigo, tentarei explicar da forma o mais simples possível como você pode fazer uso de troca de mensagens entre aplicações. Isto para que consiga de fato, desenvolver algo realmente funcional e de maneira o mais simples e eficaz quando for possível ser feito. Não sei se de fato conseguirei passar a ideia por detrás do conceito. Já que ele não é tão simples de ser entendido e compreendido por parte de quem o está vendo pela primeira vez. Aproveitando mostrarei como você pode fazer, para conseguir modificar o sistema de replay/simulador, a fim de poder depurar um Expert Advisor ou um outro código qualquer que você esteja criando. Isto de maneira igualmente simples e direta.

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.

Bem, finalmente chegamos a um sistema de replay/simulador, que você, meu caro e paciente leitor, pode finalmente usufruir. Sei que muitos poderiam imaginar que seria feito mais artigos, explicando mais pontos do sistema. As partes faltantes são simples de serem implementadas. Mas mesmo assim, será algo que lhe mostrará o qual preparado você de fato está.

Neste artigo, vamos explorar a visualização de dados avançada, incluindo recursos como interatividade, dados em camadas e elementos dinâmicos, que permitem aos traders examinar tendências, padrões e correlações com mais eficácia.

Depois de ter dado um tempo no desenvolvimento e aperfeiçoamento do serviço usado no replay / simulação. Iremos voltar a trabalhar nele. Mas como já não iremos mais usar alguns recursos, como as variáveis globais de terminal, se torna necessário uma completa reestruturação de algumas partes do mesmo. Mas não fiquem aflitos, tal processo será adequadamente explicado, para que todos consigam de fato acompanhar o desenrolar do desenvolvimento do serviço.

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.

Criamos um sistema de negociação com um simulador quântico real em vez de analogias matemáticas. O sistema usa 3 qubits virtuais, portas quânticas e princípios de superposição para analisar os mercados. Foi implementado como EA para MetaTrader 5 em MQL5. A principal conquista é a transição da simulação para princípios quânticos reais de processamento de informações financeiras.

Inspirado no jogo clássico de bilhar, o método BOA modela o processo de busca por soluções ótimas como uma partida em que as bolas tentam cair nas caçapas, que simbolizam os melhores resultados. Neste artigo, analisaremos os fundamentos do funcionamento do BOA, seu modelo matemático e sua eficácia na resolução de diferentes problemas de otimização.

Neste artigo, vamos conhecer os métodos de otimização da biblioteca ALGLIB para MQL5. O artigo inclui exemplos simples e visuais de aplicação da ALGLIB para resolver tarefas de otimização, o que tornará o processo de aprendizado dos métodos o mais acessível possível. Analisaremos detalhadamente a integração de algoritmos como BLEIC, L-BFGS e NS, e com base neles resolveremos uma tarefa de teste simples.

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.

Trata-se de uma nova metaheurística de otimização bioinspirada e autoral, denominada NOA (Neuroboids Optimization Algorithm), que combina princípios de inteligência coletiva e redes neurais. Ao contrário dos métodos clássicos, o algoritmo utiliza uma população de "neuroboides" autoaprendizes, cada um com sua própria rede neural, que adapta a estratégia de busca em tempo real. O artigo em questão apresenta a arquitetura do algoritmo, os mecanismos de autoaprendizado dos agentes e as perspectivas de aplicação dessa abordagem híbrida em tarefas complexas de otimização.

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, começaremos a fazer algumas melhorias no indicador de posição. Isto para que seja possível interagir com ele. E modificar as linhas de preço, ou fechar uma posição diretamente via interação com o indicador de posição. Antes de realmente começarmos a parte da implementação. Vamos entender uma coisa aqui. Isto para os menos avisados. Não é possível, de maneira ou forma alguma, usar um indicador a fim de modificar algo no servidor de negociação. Isto por conta que o MetaTrader 5, conta com um sistema de segurança que permite apenas e somente aos Expert Advisores, fazerem algo em uma ordem ou posição. Nenhuma outra aplicação que não seja um Expert Advisor, conseguirá manipular ordens ou posições.

No artigo, você aprenderá como criar uma indicação visual na sua plataforma de trading para saber se você está em uma posição comprada ou vendida no gráfico, sem precisar acessar o terminal. Além disso, o texto aborda a implementação de uma funcionalidade que melhora a visualização ao mover linhas de take profit e stop loss, ocultando a linha de preço do mouse durante a movimentação para evitar confusões. A leitura oferece insights práticos para customizar sistemas de simulação de mercado.