Artigos sobre análise de dados e estatísticas na MQL5

Neste artigo irei mostrar como corrigir duas falhas que se encontram presentes no código. No entanto tais correções foram explicadas para que você, aspirante a programador, consiga entender que nem sempre as coisas irão acontecer como você havia previsto. Mas isto não é motivo para desespero e sim uma oportunidade de aprendizado. 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, 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.

O artigo é dedicado ao algoritmo AMO, que modela o processo de migração sazonal dos animais em busca de condições ideais para sobrevivência e reprodução. As principais características do AMO incluem o uso da vizinhança topológica e um mecanismo probabilístico de atualização, tornando-o simples de implementar e flexível para diversas tarefas de otimização.

Acompanhe neste artigo, as modificações que foram necessárias serem feitas, para que o serviço de replay / simulação, pudesse trabalhar de forma mais eficiente e segura. Aqui também, irei mostrar algo que pode ser de grande interesse para quem deseja fazer um uso mais eficiente das classes. Além de falar e explicar como contornar um problema que existe no MQL5, que reduz a performance do código quando usamos classes.

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.

Neste artigo, continuaremos a análise dos métodos de otimização restantes da biblioteca ALGLIB, com foco especial em seus testes em funções complexas e multidimensionais. Isso nos permitirá não apenas avaliar a eficiência de cada algoritmo, mas também identificar seus pontos fortes e fracos em diferentes condições.

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.

No artigo anterior, exploramos o framework adaptativo multiagente MASAAT, que utiliza um conjunto de agentes para realizar análise cruzada de séries temporais multimodais em diferentes escalas de representação dos dados. Hoje, concluiremos o trabalho iniciado anteriormente, implementando as abordagens desse framework utilizando MQL5.

O que iremos construir será complexo de entender. Por isso, apresentarei apenas o início da construção neste artigo. Leia com calma, pois entender o conteúdo aqui é essencial para o próximo passo. O objetivo deste conteúdo é apenas didático, sem aplicação prática além do aprendizado e estudo dos conceitos apresentados.

O artigo analisa a implementação de um algoritmo modificado de análise de componentes de seleção direta, inspirado nas pesquisas apresentadas no livro de Luca Puggini e Sean McLoone "Análise de Componentes de Seleção Direta: algoritmos e aplicações".

A posição dos planetas e estrelas influencia os mercados financeiros? Vamos recorrer à estatística e aos big data para embarcar em uma jornada fascinante pelo mundo onde as estrelas e os gráficos do mercado se cruzam.

Descubra como importar e utilizar facilmente a biblioteca History Manager EX5 em seu código-fonte MQL5 para processar históricos de negociação em sua conta MetaTrader 5 neste artigo final da série. Com chamadas de função simples de uma linha em MQL5, você pode gerenciar e analisar seus dados de negociação de forma eficiente. Além disso, você aprenderá como criar diferentes scripts de análise de histórico de negociações e desenvolver um Expert Advisor baseado em preço como exemplos práticos de uso. O EA de exemplo utiliza dados de preço e a biblioteca History Manager EX5 para tomar decisões de negociação informadas, ajustar volumes de negociação e implementar estratégias de recuperação com base em negociações previamente encerradas.

Neste artigo, você conhecerá as previsões conformais e a biblioteca MAPIE, que as implementa. Essa abordagem é uma das mais modernas em aprendizado de máquina e permite focar no controle de riscos para os já existentes e variados modelos de aprendizado de máquina. As previsões conformais, por si só, não são uma forma de encontrar padrões nos dados. Elas apenas determinam o grau de confiança dos modelos existentes ao preverem exemplos específicos e permitem filtrar previsões confiáveis.

O artigo aborda o algoritmo metaheurístico AEO, que modela as interações entre os componentes de um ecossistema, criando uma população inicial de soluções e aplicando estratégias adaptativas de atualização, e descreve detalhadamente as etapas do funcionamento do AEO, incluindo as fases de consumo e decomposição, bem como as diferentes estratégias de comportamento dos agentes. O artigo apresenta as características e vantagens do AEO.

A análise de lacunas temporais, ou time gaps, ajuda o trader a identificar potenciais pontos de reversão do mercado. O artigo examina o que é um time gap, como interpretá-lo e de que maneira ele pode ser utilizado para detectar a entrada de grande volume no mercado.

À medida que o ano se aproxima do fim, traders de longo prazo costumam refletir sobre o histórico do mercado para analisar seu comportamento e tendências, visando projetar potenciais movimentos futuros. Neste artigo, exploraremos o desenvolvimento de um Expert Advisor (EA) de monitoramento de entradas de longo prazo usando MQL5. O objetivo é abordar o desafio das oportunidades de negociação de longo prazo perdidas devido ao trading manual e à ausência de sistemas automatizados de monitoramento. Usaremos um dos pares mais negociados como exemplo para estruturar e desenvolver nossa solução de forma eficaz.

Algoritmo de otimização caótica (COA) aprimorado, que combina a influência do caos com mecanismos adaptativos de busca. O algoritmo utiliza diversos mapeamentos caóticos e componentes inerciais para explorar o espaço de busca. O artigo revela os fundamentos teóricos dos métodos caóticos de otimização financeira.

A otimização proximal de política (Proximal Policy Optimization) é mais um algoritmo de aprendizado por reforço, que atualiza a política, muitas vezes em forma de rede, em passos muito pequenos para garantir a estabilidade do modelo. Como de costume, vamos analisar como esse algoritmo pode ser aplicado em um EA construído com a ajuda do Assistente.

Neste artigo, que será um artigo divisor de águas. Vamos começar a explorar de maneira um pouco mais profunda a interação entre as aplicações que estão sendo desenvolvidas para dar suporte total ao sistema de replay/simulação. Aqui vamos analisar um problema. Este tem de um lado, algo bastante chato, mas de outro algo muito interessante de explicar como resolver. E o problema é: Como fazer para adicionar as linhas de take profit e stop loss, depois que elas foram removidas? Isto sem usar o terminal, mas sim fazendo a operação direto no gráfico. Bem isto de fato é algo, a primeira vista simples. Porém existem alguns percalços a serem superados.

Visão computacional para trading, como funciona e como é desenvolvida passo a passo. Criamos um algoritmo de reconhecimento de imagens RGB de gráficos de preços com um mecanismo de atenção e uma camada LSTM bidirecional. Como resultado, obtemos um modelo funcional de previsão do preço do euro-dólar com precisão de até 55% no conjunto de validação.

As paredes numéricas (Number Walls) são uma variante do registrador de deslocamento com realimentação linear (Linear Shift Back Registers), que avalia previamente sequências para previsibilidade verificando a convergência. Vamos ver como essas ideias podem ser usadas no MQL5.

Neste artigo, continuaremos o estudo do algoritmo de colmeia de abelhas ABHA, aprofundando-nos na escrita de código e analisando os métodos restantes. Lembremos que cada abelha no modelo é apresentada como um agente individual, cujo comportamento depende de informações internas e externas, bem como de seu estado motivacional. Realizaremos testes do algoritmo em diferentes funções e apresentaremos os resultados em uma tabela de classificação.

Apresentamos o novo algoritmo meta-heurístico Chaos Game Optimization (CGO), que demonstra capacidade única de manter alta eficiência em tarefas de grande dimensionalidade. Ao contrário da maioria dos algoritmos de otimização, o CGO não apenas não perde desempenho, como também às vezes melhora sua performance quando a complexidade do problema aumenta, o que constitui sua principal característica.

Neste artigo é apresentada uma análise abrangente do algoritmo de otimização de recifes de coral (CRO), um método meta-heurístico inspirado nos processos biológicos de formação e desenvolvimento de recifes de coral. Ele modela aspectos-chave da evolução dos corais: reprodução externa e interna, fixação de larvas, reprodução assexuada e competição por espaço limitado no recife. É dada atenção especial à versão aprimorada do algoritmo.

Apesar do que foi visto no artigo anterior, se algo aparentemente simples. Ali, temos diversos problemas e muitas coisas a serem resolvidas e feita. Você caro leitor, pode imaginar que tudo é fácil e simples. E de maneira inocente, vai simplesmente aceitando o que lhe é apresentado. Isto é uma falha, na qual você, caro leitor, deverá tentar se livrar. Mas pior do que aceitar, é simplesmente, não entender e tentar usar algo sem de fato compreender o que está sendo usado. Não é raro, entre iniciantes, a fase de cópia e cola. Porém, caso você não queira ficar sempre nesta, é bom aprender como usar certas ferramentas. E uma das ferramentas mais utilizadas por programadores é a documentação. E a segunda ferramenta é os testes e arquivos de log. Aqui veremos como fazer isto.

Neste material, veremos como os modelos de autorregressão vetorial (VAR) podem prever séries temporais de valores OHLC (preço de abertura, máxima, mínima e preço de fechamento) no Forex. Falaremos sobre como implementar modelos VAR, treiná-los e gerar previsões em tempo real no MetaTrader 5, analisando movimentos interdependentes das taxas de câmbio para obter melhores resultados no trading.