Artigos sobre análise de dados e estatísticas na MQL5
Muitos traders apreciam artigos sobre modelos matemáticos e teoria das probabilidades. Afinal de contas, a matemática é a base dos indicadores técnicos, e o conhecimento em estatística é necessário para analisar os resultados das operações e desenvolver estratégias.
Leia sobre lógica fuzzy, filtros digitais, perfil do mercado, mapas de Kohonen, redes neurais e muitas outras ferramentas que podem ser usadas para negociação.
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Simulação de mercado: A união faz a força (I)
Estamos chegando aos finalmente. O desenvolvimento do replay / simulador está quase concluído. É bem verdade que ainda precisaremos fazer algumas poucas coisas. Mas frente a tudo que realmente já foi feito. Implementar o que falta será moleza. Mas como tudo que será mostrado neste artigo, precisará ser adequadamente digerido e compreendido. Quero que você, meu caro leitor e entusiasta.
Simulação de mercado: Position View (XVIII)
Neste artigo, mostrei da forma o mais didática possível. Como você pode conseguir modificar e gerar um código que seja capaz de cumprir alguns objetivos. Isto modificando o mínimo possível um código já existente. Iremos adicionar um indicador de volume, ao mesmo tempo impedir que o usuário ou operador venha a remover objetos criados pelo indicador de posição.
Otimização de recifes de coral — Coral Reefs Optimization (CRO)
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.
Algoritmo de otimização caótica — Chaos optimization algorithm (COA): Continuação
Continuação do estudo do algoritmo de otimização caótica. A segunda parte do artigo é dedicada aos aspectos práticos da implementação do algoritmo, ao seu teste e às conclusões.
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 35): Regressão por Vetores de Suporte
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.
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 34): Embedding de Preços com um RBM Não Convencional
Máquinas de Boltzmann Restritas são uma forma de rede neural que foi desenvolvida no meio da década de 1980, numa época em que os recursos computacionais eram extremamente caros. No início, ela dependia de Gibbs Sampling e Divergência Contrastiva para reduzir a dimensionalidade ou capturar as probabilidades/propriedades ocultas sobre os conjuntos de dados de treinamento de entrada. Examinamos como o Backpropagation pode realizar de forma similar quando o RBM 'embebe' os preços para um Multi-Layer-Perceptron de previsão.
Modelo matricial de previsão baseado em cadeia de Markov
Criamos um modelo matricial de previsão baseado em uma cadeia de Markov. O que são cadeias de Markov e como uma cadeia de Markov pode ser usada para trading no Forex.
Recursos do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 52): Oscilador Accelerator
O Oscilador de Aceleração (Accelerator Oscillator) é mais um dos indicadores de Bill Williams, que monitora a aceleração do impulso de preço, e não apenas sua velocidade. Embora seja em muitos aspectos semelhante ao oscilador Awesome, que analisamos em um artigo recente, ele busca evitar os efeitos de defasagem, concentrando-se na aceleração e não apenas na taxa de variação. Como de costume, vamos examinar os padrões do indicador e também seu significado no trading com o uso de um EA criado no Assistente.
Simplificando a negociação com base em notícias (Parte 6): Executando trades (III)
Neste artigo será implementada a ordenação de notícias para eventos econômicos individuais com base em seus identificadores. Além disso, as consultas SQL anteriores serão aprimoradas para fornecer informações adicionais ou reduzir o tempo de execução da consulta. O código criado nos artigos anteriores se tornará funcional.
Codificação ordinal de variáveis nominais
Neste artigo, discutiremos e demonstraremos como transformar variáveis nominais em formatos numéricos adequados para algoritmos de aprendizado de máquina, utilizando tanto Python quanto MQL5.
Desenvolvimento de um sistema de monitoramento de entradas de swing (EA)
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.
Desenvolvimento de um Kit de Ferramentas para Análise da Ação do Preço (Parte 6): Mean Reversion Signal Reaper
Embora alguns conceitos possam parecer simples à primeira vista, trazê-los à prática pode ser bastante desafiador. No artigo abaixo, levaremos você a uma jornada pela nossa abordagem inovadora para automatizar um Expert Advisor (EA) que analisa o mercado de forma eficiente utilizando uma estratégia de reversão à média. Junte-se a nós enquanto desvendamos as complexidades desse empolgante processo de automação.
Análise quantitativa de tendências: coletando estatísticas em Python
O que é a análise quantitativa de tendências no mercado Forex. Coletando estatísticas sobre as tendências, sua magnitude e distribuição no par de moedas EURUSD. Como a análise quantitativa de tendências ajuda a criar um EA lucrativo.
Replay e Simulação de mercado: Gran Finale
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.
Simulação de mercado: A união faz a força (II)
Até o momento, a aplicação que estava sendo desenvolvida nesta sequência de artigos. Visava apenas e tão somente simular a parte gráfica. Mas para um sistema mais completo, onde temos a possibilidade de experimentar um Expert Advisor dentro do serviço de replay/simulador. Precisamos também fazer a simulação do servidor de negociação. Você notará, que a simulação usará o mínimo do mínimo possível. Mas se você, meu caro leitor, desejar, poderá completar as partes que faltam. Mas como isto não fará diferença para o que estou disposto a mostrar. Já temos mais do que o suficiente para desenvolver o que foi planejado.
Desenvolvimento do Kit de Ferramentas de Análise de Price Action (Parte 10): Fluxo Externo (II) VWAP
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.
Análise espectral singular unidimensional
O artigo aborda os aspectos teóricos e práticos do método de análise espectral singular (SSA), que constitui um método eficaz de análise de séries temporais e permite representar a estrutura complexa da série como uma decomposição em componentes simples, tais como tendência, oscilações sazonais (periódicas) e ruído.
Algoritmo do camelo — Camel Algorithm (CA)
O Algoritmo do camelo, desenvolvido em 2016, modela o comportamento dos camelos no deserto para resolver problemas de otimização, levando em conta fatores de temperatura, reservas e resistência. Neste trabalho é apresentada ainda uma versão modificada dele (CAm), com melhorias-chave, como a aplicação da distribuição gaussiana na geração de soluções e a otimização dos parâmetros do efeito de oásis.
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 51): Aprendizado por Reforço com SAC
Soft Actor Critic é um algoritmo de Aprendizado por Reforço que utiliza 3 redes neurais. Uma rede ator e 2 redes críticas. Esses modelos de aprendizado de máquina são combinados em uma parceria mestre-escravo onde as redes críticas são modeladas para melhorar a precisão de previsão da rede ator. Ao mesmo tempo em que introduzimos ONNX nesta série, exploramos como essas ideias podem ser colocadas à prova como um sinal personalizado de um Expert Advisor montado pelo wizard.
Integrando MQL5 com pacotes de processamento de dados (Parte 4): Manipulação de Big Data
Explorando técnicas avançadas para integrar o MQL5 com ferramentas poderosas de processamento de dados, esta parte se concentra no tratamento eficiente de big data para aprimorar a análise de negociação e a tomada de decisões.
Visão computacional para trading (Parte 2): complexificando a arquitetura até a análise 2D de imagens RGB
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.
Implementação do modelo de tabela em MQL5: Aplicação do conto MVC
Neste artigo, analisaremos o desenvolvimento do modelo de tabela na linguagem MQL5, usando o conceito arquitetônico MVC (Model-View-Controller), que separa a lógica dos dados, a apresentação e o controle, o que ajuda a criar um código estruturado, flexível e escalável. Examinaremos a implementação das classes para construir o modelo de tabela, incluindo o uso de listas ligadas para armazenar dados.
Aplicação de métodos de ensemble para tarefas de classificação em MQL5
Neste artigo, apresentamos a implementação de vários classificadores em ensemble na linguagem MQL5 e analisamos sua eficiência em diferentes situações.
Desenvolvimento do Kit de Ferramentas de Análise de Price Action (Parte 11): EA de Sinal Heikin Ashi
O MQL5 oferece infinitas oportunidades para desenvolver sistemas de negociação automatizados adaptados às suas preferências. Você sabia que ele pode até realizar cálculos matemáticos complexos? Neste artigo, apresentamos a técnica japonesa Heikin-Ashi como uma estratégia de negociação automatizada.
Ciência de Dados e ML (Parte 33): Dataframe do Pandas em MQL5, Coleta de Dados para Uso em ML facilitada
Ao trabalhar com modelos de aprendizado de máquina, é essencial garantir consistência nos dados usados para treinamento, validação e testes. Neste artigo, criaremos nossa própria versão da biblioteca Pandas em MQL5 para garantir uma abordagem unificada para o tratamento de dados de aprendizado de máquina, assegurando que os mesmos dados sejam aplicados dentro e fora do MQL5, onde ocorre a maior parte do treinamento.
Critério de Independência de Hilbert-Schmidt (HSIC)
O artigo examina o teste estatístico não paramétrico HSIC (Hilbert-Schmidt Independence Criterion) destinado a identificar dependências lineares e não lineares nos dados. São propostas implementações de dois algoritmos para o cálculo do HSIC na linguagem MQL5: o teste exato por permutação e a aproximação gama. A eficácia do método é demonstrada em dados sintéticos que modelam uma relação não linear entre os atributos e a variável-alvo.
Criando um Painel de Administração de Trading em MQL5 (Parte IX): Organização de Código (I)
Esta discussão aprofunda-se nos desafios encontrados ao trabalhar com grandes bases de código. Vamos explorar as melhores práticas para organização de código em MQL5 e implementar uma abordagem prática para aprimorar a legibilidade e a escalabilidade do código-fonte do nosso Painel de Administração de Trading. Além disso, buscamos desenvolver componentes de código reutilizáveis que possam potencialmente beneficiar outros desenvolvedores no desenvolvimento de seus algoritmos. Continue lendo e participe da discussão.
Busca oscilatória determinística — Deterministic Oscillatory Search (DOS)
O algoritmo Deterministic Oscillatory Search (DOS) é um método inovador de otimização global que combina as vantagens dos algoritmos de gradiente e dos algoritmos de enxame sem o uso de números aleatórios. O mecanismo de oscilações e de inclinações de fitness permite ao DOS explorar espaços de busca complexos por meio de um método determinístico.
Indicador do modelo CAPM no mercado Forex
Adaptação do modelo clássico CAPM para o mercado cambial Forex em MQL5. O indicador calcula a rentabilidade esperada e o prêmio de risco com base na volatilidade histórica. Os indicadores aumentam nos picos e nas depressões, refletindo os princípios fundamentais de precificação. Aplicação prática para estratégias contra a tendência e de seguimento de tendência, levando em conta a dinâmica da relação entre risco e rentabilidade em tempo real. Inclui o aparato matemático e a implementação técnica.
Mineração de dados dos balanços dos bancos centrais e obtenção de um panorama da liquidez global
A mineração de dados dos balanços dos bancos centrais permite obter um panorama da liquidez global do mercado Forex e das principais moedas. Nós unificamos dados do Fed, do BCE, do BOJ e do PBoC em um índice composto e aplicamos aprendizado de máquina para identificar padrões ocultos. Essa abordagem transforma um fluxo bruto de dados em sinais reais de trading, conectando a análise fundamentalista e a análise técnica.
Mineração de dados da CFTC em Python e modelo de IA com base neles
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?