Artigos sobre análise de dados e estatísticas na MQL5

O artigo considera a equação da evolução do campo probabilístico do preço e o critério do próximo salto do preço. Ela também revela a essência dos valores dos preços nos gráficos e o mecanismo para a ocorrência de um passeio aleatório desses valores.

Desta vez, vamos dar uma olhada no algoritmo de otimização de colônia de formigas ("Ant Colony optimization algorithm", em inglês). O algoritmo é muito interessante e ambíguo. Trata-se de uma tentativa de criar um novo tipo de ACO.

Este é um algoritmo preguiçoso que não aprende com o conjunto de dados de treinamento, ele armazena o conjunto de dados e age imediatamente quando ele recebe uma nova amostra. Por mais simples que ele seja, ele é usado em uma variedade de aplicações do mundo real

Aqui vou mostrar como travar um indicador, usando pura e simplesmente a linguagem MQL5, de uma forma muito interessante e surpreendente.

Nos mercados de forex, é muito desafiador prever a tendência futura sem ter uma ideia do passado. Poucos modelos de machine learning são capazes de fazer previsões futuras considerando valores passados. Neste artigo, vamos discutir como podemos usar modelos clássicos (não específicos para séries temporais) de Inteligência Artificial para superar o mercado.

O artigo apresenta o desenvolvimento passo a passo de um robô de trading multithreaded com machine learning com Python e MetaTrader 5. O texto analisa a arquitetura do sistema, da coleta de dados e criação de indicadores técnicos ao treinamento de modelos XGBoost com gestão de risco no nível do portfólio. Também detalha a implementação de data augmentation, a clusterização de atributos por meio de Gaussian Mixture Models e a coordenação de threads para operar vários pares de moedas em paralelo.

Implementação da classe Logger para unificar e estruturar as mensagens que são impressas no log da guia Experts na caixa de ferramentas. Conexão com o sistema Seq de coleta e análise de logs. Monitoramento de mensagens de log online.

Continuamos a estudar modelos de inteligência artificial, em particular, algoritmos de aprendizado não supervisionados. Já nos encontramos com um dos algoritmos de agrupamento. E neste artigo quero compartilhar com vocês outra maneira de resolver os problemas de redução de dimensionalidade.

Diferente do que foi visto no artigo anterior, aqui vamos fazer o controle de seleção no Expert Advisor. Porém, esta não é uma solução ainda definitiva. Mas irá nos atender por hora. Então acompanhe o artigo para entender como implementar uma das soluções possíveis.

No artigo anterior fizemos a correção de alguns pontos, e adicionamos alguns testes no nosso sistema de replay, estes tentam garantir a maior estabilidade quanto for possível obter, ao mesmo tempo iniciamos a criação e o uso de um arquivo de configuração para o sistema de replay.

Os modelos ocultos de Markov (HMM) representam uma classe poderosa de modelos probabilísticos, destinados à análise de dados sequenciais, nos quais os eventos observáveis dependem de alguma sequência de estados não observáveis (ocultos), que formam um processo de Markov. As principais suposições dos HMM incluem a propriedade de Markov para os estados ocultos, o que significa que a probabilidade de transição para o próximo estado depende apenas do estado atual, e a independência das observações, desde que o estado oculto atual seja conhecido.

Aqui neste artigo iremos finalizar a primeira etapa do desenvolvimento do sistema de replay / simulador. Ao finalizar esta etapa, estou dizendo a você, caro leitor, que o sistema já estará em um estágio avançado o suficiente para que novas funcionalidades possam de fato serem implementadas. Isto a fim de tornar o sistema ainda mais elaborado e mais útil para efetuar estudos e desenvolver conceitos de analise de mercado.

Gary Anderson desenvolveu um método de análise de mercado baseado em uma teoria que chamou de fator Janus. Essa teoria descreve um conjunto de indicadores que podem ser usados ​​para identificar tendências e avaliar o risco de mercado. Neste artigo, vamos implementar essas ferramentas no MQL5.

A regressão de Ridge é uma técnica simples para reduzir a complexidade do modelo e evitar o ajuste excessivo que pode resultar da regressão linear simples

O artigo fornece os fundamentos de um movimento de preços matematicamente rigoroso e a teoria do funcionamento do mercado. Até o presente, nós não tivemos nenhuma teoria de movimento de preços matematicamente rigorosa. Em vez disso, nós tivemos que lidar com as suposições baseadas na experiência, afirmando que o preço se move de uma certa maneira após um determinado padrão. É claro que essas suposições não foram apoiadas nem pela estatística e nem pela teoria.

Aqui estamos retirando o bloqueio de simulação baseada na plotagem LAST, e adicionando um ponto de entrada para este tipo de simulação. Agora prestem atenção ao fato de que todo o funcionamento, irá se basear no sistema do forex. Sendo que a única diferença, aqui nesta rotina, é o fato de que estaremos separando uma simulação BID, de uma LAST. Mas a questão de randomização do tempo e a sua correção para ser utilizado pela classe C_Replay, é a mesma em ambos modos de simulação. Isto é uma coisa boa, já que se modificarmos um dos modos, o outro irá se beneficiar, pelo menos no que rege a parte do tempo entre os tickets

Vamos dar uma ajeitada nas coisas, pois este começo não está sendo um dos melhores. Se não fizermos isto agora, vamos ter problemas logo, logo.

Há detalhes a serem abordadas na rede neural feed-forward antes de finalizarmos este assunto, a arquitetura é uma delas. Vamos ver como nós podemos construir e desenvolver uma rede neural flexível para as nossas entradas, o número de camadas ocultas e os nós para cada rede.

Neste artigo vamos analisar o popular algoritmo de otimização por enxame de partículas (PSO). Anteriormente, discutimos características importantes de algoritmos de otimização, como convergência, velocidade de convergência, estabilidade, escalabilidade e desenvolvemos uma bancada de testes. Também analisamos um algoritmo simples baseado em geradores de números aleatórios (GNA).

Aqui neste artigo, vamos implementar uma primeira solução, para que possamos saber o momento em que uma nova barra poderá vim a surgir no gráfico. Esta solução se adequa a diversas situações. Porém entender como a mesma foi desenvolvida pode lhe ajudar a entender diversas questões. 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, falaremos sobre o algoritmo que apresenta os resultados mais contraditórios de todos os examinados anteriormente, o de evolução diferencial (DE).

Conseguimos desenvolver, uma forma de fazer com que o replay de mercado, fosse executado dentro de um tempo bastante realista e aceitável. Vamos continuar nosso projeto. Agora iremos adicionar dados de forma a ter um comportamento melhor do replay.

Vamos explorar o que é a análise quantitativa, como os grandes players a utilizam e criar um dos algoritmos de análise quantitativa na linguagem MQL5.

Neste artigo continuaremos a fase de desenvolvimento do simulador. Mas agora, vamos ver como criar de fato um movimento do tipo RANDOM WALK. Este tipo de movimentação é muito interessante, pois tudo envolvido no mercado de capitais tem como base este tipo de movimentação. Além do mais você vai começar a entender alguns conceitos importantes para quem faz estáticas de mercado.