Artigos sobre como negociar manual e automaticamente na plataforma MetaTrader 5
Aqui você encontra artigos dedicados a todos os aspectos da negociação: da negociação manual à totalmente automatizada, da criação de um robô de negociação à um criado com o Assistente MQL5. O gerenciamento de posições, o processamento de eventos de negociação e o gerenciamento de dinheiro são partes essenciais da negociação.
Aprenda como copiar sinais de negociação e como manter um Expert Advisor operando 24h por dia, como criar um robô de negociação e como rodar o MetaTrader no Linux e no MacOS, o que é negociação social e como encomendar um robô de negociação.
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Experiência no desenvolvimento de estratégias de negociação
Neste artigo, proponho tentarmos desenvolver nossa própria estratégia de negociação. Uma estratégia de negociação deve ser construída com base em uma determinada vantagem estatística. E tal vantagem deve ser duradoura.
Busca de padrões arbitrários em pares de moedas no Python com o uso do MetaTrader 5
Existem padrões repetitivos e regularidades no mercado cambial? Decidi criar meu próprio sistema de análise de padrões usando Python e MetaTrader 5. Uma espécie de simbiose entre matemática e programação para conquistar o Forex.
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 12): Gerenciamento de Risco como em empresas de prop trading
No EA em desenvolvimento, já temos um mecanismo de controle de rebaixamento implementado. No entanto, ele tem uma natureza probabilística, pois se baseia nos resultados de testes com dados históricos de preços. Assim, o rebaixamento, embora com pequena probabilidade, às vezes pode exceder os valores máximos esperados. Vamos tentar adicionar um mecanismo que garanta a manutenção de um nível de rebaixamento predefinido.
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 14): Alteração adaptativa dos volumes no gerenciador de risco
O gerenciador de risco anteriormente desenvolvido continha apenas funcionalidades básicas. Vamos explorar caminhos para aprimorá-lo, buscando melhorar os resultados de negociação sem alterar a lógica das estratégias de trading.
Balanceando riscos ao negociar múltiplos instrumentos simultaneamente
Este artigo permitirá que um iniciante escreva uma implementação de um script do zero para balancear riscos ao negociar múltiplos instrumentos simultaneamente. Além disso, pode dar aos usuários experientes novas ideias para implementar suas soluções em relação às opções propostas neste artigo.
Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 4): Decomposição da interpretabilidade usando anotação de dados
Esta série de artigos apresenta várias técnicas destinadas a rotular séries temporais, técnicas essas que podem criar dados adequados à maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A rotulação de dados (ou anotação de dados) direcionada pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado aos objetivos e tarefas do usuário, melhorar a precisão do modelo e até mesmo ajudar o modelo a dar um salto qualitativo!
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 18): Automação da seleção de grupos considerando o período forward
Continuaremos automatizando etapas que anteriormente realizávamos manualmente. Desta vez, voltaremos à automação da segunda etapa, ou seja, a escolha do grupo ideal de instâncias individuais de estratégias de negociação, complementada pela capacidade de considerar os resultados dessas instâncias no período forward.
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 6): Automatizando a seleção de um grupo de instâncias
Depois de otimizar uma estratégia de negociação, obtemos conjuntos de parâmetros que facilitam a criação de várias instâncias dessa estratégia, todas integradas em um único Expert Advisor. Antes, fazíamos isso manualmente, mas agora vamos tentar automatizar esse processo.
Construindo um Modelo de Restrição de Tendências de Candlestick (Parte 3): Detectando mudanças nas tendências ao usar este sistema
Este artigo explora como a divulgação de notícias econômicas, o comportamento dos investidores e vários fatores podem influenciar as reversões de tendências de mercado. Inclui uma explicação em vídeo e prossegue incorporando código MQL5 ao nosso programa para detectar reversões de tendência, nos alertar e tomar as ações apropriadas com base nas condições de mercado. Isso se baseia em artigos anteriores da série.
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 10): Criação de objetos a partir de uma string
O plano de desenvolvimento do EA prevê várias etapas com o salvamento de resultados intermediários em um banco de dados. Recuperá-los de lá é possível apenas na forma de strings ou números, não como objetos. Portanto, precisamos de uma maneira de recriar no EA os objetos necessários a partir de strings lidas do banco de dados.
Negociação de Notícias Facilitada (Parte 3): Realizando Negócios
Neste artigo, nosso especialista em negociação de notícias começará a abrir negociações com base no calendário econômico armazenado em nosso banco de dados. Além disso, melhoraremos os gráficos do especialista para exibir informações mais relevantes sobre os próximos eventos do calendário econômico.
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 17): Preparação adicional para o trading real
Atualmente, nosso EA utiliza um banco de dados para obter as strings de inicialização de instâncias individuais de estratégias de trading. No entanto, o banco de dados é bastante volumoso e contém muitas informações desnecessárias para a operação real do EA. Tentaremos garantir o funcionamento do EA sem a necessidade de conexão obrigatória ao banco de dados.
Construção de um modelo de restrição de tendência de velas (Parte 1): Para EAs e indicadores técnicos
Este artigo é voltado para desenvolvedores iniciantes e experientes em MQL5. Ele oferece um código que define indicadores para gerar sinais, limitando-os com base nas tendências de timeframes mais altos. Dessa forma, traders podem aprimorar suas estratégias ao incluir uma visão mais ampla do mercado, o que pode resultar em sinais de negociação potencialmente mais confiáveis.
Análise volumétrica com redes neurais como chave para tendências futuras
O artigo explora a possibilidade de melhorar a previsão de preços com base na análise do volume de negociações, integrando os princípios da análise técnica com a arquitetura de redes neurais LSTM. Dá-se atenção especial à identificação e interpretação de volumes anômalos, uso de clusterização e criação de características baseadas em volume, além de sua definição no contexto de aprendizado de máquina.
Ciclos e trading
Este artigo é dedicado ao uso de ciclos no trading. Nele, vamos tentar entender como construir uma estratégia de negociação com base em modelos cíclicos.
Indicador de avaliação da força e da fraqueza dos pares de moedas em MQL5 puro
Estamos criando um indicador profissional para análise da força das moedas em MQL5. Neste guia passo a passo, você aprenderá a desenvolver uma poderosa ferramenta de trading com painel visual para o MetaTrader 5, a calcular a força das moedas em múltiplos timeframes (H1, H4 e D1), a implementar a atualização dinâmica de dados e a criar uma interface amigável para o usuário.
Algoritmo de arquearia — Archery Algorithm (AA)
Neste artigo, examinamos detalhadamente o algoritmo de otimização inspirado na arquearia, com foco no uso do método de roleta como mecanismo de seleção de áreas promissoras para a colocação das "flechas". Esse método permite avaliar a qualidade das soluções e selecionar as posições mais promissoras para um estudo mais aprofundado.
Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 19): Supercharge Seus Modelos de IA com AdaBoost
AdaBoost, um poderoso algoritmo de boosting projetado para elevar o desempenho dos seus modelos de IA. AdaBoost, abreviação de Adaptive Boosting, é uma técnica sofisticada de aprendizado em conjunto que integra perfeitamente aprendizes fracos, aprimorando sua força preditiva coletiva.
Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 28): Previsão de múltiplos valores futuros para EURUSD
Muitos modelos de inteligência artificial são projetados para prever um único valor futuro. Neste artigo, veremos como utilizar modelos de aprendizado de máquina para prever múltiplos valores futuros. Essa abordagem, chamada de previsão multietapa, permite não apenas prever o preço de fechamento de amanhã, mas também o de depois de amanhã e assim por diante. A previsão multietapa oferece uma vantagem inegável para traders e analistas de dados, pois amplia o espectro de informações para oportunidades de planejamento estratégico.
De Novato a Especialista: A Jornada Essencial no Comércio MQL5
Desbloqueie seu potencial! Você está cercado de oportunidades. Descubra 3 segredos principais para iniciar sua jornada MQL5 ou levá-la para o próximo nível. Vamos mergulhar na discussão de dicas e truques para iniciantes e profissionais.
Modelo GRU de Deep Learning com Python para ONNX com EA, e comparação entre modelos GRU e LSTM
Vamos guiá-lo por todo o processo de DL com Python para criar um modelo GRU em ONNX, culminando na criação de um Expert Advisor (EA) projetado para negociação, e, posteriormente, comparando o modelo GRU com o modelo LSTM.
Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 16): Uma nova perspectiva sobre árvores de decisão
Na última parte da nossa série sobre aprendizado de máquina e trabalho com big data, voltamos a falar sobre as árvores de decisão. Este artigo é destinado a traders que desejam entender o papel das árvores de decisão na análise de tendências de mercado. Aqui, reunimos todas as informações principais sobre a estrutura, o propósito e o uso dessas árvores. Vamos explorar as raízes e os ramos das árvores algorítmicas e descobrir como elas podem ser aplicadas na tomada de decisões de negociação. Vamos juntos dar um novo olhar às árvores de decisão e ver como elas podem ajudar a superar as dificuldades nos mercados financeiros.
Criando um painel MQL5 interativo usando a classe Controls (Parte 1): Configurando o painel
Neste artigo, vamos criar um painel de negociação interativo utilizando a classe Controls no MQL5, voltado para otimizar as operações de trading. O painel conterá um cabeçalho, botões de navegação para trading, fechamento e informações, além de botões especializados para envio de ordens e gerenciamento de posições. Ao final do artigo, teremos um painel básico pronto para futuras melhorias.
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 15): Preparando o EA para o trading real
À medida que nos aproximamos de um EA pronto, é necessário prestar atenção em questões secundárias na etapa de teste da estratégia de trading, mas que se tornam importantes ao migrar para o trading real.
Algoritmo de algas artificiais (AAA)
Este artigo aborda o algoritmo de algas artificiais (AAA), desenvolvido com base nos processos biológicos característicos das microalgas. Ele incorpora movimento espiral, processo evolutivo e adaptação, e possibilita a resolução de problemas de otimização. O artigo oferece uma análise detalhada dos princípios de funcionamento do AAA e seu potencial na modelagem matemática, destacando a conexão entre a natureza e as soluções algorítmicas.
Otimização por Quimiotaxia Bacteriana (BCO)
Este artigo apresenta a versão original do algoritmo de otimização por quimiotaxia bacteriana (Bacterial Chemotaxis Optimization, BCO) e sua variante modificada. Examinaremos detalhadamente todas as diferenças, com foco especial na nova versão BCOm, que simplifica o mecanismo de movimento das bactérias, reduz a dependência do histórico de mudanças de posição e emprega operações matemáticas mais simples em comparação com a versão original, que possui um alto custo computacional. Além disso, serão realizados testes e apresentadas conclusões.
Busca com restrições — Tabu Search (TS)
O artigo analisa o algoritmo de busca tabu, um dos primeiros e mais conhecidos métodos meta-heurísticos. Exploraremos detalhadamente como o algoritmo funciona, desde a escolha da solução inicial até a exploração das soluções vizinhas, com foco no uso da lista tabu. O artigo cobre os aspectos-chave do algoritmo e suas particularidades.
Adicionando um LLM personalizado a um robô investidor (Parte 5): Desenvolvimento e teste de estratégia de trading com LLM (I) - Ajuste fino
Os modelos de linguagem (LLMs) são uma parte importante da inteligência artificial que evolui rapidamente. E para aproveitar isso devemos pensar em como integrar LLMs avançados em nossa negociação algorítmica Muitos acham desafiador ajustar esses modelos de acordo com suas necessidades, implantá-los localmente e, logo, aplicá-los à negociação algorítmica. Esta série de artigos explorará uma abordagem passo a passo para alcançar esse objetivo.
Indicador de força e direção da tendência em barras 3D
Vamos considerar uma nova abordagem para analisar tendências de mercado, baseada em visualização tridimensional e análise tensora da microestrutura do mercado.
Formulando um EA Dinâmico de Múltiplos Pares (Parte 1): Correlação e Correlação Inversa entre Moedas
O Expert Advisor dinâmico de múltiplos pares utiliza estratégias de correlação e correlação inversa para otimizar o desempenho nas negociações. Ao analisar dados de mercado em tempo real, ele identifica e explora as relações entre os pares de moedas.
Treinamento de perceptron multicamadas com o algoritmo de Levenberg-Marquardt
Este artigo apresenta a implementação do algoritmo de Levenberg-Marquardt para o treinamento de redes neurais com propagação para frente. Foi feita uma análise comparativa de desempenho com os algoritmos da biblioteca scikit-learn do Python. Primeiramente, são discutidos métodos de treinamento mais simples, como a descida do gradiente, a descida do gradiente com momentum e a descida do gradiente estocástica.
Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 20): Escolha entre LDA e PCA em tarefas de algotrading no MQL5
Neste artigo, vamos considerar métodos de redução de dimensionalidade e sua aplicação no ambiente de trading MQL5. Especificamente, vamos estudar as nuances da Análise Discriminante Linear (LDA) e da Análise de Componentes Principais (PCA), bem como analisar sua influência no desenvolvimento de estratégias e na análise de mercado.
Criação de uma estratégia de retorno à média com base em aprendizado de máquina
Neste artigo, é proposto um novo método para criar sistemas de trading baseados em aprendizado de máquina, utilizando clusterização e anotação de trades para estratégias de retorno à média.
Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 18): Comparando a eficácia do TruncatedSVD e NMF no tratamento de dados complexos de mercado
A decomposição em valores singulares truncada (TruncatedSVD) e a fatoração de matriz não negativa (NMF) são métodos de redução de dimensionalidade. Ambos podem ser bastante úteis ao trabalhar com estratégias de negociação baseadas na análise de dados. Neste artigo, analisamos a aplicabilidade desses métodos no processamento de dados complexos de mercado, incluindo suas capacidades de redução de dimensionalidade para otimizar a análise quantitativa nos mercados financeiros.
Criando um EA em MQL5 com base na estratégia de Rompimento do Intervalo Diário (Daily Range Breakout)
Neste artigo, criamos um EA em MQL5 com base na estratégia de Rompimento do Intervalo Diário (Daily Range Breakout). Vamos abordar os conceitos-chave da estratégia, desenvolver o esquema do EA e implementar a lógica de rompimento em MQL5. Por fim, estudamos os métodos de backtest e otimização do EA para maximizar sua eficiência.
Adicionando um LLM personalizado a um robô investidor (Parte 5): Desenvolvimento e teste de uma estratégia de trading com LLM (II) - Configuração do LoRA
Os modelos de linguagem (LLMs) são uma parte importante da inteligência artificial que evolui rapidamente. E para aproveitar isso devemos pensar em como integrar LLMs avançados em nossa negociação algorítmica. Muitos acham desafiador ajustar esses modelos de acordo com suas necessidades, implantá-los localmente e, logo, aplicá-los à negociação algorítmica. Esta série de artigos explorará uma abordagem passo a passo para alcançar esse objetivo.
Dados de mercado sem intermediários: conectando MetaTrader 5 à MOEX via ISS API
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.
Aprendendo MQL5 do iniciante ao profissional (Parte VI): Fundamentos da criação de EAs
O artigo dá continuidade à série para iniciantes. Aqui serão abordados os princípios básicos da construção de EAs. Primeiro, criaremos um EA que operará sem indicadores, usando ordens pendentes, depois, criaremos um segundo EA, baseado no indicador padrão MA, operando com ordens a preço atual. Parto do princípio de que você já não é totalmente iniciante e domina o material dos artigos anteriores.
Exemplo de Otimização Estocástica e Controle Ótimo
Este Expert Advisor, chamado SMOC (provavelmente abreviação de Stochastic Model Optimal Control), é um exemplo simples de um sistema de negociação algorítmica avançado para o MetaTrader 5. Ele utiliza uma combinação de indicadores técnicos, controle preditivo baseado em modelos e gerenciamento dinâmico de risco para tomar decisões de negociação. O EA incorpora parâmetros adaptativos, dimensionamento de posição baseado em volatilidade e análise de tendências para otimizar seu desempenho em diferentes condições de mercado.
Instalação do MetaTrader 5 e de outros aplicativos da MetaQuotes no HarmonyOS NEXT
Os aplicativos da MetaQuotes, incluindo as plataformas MetaTrader 5 e MetaTrader 4, podem ser instalados em dispositivos com o sistema operacional HarmonyOS NEXT usando o componente DroiTong. Este artigo apresenta um guia passo a passo para instalar os programas em seu telefone ou notebook.