Modelo de regressão universal para previsão de preços do mercado (Parte 2): funções de processos transitórios naturais, sociais e de origem tecnológica
Este artigo é uma continuação lógica do anterior e é escrito para destacar suas conclusões ao longo da década seguinte à sua publicação, no que diz respeito às três funções de processos dinâmicos transitórios que descrevem os padrões de mudança de preços de mercado.
Como se tornar um bom programador (Parte 7): como se tornar um desenvolvedor freelancer de sucesso
Quer se tornar um desenvolvedor de sucesso no Freelance da MQL5.Community? Então recomendo a leitura das dicas deste artigo.
Trabalhando com o tempo (Parte 2): funções
Vamos aprender a reconhecer automaticamente as diferenças de tempo junto à corretora, bem como o Tempo Médio de Greenwich. Em vez de preguntar à corretora, que provavelmente dará uma resposta imprecisa (e quem quer explicar onde está o horário de negociação?), seremos nós mesmos a ver a que horas ela recebe as cotações nas semanas em que os fusos horários são trocados. Mas é claro que não vamos fazer isso manualmente, deixaremos o software fazer o trabalho por nós.
Trabalhando com o tempo (Parte 1): princípios básicos
As funções e o código discutidos no artigo o ajudarão a entender melhor os princípios de processamento de tempo, de mudança de horário da corretora e de horário de verão ou de inverno. O uso adequado do tempo é um aspecto muito importante do trading. Este nos permite saber, por exemplo, se a Bolsa de Londres ou Nova Iorque já abriu ou ainda não ou a que horas começa/termina o pregão no mercado de moedas.
Desenvolvendo um EA de negociação do zero
Entenda como se dá o desenvolvimento de um EA para negociação programando o mínimo possível.
Analisando o spread para preços de Bid e Ask no MetaTrader 5
Neste artigo falo de uma ferramenta capaz de ver os spreads, isto é, as diferenças entre os valores Bid e Ask da sua corretora. Os dados de ticks presentes no MetaTrader 5 possibilitam analisar quais valores históricos de spreads existiam de fato entre os valores Bid e Ask. Contudo, não há razão para procurar o valor atual do spread, pois ele pode ser obtido por meio da visualização das linhas Bid e Ask.
Combinatória e teoria da probabilidade para negociação (Parte III): primeiro modelo matemático
Para dar continuação lógica ao tópico, hoje abordaremos o desenvolvimento de modelos matemáticos multifuncionais para tarefas de negociação. Assim sendo, descreverei todo o processo de desenvolvimento do primeiro modelo matemático para descrever fractais a partir do zero. Este modelo deve se tornar um importante alicerce, ser multifuncional e universal, inclusive para construir a base teórica para o futuro desenvolvimento do ramo.
Combinatória e teoria da probabilidade para negociação (Parte II): fractal universal
Neste artigo, continuaremos a estudar fractais e prestaremos muita atenção a resumir todo o material. Tentarei apresentar todos os projetos da maneira mais compacta e compreensível para serem aplicados ao trading.
Combinatória e teoria da probabilidade para negociação (Parte I): fundamentos
Nesta série de artigos, procuraremos uma aplicação prática da teoria da probabilidade para descrever o processo de negociação e precificação. No primeiro artigo, conheceremos os fundamentos da combinatória e da teoria da probabilidade, e analisaremos o primeiro exemplo de aplicação de fractais no âmbito desta última.
Swaps (Parte I): bloqueio e posições sintéticas
Neste artigo, tentarei expandir o conceito clássico de métodos de negociação de swap, e também explicarei porque cheguei à conclusão de que ele, em minha opinião, merece atenção especial e vale absolutamente a pena ser estudado.
Scalping combinado: trades do passado ou melhoria do desempenho dos trades futuros
Agora analisaremos uma descrição da abordagem para aumentar a eficácia de qualquer sistema de negociação automatizado. Este artigo mostra resumidamente a ideia, os fundamentos básicos, as possibilidades e as desvantagens do método.
Aprendizado de máquina em sistemas de negociação baseados em grade e martingale. Deveríamos apostar nele?
Este artigo apresentará ao leitor a técnica de aprendizado de máquina para negociação baseada em grade e martingale. Para minha surpresa, essa abordagem, por algum motivo, não é afetada de forma alguma na rede global. Após ler o artigo, podemos criar nossos próprios bots.
Algoritmo auto-adaptável (Parte IV): funcionalidade e testes adicionais
Continuo a complementar o algoritmo com a funcionalidade mínima necessária, vou fazer testes do que obtivemos como resultado. A lucratividade acabou sendo baixa, mas os artigos mostram um modelo que permite negociar com lucro de modo totalmente automático com base em instrumentos de negociação completamente diferentes, e não apenas diferentes, mas também operados em mercados fundamentalmente diferentes.
Aplicação prática de redes neurais no trading (Parte 2). Visão computacional
O uso da visão computacional permite treinar redes neurais, usando uma representação visual do gráfico de preços e indicadores. Este método nos permite operar mais livremente com todo o conjunto de indicadores técnicos, uma vez que não requer feed digital para a rede neural.
Algoritmo auto-adaptável (Parte III): evitando a otimização
É impossível obter um algoritmo verdadeiramente estável se para a seleção de parâmetros com base em dados históricos for usada uma otimização. Um algoritmo estável em si deve saber que parâmetros são necessários para trabalhar com qualquer instrumento de negociação a qualquer momento. Ele não deve adivinhar, ele deve saber com certeza.
Busca de padrões sazonais no mercado de Forex usando o algoritmo CatBoost
O artigo considera a criação de modelos de aprendizado de máquina com filtros de tempo e discute a eficácia dessa abordagem. O fator humano pode ser eliminado agora simplesmente instruindo o modelo a negociar em uma determinada hora de um determinado dia da semana. A busca de padrões pode ser fornecida por um algoritmo separado.
Desenvolvendo um algoritmo auto-adaptável (Parte II): melhorando a eficiência
Neste artigo, continuarei meu tópico, mas começarei tornando o algoritmo desenvolvido anteriormente mais flexível. Ele se tornou mais estável com o aumento no número de candles na janela de análise ou com o aumento no valor limite da porcentagem a nível de preponderância de candles decrescentes ou crescentes. Tivemos que fazer concessões e definir um tamanho de amostra maior para análise ou uma porcentagem maior de preponderância de candles prevalecentes.
Usando planilhas para construir estratégias de negociação
O artigo descreve os princípios básicos e abordagens que permitem analisar qualquer estratégia usando planilhas - Excel, Calc, Google. Os resultados também são comparados com os do testador do MetaTrader 5.
Desenvolvendo um algoritmo auto-adaptável (Parte I): encontrando um padrão básico
Numa série de artigos, mostrarei um exemplo de como desenvolver algoritmos auto-adaptativos que levam em consideração a maioria de fatores que surgem nos mercados, apresentarei como sistematizar essas situações, como descrevê-las de forma lógica e como considerá-las na hora de negociar. Vou começar com um algoritmo muito simples, que com o tempo irá ganhar teoria e evoluir para um projeto muito complexo.
Gradient boosting no aprendizado de máquina transdutivo e ativo
Neste artigo, nós consideraremos os métodos de aprendizado de máquina ativo que se baseiam em dados reais e discutiremos seus prós e contras. Talvez você considere esses métodos úteis e os inclua em seu arsenal de modelos de aprendizado de máquina. A transdução foi introduzida por Vladimir Vapnik, que é o coinventor da Support-Vector Machine (SVM).
Exemplos de análise de gráficos usando o TD Sequential e os níveis de Murray-Gann
O TD Sequential mostra perfeitamente as mudanças no equilíbrio durante o movimento do preço. Isso é especialmente evidente se usarmos seus sinais juntamente com um indicador de nível, como com os níveis de Murray. Este artigo falará sobre essa combinação. O texto é destinado principalmente a iniciantes e àqueles que ainda não conseguiram encontrar seu "Graal", embora eu mostre alguns recursos de construção de níveis que não vi em outros fóruns. Sendo assim, algumas partes podem ser úteis também para usuários avançados. Por outra parte, quanto aos gurus, eu os convido ao diálogo e à crítica...
Aplicação prática de redes neurais no trading. Python (Parte I)
Neste artigo, analisaremos passo a passo a implementação de um sistema de negociação baseado na programação de redes neurais profundas em Python. Para isso, usaremos a biblioteca de aprendizado de máquina TensorFlow desenvolvida pelo Google. Para descrever as redes neurais, iremos por em uso a biblioteca Keras.
Gradient Boosting (CatBoost) no desenvolvimento de sistemas de negociação. Uma abordagem ingênua
Treinamento do classificador CatBoost em Python e exportação do modelo para a mql5, bem como a análise dos parâmetros do modelo e um testador de estratégia customizado. A linguagem Python e a biblioteca MetaTrader 5 são usadas para preparar os dados e treinar o modelo.
Uma abordagem científica para o desenvolvimento de algoritmos de negociação
O artigo considera a metodologia para o desenvolvimento de algoritmos de negociação, na qual uma abordagem científica consistente é usada para analisar os possíveis padrões de preços e para construir algoritmos de negociação com base nesses padrões. Os ideais de desenvolvimento são demonstrados por meio de exemplos.
Negociação Forex e sua matemática básica
O objetivo do artigo consiste em descrever as principais características da negociação forex da forma mais simples e rápida possível, compartilhando verdades simples com iniciantes. Aqui tentaremos responder às perguntas mais interessantes no ambiente de negociação, bem como escrever um indicador simples.
Símbolos personalizados: Fundamentos práticos
O artigo é dedicado à geração programática de símbolos personalizados que são usados para demonstrar alguns métodos populares de exibição de cotações. Ele descreve uma variante sugerida da adaptação minimamente invasiva de Expert Advisors para negociar um símbolo real a partir de um gráfico de símbolo personalizado e derivado. Os códigos-fonte em MQL estão anexados a este artigo.
O que é uma tendência e qual estrutura o mercado se baseia: Tendência ou Lateral?
Os traders costumam falar sobre tendências e lateralizações, mas poucos deles realmente entendem o que realmente é uma tendência/lateralização e menos ainda são capazes de explicar claramente esses conceitos. A discussão desses termos básicos costuma ser cercada por um sólido conjunto de preconceitos e equívocos. No entanto, se nós quisermos ter lucro, nós precisamos entender o significado matemático e lógico desses conceitos. Neste artigo, eu examinarei em detalhes a essência da tendência e da lateralização, bem como tentar definir se a estrutura do mercado é baseada em tendências, lateralizações ou em outra coisa. Eu também considerarei as melhores estratégias para a obtenção de lucro em mercados com tendência e laterais.
Usando criptografia com aplicativos externos
Consideraremos problemas de criptografia/descriptografia de objetos no MetaTrader e em programas de terceiros, a fim de descobrir as condições sob as quais são obtidos os mesmos resultados quando os dados iniciais são os mesmos.
Conjunto de ferramentas para negociação manual rápida: trabalhando com ordens abertas e pendentes
Neste artigo, vamos expandir o conjunto de ferramentas atual. Para isso, acrescentaremos recursos para fechar ordens de negociação atendendo a certas condições, além disso, criaremos uma tabela para registrar ordens a mercado e pendentes, que poderão ser editadas.
Conjunto de ferramentas para negociação manual rápida: funcionalidade básica
Atualmente mais e mais traders estão mudando para sistemas de negociação automáticos que ou requerem configuração inicial ou estão totalmente automatizados. No entanto, ainda existe uma parte considerável de traders que negociam manualmente à moda antiga, Neste artigo, criaremos um conjunto de ferramentas para negociação manual rápida usando teclas de atalho e realizando ações de negociação típicas com um clique.
Conjunto de ferramentas para marcação manual de gráficos e negociação (Parte I). Preparação - Descrição da Estrutura e Classe Auxiliar
Neste artigo, começaremos a ver um conjunto de ferramentas para marcação gráfica usando atalhos de teclado. É bastante conveniente: clicaremos num botão e aparecerá uma linha de tendência, clicaremos noutro e aparecerá um leque de Fibonacci com os parâmetros desejados. Também poderemos alternar timeframes, mudar a ordem das "camadas" de objetos ou remover todos os objetos do gráfico.
Monitoramento de sinais de negociação multimoeda (Parte 5): Sinais compostos
No quinto artigo relacionado à criação de um monitor de sinal de negociação, nós consideraremos os sinais compostos e implementaremos a funcionalidade necessária. Em versões anteriores, nós usamos os sinais simples, como o RSI, WPR e CCI, e também introduzimos a possibilidade de usar os indicadores personalizados.
Monitoramento de sinais de negociação multimoeda (Parte 4): Aprimoramento das funcionalidades e melhorias no sistema de busca de sinais
Nesta parte, nós expandimos o sistema de busca e edição de sinais de negociação, além de apresentar a possibilidade de usar indicadores personalizados e adicionar a localização do programa. Nós criamos anteriormente um sistema básico para busca de sinais, mas ele era baseado em um pequeno conjunto de indicadores e em um conjunto simples de regras de busca.
Monitoramento de sinais de negociação multimoeda (Parte 3): Introdução de algoritmos de busca
No artigo anterior, nós desenvolvemos a parte visual do aplicativo, bem como a interação básica dos elementos da GUI. Desta vez, nós adicionaremos a lógica interna e o algoritmo de preparação dos dados do sinal de negociação, bem como a capacidade de configurar os sinais, buscá-los e visualizá-los no monitor.
Implementado OLAP na negociação (Parte 4): análise quantitativa e visual dos relatórios do testador
O artigo oferece ferramentas básicas para análise OLAP dos relatórios do testador sobre execuções únicas e resultados de otimização em formatos padrão (tst e opt), bem como uma interface gráfica interativa. Os códigos fonte MQL são anexados ao final artigo.
Os projetos permitem que criar robôs de negociação lucrativos! Mas não é exatamente isso
Um programa grande começa com um arquivo pequeno que, por sua vez, gradualmente se torna maior, sendo preenchido com conjuntos de funções e objetos. A maioria dos desenvolvedores de robôs lida com esse problema por meio de arquivos de inclusão. Mas, o melhor é começar imediatamente a escrever os programas de negociação em projetos, pois isso é benéfico em todos os aspectos.
Monitoramento de sinais de negociação multimoeda (Parte 2): Implementação da parte visual do aplicativo
No artigo anterior, nós criamos a estrutura do aplicativo, que nós usaremos como base para todo o trabalho adicional. Nesta parte, nós prosseguiremos com o desenvolvimento: nós criaremos a parte visual do aplicativo e configuraremos a interação básica dos elementos da interface.
SQLite: trabalho nativo com bancos de dados SQL em MQL5
O desenvolvimento de estratégias de negociação está associado ao processamento de grandes quantidades de dados. Agora, em MQL5, você pode trabalhar com bancos de dados usando consultas SQL baseadas no SQLite. Uma vantagem importante desse mecanismo é que todo o banco de dados está contido em um único arquivo, localizado no computador do usuário.
Explorando os Padrões Sazonais de Séries Temporais Financeiras com o Boxplot
Neste artigo, nós visualizaremos características sazonais de séries temporais financeiras usando diagramas Boxplot. Cada boxplot separado (ou diagrama de caixa) fornece uma boa visualização de como os valores são distribuídos ao longo do conjunto de dados. Os boxplots não devem ser confundidos com os gráficos de velas, embora possam ser visualmente semelhantes.
Ampliando as funcionalidades do Construtor de Estratégia
Nos dois artigos anteriores, nós discutimos a aplicação dos padrões de Merrill a vários tipos de dados. Um aplicativo foi desenvolvido para testar as ideias apresentadas. Neste artigo, nós continuaremos trabalhando com o Construtor de Estratégia, para melhorar sua eficiência e implementar novos recursos e capacidades.