Artigos sobre como automatizar sistemas de negociação na linguagem MQL5

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).

A previsão desempenha um papel importante na análise de séries temporais. No novo artigo, falaremos sobre as vantagens da segmentação de séries temporais.

Ao contrário da regressão linear, a regressão polinomial é um modelo flexível destinado a performar melhor em tarefas que o modelo de regressão linear não poderia lidar. Vamos descobrir como fazer modelos polinomiais em MQL5 e tirar algo positivo disso.

Deixando o sistema de ordens mais fluido. Aqui irei mostrar como e onde mudar no código para se ter algo mais fluído, onde você pode modificar os limites da posição muito mais rapidamente.

Um novo artigo em nossa série sobre como aprender a desenvolver um sistema de negociação baseado nos indicadores técnicos mais populares será sobre o indicador técnico Gator Oscillator e como criar um sistema de negociação por meio de estratégias simples.

Estamos desenvolvendo um sistema de trading modular que combina Python para análise de dados com MQL5 para execução de ordens. Quatro módulos independentes monitoram paralelamente diferentes aspectos do mercado: volumes, arbitragem, economia e riscos, utilizando RandomForest com 400 árvores para análise. É dado um foco especial no gerenciamento de risco, pois sem uma gestão adequada, até os algoritmos de trading mais avançados tornam-se inúteis.

A classificação de dados é uma coisa crucial para um algotrader e um programador. Neste artigo, nós vamos nos concentrar em um dos algoritmos de classificação logística que provavelmente podem nos ajudar a identificar os Sims ou Nãos, as Altas e Baixas, Compras e Vendas.

Bem-vindo a este novo artigo em nossa série sobre como aprender a desenvolver um sistema de negociação com base nos indicadores técnicos mais populares da MQL5. Neste artigo, nós aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação pelo indicador %R de Williams.

O gradiente descendente desempenha um papel significativo no treinamento das redes neurais e muitos algoritmos de aprendizado de máquina. Ele é um algoritmo rápido e inteligente, apesar do seu trabalho impressionante, ele ainda é mal interpretado por muitos cientistas de dados, vamos ver do que ele se trata.

O problema com o aprendizado por reforço é a necessidade de definir uma função de recompensa, que pode ser complexa ou difícil de formular, porém abordagens baseadas no tipo de ação e na exploração do ambiente que permitem que as habilidades sejam aprendidas sem uma função de recompensa explícita estão sendo exploradas para resolver esse problema.

Esse será um guia detalhado sobre como desenvolver um robô de trading baseado em aprendizado de máquina. Realizaremos a coleta e preparação de dados e características. Para a execução do projeto, utilizaremos a linguagem de programação Python e bibliotecas, bem como a plataforma MetaTrader 5.

Nesta série de artigos, exploramos a integração de interfaces gráficas interativas em painéis de negociação móveis no MQL5. Na terceira parte, usamos os desenvolvimentos das partes anteriores para transformar painéis de negociação estáticos em dinâmicos.

Neste artigo, eu tentarei usar nosso modelo logístico para prever o crash do mercado de ações com base nos fundamentos da economia dos EUA, nos concentraremos nas ações do NETFLIX e da APPLE, usando os crashes anteriores do mercado de 2019 e 2020, vamos ver como nosso modelo se comportará nas atuais desgraças e tristezas.

Vamos continuar a implementação do novo sistema de ordens . A criação deste sistema é algo que demanda um bom domínio do MQL5, além de entender como de fato a plataforma MetaTrader 5 funciona e os recursos que ela nos fornece.

Aqui está um novo artigo em nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação pelos indicadores técnicos mais populares na plataforma de negociação MetaTrader 5. Neste novo artigo, nós aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação pelo indicador Desvio Padrão.

Aqui está um novo artigo da nossa série sobre como projetar um sistema de negociação com base nos indicadores técnicos mais populares. Nós aprenderemos um novo indicador que é o indicador Fractais e aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação baseado nele para ser executado na plataforma MetaTrader 5.

Bem, o Frames Analyzer é uma ferramenta para analisar quadros de otimização durante o processo de otimização de parâmetros quer seja no testador de estratégia ou fora do mesmo. Ele permite ler arquivos MQD ou bancos de dados criados após a otimização de parâmetros e compartilhar esses resultados com outros usuários da ferramenta. Ele é projetado para auxiliar a melhorar estratégias de negociação conjuntamente. Adicionalmente, é bom mencionar que quadro de otimização é um conjunto de dados que contém informações sobre as condições de mercado em um determinado momento, como preços, volumes, indicadores técnicos, entre outros, que são usados para avaliar e comparar a eficácia de diferentes estratégias de negociação.

Testamos e otimizamos estratégias de opções binárias no MetaTrader 5.

Vamos levar nosso sistema de ordens para um outro patamar, mas antes temos algumas coisas a resolver. O problema é que existem questões que são dependentes de como você deseja operar e que tipo de coisa você estará fazendo no momento em que estiver operando.

Libere todo o poder da representação de dados dinâmicos em suas estratégias de negociação ou utilitários com o nosso guia detalhado para desenvolver uma GUI móvel em MQL5. Mergulhe nos princípios fundamentais da programação orientada a objetos e aprenda a desenvolver e usar de forma fácil e eficiente uma ou mais GUIs móveis em um único gráfico.