Artigos sobre como automatizar sistemas de negociação na linguagem MQL5

Continuamos a explorar algoritmos de aprendizado por reforço. Todos os algoritmos que analisamos até agora exigiam a criação de uma política de recompensa de tal forma que o agente pudesse avaliar cada uma de suas ações em cada transição de um estado do sistema para outro. No entanto, essa abordagem é bastante artificial. Na prática, existe um intervalo de tempo entre a ação e a recompensa. Neste artigo, proponho que você se familiarize com um algoritmo de aprendizado de modelo capaz de lidar com diferentes atrasos temporais entre a ação e a recompensa.

Aqui está um novo artigo em nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação pelos indicadores técnicos mais populares. Neste artigo, nós apresentaremos como criar um sistema de negociação pelo indicador DeMarker.

Grande parte das pessoas que querem, ou desejam aprender a programar, não fazem de fato ideia, do que estão fazendo. O que elas fazem é tentar criar as coisas de uma determinada maneira. No entanto, quando programamos não estamos de fato tentando criar um solução. Se você tentar fazer isto, desta forma irá gerar mais problemas do que realmente uma solução. Aqui iremos fazer algo um pouco mais avançado, e por consequência diferente.

No último artigo, iniciamos a análise dos métodos de otimização sem gradiente, e nos familiarizamos com o algoritmo genético. Hoje, continuaremos a discutir o mesmo assunto e também examinaremos outra classe de algoritmos evolutivos.

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.

Neste artigo iremos começar a fazer algo, que eu gostaria de ter feito a muito mais tempo. No entanto, por falta de "terreno firme", não me sentia seguro para apresentar de forma publica. Mas agora já tenho as bases para poder fazer o que iremos começar a fazer, a partir de agora. É bom que foque ao máximo em compreender o conteúdo deste artigo. E não estou dizendo isto, apenas para que você o leia apenas por ler. Quero e preciso enfatizar que se você não entender este artigo especifico. Poderá abandonar completamente qualquer esperança em compreender o conteúdo dos próximos.

Neste artigo, iremos responder à pergunta de como escolher o Expert Advisor correto. Quais são os mais adequados para o nosso portfólio e como podemos filtrar a maioria dos robôs de negociação disponíveis no mercado? Este artigo apresenta vinte caraterísticas evidentes de um EA de baixa qualidade. Ele ajudará você a tomar decisões mais informadas e criar uma coleção de EAs lucrativos.

A teoria das categorias é um ramo diversificado e em expansão da matemática que só recentemente começou a ser abordado na comunidade MQL5. Esta série de artigos tem como objetivo analisar alguns de seus conceitos para criar uma biblioteca aberta e utilizar ainda mais essa maravilhosa seção na criação de estratégias de negociação.

No artigo anterior, nos familiarizamos com o transformador de decisões. Porém, o complexo ambiente estocástico do mercado de moedas não permitiu revelar totalmente o potencial do método apresentado. Hoje, quero apresentar a vocês um algoritmo focado em melhorar o desempenho dos algoritmos em ambientes estocásticos.

A negociação com base em probabilidades pode ser comparada a caminhar sobre uma corda bamba - ela requer precisão, equilíbrio e uma compreensão clara do risco envolvido. No mundo do trading, a probabilidade é fundamental. É ela que determina o resultado: sucesso ou fracasso, lucro ou prejuízo. Ao aproveitar as possibilidades da probabilidade, os traders podem tomar decisões mais fundamentadas, gerenciar os riscos de maneira mais eficiente e alcançar seus objetivos financeiros. Não importa se você é um investidor experiente ou um trader iniciante, entender a probabilidade pode ser a chave para desbloquear seu potencial de negociação. Neste artigo, exploraremos o fascinante mundo do trading baseado em probabilidades e mostraremos como levar seu modo de negociar a um nível superior.

No artigo anterior, expliquei como você pode manipular os dados do template a fim de usá-los em um OBJ_CHART. Mas lá apenas introduzi a questão, mas sem entrar em muitos detalhes, já que naquela versão o trabalho foi feito de uma maneira bem simplificada. No entanto, ela foi feita daquela forma, justamente para facilitar a explicação do conteúdo. Pois apesar de parecer simples fazer certas coisas, algumas não são tão evidentes, e sem compreender a parte mais simples e básica, você não irá de fato entender o que estou fazendo.

Bem-vindo a um novo artigo da nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação pelos indicadores técnicos mais populares, neste artigo aprenderemos sobre uma nova ferramenta técnica e aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação pelo Variable Index Dynamic Average (VIDYA).

Aqui demonstrarei uma técnica que pode lhe ajudar muito, em vários momentos durante a sua vida como programador. Diferente do que muitos dizem, não é a plataforma que é limitada, mas sim o conhecimento do individuo que diz que tal coisa. O que será explicado aqui, mostrar que com um pouco de bom senso e criatividade, você pode tornar a plataforma MetaTrader 5 muito mais interessante e versátil. E sem precisar de fato criar programas malucos ou coisas do estilo. Você pode criar um código simples, porém seguro e confiável. Usando de perspicácia, domar o código a fim de modificar algo já existente, sem se quer remover ou adicionar uma única linha se quer, no código original.

As redes neurais são tudo para nós. E vamos verificar na prática se é assim, indagando se MetaTrader 5 é uma ferramenta autossuficiente para implementar redes neurais na negociação. A explicação vai ser simples.

Neste artigo, criaremos um modelo matemático para simular a precificação em várias moedas e concluiremos o estudo, que comecei no artigo anterior, sobre o princípio de diversificação como parte da busca por mecanismos para aumentar a eficiência da negociação.

Continuamos nossa exploração dos algoritmos de aprendizado por reforço na resolução de problemas em espaços de ação contínua. Neste artigo, apresento o algoritmo Soft Actor-Critic (SAC). A principal vantagem do SAC está em sua capacidade de encontrar políticas ótimas que não apenas maximizam a recompensa esperada, mas também têm a máxima entropia (diversidade) de ações.

Continuamos o tópico de busca de regras de associação. No artigo anterior, consideramos os aspectos teóricos desse tipo de problema. No artigo de hoje, ensinarei a implementação do método FP-Growth usando MQL5. Também vamos testá-la com dados reais.

Esse artigo continua a série sobre a implementação da teoria da categoria em MQL5. Aqui, apresentamos os monoides como um domínio (conjunto) que distingue a teoria da categoria de outros métodos de classificação de dados ao incorporar regras e um elemento de equivalência.

No artigo anterior, nós exploramos o método DDPG, projetado para treinar modelos em espaços de ação contínua. No entanto, como outros métodos de aprendizado Q, ele está sujeito ao problema da sobreavaliação dos valores da função Q. Esse problema geralmente leva eventualmente ao treinamento de um agente com uma estratégia não otimizada. Neste artigo, examinaremos algumas abordagens para superar o problema mencionado.

Veja um exemplo do uso do perceptron como um meio autossuficiente de previsão de preços. Esse artigo aborda conceitos gerais, apresenta um Expert Advisor simples e pronto para uso e os resultados de sua otimização.

Neste artigo, continuamos a explorar indicadores de negociação populares sob uma nova ótica. Vamos processar a composição horizontal de transformações naturais. O melhor indicador para isso é a média móvel exponencial dupla (Double Exponential Moving Average, DEMA).

Talvez já podemos começar a desenvolver um Expert Advisor a ser utilizado no replay / simulação. Mas não iremos criar qualquer coisa, este precisará ser algo um pouco mais bem elaborado. Mas não nos deixemos nos levar pelo grau de dificuldade neste primeiro momento. Temos de começar a fazer as coisas partindo de algum ponto. Caso contrário apenas iremos nos conformar, imaginando o qual difícil o desafio é, sem ao menos tentarmos de fato superar este obstáculo. Vida de programador de fato é isto: Encontrar um obstáculo e tentar superar ele, via estudo, testes e bastante pesquisa.

A procrastinação de modelos no contexto do aprendizado por reforço pode ser causada por vários motivos, e a solução desse problema requer medidas apropriadas. Este artigo discute algumas das possíveis causas da procrastinação do modelo e métodos para superá-las.

Nos últimos artigos, exploramos várias formas de usar o método Decision Transformer. Ele permite analisar não só o estado atual, mas também a trajetória de estados anteriores e as ações realizadas neles. Neste artigo, proponho que você conheça uma forma de usar este método em modelos hierárquicos.

Testamos e otimizamos estratégias de opções binárias no MetaTrader 5.

Bem-vindo a um novo artigo em nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação com base nos indicadores técnicos mais populares, aqui está um novo artigo sobre como aprender a desenvolver um sistema de negociação pelo indicador técnico Bear's Power.

Alan Andrews é um dos mais renomados "educadores" do mundo do trading atual, no campo da análise de mercado. Suas "forquilhas" estão presentes em praticamente todos os programas modernos de análise de cotações. No entanto, a maioria dos traders utiliza apenas uma pequena fração das possibilidades oferecidas por essa ferramenta. O curso original de Andrews abrange não apenas a descrição das forquilhas (embora sejam o aspecto principal), mas também outras diretrizes úteis. Este artigo apresenta uma visão dessas incríveis técnicas de análise de gráficos que Andrews ensinou em seu curso original. Atenção: muitas imagens serão utilizadas.

Bem-vindo a um novo artigo em nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação com base nos indicadores técnicos mais populares, aqui está um novo artigo sobre como aprender a desenvolver um sistema de negociação pelo indicador técnico Bull's Power.

Neste artigo, continuaremos a estudar os padrões de projeto que permitem aos desenvolvedores criar aplicativos expansíveis e confiáveis não apenas no MQL5, mas também em outras linguagens de programação. Desta vez, falaremos sobre outro tipo: modelos estruturais. Aprenderemos a projetar sistemas usando as classes disponíveis para formar estruturas maiores.