Artigos sobre como automatizar sistemas de negociação na linguagem MQL5

Neste artigo, você conhecerá as previsões conformais e a biblioteca MAPIE, que as implementa. Essa abordagem é uma das mais modernas em aprendizado de máquina e permite focar no controle de riscos para os já existentes e variados modelos de aprendizado de máquina. As previsões conformais, por si só, não são uma forma de encontrar padrões nos dados. Elas apenas determinam o grau de confiança dos modelos existentes ao preverem exemplos específicos e permitem filtrar previsões confiáveis.

Este artigo apresenta o Algoritmo de Irrigação Artificial (ASHA), um novo método metaheurístico desenvolvido para resolver problemas gerais de otimização. Baseado na simulação dos processos de fluxo e acúmulo de água, este algoritmo constrói o conceito de um campo ideal, no qual cada unidade de recurso (água) é convocada para buscar a solução ótima. Descubra como o ASHA adapta os princípios de fluxo e acúmulo para distribuir recursos de forma eficiente em um espaço de busca e conheça sua implementação e os resultados dos testes.

No artigo anterior, exploramos o framework adaptativo multiagente MASAAT, que utiliza um conjunto de agentes para realizar análise cruzada de séries temporais multimodais em diferentes escalas de representação dos dados. Hoje, concluiremos o trabalho iniciado anteriormente, implementando as abordagens desse framework utilizando MQL5.

Algoritmo de otimização caótica (COA) aprimorado, que combina a influência do caos com mecanismos adaptativos de busca. O algoritmo utiliza diversos mapeamentos caóticos e componentes inerciais para explorar o espaço de busca. O artigo revela os fundamentos teóricos dos métodos caóticos de otimização financeira.

O framework CATCH combina a transformada de Fourier e o patching de frequência para a identificação precisa de anomalias de mercado, inacessíveis aos métodos tradicionais. Neste trabalho, examinaremos como essa abordagem revela padrões ocultos nos dados financeiros.

Neste artigo, continuamos o tema de previsão do movimento de preços. E convido você a conhecer a arquitetura do Multi-future Transformer. A ideia principal é decompor a distribuição multimodal do futuro em várias distribuições unimodais, permitindo modelar eficientemente diversos modos de interação entre os agentes na cena.

Neste artigo, exploramos como integrar comandos do Telegram com MQL5 para automatizar a adição de indicadores em gráficos de negociação. Cobrimos o processo de análise (parsing) dos comandos dos usuários, sua execução no MQL5 e o teste do sistema para garantir uma negociação baseada em indicadores de forma fluida.

O framework DUET propõe uma abordagem inovadora para a análise de séries temporais, combinando clusterização temporal e de canais para identificar padrões ocultos nos dados analisados. Isso permite adaptar os modelos às mudanças ao longo do tempo e aumentar a precisão das previsões por meio da eliminação de ruídos.

O artigo analisa a implementação prática do framework HiSSD em tarefas de trading algorítmico. É mostrado como a hierarquia de habilidades e a arquitetura adaptativa podem ser utilizadas para desenvolver estratégias de negociação robustas.

Pense em um Expert Advisor independente. Anteriormente, discutimos um Expert Advisor baseado em indicador que também contava com um script independente para desenhar a geometria de risco e recompensa. Hoje, discutiremos a arquitetura de um Expert Advisor em MQL5, que integra todos os recursos em um único programa.

Junte-se a nós hoje enquanto nos desafiamos a construir uma estratégia de negociação de rompimento lucrativa em MQL5. Selecionamos o par EURUSD e tentamos negociar rompimentos de preço no período de uma hora. Nosso sistema teve dificuldade em distinguir entre falsos rompimentos e o início de tendências reais. Camadas de filtros foram adicionadas ao sistema para minimizar perdas e aumentar ganhos. No final, conseguimos tornar nosso sistema lucrativo e menos propenso a falsos rompimentos.

Estamos buscando criar um sistema de otimização periódica e automática das estratégias de trading utilizadas em um único EA final. À medida que o sistema evolui, ele se torna mais complexo, sendo necessário, periodicamente, analisá-lo como um todo para identificar gargalos e soluções pouco eficientes.

O artigo aborda o algoritmo metaheurístico AEO, que modela as interações entre os componentes de um ecossistema, criando uma população inicial de soluções e aplicando estratégias adaptativas de atualização, e descreve detalhadamente as etapas do funcionamento do AEO, incluindo as fases de consumo e decomposição, bem como as diferentes estratégias de comportamento dos agentes. O artigo apresenta as características e vantagens do AEO.

A otimização proximal de política (Proximal Policy Optimization) é mais um algoritmo de aprendizado por reforço, que atualiza a política, muitas vezes em forma de rede, em passos muito pequenos para garantir a estabilidade do modelo. Como de costume, vamos analisar como esse algoritmo pode ser aplicado em um EA construído com a ajuda do Assistente.

Este artigo é a quarta parte da nossa série sobre gerenciamento de riscos em MQL5, onde continuamos a explorar métodos avançados de proteção e otimização de estratégias de negociação. Após termos estabelecido as bases importantes nas partes anteriores, agora focaremos em finalizar todos os métodos que ficaram pendentes na terceira parte, incluindo as funções responsáveis por verificar o atingimento de determinados níveis de lucro ou prejuízo. Além disso, o artigo introduz novos eventos-chave que garantem um controle mais preciso e flexível.

Neste artigo, falaremos sobre os algoritmos que utilizam métodos de atenção para resolver tarefas de detecção de objetos em nuvens de pontos. A detecção de objetos em nuvens de pontos é de grande importância para diversas aplicações práticas.

Junte-se a nós hoje enquanto nos desafiamos a construir uma estratégia de trading para o par USDJPY. Vamos negociar padrões de candles que são formados no gráfico diário, pois eles potencialmente têm mais força por trás deles. Nossa estratégia inicial foi lucrativa, o que nos encorajou a continuar refinando a estratégia e adicionando camadas extras de segurança, para proteger o capital obtido.

Este artigo fala sobre a experiência de desenvolver um sistema de negociação híbrido que combina análise técnica clássica com redes neurais. O autor destrincha a arquitetura do sistema, desde a análise básica de padrões e estrutura da rede neural até os mecanismos de tomada de decisão, compartilhando código real e observações práticas.

Visão computacional para trading, como funciona e como é desenvolvida passo a passo. Criamos um algoritmo de reconhecimento de imagens RGB de gráficos de preços com um mecanismo de atenção e uma camada LSTM bidirecional. Como resultado, obtemos um modelo funcional de previsão do preço do euro-dólar com precisão de até 55% no conjunto de validação.

A maioria dos métodos modernos de previsão de séries temporais multimodais utiliza a abordagem de canais independentes, ignorando a dependência natural entre os diferentes canais de uma série temporal. Para melhorar a eficiência dos modelos, é fundamental utilizar equilibradamente duas abordagens: canais independentes e mistos.

Damos continuidade ao trabalho iniciado no artigo anterior sobre a construção do framework RefMask3D utilizando MQL5. Esse framework foi desenvolvido para um estudo aprofundado da interação multimodal e da análise de características em nuvens de pontos, com posterior identificação do objeto-alvo com base em uma descrição fornecida em linguagem natural.

Ao analisarmos a situação do mercado com nossos modelos, o elemento-chave é a vela. No entanto, sabe-se há muito tempo que os padrões de velas podem ajudar a prever movimentos futuros de preço. Neste artigo, apresentaremos um método que permite integrar essas duas abordagens.

Monte-Carlo é o quarto algoritmo diferente em aprendizado por reforço que estamos considerando com o objetivo de explorar sua implementação em Expert Advisors montados pelo wizard. Embora ancorado em amostragem aleatória, ele apresenta vastas formas de simulação que podemos explorar.

No último artigo da série, analisamos o framework Atom-Motif Contrastive Transformer (AMCT), que utiliza aprendizado contrastivo para identificar padrões-chave em todos os níveis, desde os elementos básicos até estruturas complexas. Neste artigo, continuamos a implementar as abordagens do AMCT com recursos do MQL5.

Neste material, veremos como os modelos de autorregressão vetorial (VAR) podem prever séries temporais de valores OHLC (preço de abertura, máxima, mínima e preço de fechamento) no Forex. Falaremos sobre como implementar modelos VAR, treiná-los e gerar previsões em tempo real no MetaTrader 5, analisando movimentos interdependentes das taxas de câmbio para obter melhores resultados no trading.

Aprenda a criar um módulo EX5 com funções exportáveis que permite consultar e armazenar facilmente os dados da última ordem pendente executada. Neste guia passo a passo, aprimoraremos a biblioteca EX5 de gerenciamento de histórico (History Management) desenvolvendo funções especializadas e independentes para extrair as principais propriedades da última ordem pendente executada. Entre essas propriedades estão o tipo de ordem, o horário de colocação, o horário de execução, o tipo de execução e outros dados importantes necessários para o gerenciamento e análise eficaz do histórico de operações com ordens pendentes.

Apresentamos o framework FinCon, que é um sistema multiagente baseado em grandes modelos de linguagem (LLM). O framework utiliza reforço verbal conceitual para melhorar a tomada de decisões e o gerenciamento de riscos, permitindo realizar diversas tarefas financeiras de forma eficiente.

O fluxo do mercado é determinado pelas forças entre compradores e vendedores. Existem níveis específicos que o mercado respeita devido às forças que atuam sobre eles. Os níveis de Fibonacci e VWAP são especialmente poderosos na influência do comportamento do mercado. Junte-se a mim neste artigo enquanto exploramos uma estratégia baseada em níveis de VWAP e Fibonacci para geração de sinais.

Propomos conhecer o framework moderno Time-MoE, adaptado para tarefas de previsão de séries temporais. No artigo, implementaremos passo a passo os principais componentes da arquitetura, acompanhando-os com explicações e exemplos práticos. Essa abordagem permitirá não apenas compreender os princípios de funcionamento do modelo, mas também aplicá-los em tarefas reais de trading.

O framework Extralonger demonstra uma abordagem para integrar fatores espaciais e temporais em um único modelo, permitindo considerar simultaneamente padrões locais e ciclos de longo prazo. Essa arquitetura torna a previsão de séries temporais mais robusta ao ruído de mercado e abre a possibilidade de analisar dados em diferentes horizontes. Neste artigo, examinamos em detalhes como implementar essas ideias na prática com OpenCL e MQL5.

Redes Generativas Adversariais são uma combinação de Redes Neurais que treinam entre si para obter resultados mais precisos. Adotamos o tipo condicional dessas redes ao buscarmos uma possível aplicação na previsão de séries temporais financeiras dentro de uma Classe de Sinais de Expert.

No aprendizado off-line, utilizamos um conjunto de dados fixo, e isso não abrange toda a variedade do ambiente. Durante o processo de treinamento, nosso Agente pode gerar ações fora desse conjunto. Sem feedback do ambiente, a precisão dessas ações é duvidosa. Manter a política do Agente dentro do conjunto de treinamento se torna importante para confiar nos resultados. Vamos falar mais sobre isso aqui neste artigo.

Neste artigo, proponho olhar a questão da construção de uma estratégia de trading de outra perspectiva. Em vez de prever o movimento futuro dos preços, tentaremos construir um sistema de trading baseado na análise de dados históricos.

A inferência bayesiana é a adoção do Teorema de Bayes para atualizar hipóteses de probabilidade à medida que novas informações são disponibilizadas. Isso intuitivamente leva à adaptação na análise de séries temporais, então veremos como podemos usar isso na construção de classes personalizadas, não apenas para o sinal, mas também para gerenciamento de dinheiro e trailing-stops.

Descubra como criar funções exportáveis em EX5 para consultar e salvar de forma eficiente dados históricos de posições. Neste guia passo a passo, ampliaremos a biblioteca EX5 de gerenciamento de histórico desenvolvendo módulos que recuperam propriedades-chave da posição fechada mais recentemente. Isso inclui lucro líquido, duração da negociação, stop loss em pips, take profit, valores de lucro e vários outros detalhes importantes.