Artigos sobre como automatizar sistemas de negociação na linguagem MQL5

Já criamos diversos componentes que facilitam o processo de otimização automática. Durante sua criação, seguimos a ciclicidade tradicional: desde a criação do código funcional mínimo até a refatoração e a obtenção de um código melhorado. Agora é hora de organizar nossa base de dados, que também é um componente-chave no sistema que estamos criando.

O treinamento de modelos Transformer exige grandes volumes de dados e muitas vezes é dificultado pela fraca capacidade dos modelos de generalizar em amostras pequenas. O framework SAMformer ajuda a resolver esse problema ao evitar mínimos locais ruins. E aumenta a eficiência dos modelos mesmo em conjuntos de treinamento limitados.

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.

Na segunda parte do artigo, continuaremos o desenvolvimento da versão modificada do algoritmo AOS (Atomic Orbital Search), focando em operadores específicos para aumentar sua eficiência e adaptabilidade. Após analisar as bases e mecânicas do algoritmo, discutiremos ideias para melhorar o desempenho e a capacidade de análise de espaços de soluções complexos, propondo novas abordagens para expandir sua funcionalidade como ferramenta de otimização.

Este artigo apresenta um guia abrangente para implementar um sistema de negociação sofisticado utilizando Análise de Rede de Causalidade (CNA) e Autorregressão Vetorial (VAR) em MQL5. Ele aborda o embasamento teórico desses métodos, fornece explicações detalhadas das funções-chave no algoritmo de negociação e inclui exemplos de código para implementação.

Neste artigo, reformulamos o código existente usado para enviar mensagens e capturas de tela do MQL5 para o Telegram, organizando-o em funções modulares reutilizáveis. Isso tornará o processo mais eficiente, permitindo uma execução mais rápida e uma gestão de código mais fácil em múltiplas instâncias.

O framework LSEAttention propõe caminhos para aprimorar a arquitetura Transformer, tendo sido desenvolvido especificamente para a previsão de séries temporais multivariadas de longo prazo. As abordagens sugeridas pelos autores do método permitem resolver problemas comuns no Transformer tradicional, como o colapso entrópico e a instabilidade no treinamento.

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.

O artigo apresenta um testador rápido de estratégias para modelos de aprendizado de máquina com o uso do Numba. Em termos de velocidade, ele supera o testador de estratégias feito em Python puro em 50 vezes. O autor recomenda o uso dessa biblioteca para acelerar cálculos matemáticos, especialmente em casos que envolvem laços.

A aplicação de processos de difusão anisotrópicos para codificação dos dados brutos no espaço latente hiperbólico, conforme proposto no framework HypDiff, contribui para a preservação das características topológicas da situação atual do mercado e melhora a qualidade de sua análise. No artigo anterior, iniciamos a implementação das abordagens propostas usando MQL5. Hoje, continuaremos esse trabalho iniciado, levando-o até sua conclusão lógica.

Neste artigo, desenvolvemos um Expert Advisor de Trading Rápido em MQL5, aproveitando os indicadores Parabolic SAR e Média Móvel Simples (SMA) para criar uma estratégia de trading responsiva. Detalhamos a implementação da estratégia, incluindo o uso de indicadores, geração de sinais e o processo de testes e otimização.

Apresentamos os modelos de difusão direcionada, que utilizam ruídos anisotrópicos e direcionais, dependentes dos dados, no processo de propagação para frente, para capturar representações de grafos significativas.

Máquinas de Boltzmann Restritas são uma forma de rede neural que foi desenvolvida no meio da década de 1980, numa época em que os recursos computacionais eram extremamente caros. No início, ela dependia de Gibbs Sampling e Divergência Contrastiva para reduzir a dimensionalidade ou capturar as probabilidades/propriedades ocultas sobre os conjuntos de dados de treinamento de entrada. Examinamos como o Backpropagation pode realizar de forma similar quando o RBM 'embebe' os preços para um Multi-Layer-Perceptron de previsão.

Este artigo explora a aplicação da teoria dos jogos de John Nash, especificamente o Equilíbrio de Nash, no mercado financeiro. Ele discute como os traders podem utilizar scripts em Python e MetaTrader 5 para identificar e explorar ineficiências do mercado utilizando os princípios de Nash. O artigo oferece um guia passo a passo sobre como implementar essas estratégias, incluindo o uso de Modelos Ocultos de Markov (HMM) e análise estatística para melhorar o desempenho das negociações.

Neste artigo, vamos automatizar as estratégias de negociação com a Estratégia Parabolic SAR em MQL5: Criando um Expert Advisor Eficaz. O EA realizará negociações com base nas tendências identificadas pelo indicador Parabolic SAR.

Apresentamos o método NAFS (Node-Adaptive Feature Smoothing), uma abordagem não paramétrica para criar representações de nós que não requer o treinamento de parâmetros. O NAFS extrai as características de cada nó considerando seus vizinhos e, então, combina essas características de forma adaptativa para formar a representação final.

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.

Até agora, analisamos a automação da execução de procedimentos sequenciais de otimização de EAs exclusivamente no testador de estratégias padrão. Mas o que fazer se, entre essas execuções, quisermos processar alguns dados já obtidos por outros meios? Vamos tentar adicionar a possibilidade de criar novas etapas de otimização, executadas por programas escritos em Python.

Um guia passo a passo para implementar um algoritmo de negociação automatizado em MQL5 baseado na estratégia de Bandas de Bollinger. Um tutorial detalhado sobre a criação de um Expert Advisor que pode ser útil para traders.

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.

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.

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.

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.

O artigo é dedicado ao algoritmo de otimização com búfalos-africanos (ABO), uma abordagem meta-heurística desenvolvida em 2015 com base no comportamento único desses animais. Ele descreve detalhadamente as etapas de implementação do algoritmo e sua eficácia na busca por soluções de problemas complexos, tornando-o uma ferramenta valiosa na área de otimização.

Vamos conhecer um método de análise multimodal integrada para interagir e compreender características.

Muitos poderiam sugerir, que deveríamos abandonar o Excel, e usar o Python pura e simplesmente. Fazendo uso de alguns pacotes que permitiriam ao Python criar um arquivo de Excel, para que pudéssemos analisar os resultados depois. Mas como foi dito no artigo anterior, apesar desta solução ser a mais simples, pelo ponto de vista de muitos programadores. Ela de fato, não será bem vista, pelos olhos de alguns usuários. E nesta história toda, o usuário tem sempre razão. Você como programador deve, encontrar alguma forma ou alguma maneira de fazer as coisas funcionarem.

Criamos um sistema de arbitragem legal aos olhos das corretoras, que gera milhares de preços sintéticos no mercado Forex, os analisa e negocia com sucesso e de forma lucrativa.

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.

Ao analisarmos a situação de mercado, a dividimos em segmentos individuais, identificando as principais tendências. No entanto, os métodos tradicionais de análise geralmente se concentram em um único aspecto, limitando a percepção. Neste artigo, apresentaremos um método que permite destacar vários objetos, oferecendo uma compreensão mais completa e em camadas da situação.

Damos continuidade à discussão sobre o uso da representação linear por partes de séries temporais, iniciada no artigo anterior. Hoje, falaremos sobre a combinação desse método com outras abordagens de análise de séries temporais para melhorar a qualidade da previsão das tendências dos movimentos de preços.

Na nossa série sobre integração do MQL5 com pacotes de processamento de dados, mergulhamos na poderosa combinação de aprendizado de máquina e análise preditiva. Exploraremos como conectar o MQL5 de forma perfeita com bibliotecas populares de aprendizado de máquina, para possibilitar modelos preditivos sofisticados para os mercados financeiros.

A função de perda (Loss Function) é uma métrica fundamental nos algoritmos de aprendizado de máquina, que fornece feedback para o processo de aprendizado ao quantificar o quão bem um determinado conjunto de parâmetros se comporta em comparação com o valor-alvo esperado. Vamos explorar os diferentes formatos dessa função na classe personalizada do Assistente MQL5.

Nesta parte do artigo, vamos criar um EA MQL5 integrado ao Telegram que envia sinais de cruzamento de médias móveis para o mensageiro. Descreveremos detalhadamente o processo de geração de sinais de negociação com base nesses cruzamentos, implementaremos o código necessário em MQL5 e garantiremos uma integração contínua. Como resultado, teremos um sistema que envia alertas de negociação em tempo real diretamente para um grupo no Telegram.

A regularização é uma forma de penalizar a função de perda em proporção ao peso discreto aplicado ao longo das várias camadas de uma rede neural. Vamos observar a importância de algumas formas de regularização e o impacto que isso pode ter em testes realizados com um Expert Advisor montado por um assistente.