Redes neurais em trading: modelo multivariado de ponta a ponta para previsão de séries temporais (GinAR)
Apresentamos uma abordagem inovadora para a previsão de séries temporais com dados ausentes baseada no framework GinAR. O artigo descreve a implementação dos principais componentes em OpenCL, garantindo, assim, alto desempenho. Em nossa próxima publicação, analisaremos em detalhes a integração dessas soluções ao MQL5. Isso permitirá compreender como aplicar o método no trading prático.
Rede neural na prática: Gradiente
O artigo explica por que e como o gradiente é usado no treinamento de um perceptron, partindo do erro de mínimo quadrado e da regra da cadeia para obter as derivadas parciais. Mostramos a implementação do cálculo do gradiente na classe C_Neuron em MQL5 e validamos com exemplos de 1 e 2 entradas. Você aprenderá a ajustar pesos e viés por gradiente descendente e se preparar para forward e back propagation.
Do básico ao intermediário: Objetos e sub janelas (I)
O artigo detalha a criação e o posicionamento do objeto OBJ_CHART dentro de sub janelas, destacando nuances entre janela principal e subjanelas. Mostra como integrar indicadores com recursos (#resource, ChartIndicatorAdd) e identificar a sub janela correta por meio do nome curto do indicador. O resultado é um código mais estável, portátil e fácil de reutilizar.
Otimização extrema — Extremal Optimization (EO)
Neste artigo, é analisado o algoritmo Extremal Optimization (EO), um método de otimização inspirado no modelo de criticidade auto-organizada de Bak-Sneppen, no qual a evolução ocorre por meio da eliminação dos piores componentes do sistema. A versão populacional modificada do algoritmo se afasta dos princípios teóricos em favor da eficiência prática, o que leva à criação de poderosas ferramentas computacionais.
Redes neurais em trading: Previsão probabilística de séries temporais (Conclusão)
Apresentamos a você o framework K²VAE e uma variante de como integrar as abordagens propostas a um sistema de trading. Você verá como a abordagem híbrida Koopman-Kalman-VAE ajuda a construir modelos adaptativos e interpretáveis. Ao final do artigo, veremos os resultados práticos obtidos com as soluções implementadas.
Rede neural quântica em MQL5 (Parte I): Criando um arquivo de inclusão
O artigo apresenta uma nova abordagem para criar sistemas de trading com base em princípios quânticos e inteligência artificial. O autor descreve o desenvolvimento de uma rede neural única, que vai além do aprendizado de máquina clássico, unindo a mecânica quântica às arquiteturas modernas de IA.
Redes neurais em trading: Previsão probabilística de séries temporais (Codificador)
Apresentamos uma nova abordagem que combina métodos clássicos e redes neurais modernas para a análise de séries temporais. O artigo descreve detalhadamente a arquitetura e os princípios de funcionamento do modelo K²VAE.
Do básico ao intermediário: Recursos
Neste artigo você será apresentado a um conceito que pode ser de extrema utilidade em muitos casos. Facilitando em muito o compartilhamento de suas aplicações e projetos. Apesar de não ser um conceito muito simples de ser totalmente explicando em um único artigo. O que será explicado e exposto aqui, já nos irá permitir fazer diversas coisas no futuro. Inclusive algumas que de outra maneira não seriam possíveis de serem feitas. Justamente por que este artigo ainda não havia sido publicado, para que você, pudesse ter um material de apoio e uma base inicial de estudo.
Símbolos personalizados em MQL5: Criando um símbolo customizado de barras 3D
Este artigo apresenta um guia detalhado para criar o indicador inovador 3DBarCustomSymbol.mq5, que gera símbolos personalizados no MetaTrader 5, reunindo preço, tempo, volume e volatilidade em uma representação tridimensional única. São abordados os fundamentos matemáticos, a arquitetura do sistema, os aspectos práticos de implementação e o uso em estratégias de trading.
Introdução ao MQL5 (Parte 13): Um Guia para Iniciantes na Construção de Indicadores Personalizados (II)
Este artigo orienta você na construção de um indicador personalizado Heikin Ashi do zero e demonstra como integrar indicadores personalizados em um EA. Ele cobre cálculos de indicadores, lógica de execução de trades e técnicas de gerenciamento de risco para melhorar estratégias de trading automatizadas.
Multiple Symbol Analysis With Python And MQL5 (Part 3): Taxas de Câmbio Triangulares
Traders frequentemente enfrentam drawdowns causados por sinais falsos, enquanto esperar por confirmação pode levar à perda de oportunidades. Este artigo apresenta uma estratégia de trading triangular utilizando a cotação da Prata em Dólares (XAGUSD) e em Euros (XAGEUR), juntamente com a taxa de câmbio EURUSD, para filtrar ruído. Ao aproveitar relações entre mercados, traders podem descobrir sentimento oculto do mercado e refinar suas entradas em tempo real.
Explorando modelos de regressão para inferência causal e trading
Neste artigo, foi realizado um estudo sobre a possibilidade de aplicar modelos de regressão no trading algorítmico. Os modelos de regressão, diferentemente da classificação binária, permitem criar estratégias de trading mais flexíveis por meio da avaliação quantitativa das variações de preço previstas.
Algoritmo do mercado acionário: Exchange Market Algorithm (EMA)
O artigo é dedicado a uma análise detalhada do algoritmo Exchange Market Algorithm (EMA), inspirado no comportamento de traders no mercado acionário. O algoritmo modela o processo de negociação de ações, em que participantes do mercado com diferentes níveis de sucesso aplicam estratégias variadas para maximizar o lucro.
O Filtro de Kalman para Estratégias de Reversão à Média no Forex
O filtro de Kalman é um algoritmo recursivo utilizado em trading algorítmico para estimar o verdadeiro estado de uma série temporal financeira ao filtrar o ruído dos movimentos de preço. Ele atualiza dinamicamente as previsões com base em novos dados de mercado, tornando-se valioso para estratégias adaptativas como reversão à média. Este artigo primeiro apresenta o filtro de Kalman, abordando seu cálculo e implementação. Em seguida, aplicamos o filtro a uma estratégia clássica de reversão à média no forex como exemplo. Por fim, realizamos diversas análises estatísticas comparando o filtro com uma média móvel em diferentes pares de forex.
Automatizando Estratégias de Trading em MQL5 (Parte 10): Desenvolvendo a Estratégia Trend Flat Momentum
Neste artigo, desenvolvemos um Expert Advisor em MQL5 para a estratégia Trend Flat Momentum. Combinamos um cruzamento de duas médias móveis com filtros de momentum RSI e CCI para gerar sinais de negociação. Também abordamos backtesting e possíveis melhorias para desempenho em condições reais de mercado.
Redes neurais em trading: Previsão probabilística de série temporal (K2VAE)
Apresentamos a implementação original do framework K²VAE, um modelo flexível capaz de aproximar linearmente dinâmicas complexas no espaço latente. Este artigo mostra como implementar os componentes principais na linguagem MQL5, incluindo matrizes parametrizadas e seu gerenciamento fora das camadas padrão de redes neurais. Este material será útil para todos os que procuram uma abordagem prática para criar modelos interpretáveis de séries temporais.
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 28): Adicionando um gerenciador de fechamento de posições
Ao executar muitas estratégias em paralelo, pode surgir a necessidade de, de tempos em tempos, fechar todas as posições abertas e reiniciar as estratégias. O código já escrito permite implementar esse comportamento apenas em conjunto com manipulações manuais. Vamos tentar automatizar essa parte.
Componentes View e Controller para tabelas no paradigma MVC em MQL5: Contêineres
No artigo será analisada a criação do elemento de controle "Contêiner" com a possibilidade de rolar o seu conteúdo. Durante o processo, serão aperfeiçoadas classes já prontas de elementos de controle da biblioteca gráfica.
Desenvolvimento do Toolkit de Análise de Price Action (Parte 15): Introduzindo a Teoria dos Quartos (I) — Script Quarters Drawer
Pontos de suporte e resistência são níveis críticos que sinalizam possíveis reversões e continuações de tendência. Embora identificar esses níveis possa ser desafiador, uma vez que você os localiza, estará bem preparado para navegar no mercado. Para obter ajuda adicional, confira a ferramenta Quarters Drawer apresentada neste artigo; ela ajudará você a identificar tanto níveis primários quanto secundários de suporte e resistência.
Redes neurais em trading: Segmentação periódica adaptativa (Conclusão)
Propomos mergulhar no fascinante mundo do LightGTS, um framework leve, porém poderoso, para previsão de séries temporais, no qual a convolução adaptativa e a codificação RoPE se combinam com métodos inovadores de atenção. Em nosso artigo você encontrará uma descrição detalhada de todos os componentes, desde a criação de patches até a complexa mistura de especialistas no decodificador, prontos para integração em projetos MQL5. Descubra como o LightGTS leva o trading automatizado a um novo nível.
Rede neural na prática: Funções de ativação
Este com toda a certeza, foi o artigo do qual mais me agradou ter escrito até o momento sobre este tema. Visto que nele de fato mostrei que não precisamos de grandes coisas, ou de algo específico para atingir um dado objetivo. Este pode ser alcançado de maneiras diferentes, desde é claro você tenha o conhecimento adequado e a boa vontade de estudar e se dedicar a algo. Agradeço de coração a todos que me ajudaram na parte sobre quais funções escolher. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.
Análise de lacunas tempo<rais de preço em MQL5 (Parte II): Criamos um mapa de calor da distribuição de liquidez no tempo
Guia detalhado para criar um indicador de mapa de calor para MetaTrader 5 que visualiza a distribuição temporal do preço na forma de um mapa de calor. O artigo revela a base matemática da análise da densidade temporal, na qual cada nível de preço é colorido do vermelho (tempo mínimo de permanência) ao azul (tempo máximo de permanência).
Indicador de sazonalidade por horas, dias da semana e meses
O artigo explica como desenvolver uma ferramenta para análise de padrões recorrentes de preços nos mercados financeiros, por dias do mês (1-31), dias da semana (segunda-feira-domingo) ou horas do dia (0-23). O indicador analisa dados históricos, calcula a rentabilidade média para cada período e exibe os resultados na forma de um histograma com previsão. Inclui parâmetros configuráveis: tipo de sazonalidade, quantidade de barras analisadas, exibição em porcentagens ou valores absolutos, cores dos gráficos.
Operando com o Calendário Econômico do MQL5 (Parte 6): Automatizando a Entrada de Trades com Análise de Eventos de Notícias e Temporizadores de Contagem Regressiva
Neste artigo, implementamos a entrada automática de trades utilizando o Calendário Econômico do MQL5, aplicando filtros definidos pelo usuário e deslocamentos de tempo para identificar eventos de notícias qualificados. Comparamos os valores de previsão e valores anteriores para determinar se devemos abrir uma operação BUY ou SELL. Temporizadores dinâmicos de contagem regressiva exibem o tempo restante até a divulgação da notícia e são redefinidos automaticamente após a execução de um trade.
Redes neurais em trading: Segmentação periódica adaptativa (Criação de tokens)
Propomos que você embarque em uma jornada fascinante pelo mundo da análise adaptativa de séries temporais financeiras e descubra como transformar uma complexa análise espectral e uma convolução flexível em sinais reais de trading. Você verá como o LightGTS escuta o ritmo do mercado, ajustando-se às suas mudanças por meio de um passo de janela variável, e como a aceleração com OpenCL permite transformar cálculos no caminho mais curto para decisões lucrativas.
Algoritmo de Busca com Retrocesso — Backtracking Search Algorithm (BSA)
E se um algoritmo de otimização pudesse lembrar suas viagens passadas e usar essa memória para buscar soluções melhores? O BSA faz exatamente isso, equilibrando a exploração do novo e o retorno ao que já foi testado. No artigo, revelamos os segredos do algoritmo. Ideia simples, mínimo de parâmetros e resultado estável.
Redes neurais em trading: Segmentação periódica adaptativa (LightGTS)
Propomos conhecer uma técnica inovadora de patching adaptativo, um método de segmentar séries temporais de forma flexível considerando sua periodicidade interna. Além disso, apresentamos uma técnica de codificação eficiente que permite preservar características semânticas importantes ao trabalhar com dados de diferentes escalas. Esses métodos abrem novas possibilidades para o processamento preciso de dados complexos multiescalares, característicos dos mercados financeiros, e aumentam significativamente a estabilidade e a fundamentação das previsões.
A análise de lacunas temporais de preço em MQL5 (Parte I): Criando um indicador básico
A análise de lacunas temporais, ou time gaps, ajuda o trader a identificar potenciais pontos de reversão do mercado. O artigo examina o que é um time gap, como interpretá-lo e de que maneira ele pode ser utilizado para detectar a entrada de grande volume no mercado.
Estratégia da Águia — Eagle Strategy (ES)
Eagle Strategy é um algoritmo que imita a estratégia de caça em duas fases da águia: busca global por meio de voos de Lévy pelo método de Mantegna, alternada com intensificação local intensa do algoritmo de vaga-lumes, uma abordagem matematicamente fundamentada para o equilíbrio entre diversificação e intensificação, bem como um conceito bioinspirado que combina dois fenômenos naturais em um único método computacional.
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 55): SAC com Prioritized Experience Replay
Buffers de replay em Aprendizado por Reforço são particularmente importantes com algoritmos off-policy como DQN ou SAC. Isso coloca em destaque o processo de amostragem desse buffer de memória. Enquanto as opções padrão com SAC, por exemplo, utilizam seleção aleatória desse buffer, o Prioritized Experience Replay ajusta esse processo ao realizar amostragem com base em um score TD. Revisamos a importância do Aprendizado por Reforço e, como sempre, examinamos apenas essa hipótese (não a validação cruzada) em um Expert Advisor montado com o wizard.
Do básico ao intermediário: Sub Janelas (IV)
Neste artigo iremos ver que nem tudo é como muitos pensam ser no inicio. Uma das coisas mais interessantes em utilizar a programação é o fato de que podemos garantir que as coisas sempre serão da forma como as planejamos. Então leiam este artigo com atenção, para que possam aprender alguns dos conceitos mais confusos envolvidos no uso de sub janelas. Se você entender o que será explicado aqui, irá conseguir fazer compreender diversas coisas que iremos fazer futuramente.
Automatizando Estratégias de Trading em MQL5 (Parte 9): Construindo um Expert Advisor para a Estratégia Asian Breakout
Neste artigo, construímos um Expert Advisor em MQL5 para a Estratégia Asian Breakout calculando a máxima e a mínima da sessão e aplicando filtragem de tendência com uma média móvel. Implementamos estilização dinâmica de objetos, entradas de tempo definidas pelo usuário e gestão de risco robusta. Por fim, demonstramos técnicas de backtesting e otimização para refinar o programa.
Automatizando Estratégias de Trading em MQL5 (Parte 8): Construindo um Expert Advisor com Padrões Harmônicos Butterfly
Neste artigo, construímos um Expert Advisor em MQL5 para detectar padrões harmônicos Butterfly. Identificamos pontos de pivô e validamos níveis de Fibonacci para confirmar o padrão. Em seguida, visualizamos o padrão no gráfico e executamos negociações automaticamente quando confirmado.
Construindo Expert Advisors Auto Otimizáveis em MQL5 (Parte 6): Prevenção de Stop Out
Junte-se a nós na discussão de hoje enquanto buscamos um procedimento algorítmico para minimizar o número total de vezes em que somos estopados em negociações vencedoras. O problema que enfrentamos é significativamente desafiador, e a maioria das soluções apresentadas em discussões da comunidade carece de regras fixas e bem definidas. Nossa abordagem algorítmica para resolver o problema aumentou a lucratividade de nossas negociações e reduziu nossa perda média por operação. No entanto, ainda há avanços a serem feitos para filtrar completamente todas as negociações que serão estopadas; nossa solução é um bom primeiro passo para qualquer pessoa experimentar.
Desenvolvimento do Kit de Ferramentas de Análise de Ação de Preço (Parte 14): Ferramenta de Stop Parabolic e Reversão
Adotar indicadores técnicos na análise de price action é uma abordagem poderosa. Esses indicadores frequentemente destacam níveis-chave de reversões e retrações, oferecendo insights valiosos sobre a dinâmica do mercado. Neste artigo, demonstramos como desenvolvemos uma ferramenta automatizada que gera sinais utilizando o indicador Parabolic SAR.
Algoritmo de ecolocalização de golfinhos — Dolphin Echolocation Algorithm (DEA)
Neste artigo, analisaremos detalhadamente o algoritmo DEA, um método metaheurístico de otimização inspirado na capacidade única dos golfinhos de encontrar presas por meio da ecolocalização. Das bases matemáticas à implementação prática em MQL5, da análise à comparação com algoritmos clássicos, vamos examinar minuciosamente por que esse método relativamente jovem merece um lugar no arsenal de quem enfrenta tarefas de otimização.
Aplicação do modelo Grey na análise técnica de séries temporais financeiras
Este artigo é dedicado ao estudo do modelo Grey, uma ferramenta promissora, capaz de ampliar as possibilidades do trader. Vamos considerar algumas formas de aplicar esse modelo na análise técnica e na construção de estratégias de negociação.
Identificação e classificação de padrões fractais por meio de aprendizado de máquina
Neste artigo abordaremos o tema intrigante da análise fractal e da previsão de mercados por meio de aprendizado de máquina. Estes são apenas os primeiros passos no caminho para o estudo das diversas estruturas fractais que se formam nos gráficos de cotações financeiras. Utilizaremos a correlação para a busca de padrões e o algoritmo CatBoost para a classificação desses padrões.
Redes neurais em trading: Pipeline inteligente de previsões (Conclusão)
Este artigo mostrará de forma envolvente como o embedding SwiGLU revela padrões ocultos do mercado, e como a mistura esparsa de especialistas dentro do Decoder-Only Transformer torna as previsões mais precisas com custos computacionais razoáveis. Analisamos detalhadamente a integração do Time-MoE em MQL5 e OpenCL, descrevendo passo a passo a configuração e o treinamento do modelo.
Automatizando Estratégias de Trading em MQL5 (Parte 7): Construindo um EA de Grid Trading com Escalonamento Dinâmico de Lote
Neste artigo, construímos um expert advisor de grid trading em MQL5 que utiliza escalonamento dinâmico de lote. Cobrimos o design da estratégia, a implementação do código e o processo de backtesting. Por fim, compartilhamos insights principais e boas práticas para otimizar o sistema de negociação automatizado.