Artigos sobre programação nas linguagens MQL4 e MQL5

O framework de aprendizado multitarefa baseado no ResNeXt otimiza a análise de dados financeiros ao considerar sua alta dimensionalidade, não linearidade e dependências temporais. O uso de convolução em grupo e cabeças especializadas permite que o modelo extraia de forma eficiente as principais características dos dados brutos.

Continuamos a desenvolver o modelo transformador hierárquico com duas torres, o Hidformer, projetado para análise e previsão de séries temporais multivariadas complexas. Neste artigo, levaremos o trabalho iniciado anteriormente até sua conclusão lógica, com testes do modelo em dados históricos reais.

Apresentamos o Algoritmo Dialético (DA), um novo método de otimização global inspirado no conceito filosófico de dialética. O algoritmo utiliza uma divisão única da população em pensadores especulativos e práticos. Os testes mostram um desempenho impressionante de até 98% em tarefas de baixa dimensionalidade e uma eficácia geral de 57,95%. Este artigo explica esses números e apresenta uma descrição detalhada do algoritmo e os resultados dos experimentos em diferentes tipos de funções.

Estamos construindo um sistema de neurônios biologicamente fiel para prever séries temporais. A introdução de um meio semelhante ao plasma na arquitetura da rede neural criou uma espécie de "inteligência coletiva", onde cada neurônio influencia o funcionamento do sistema não apenas por meio de conexões diretas, mas também por meio de interações eletromagnéticas de longo alcance. Como esse sistema neural modelando o cérebro irá se comportar no mercado?

Vamos prever a volatilidade extrema futura com ajuda da classificação binária. Criamos um indicador de previsão de volatilidade extrema com uso de aprendizado de máquina.

Meu algoritmo original. Neste artigo é apresentado o Algoritmo da Viagem Evolutiva no Tempo (TETA), inspirado no conceito de universos paralelos e fluxos temporais. A ideia central do algoritmo é que, embora a viagem no tempo no sentido convencional seja impossível, podemos escolher uma sequência de eventos que leva a diferentes realidades.

Apresentamos um algoritmo de trading inovador que combina algoritmos evolutivos com aprendizado profundo por reforço para operar no mercado Forex. O algoritmo utiliza um mecanismo de extinção das estratégias ineficientes, com o objetivo de otimizar a estratégia de negociação.

Seguimos com o tema da análise de negociações realizadas no testador de estratégias para melhorar a qualidade da negociação. Vamos verificar como o uso de diferentes métodos de trailing pode alterar os resultados de negociação já obtidos.

Estamos finalizando a implementação do framework MacroHFT para trading de alta frequência com criptomoedas, que utiliza aprendizado por reforço dependente de contexto e memória para se adaptar às condições dinâmicas do mercado. E para concluir este artigo, será realizado um teste com os métodos implementados utilizando dados históricos reais, a fim de avaliar sua eficácia.

Este projeto explora a fusão entre aprendizado profundo e análise técnica para testar estratégias de trading no mercado de câmbio (forex). Um script em Python é usado para experimentação rápida, utilizando um modelo ONNX juntamente com indicadores tradicionais como PSAR, SMA e RSI para prever movimentos do par EUR/USD. Um script em MetaTrader 5 então leva essa estratégia para um ambiente ao vivo, usando dados históricos e análise técnica para tomar decisões de trading mais informadas. Os resultados do backtesting indicam uma abordagem cautelosa, porém consistente, com foco em gestão de risco e crescimento estável em vez da busca agressiva por lucros.

Neste artigo, focaremos no estilo visual da interface gráfica do usuário (GUI) do nosso Painel Administrativo de Negociação usando MQL5. Exploraremos várias técnicas e recursos disponíveis no MQL5 que permitem a personalização e otimização da interface, garantindo que ela atenda às necessidades dos traders enquanto mantém uma estética atraente.

Guia passo a passo para otimização automática em MQL5 para Expert Advisors. Vamos abordar uma lógica de otimização robusta, boas práticas para seleção de parâmetros e como reconstruir estratégias com backtesting. Além disso, métodos mais avançados como a otimização walk-forward serão discutidos para aprimorar sua abordagem de trading.

Vamos explorar métodos de discretização de preços com Python + MQL5. Neste artigo, compartilho minha experiência prática no desenvolvimento de uma biblioteca em Python que implementa uma variedade de abordagens para formar barras, desde as clássicas Volume e Range bars até métodos mais exóticos como Renko e Kagi. Barras, candles de três linhas rompidas, range bars — qual é a sua estatística? De que outras formas podemos representar os preços de maneira discreta?

No testador de estratégias, é possível não apenas otimizar os parâmetros do robô de negociação. Vamos mostrar como avaliar, após o fato, o histórico de negociação de sua conta e fazer ajustes na negociação dentro do testador, alterando os tamanhos dos stop orders das posições abertas.

Adicionaremos Aprendizado Profundo a esses três exemplos que foram publicados em artigos anteriores e compararemos os resultados com os anteriores. O objetivo é aprender como adicionar Deep Learning a outros EAs.

Este talvez venha a ser o artigo mais divertido até este momento. Isto porque, aqui iremos implementar uma modificação de um objeto presente no MetaTrader 5, a fim de conseguir criar um outro objeto, que não existe originalmente na plataforma. Claro que o que será visto aqui, pode parecer meio que doideira. Mas funciona e tem um objetivo bastante interessante.

Apresento o framework MacroHFT, que aplica aprendizado por reforço contextual com memória para melhorar as decisões em trading de alta frequência de criptomoedas, utilizando dados macroeconômicos e agentes adaptativos.

Neste artigo, vamos analisar um novo algoritmo populacional de otimização, o CPA (Cyclic Parthenogenesis Algorithm), inspirado na estratégia reprodutiva única dos pulgões. O algoritmo combina dois mecanismos de reprodução — partenogênese e sexual — e utiliza uma estrutura de colônia populacional com possibilidade de migração entre colônias. As principais características do algoritmo são a alternância adaptativa entre diferentes estratégias reprodutivas e o sistema de troca de informação entre colônias por meio do mecanismo de voo.

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.

Continuamos a implementação das abordagens propostas pelos autores do framework FinCon. O FinCon é um sistema multiagente baseado em grandes modelos de linguagem (LLM). Hoje vamos implementar os módulos necessários e realizar testes abrangentes do modelo com dados históricos reais.

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.

Este trabalho apresenta uma análise da interação entre diferentes funções de ativação e algoritmos de otimização no contexto do treinamento de redes neurais. A atenção principal está voltada para a comparação entre o ADAM clássico e sua versão populacional ao lidar com uma ampla gama de funções de ativação, incluindo as funções oscilatórias ACON e Snake. Mediante uma arquitetura MLP minimalista (1-1-1) e um único exemplo de treino, isola-se a influência das funções de ativação no processo de otimização, eliminando interferências de outros fatores. Propomos um método de controle dos pesos da rede por meio dos limites das funções de ativação e um mecanismo de reflexão de pesos, permitindo evitar problemas de saturação e estagnação no aprendizado.

Este artigo analisa uma abordagem inovadora para prever os movimentos de preços nos mercados financeiros mediante computação quântica. O foco principal está na aplicação do algoritmo de estimativa de fase quântica (QPE) para buscar precursores de padrões de preços, o que permite acelerar significativamente o processo de análise de dados de mercado.

Este artigo, é uns dos que definitivamente, é necessário não apenas ver o código e o estudar para compreender o que estará acontecendo. É de fato, necessário, criar uma aplicação executável e a utilizar em um gráfico qualquer. Isto maneira a conseguir entender pequenos detalhes, que de outra forma são muito complicados de serem compreendidos. Como por exemplo, a combinação de teclado com o mouse, a fim de construir certos tipos de coisas.

Este artigo apresenta uma abordagem inovadora para a análise técnica, baseada na conversão dos movimentos de preço em código binário. O autor mostra como diferentes aspectos do comportamento do mercado - desde movimentos simples de preço até padrões complexos - podem ser codificados em sequências de zeros e uns.

Apresentamos o framework do agente multimodal para negociação financeira FinAgent, projetado para analisar dados de diferentes tipos que refletem a dinâmica do mercado e padrões históricos de negociação.

Este artigo é dedicado aos polinômios ortogonais. Seu uso pode se tornar a base para uma análise mais precisa e eficaz das informações do mercado, permitindo que o trader tome decisões mais fundamentadas.

As abordagens de memória em camadas, que imitam os processos cognitivos humanos, permitem processar dados financeiros complexos e se adaptar a novos sinais, o que contribui para decisões de investimento mais eficazes em mercados dinâmicos.