TransactionCostCollector — Script para análise de custos do corretor - script para MetaTrader 5

Os fluxos de trabalho de rotulagem com barreira tripla costumam utilizar uma constante arbitrária (0,5–1,0%) ou uma suposição de spread herdada do passado como limite min_ret. Um limite definido abaixo do custo real de transação de ida e volta faz com que o fluxo de trabalho rotule ruídos causados por custos como sinais negociáveis. O conjunto de dados rotulado, então, superestima sistematicamente a vantagem, e qualquer modelo treinado com base nessas rotulagens sofre sobreajuste a um artefato do esquema de rotulagem, em vez de se ajustar à estrutura genuína do mercado.

O TransactionCostCollector.mq5 é um script independente que resolve a etapa de coleta de dados desse problema. Ele amostra a distribuição histórica do spread, lê as taxas de swap e os diagnósticos de comissão da corretora para o símbolo do gráfico anexado e exporta tudo para um arquivo CSV estruturado. O arquivo CSV é processado pela classe Python associada, TransactionCostModel, que converte todos os custos em retornos fracionários e calcula o limiar min_ret específico do instrumento para sua chamada de rotulagem.

Ilustração em três painéis da saída do TransactionCostCollector: detalhamento dos custos intradiários por sessão (a), distribuição completa dos custos (b) e curva de percentis para seleção de min_ret (c)

O que o script coleta

O script coleta três componentes de custo para um único símbolo em uma única execução:

• Spread — distribuição histórica da função CopySpread() ao longo do número de barras solicitado. Relatado como média, desvio padrão e percentis (p25, p50, p75, p90, p95, p99), todos em pips. Também calculado por hora UTC do dia para expor os efeitos da sessão.
• Swap — taxas de swap overnight de posições compradas e vendidas lidas diretamente de SYMBOL_SWAP_LONG / SYMBOL_SWAP_SHORT, incluindo o modo de swap (pontos, moeda, juros) e o dia da semana em que o swap triplo é cobrado.
• Comissão — apenas para diagnóstico. O MQL5 não expõe a comissão por lote como uma chamada direta de API em todas as corretoras. O script registra ACCOUNT_COMMISSION_BLOCKED e uma nota explicando como derivar a taxa por lote a partir de uma única operação de referência.

Parâmetros de entrada

Formato de saída CSV

O CSV utiliza uma estrutura de quatro colunas: seção, chave, valor, unidade. As seções são:

• symbol_properties — tamanho do ponto, fator de pip, valor do tick, tamanho do contrato, identificadores de moeda.
• swap — taxas de posição longa/curta, modo de swap, dia da semana com swap triplo.
• commission — valor de diagnóstico e nota de derivação.
• spread_summary — média, desvio padrão e percentis em todas as barras amostradas.
• spread_by_hour — spread médio (pips) para cada hora do dia, uma linha por hora (UTC, horário da corretora).

Como executar

1. Coloque o arquivo TransactionCostCollector.mq5 na pasta MQL5\Scripts\Downloads\ e compile-o no MetaEditor.
2. Abra um gráfico do símbolo alvo em qualquer período de tempo. O período de tempo determina de qual tipo de barra a distribuição do spread será amostrada — recomenda-se H1 como um equilíbrio razoável entre granularidade e comprimento do histórico.
3. Arraste o script para o gráfico. A caixa de diálogo de entrada será exibida (controlada pela propriedade #property script_show_inputs). Defina InpBars com o número de amostras desejado e clique em OK.
4. Recupere o arquivo CSV de saída na pasta MQL5\Files\ da pasta de dados do terminal (Arquivo → Abrir pasta de dados no MetaTrader 5).

Integração com Python

A classe complementar em Python, TransactionCostModel, carrega o CSV e calcula o min_ret para a classificação de barreira tripla:

from afml.transaction_costs import load_cost_model
import pandas as pd

model = load_cost_model(
    csv_path           = "EURUSD_costs.csv",
    spread_percentile  = "p95_pips",   # conservador
    slippage_pips      = 0.4,
    commission_per_lot = 7.0,          # da transação de referência
    lot_size           = 0.01,
)

close = pd.read_parquet("EURUSD_H1.parquet")["close"]
min_ret = model.min_ret_for_symbol(
    price_series    = close,
    holding_days    = 1.0,
    cost_multiplier = 1.5,   # 1,5x ponto de equilíbrio
)
print(f"min_ret = {min_ret:.6f}")

Observações sobre comissões

A taxa de comissão por lote não pode ser lida programaticamente em todas as corretoras. O procedimento recomendado é: abra uma operação de referência de exatamente 1,0 lote padrão em uma conta demo, leia ACCOUNT_COMMISSION_BLOCKED do terminal imediatamente após a abertura da operação e, em seguida, feche a operação. O valor bloqueado dividido por 1,0 fornece a taxa por lote. Confirme com o extrato da conta. Isso precisa ser feito uma vez por corretora.

Por que p95, e não a média

O spread médio é dominado por períodos de baixa volatilidade: sessão asiática, consolidação durante a madrugada e condições de tendência ordenada. As entradas da estratégia, no entanto, costumam coincidir com os momentos de maior incerteza (que é quando os modelos geram sinais). Usar o spread do 95º percentil como entrada para min_ret leva em conta o ambiente de custos em condições típicas de entrada, em vez de condições médias de mercado.

Referências e artigo complementar

• López de Prado, M. (2018). Advances in Financial Machine Learning, Capítulo 3 (Labels), p. 44–47. Wiley.
• Implementação completa e derivação: MetaTrader 5 Machine Learning Blueprint — Parte 14: Modelo de Custo de Transação, por Patrick M. Njoroge.
• A classe complementar em Python ` TransactionCostModel ` e exemplos de uso estão incluídos no pacote de download do artigo.