Alpha Engine: Intrinsic-Time Coastline Trader - expert para MetaTrader 5

Visão geral

Quase tudo no MetaTrader é regido pelo calendário. Uma barra é fechada a cada minuto, a cada hora, a cada dia, e os indicadores e Expert Advisors analisam o mercado nessa grade fixa. Mas o mercado não sabe o que é um minuto. Durante a divulgação de uma notícia, centenas de movimentos significativos podem ocorrer em um minuto, enquanto, em uma sessão tranquila, uma hora quase não traz nenhuma informação. A análise baseada no relógio dedica a mesma atenção a ambos os casos.

O tempo intrínseco é a alternativa formalizada pelo grupo de Olsen, em Zurique: deixar que o preço decida quando o tempo passa. Defina um delta-limiar. O relógio só avança quando o preço se inverte em delta em relação ao seu último extremo — uma mudança de direção. Depois que uma mudança se confirma, o preço geralmente continua se movendo na nova direção por um tempo, e essa continuação é o overshoot. Toda a trajetória do preço se torna uma sequência alternada de seções de mudança direcional e overshoot, que os artigos chamam de “linha costeira”. Uma hora agitada e uma hora tranquila são, então, medidas na mesma unidade: eventos.

Uma trajetória irregular do preço se resolve em seções de mudança de direção (linha contínua) e de overshoot (linha tracejada) em um limiar fixo. O relógio de tempo intrínseco avança apenas nos eventos.

Este Expert Advisor é uma adaptação pura para MQL5 do Alpha Engine, o sistema de negociação “coastline” contra a tendência que Golub, Glattfelder e Olsen desenvolveram com base nesse relógio. Ele abre uma posição contra um movimento em um evento intrínseco, aumenta a posição no evento seguinte se o preço continuar se movendo contra ele (cascata) e fecha as partes adicionadas uma a uma com lucro à medida que o preço reverte (descascata). Como as posições são sempre adicionadas apenas em incrementos fixos, não se trata de uma estratégia martingale. O núcleo de decisão, os algoritmos de limiar logarítmico e o indicador de liquidez baseado na teoria da informação são uma tradução linha por linha do código Java de referência dos autores. Apenas o processamento de ordens foi adaptado ao terminal.

Um agente de posição comprada realiza cascata (adiciona) à medida que o preço cai por meio de eventos intrínsecos sucessivos e, em seguida, des-cascata (encerra com lucro) à medida que o preço se recupera.

Como ele opera

O EA executa o conjunto especificado no artigo: oito agentes independentes, um exclusivamente comprado e outro exclusivamente vendido em cada um dos quatro limites: 0,25%, 0,5%, 1% e 1,5%. Cada agente possui suas próprias ordens e posições por meio de seu próprio número mágico, de modo que os agentes nunca interferem nas negociações uns dos outros.

Todo o ciclo de vida é executado por meio de ordens de limite em uma conta de hedge, onde cada etapa da cascata é, naturalmente, sua própria posição. Um agente de posições compradas mantém uma única ordem de compra com limite (buy-limit) em espera no próximo nível de evento intrínseco descendente, e cada execução abre uma posição com um take-profit exatamente no delta acima de sua entrada. Esse take-profit é a descascata. À medida que o preço cai, a escada de ordens de compra com limite é executada; à medida que se recupera, os take-profits a reduzem uma a uma. Um agente vendido é a imagem espelhada. A ordem em espera só é reposicionada quando algo muda (um evento intrínseco, uma mudança de nível ou uma execução), de modo que o EA não gera ordens a cada tick.

Duas defesas impedem que um operador puramente contrarian se deixe levar por uma tendência. A primeira é um desvio orientado pelo estoque: cada agente avança três ordens em cada tick, e o estoque atual decide qual delas conduz as ordens. À medida que o estoque aumenta, o limiar adverso se amplia em relação ao favorável, de modo que o agente se torna relutante em adicionar e ansioso por reduzir. A segunda é o dimensionamento fracionário: a unidade adicionada diminui à medida que o estoque cresce.

Além disso, a unidade é ponderada pelo indicador de liquidez L, uma medida baseada na teoria da informação que avalia o quão normal é a movimentação recente dos preços. Ele trata cada evento intrínseco como um símbolo, calcula a média da surpresa (autoinformação) da sequência de eventos, padroniza-a e a mapeia por meio da função de distribuição normal. L fica próximo de 1 quando o preço se comporta como um mercado normal e cai em direção a 0 quando a trajetória é excepcionalmente unilateral. O valor é mantido inteiro quando L é igual ou superior a 0,5, reduzido pela metade entre 0,1 e 0,5 e reduzido a um décimo abaixo de 0,1. O indicador opera com seu próprio limiar de overshoot mais amplo, 2,525729 vezes o delta — valor escolhido pelo artigo para que L distinga ações normais das anormais da forma mais nítida possível.

As unidades abstratas são convertidas em lotes por meio da entrada InpLotPerUnit, e InpMaxUnits limita o estoque de cada agente. Esse limite é um elemento de controle de risco que o artigo não menciona: uma vez atingido, o agente cancela sua entrada em espera e não adiciona mais nada, enquanto as ordens de lucro em aberto continuam em vigor.

Configuração recomendada

Resultados do backtest

EURUSD, a cada tick com base em ticks reais, de 2 de fevereiro a 31 de julho de 2026, depósito inicial de 10.000 em uma conta de hedge, configurações padrão (InpLotPerUnit = 0,02, InpMaxUnits = 30) com todos os oito agentes ativados. Os limites, as regras de dimensionamento e o take-profit são os do estudo, não ajustados para este símbolo ou período.

Relatório do Strategy Tester para a execução de seis meses do EURUSD.

A simulação apresentou retorno de +10,68%, com um fator de lucro de 2,21 e uma redução máxima do patrimônio líquido de 10,10% em 318 posições. O valor líquido esconde dois fluxos muito diferentes, e dividi-lo de acordo com o fechamento de cada posição é mais esclarecedor do que o total:

Ambas as linhas de fechamento já incluem o swap, que totalizou -620,38, valor muito superior à comissão. Para um modelo capaz de manter uma cascata por semanas, o custo dominante é o financiamento, e não o spread. As 24 posições que o testador fechou são cascatas que nunca se recuperaram: em negociações reais, elas ainda estariam abertas.

O saldo (azul) aumenta à medida que os take-profits são acionados. O patrimônio líquido (verde) arcar com as cascatas em aberto e só se iguala ao saldo quando o testador as fecha no último dia.

Trata-se de um par de moedas em um período de seis meses; portanto, mostra um mecanismo em funcionamento, e não um número de desempenho de destaque. Qualquer estratégia que feche posições lucrativas e mantenha as perdedoras produz um saldo crescente; é por isso que a linha de patrimônio líquido e o fechamento forçado são os aspectos que valem a pena estudar.

Parâmetros de entrada

Usando as classes em seu próprio código

Um agente é uma classe autônoma, a CAeLiveTrader. Ela não tem conhecimento dos outros agentes; portanto, um EA pode executar um único agente, um conjunto diferente de limites ou vários símbolos, criando quantas instâncias forem necessárias:

#include <IntrinsicTime\AeLiveTrader.mqh>

CAeLiveTrader agent;

//--- em OnInit: um agente exclusivamente de posições compradas com delta de 0,5%, 0,02 lotes por unidade e limite máximo de 30 unidades
agent.Init(_Symbol,990100,1,0.005,0.02,30.0);

//--- em OnTick
MqlTick t;
if(SymbolInfoTick(_Symbol,t))
   agent.OnTickUpdate(t.bid,t.ask,t.time);

//--- em OnDeinit: cancela a posição em aberto; os níveis de take-profit permanecem inalterados
agent.Shutdown();

O executador de tempo intrínseco também pode ser usado sozinho. O CAeRunner aceita limites de alta e de baixa separados em preço logarítmico, retorna um código de evento a cada cotação (mais ou menos 1 para uma mudança de direção, mais ou menos 2 para um passo de ultrapassagem, 0 nos demais casos), e sempre sabe os preços exatos nos quais os próximos eventos seriam acionados, o que o torna uma fonte natural de níveis de ordens limitadas para outras estratégias:

#include <IntrinsicTime\AeRunner.mqh>

CAeRunner runner;
runner.Init(0.005,0.005,0.005,0.005);  // desvio para cima/para baixo, ultrapassagem para cima/para baixo

int ev=runner.Run(AeTick(t.bid,t.ask,t.time));
if(ev==AE_EVENT_DC_DOWN)
   Print("downturn confirmed, next level below: ",runner.ExpectedLowerIE());

O indicador de liquidez, CAeLocalLiquidity, segue o mesmo padrão: inicialize-o com um limite, alimente-o com todas as cotações por meio de Computation e leia o valor atual de L com Liq.

Limitações

É importante saber antes de conectá-lo a qualquer coisa que não seja uma conta de demonstração.

• Não há saída da posição completa. O trader de referência do artigo fecha toda a posição de um agente assim que seu retorno total — realizado mais o em aberto — atinge delta. O agente em produção não reproduz isso. Uma cascata que evolui negativamente e nunca se recupera é interrompida pelo InpMaxUnits, mas não é fechada, e seus take-profits permanecem inativos. Esse é o maior risco do projeto, e o fechamento forçado no backtest acima é o custo disso.
• O swap domina os custos. As cascatas podem permanecer abertas por semanas, de modo que o financiamento overnight pesa muito mais do que o spread ou a comissão. Verifique o swap da sua corretora em ambos os lados antes de executar o backtest.
• Com o tamanho de lote fornecido, o dimensionamento é simplificado. A 0,02 lotes por unidade, uma adição completa é de 0,02 lotes e toda adição menor é elevada ao mínimo de 0,01 lote, de modo que a escala de dimensionamento do backtest se reduz a dois degraus. Aumentar o InpLotPerUnit para 0,4 a restaura, com um tamanho de posição muito maior.
• O lucro realizado não é uma vantagem. Em um passeio aleatório sem desvio, o lucro realizado pelo mecanismo é sempre positivo, enquanto seu lucro total é zero na expectativa. Um par e uma janela de teste não podem estabelecer uma vantagem de forma alguma.
• Os executores entram em pausa fora dos horários de negociação. O EA retorna antecipadamente do OnTick quando a sessão do símbolo é encerrada, o que mantém o diário organizado e o backtest rápido. Isso só importa em um feed que continue fornecendo cotações enquanto o mercado estiver fechado.

Estrutura de arquivos

Um Expert Advisor e quatro cabeçalhos. Os cabeçalhos são incluídos como <IntrinsicTime\...>, portanto, devem ficar em uma subpasta IntrinsicTime dentro da pasta Include.

Base de pesquisa

A implementação segue:

• Anton Golub, James B. Glattfelder e Richard B. Olsen, The Alpha Engine: Designing an Automated Trading Algorithm, 2017, SSRN 2951348.
• James B. Glattfelder, Alexandre Dupuis e Richard B. Olsen, “Padrões em dados cambiais de alta frequência: descoberta de 12 leis de escala empíricas”, Quantitative Finance, 2011.
• A implementação em Java de referência dos autores, disponível no GitHub. A adaptação mantém suas peculiaridades em vez de corrigi-las silenciosamente.

Um artigo complementar constrói o operador de mudança direcional, reproduz as leis de escala em 17,8 milhões de ticks reais do EURUSD em comparação com um passeio aleatório com volatilidade correspondente, analisa a portabilidade do Alpha Engine classe por classe e testa sua alegação de lucro com o passeio aleatório: Tempo Intrínseco: Das Leis de Escala de Mudança Direcional ao Alpha Engine.