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Usando indicadores para otimização RealTime de EAs

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Não é segredo que o sucesso de qualquer robô de negociação depende da seleção correta de parâmetros (otimização). Mas os parâmetros que são ótimos para um intervalo de tempo nem sempre são os melhores em outros períodos. Muitas vezes, os EAs que são lucrativos nos testes se revelam não lucrativos em tempo real. Nesse momento, surge a necessidade de estar otimizando continuamente, o que se torna uma rotina, porém, sempre há alguém que procura maneiras de automatizar o trabalho. Nesse artigo, proponho uma abordagem não padrão para resolver esse problema.

Crie o seu próprio robô de negociação em 6 passos!

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Se você não sabe como as classes de negócio são construídas, e se assusta com as palavras "Programação orientada a objeto", então, este artigo é para você. Na realidade, você não precisa saber os detalhes para escrever seu próprio módulo de sinais de negociação. Apenas siga algumas regras simples. Todo o resto será feito pelo Assistente MQL5, e você terá um robô de negócio pronto para uso!

Modelo de continuação de movimento - estatísticas de desempenho e pesquisa em gráficos

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Nesse artigo, quero descrever como funciona um dos modelos de continuação de movimento. O trabalho é baseado na definição de duas ondas — uma principal e outra corretiva. Como extremos serão usados fractais e, como eu os chamo, potenciais fractais - extremos que ainda não se formaram como fractais.

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Combinando uma estratégia de tendência com outra de fase de correção

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Existem diversas estratégias de negociação - algumas procuram movimentos direcionais e operam com a tendência, já outras identificam faixas de preço e negociam dentro desses corredores. Neste ponto, surge a pergunta: é possível combinar as duas abordagens para aumentar a rentabilidade da negociação?

Crie o seu próprio robô de negociação em 6 passos!

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Reversão: o Santo Graal ou um equívoco perigoso?

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Neste artigo, tentaremos entender, além do conceito de reversão, se vale a pena implementá-la para melhorar nossas estratégias de negociação. Após criarmos um Expert Advisor, usaremos dados históricos a fim de não só ver quais indicadores são mais indicados para reversão, mas também saber se é possível utilizar o EA sem indicadores como um sistema de negociação independente. Consideraremos se é possível converter um sistema de negociação desfavorável num lucrativo com a ajuda de reversões.

Publicado o artigo "Modelo de continuação de movimento - estatísticas de desempenho e pesquisa em gráficos".

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Modelando séries temporais usando símbolos personalizados de acordo com as leis de distribuição especificadas

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O artigo fornece uma visão geral das capacidades do terminal para criar e trabalhar com símbolos personalizados, oferece opções para modelar um histórico de negociação usando símbolos personalizados, tendências e vários padrões gráficos.

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Negociação social. Sera que um sinal lucrativo pode ainda ser melhorado?

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A maioria dos assinantes escolhe sinais de negociação pela aparência da curva de saldo e pelo número de assinantes. Daí que muitos provedores hoje se preocupam mais com estatísticas bonitas do que com a qualidade real do sinal, muitas vezes testando diversos volumes de transação e melhorando artificialmente a aparência da curva de saldo. Este artigo aborda critérios de confiabilidade e maneiras pelas quais um provedor pode melhorar a qualidade de seu sinal. São exemplificadas a análise do histórico de um determinado sinal e as maneiras que podem ajudar o provedor a torná-lo mais lucrativo e menos arriscado.

Publicado o artigo "Modelando séries temporais usando símbolos personalizados de acordo com as leis de distribuição especificadas".

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Raios Elder (Bulls Power e Bears Power)

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Sistema de negociação Raios Elder (em inglês, 'Elder-ray') baseado nos indicadores Bulls Power, Bears Power e Moving Average (EMA — MME, média móvel exponencial). Este sistema foi descrito por Alexander Elder em seu livro "Como se transformar em um operador e investidor de sucesso" (na versão original em inglês, 'Trading for a Living').

Reversão: o Santo Graal ou um equívoco perigoso?

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O monitoramento da conta de negociação é uma ferramenta essencial do trader

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O monitoramento da conta de negociação é um relatório detalhado de todas as transações concluídas. Todas as estatísticas de negociação são coletadas automaticamente e fornecidas a você na forma de diagramas e gráficos amigáveis.

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Escrita de indicadores de bolsa com controle de volume usando o indicador delta como exemplo

Escrita de indicadores de bolsa com controle de volume usando o indicador delta como exemplo

Este artigo descreve um algoritmo para construir indicadores de bolsa com base em volumes reais usando as funções CopyTicks() e CopyTicksRange(). Também apresenta as particularidades de construção desses indicadores, bem como seus aspetos de funcionamento tanto em tempo real quanto no testador de estratégias.

Crie o seu próprio robô de negociação em 6 passos!

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14 000 robôs de negociação no Mercado MetaTrader

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A maior loja de aplicativos prontos para algotrading já possui 13 970 produtos — entre eles 4 800 robôs, 6 500 indicadores, 2.400 utilitários e outras soluções. Quase metade dos aplicativos (6 000) não podem ser comprados, mas, sim, alugados. Um quarto dos produtos (3 800) é totalmente gratuito.

Como testar um robô de negociação antes da compra

Como testar um robô de negociação antes da compra

A compra de um robô de negociação no Mercado MQL5 apresenta uma vantagem distinta em relação a todas as outras opções similares - um sistema automatizado oferecido pode ser inteiramente testado diretamente no terminal MetaTrader 5. Antes da compra, um Expert Advisor pode e deve ser cuidadosamente executado em todos os modos não favoráveis no Strategy Tester integrado para que você entenda completamente o sistema.

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Publicado o artigo "Gráfico PairPlot baseado em CGraphic para analisar correlações entre arrays de dados (séries temporais)".

Gráfico PairPlot baseado em CGraphic para analisar correlações entre arrays de dados (séries temporais)

Comparar várias séries temporais durante uma análise técnica é uma tarefa bastante comum que requer ferramentas apropriadas. Neste artigo, eu sugiro o desenvolvimento de uma ferramenta para análise gráfica e a detecção de correlações entre duas ou mais séries temporais.

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Publicado o artigo "Redes Neurais Profundas (Parte VIII). Melhorando a qualidade de classificação dos bagging de ensembles".

Redes Neurais Profundas (Parte VIII). Melhorando a qualidade de classificação dos bagging de ensembles

O artigo considera três métodos que podem ser usados ​​para aumentar a qualidade de classificação do bagging de ensembles, e a estimação de sua eficiência. Os efeitos da otimização dos hiperparâmetros da rede neural ELM e dos parâmetros de pós-processamento são avaliados.

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Publicado o artigo "Integração de um EA em MQL e bancos de dados (SQL Server, .NET e C#)".

Integração de um EA em MQL e bancos de dados (SQL Server, .NET e C#)

Este artigo descreve como adicionar a um EA um recurso para trabalhar com o servidor de banco de dados Microsoft SQL Server. São importadas funções de uma DLL. Para criar a DLL, é implementada a plataforma Microsoft .NET e a linguagem C#. Com pequenas alterações, os métodos usados no artigo também são adequados para EAs escritos em MQL4.

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50 000 encomendas atendidas no Freelance MQL5.com

50 000 encomendas atendidas no Freelance MQL5.com

Mais de 50 000 pedidos foram concluídos até outubro de 2018 pelos membros do serviço oficial Freelance MetaTrader — o maior site freelance do mundo para programadores MQL, contando com mais de mil desenvolvedores, com dezenas encomendas diárias e com localização em 7 idiomas.

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Aplicação do método de Monte Carlo para otimizar estratégias de negociação

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Antes de lançar um robô em uma conta de negociação, geralmente nós realizamos testes e otimizações no histórico das cotações. No entanto, surge uma pergunta razoável: como os resultados passados ​​podem nos ajudar no futuro? O artigo descreve a aplicação do método de Monte Carlo para construir critérios personalizados para a otimização da estratégia de negociação. Além disso, são considerados os critérios de estabilidade do EA.

Publicado o artigo "Negociação social. Sera que um sinal lucrativo pode ainda ser melhorado?".

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O artigo discute os métodos de construção e treinamento de ensembles de redes neurais com estrutura de bagging. Ele também determina as peculiaridades da otimização de hiperparâmetros para classificadores de redes neurais individuais que compõem o ensemble. A qualidade da rede neural otimizada obtida no artigo anterior da série é comparada com a qualidade do ensemble de redes neurais criado. São consideradas as possibilidades de melhorar ainda mais a qualidade da classificação do ensemble.

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Nós continuamos a construir os ensembles. Desta vez, o bagging de ensemble criado anteriormente será complementado com um combinador treinável — uma rede neural profunda. Uma rede neural combina as 7 melhores saídas ensemble após a poda. A segunda obtém todas as 500 saídas do ensemble como entrada, realizando a poda e combinando elas. As redes neurais serão construídas usando o pacote keras/TensorFlow para Python. Os recursos do pacote serão brevemente considerados. Serão realizados os testes e a comparação da qualidade de classificação do bagging e stacking de ensembles.

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