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Como comprar um robô negociação, no Mercado MetaTrader, e instalá-lo?

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Cada produto disponível no Mercado MetaTrader pode ser comprado tanto através das plataformas de negociação MetaTrader 4 e MetaTrader 5, quanto diretamente no site MQL5.com. Selecione o produto que melhor se adapta à sua maneira de trabalhar, pague por ele conveniente e não se esqueça de ativá-lo.

Usando planilhas para construir estratégias de negociação

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O artigo descreve os princípios básicos e abordagens que permitem analisar qualquer estratégia usando planilhas - Excel, Calc, Google. Os resultados também são comparados com os do testador do MetaTrader 5.

Como testar um robô de negociação antes da compra

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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.

Publicado o artigo "Aplicação prática de redes neurais no trading (Parte 2). Visão computacional".

Aplicação prática de redes neurais no trading (Parte 2). Visão computacional

O uso da visão computacional permite treinar redes neurais, usando uma representação visual do gráfico de preços e indicadores. Este método nos permite operar mais livremente com todo o conjunto de indicadores técnicos, uma vez que não requer feed digital para a rede neural.

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Força bruta para encontrar padrões (Parte III): novos horizontes

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Este artigo dá continuidade ao tópico sobre força bruta, trazendo novos recursos de análise de mercado para o algoritmo do meu programa e acelerando, assim, a velocidade da análise e a qualidade dos resultados finais, o que fornece a visão da mais alta qualidade de padrões globais dentro da estrutura desta abordagem.

Algoritmo auto-adaptável (Parte III): evitando a otimização

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É impossível obter um algoritmo verdadeiramente estável se para a seleção de parâmetros com base em dados históricos for usada uma otimização. Um algoritmo estável em si deve saber que parâmetros são necessários para trabalhar com qualquer instrumento de negociação a qualquer momento. Ele não deve adivinhar, ele deve saber com certeza.

Publicado o artigo "Trabalhando com preços na biblioteca DoEasy (Parte 62): atualização em tempo real da série de ticks, preparação para trabalhar com o livro de ofertas".

Trabalhando com preços na biblioteca DoEasy (Parte 62): atualização em tempo real da série de ticks, preparação para trabalhar com o livro de ofertas

Neste artigo, atualizaremos em tempo real da coleção de dados de ticks e prepararemos a classe do objeto-símbolo para trabalhar com o livro de ofertas, cujo funcionamento abordaremos no próximo artigo.

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Como comprar um robô negociação, no Mercado MetaTrader, e instalá-lo?

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Como testar um robô de negociação antes da compra

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Como comprar um robô negociação, no Mercado MetaTrader, e instalá-lo?

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Como testar um robô de negociação antes da compra

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Publicado o artigo "Redes neurais de maneira fácil (Parte 10): Atenção Multi-Cabeça".

Redes neurais de maneira fácil (Parte 10): Atenção Multi-Cabeça

Nós já consideramos anteriormente o mecanismo de self-attention (autoatenção) em redes neurais. Na prática, as arquiteturas de rede neural modernas usam várias threads de self-attention paralelas para encontrar várias dependências entre os elementos de uma sequência. Vamos considerar a implementação de tal abordagem e avaliar seu impacto no desempenho geral da rede.

Publicado o artigo "Trabalhando com preços na biblioteca DoEasy (Parte 61): coleção de séries de ticks para símbolos".

Trabalhando com preços na biblioteca DoEasy (Parte 61): coleção de séries de ticks para símbolos

Visto que diferentes símbolos podem ser usados durante a operação do programa, é necessário criar uma lista própria para cada um deles. Hoje vamos combinar essas listas numa coleção de dados de ticks. Na verdade, irá tratar-se de uma lista normal baseada numa classe de array dinâmico de ponteiros para instâncias da classe CObject e seus herdeiros da Biblioteca Padrão.

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Como testar um robô de negociação antes da compra

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Publicado o artigo "Busca de padrões sazonais no mercado de Forex usando o algoritmo CatBoost".

Busca de padrões sazonais no mercado de Forex usando o algoritmo CatBoost

O artigo considera a criação de modelos de aprendizado de máquina com filtros de tempo e discute a eficácia dessa abordagem. O fator humano pode ser eliminado agora simplesmente instruindo o modelo a negociar em uma determinada hora de um determinado dia da semana. A busca de padrões pode ser fornecida por um algoritmo separado.

Publicado o artigo "Trabalhando com preços na biblioteca DoEasy (Parte 60): lista-série de dados de dados de tick do símbolo".

Trabalhando com preços na biblioteca DoEasy (Parte 60): lista-série de dados de dados de tick do símbolo

Neste artigo, criaremos uma lista para armazenar dados de tick de um símbolo e verificaremos tal criação e respectiva recepção de dados a partir dela no EA. Essas listas de dados de tick - separadamente para cada símbolo usado - formarão uma coleção de dados de tick.

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Como comprar um robô negociação, no Mercado MetaTrader, e instalá-lo?

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Existem mais de 930 artigos publicados no site

Publicado o artigo "O mercado e a física de seus padrões globais".

O mercado e a física de seus padrões globais

Neste artigo, eu tentarei testar a suposição de que qualquer sistema, mesmo com uma pequena compreensão do mercado, pode operar em escala global. Eu não inventarei nenhuma teoria ou padrão, mas apenas usarei de fatos conhecidos, traduzindo gradualmente esses fatos para a linguagem da análise matemática.

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Publicado o artigo "Desenvolvendo um algoritmo auto-adaptável (Parte II): melhorando a eficiência".

Desenvolvendo um algoritmo auto-adaptável (Parte II): melhorando a eficiência

Neste artigo, continuarei meu tópico, mas começarei tornando o algoritmo desenvolvido anteriormente mais flexível. Ele se tornou mais estável com o aumento no número de candles na janela de análise ou com o aumento no valor limite da porcentagem a nível de preponderância de candles decrescentes ou crescentes. Tivemos que fazer concessões e definir um tamanho de amostra maior para análise ou uma porcentagem maior de preponderância de candles prevalecentes.

Publicado o artigo "Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 59): objeto para armazenar dados de um tick".

Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 59): objeto para armazenar dados de um tick

Com este artigo, vamos começar a criar a funcionalidade de biblioteca para trabalhar com dados de preços. Hoje vamos criar uma classe de objeto que armazenará todos os dados de preços recebidos no tick a seguir.

Publicado o artigo "Redes Neurais de Maneira Fácil (Parte 9): Documentação do trabalho".

Redes Neurais de Maneira Fácil (Parte 9): Documentação do trabalho

Nós já percorremos um longo caminho e o código em nossa biblioteca está se tornando cada vez maior. Isso torna difícil controlar todas as conexões e dependências. Portanto, eu sugiro criar uma documentação para o código criado anteriormente e mantê-lo atualizado a cada nova etapa. A documentação devidamente preparada nos ajudará a ver a integridade do nosso trabalho.

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Como comprar um robô negociação, no Mercado MetaTrader, e instalá-lo?

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Exemplos de análise de gráficos usando o TD Sequential e os níveis de Murray-Gann

Exemplos de análise de gráficos usando o TD Sequential e os níveis de Murray-Gann

O TD Sequential mostra perfeitamente as mudanças no equilíbrio durante o movimento do preço. Isso é especialmente evidente se usarmos seus sinais juntamente com um indicador de nível, como com os níveis de Murray. Este artigo falará sobre essa combinação. O texto é destinado principalmente a iniciantes e àqueles que ainda não conseguiram encontrar seu "Graal", embora eu mostre alguns recursos de construção de níveis que não vi em outros fóruns. Sendo assim, algumas partes podem ser úteis também para usuários avançados. Por outra parte, quanto aos gurus, eu os convido ao diálogo e à crítica...

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Redes Neurais de Maneira Fácil (Parte 8): Mecanismos de Atenção

Redes Neurais de Maneira Fácil (Parte 8): Mecanismos de Atenção

Nos artigos anteriores, nós já testamos várias opções para organizar as redes neurais. Nós também estudamos as redes convolucionais emprestadas dos algoritmos de processamento de imagem. Neste artigo, eu sugiro estudarmos os Mecanismos de Atenção, cujo surgimento deu impulso ao desenvolvimento dos modelos de linguagem.

Publicado o artigo "Usando planilhas para construir estratégias de negociação".

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Publicado o artigo "Desenvolvendo um algoritmo auto-adaptável (Parte I): encontrando um padrão básico".

Desenvolvendo um algoritmo auto-adaptável (Parte I): encontrando um padrão básico

Numa série de artigos, mostrarei um exemplo de como desenvolver algoritmos auto-adaptativos que levam em consideração a maioria de fatores que surgem nos mercados, apresentarei como sistematizar essas situações, como descrevê-las de forma lógica e como considerá-las na hora de negociar. Vou começar com um algoritmo muito simples, que com o tempo irá ganhar teoria e evoluir para um projeto muito complexo.

Publicado o artigo "Gradient boosting no aprendizado de máquina transdutivo e ativo".

Gradient boosting no aprendizado de máquina transdutivo e ativo

Neste artigo, nós consideraremos os métodos de aprendizado de máquina ativo que se baseiam em dados reais e discutiremos seus prós e contras. Talvez você considere esses métodos úteis e os inclua em seu arsenal de modelos de aprendizado de máquina. A transdução foi introduzida por Vladimir Vapnik, que é o coinventor da Support-Vector Machine (SVM).

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Exemplos de análise de gráficos usando o TD Sequential e os níveis de Murray-Gann

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Algoritmo de aprendizado de máquina CatBoost da Yandex sem conhecimento prévio de Python ou R

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O artigo fornece o código e a descrição das principais etapas do processo de aprendizado de máquina usando um exemplo específico. Para obter o modelo, você não precisa de conhecimento prévio em Python ou R. Além disso, um conhecimento básico de MQL5 já é suficiente — este é exatamente o meu nível. Portanto, eu espero que o artigo sirva como um bom tutorial para um público amplo, auxiliando os interessados em avaliar os recursos de aprendizado de máquina e implementá-lo em seus programas.

Força bruta para encontrar padrões (Parte II): Imersão

Força bruta para encontrar padrões (Parte II): Imersão

Neste artigo, continuarei o tópico sobre força bruta. Tentarei apresentar melhor os padrões com ajuda de uma nova versão melhorada do meu programa e me esforçarei para encontrar a diferença a nível de estabilidade usando diferentes períodos gráficos.

Publicado o artigo "Redes Neurais de Maneira Fácil (Parte 8): Mecanismos de Atenção".

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Publicado o artigo "Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 58): séries temporais de dados de buffers de indicadores".

Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 58): séries temporais de dados de buffers de indicadores

No final do tópico sobre trabalho com séries temporais, realizaremos o armazenamento, a pesquisa e a classificação dos dados armazenados em buffers de indicadores, o que nos permitirá realizar análises posteriores com base nos valores dos indicadores criados assentes na biblioteca para nossos programas. O conceito geral por trás de todas as classes-coleções da biblioteca torna mais fácil encontrar os dados necessários na coleção correspondente, assim, o mesmo será possível na classe que será criada hoje.

Publicado o artigo "WebSocket para MetaTrader 5".

WebSocket para MetaTrader 5

Antes do aparecimento das funções de rede na API MQL5 atualizada, os aplicativos MetaTrader eram limitados em sua capacidade de se conectar e interagir com serviços baseados no protocolo WebSocket. Agora a situação mudou. Neste artigo, veremos a implementação da biblioteca WebSocket em MQL5 puro. Uma breve descrição do protocolo WebSocket e um guia passo a passo sobre como usar a biblioteca resultante serão apresentados.

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Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 57): objeto de dados do buffer do indicador

Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 57): objeto de dados do buffer do indicador

Neste artigo, veremos um objeto que conterá todos os dados de um buffer de um indicador. Tais objetos serão necessários para armazenar dados seriais de buffers de indicadores, e com a ajuda dos quais será possível classificar e comparar dados de buffers de quaisquer indicadores e outros dados semelhantes entre si.

Algoritmo de aprendizado de máquina CatBoost da Yandex sem conhecimento prévio de Python ou R

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Publicado o artigo "Reamostragem avançada e seleção de modelos CatBoost pelo método de força bruta".

Reamostragem avançada e seleção de modelos CatBoost pelo método de força bruta

Este artigo descreve uma das possíveis abordagens para a transformação de dados com o objetivo de melhorar a generalização do modelo, ele também discute a amostragem e seleção dos modelos CatBoost.

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Existem mais de 920 artigos publicados no site

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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!

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O TD Sequential mostra perfeitamente as mudanças no equilíbrio durante o movimento do preço. Isso é especialmente evidente se usarmos seus sinais juntamente com um indicador de nível, como com os níveis de Murray. Este artigo falará sobre essa combinação. O texto é destinado principalmente a iniciantes e àqueles que ainda não conseguiram encontrar seu "Graal", embora eu mostre alguns recursos de construção de níveis que não vi em outros fóruns. Sendo assim, algumas partes podem ser úteis também para usuários avançados. Por outra parte, quanto aos gurus, eu os convido ao diálogo e à crítica...

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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.

Crie o seu próprio robô de negociação em 6 passos!

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Perceptron Multicamadas e o Algoritmo Backpropagation

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Recentemente, ao aumentar a popularidade desses métodos, tantas bibliotecas foram desenvolvidas em Matlab, R, Python, C++, e etc, que recebem o conjunto de treinamento como entrada e constroem automaticamente uma Rede Neural apropriada para o suposto problema. Vamos entender como funciona um tipo básico de Rede Neural, (Perceptron de um único neurônio e Perceptron Multicamadas), e um fascinante algoritmo responsável pelo aprendizado da rede, (Gradiente descendente e o Backpropagation). Tais modelos de rede serviram de base para os modelos mais complexos existentes hoje.

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Publicado o artigo "Aplicação prática de redes neurais no trading. Python (Parte I)".

Aplicação prática de redes neurais no trading. Python (Parte I)

Neste artigo, analisaremos passo a passo a implementação de um sistema de negociação baseado na programação de redes neurais profundas em Python. Para isso, usaremos a biblioteca de aprendizado de máquina TensorFlow desenvolvida pelo Google. Para descrever as redes neurais, iremos por em uso a biblioteca Keras.

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Negociação Forex e sua matemática básica

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O objetivo do artigo consiste em descrever as principais características da negociação forex da forma mais simples e rápida possível, compartilhando verdades simples com iniciantes. Aqui tentaremos responder às perguntas mais interessantes no ambiente de negociação, bem como escrever um indicador simples.

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Redes neurais de Maneira Fácil (Parte 6): Experimentos com a taxa de aprendizado da rede neural

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Anteriormente, nós consideramos vários tipos de redes neurais junto com suas implementações. Em todos os casos, as redes neurais foram treinadas usando o método gradiente descendente, para o qual nós precisamos escolher uma taxa de aprendizado. Neste artigo, eu quero mostrar a importância de uma taxa corretamente selecionada e o seu impacto no treinamento da rede neural, usando exemplos.

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