Artigos de programação no site MQL5.com

No artigo anterior, exploramos os fundamentos teóricos e começamos a implementar as abordagens do framework Multitask-Stockformer, que combina wavelet transform e o modelo multitarefa Self-Attention. Damos continuidade à implementação dos algoritmos desse framework e avaliamos sua eficácia com dados históricos reais.

Vamos considerar uma nova abordagem para analisar tendências de mercado, baseada em visualização tridimensional e análise tensora da microestrutura do mercado.

Neste artigo exploremos como fazer a visualização, e por consequência entender como um banco de dados está estruturado. Isto foi feito, ao observarmos o diagrama interno do banco de dados. Mesmo que este tipo de coisa, pareça ser algo desnecessário. Pode ser algo bastante valido, se você pretende de fato se tornar um administrador de bancos de dados. E sim, existem pessoas que, vivem de fazer manutenção, e criação de bancos de dados.

Neste artigo mostrarei como, uma simples mudança no código, a fim de tornar o neurônio um pouco mais especializado. Pode tornar a fase de treinamento consideravelmente mais rápida. Visto que uma vez que o neurônio, ou rede neural, como será visto mais para frente. Já estiver sido treinada. O trabalho executado por ela, será feito de maneira muito mais rápida. Também falarei de um problema que existe, do qual poucos mencionam.

Apresentamos um framework que combina a transformação wavelet com um modelo multitarefa de Self-Attention, visando aumentar a responsividade e a precisão das previsões em cenários de mercado voláteis. A transformação wavelet permite decompor o retorno dos ativos em frequências altas e baixas, capturando com precisão as tendências de longo prazo do mercado e as flutuações de curto prazo.

Damos continuidade à análise do StockFormer, um sistema híbrido de negociação que combina codificação preditiva e algoritmos de aprendizado por reforço para análise de séries temporais financeiras. O sistema se baseia em três ramificações Transformer com o mecanismo Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn), que permite identificar padrões complexos e interrelações entre ativos. Anteriormente, aprendemos os aspectos teóricos do framework e implementamos os mecanismos do DMH-Attn; hoje vamos abordar a arquitetura dos modelos e seu treinamento.

O algoritmo do buraco negro (Black Hole Algorithm, BHA) utiliza os princípios da gravidade dos buracos negros para otimizar soluções. Neste artigo, vamos explorar como o BHA atrai as melhores soluções, evitando mínimos locais, e por que esse algoritmo se tornou uma ferramenta poderosa para resolver problemas complexos. Descubra como ideias simples podem gerar resultados impressionantes no mundo da otimização.

Este artigo é o início de uma série de desenvolvimentos para uma biblioteca chamada “Connexus”, que tem como objetivo facilitar requisições HTTP com MQL5. O objetivo deste projeto é fornecer ao usuário final essa oportunidade e mostrar como usar esta biblioteca auxiliar. Eu procurei torná-lo o mais simples possível para facilitar o estudo e proporcionar a possibilidade de futuros desenvolvimentos.

Neste artigo, vamos aprimorar a responsividade do Painel Administrativo que criamos anteriormente. Além disso, vamos explorar a importância das mensagens rápidas no contexto de sinais de negociação.

Este Expert Advisor, chamado SMOC (provavelmente abreviação de Stochastic Model Optimal Control), é um exemplo simples de um sistema de negociação algorítmica avançado para o MetaTrader 5. Ele utiliza uma combinação de indicadores técnicos, controle preditivo baseado em modelos e gerenciamento dinâmico de risco para tomar decisões de negociação. O EA incorpora parâmetros adaptativos, dimensionamento de posição baseado em volatilidade e análise de tendências para otimizar seu desempenho em diferentes condições de mercado.

Neste artigo veremos como controlar de forma simples via código algumas propriedades de objetos. Vermos como podemos colocar mais de um objeto em um mesmo gráfico, usando para isto uma aplicação. E além disto, começaremos a ver a importância de definir um nome curto, para todo e qualquer indicador que venhamos a implementar.

Neste artigo, criamos diversas classes para facilitar a comunicação em tempo real entre o MQL5 e o Telegram. Focamos na obtenção de comandos a partir do Telegram, sua decodificação e interpretação, e no envio de respostas adequadas de volta. Ao final, garantimos que essas interações estejam efetivamente testadas e operacionais dentro do ambiente de negociação.

As tendências são parte importante de muitas estratégias de negociação. Neste artigo, examinaremos algumas das ferramentas usadas para identificar tendências e suas características. Compreender e interpretar corretamente as tendências pode aumentar significativamente o desempenho do trading e minimizar riscos.

Nesta série de artigos, discutimos como podemos construir Expert Advisors capazes de se ajustarem autonomamente às condições dinâmicas do mercado. No artigo de hoje, tentaremos ajustar uma rede neural profunda aos mercados sintéticos da Deriv.

Antes que você chute o balde, e decida abandonar o estudo sobre como usar o SQL. Deixe-me lembrá-lo, meu caro leitor, que aqui estamos ainda usando apenas o básico do básico. Ainda não exploramos algumas coisas que são possíveis de serem feitas no SQL. Assim que as explorarmos você verá que o SQL é bem mais prático do que parece. Mesmo que muito provavelmente, eu venha a mudar a direção do que estamos criando. Isto por que, o processo de criação é dinâmico. Irei mostrar um pouco mais sobre como fazer as coisas no SQL. Isto por que, ele de fato é algo que você precisa entender e conhecer. Ficar simplesmente achando que é mais capaz, que toda uma comunidade de programadores e desenvolvedores, apenas lhe fará perder tempo e oportunidade. Tenha calma, pois a coisa irá se tornar ainda mais interessante.

Neste artigo, começarmos a ver como poderemos trabalhar com objetos diretamente no gráfico. Isto utilizando um código construído especialmente para apresentar algo a nós. Trabalhar com objetos é algo muito interessante e bastante divertido. Como este será o primeiro contato. Iremos começar com algo bem simples.

Estamos desenvolvendo um sistema de trading modular que combina Python para análise de dados com MQL5 para execução de ordens. Quatro módulos independentes monitoram paralelamente diferentes aspectos do mercado: volumes, arbitragem, economia e riscos, utilizando RandomForest com 400 árvores para análise. É dado um foco especial no gerenciamento de risco, pois sem uma gestão adequada, até os algoritmos de trading mais avançados tornam-se inúteis.

O artigo analisa em detalhes os componentes-chave e as inovações do algoritmo de otimização ATA, que é um método evolutivo com um sistema de comportamento duplo único, que se adapta conforme a situação. Utilizando cruzamento para uma diversificação aprofundada, e migração para busca quando há estagnação em ótimos locais, o ATA combina aprendizado individual e social.

Apresentamos o sistema de negociação híbrido StockFormer, que combina codificação preditiva e algoritmos de aprendizado por reforço (RL). O framework utiliza 3 ramos Transformer com mecanismo integrado Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn), que melhora o módulo de atenção padrão com um bloco Feed-Forward multicabeça, permitindo capturar padrões de séries temporais em diferentes subespaços.

Este artigo apresenta uma forma simples e acessível de usar uma rede neural em um EA, que não exige conhecimento aprofundado em aprendizado de máquina. O método elimina a necessidade de normalizar a função alvo e evita problemas como “explosão de pesos” e “paralisação da rede”, oferecendo um aprendizado intuitivo com controle visual dos resultados.

No artigo anterior, exploramos o framework adaptativo multiagente MASAAT, que utiliza um conjunto de agentes para realizar análise cruzada de séries temporais multimodais em diferentes escalas de representação dos dados. Hoje, concluiremos o trabalho iniciado anteriormente, implementando as abordagens desse framework utilizando MQL5.

Nesta série de artigos, exploramos estratégias de negociação populares e tentamos melhorá-las usando IA. No artigo de hoje, revisitamos a estratégia clássica de negociação baseada na relação entre o mercado de ações e o mercado de títulos.

Como se realiza o trading com portfólio em Forex? Como pode ser feita a síntese entre a teoria de portfólio de Markowitz para otimizar as proporções do portfólio e o modelo VaR para otimizar o risco do portfólio? Vamos criar um código baseado na teoria de portfólio, onde, de um lado, obtemos um risco reduzido e, do outro, uma rentabilidade de longo prazo aceitável.

Estamos abrindo um novo mundo de trading automatizado em barras 3D. Como seria um robô de trading operando em barras multidimensionais de preço, e será que os clusters “amarelos” das barras 3D conseguem prever reversões de tendência? Como é o trading em múltiplas dimensões?

Os núcleos lineares são a matriz mais simples de seu tipo usada em aprendizado de máquina para regressão linear e máquinas de vetor de suporte. O núcleo de Matérn, por outro lado, é uma versão mais versátil da Função de Base Radial que analisamos em um artigo anterior, e é hábil em mapear funções que não são tão suaves quanto o RBF pressupõe. Construímos uma classe de sinal personalizada que utiliza ambos os núcleos para prever condições de compra e venda.

Este artigo apresenta a transformação do conhecido e popular método de otimização por gradiente ADAM em um algoritmo populacional e sua modificação com a introdução de indivíduos híbridos. A nova abordagem permite criar agentes que combinam elementos de soluções bem-sucedidas usando uma distribuição probabilística. A principal inovação é a formação de indivíduos híbridos populacionais, que acumulam de forma adaptativa informações das soluções mais promissoras, aumentando a eficácia da busca em espaços multidimensionais complexos.

Apresentamos a estrutura adaptativa multiagente para otimização de portfólio financeiro (MASAAT), que integra mecanismos de atenção e análise de séries temporais. O MASAAT forma um conjunto de agentes que analisam séries de preços e mudanças direcionais, permitindo identificar variações significativas nos preços dos ativos em diferentes níveis de detalhamento.

O artigo aborda uma versão otimizada do indicador de Perfil de Mercado Market Profile, onde, em vez de desenhar com diversos objetos gráficos, é utilizado o desenho em um canvas, ou seja, em um objeto da classe CCanvas.

No artigo anterior, conhecemos o framework adaptativo multiagente MASA, que combina abordagens de aprendizado por reforço com estratégias adaptativas, garantindo um equilíbrio harmônico entre lucratividade e riscos em condições turbulentas de mercado. Implementamos o funcional de agentes individuais deste framework, e neste artigo continuaremos o trabalho iniciado, levando-o à sua conclusão lógica.

Aprenda a criar e personalizar objetos de gráfico no MQL5 usando dados atuais e históricos. Este guia baseado em projetos ajuda você a visualizar negociações e aplicar conceitos do MQL5 na prática, facilitando a criação de ferramentas adaptadas às suas necessidades de negociação.

Muitos de vocês, caros leitores, podem ter um nível de experiência muito superior ao meu, no que rege trabalhar com bancos de dados. Tendo assim uma visão diferente da minha. Porém, como era preciso definir, e desenvolver alguma forma de explicar o motivo pelo qual os bancos de dados, são criados da forma como são criados. Explicar o por que o SQL tem o formato que tem. Mas principalmente, por que as chaves primárias e chaves estrangeiras vieram a surgir. Foi preciso deixar as coisas um pouco abstratas.

Neste artigo, iremos ver como podemos lidar com requerimentos do usuário a fim de mudar o modo de plotagem do gráfico. Isto para que consigamos fazer com que um indicador, voltado a utilizar o modo de plotagem gráfica atual, não fique estranho ou diferente do que seria esperado pelo usuário do MetaTrader 5.

O que são gráficos de preços 3D multidimensionais e como eles são construídos. Como as barras 3D preveem reversões de preço e como Python e MetaTrader 5 permitem construir essas barras volumétricas em tempo real.

Apresento o framework adaptativo multiagente MASA, que une aprendizado por reforço e estratégias adaptativas, oferecendo um equilíbrio harmonioso entre rentabilidade e controle de riscos em condições de mercado turbulentas.

Este artigo é dedicado ao uso de ciclos no trading. Nele, vamos tentar entender como construir uma estratégia de negociação com base em modelos cíclicos.

Modelos de regressão não linear no mercado: é realmente possível prever os mercados financeiros? Vamos tentar criar um modelo para prever os preços do euro-dólar e, com base nele, fazer dois robôs: um em Python e outro em MQL5.

Hoje vamos conhecer o "Perfil de Mercado". Vamos entender o que está por trás desse nome, tentar compreender os princípios de funcionamento do Perfil e analisar a versão apresentada no terminal chamada MarketProfile.

No artigo anterior, abordamos os aspectos teóricos do framework PSformer, que incorpora duas inovações principais na arquitetura clássica do Transformer: o mecanismo de compartilhamento de parâmetros (Parameter Shared — PS) e a atenção a segmentos espaço-temporais (SegAtt). Neste artigo, damos continuidade à implementação dessas abordagens usando os recursos do MQL5.