Artigos com exemplos de como programar robôs de negociação na linguagem MQL5
Os experts são o coração da negociação automatizada e o objetivo de toda pessoa que programa estratégias de trading. Você pode criar seu próprio robô de negociação com a ajuda dos artigos desta seção. Os principiantes podem seguir passo a passo todas as etapas dos sistemas de negociação automatizados: criação, depuração e teste.
Os artigos ensinam não apenas como programar em MQL5, mas também mostram como implementar quaisquer ideias e técnicas de negociação. Aprenda a programar um trailing stop, a aplicar o gerenciamento de dinheiro, a calcular o valor de um indicador e muito, muito mais.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 66): Problemáticas da pesquisa em treinamento off-line
O treinamento de modelos em modo off-line é realizado com dados de uma amostra de treinamento previamente preparada. Isso nos oferece várias vantagens, mas também comprime significativamente as informações sobre o ambiente em relação às dimensões da amostra de treinamento. Isso, por sua vez, limita as possibilidades de pesquisa. Neste artigo, quero apresentar um método que permite enriquecer a amostra de treinamento com dados o mais diversificados possível.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 65): aprendizado supervisionado ponderado por distância (DWSL)
Neste artigo, convido você a conhecer um algoritmo interessante que se situa na interseção entre os métodos de aprendizado supervisionado e de reforço.
Criação de um Expert Advisor simples em várias moedas usando MQL5 (Parte 4): Média móvel triangular — Sinais do indicador
Neste artigo, por EA multimoeda, entendemos um robô investidor, ou um robô de negociação, que pode negociar (abrir/fechar ordens, gerenciar ordens, por exemplo, do tipo trailing stop-loss e trailing profit) mais de um par de moedas em um gráfico. Desta vez, usaremos apenas um indicador, em particular a média móvel triangular em um ou mais timeframes, ou escalas de tempo.
Aprendendo MQL5 do iniciante ao profissional (Parte I): Comecemos a programar
Este artigo é uma introdução a uma série completa de artigos sobre programação. Aqui supomos que o leitor nunca teve contato com programação antes. Por isso, começo pelo básico, com nível de conhecimento de programação: iniciante absoluto.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 64): Método de clonagem de comportamento ponderada conservadora (CWBC)
Pelo resultado dos testes realizados em artigos anteriores, concluímos que a qualidade da estratégia treinada depende muito da amostra de treinamento utilizada. Neste artigo, apresento a vocês um método simples e eficaz para selecionar trajetórias com o objetivo de treinar modelos.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 63): pré-treinamento do transformador de decisões não supervisionado (PDT)
Continuamos nossa análise, desta vez, explorando a família de transformadores de decisão. Em trabalhos anteriores, já observamos que o treinamento do transformador subjacente à arquitetura desses métodos é bastante desafiador e requer uma grande quantidade de dados de treinamento rotulados. Neste artigo, consideramos um algoritmo para usar trajetórias não rotuladas com o objetivo de pré-treinar modelos.
Criando um Expert Advisor simples multimoeda usando MQL5 (Parte 3): Prefixos/sufixos de símbolos e sessão de negociação
Recebi comentários de vários colegas traders sobre como usar o Expert Advisor multimoedas que estou analisando com corretoras que usam prefixos e/ou sufixos com nomes de símbolos, bem como sobre como implementar fusos horários de negociação ou sessões de negociação no Expert Advisor.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 62): uso do transformador de decisões em modelos hierárquicos
Nos últimos artigos, exploramos várias formas de usar o método Decision Transformer. Ele permite analisar não só o estado atual, mas também a trajetória de estados anteriores e as ações realizadas neles. Neste artigo, proponho que você conheça uma forma de usar este método em modelos hierárquicos.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 61): O problema do otimismo no aprendizado por reforço off-line
Durante o aprendizado off-line, otimizamos a política do Agente com base nos dados da amostra de treinamento. A estratégia resultante confere ao Agente confiança em suas ações. Mas, essa confiança nem sempre é justificada, já que pode acarretar maiores riscos durante a utilização prática do modelo. Hoje vamos examinar um dos métodos para reduzir esses riscos.
Preparação de indicadores com vários símbolos/períodos
Neste artigo, examinaremos os princípios para criar indicadores com vários símbolos/períodos e recuperar dados deles dentro de EAs e indicadores. Veremos as nuances mais importantes ao usar multi-indicadores em EAs e indicadores, e sua plotagem mediante buffers de indicador personalizado.
Experimentos com redes neurais (Parte 7): Transferência de indicadores
Desta vez, veremos exemplos de passagem de indicadores ao perceptron. Abordaremos conceitos gerais, um Expert Advisor simples pronto, os resultados de sua otimização e testes forward.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 60): transformador de decisões on-line (ODT)
As últimas 2 partes foram dedicadas ao método transformador de decisões (DT), que modela sequências de ações no contexto de um modelo autorregressivo de recompensas desejadas. Neste artigo, vamos considerar outro algoritmo de otimização deste método.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 59): dicotomia do controle (DoC)
No artigo anterior, nos familiarizamos com o transformador de decisões. Porém, o complexo ambiente estocástico do mercado de moedas não permitiu revelar totalmente o potencial do método apresentado. Hoje, quero apresentar a vocês um algoritmo focado em melhorar o desempenho dos algoritmos em ambientes estocásticos.
Indicadores alternativos de risco e rentabilidade em MQL5
Neste artigo, apresentaremos a implementação de vários indicadores de rentabilidade e risco, considerados alternativas ao índice de Sharpe, e exploraremos curvas de patrimônio líquido hipotéticas para analisar suas características.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 58): transformador de decisões (Decision Transformer — DT)
Continuamos a explorar os métodos de aprendizado por reforço. Neste artigo, proponho apresentar um algoritmo ligeiramente diferente que considera a política do agente sob a perspectiva de construir uma sequência de ações.
Criando um Expert Advisor simples multimoeda usando MQL5 (Parte 2): Sinais do indicador - Parabolic SAR multiframe
Neste artigo, por EA multimoeda, entendemos um robô investidor ou um robô de negociação que pode negociar (abrir/fechar ordens, gerenciar ordens como trailing-stop-loss e trailing profit) mais de um par de moedas em um gráfico. Desta vez, usaremos apenas um indicador, o Parabolic SAR ou iSAR, em vários timeframes, começando com PERIOD_M15 e terminando com PERIOD_D1.
Modelos prontos para integrar indicadores nos Expert Advisors (Parte 3): Indicadores de tendência
Neste artigo de referência, vamos dar uma olhada nos indicadores padrão da categoria Indicadores de tendência. Criaremos modelos prontos a serem usados em Expert Advisors, modelos esses que incluirão: declaração e configuração de parâmetros, inicialização/desinicialização de indicadores e recuperação de dados/sinais a partir de buffers de indicador em EAs.
Avaliando o desempenho futuro com intervalos de confiança
Neste artigo, vamos explorar o uso do bootstrapping como um meio de avaliar a eficácia futura de uma estratégia automatizada.
Modelos prontos para integrar indicadores nos Expert Advisors (Parte 2): Indicadores de volume e Bill Williams
Neste artigo, examinaremos os indicadores padrão das categorias Volumes e Bill Williams. Criaremos modelos prontos a serem usados em Expert Advisors, modelos esses que incluirão: declaração e configuração de parâmetros, inicialização/desinicialização de indicadores e recuperação de dados/sinais a partir de buffers de indicador em EAs.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 57): Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC)
Apresentamos um algoritmo relativamente novo, o Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC), que permite a construção de políticas de variáveis latentes no contexto da maximização da entropia.
Colocação de ordens no MQL5
Ao criar um sistema de negociação, há sempre uma tarefa que deve ser resolvida com eficiência. Essa tarefa é a colocação de ordens ou seu processamento automático pelo sistema de negociação. Neste artigo, apresentamos a criação de um sistema de negociação do ponto de vista da colocação eficiente de ordens.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 56): Utilização da norma nuclear para estimular a pesquisa
A pesquisa do ambiente em tarefas de aprendizado por reforço é um problema atual. Anteriormente, já examinamos algumas abordagens. E hoje, eu proponho que nos familiarizemos com mais um método, baseado na maximização da norma nuclear. Ele permite que os agentes destaquem estados do ambiente com alto grau de novidade e diversidade.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 55): Controle interno contrastivo (CIC)
O aprendizado contrastivo é um método de aprendizado de representação sem supervisão. Seu objetivo é ensinar o modelo a identificar semelhanças e diferenças nos conjuntos de dados. Neste artigo, discutiremos o uso de abordagens de aprendizado contrastivo para explorar diferentes habilidades do Ator.
Força bruta para encontrar padrões (Parte VI): otimização cíclica
Neste artigo, mostrarei a primeira parte das melhorias que me permitiram não apenas fechar todo o ciclo de automação para negociação no MetaTrader 4 e 5, mas também fazer algo muito mais interessante. A partir de agora, esta solução me permite automatizar completamente tanto o processo de criação de EAs quanto o processo de otimização, além de minimizar o esforço necessário para encontrar configurações de negociação eficazes.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 54): usando o codificador aleatório para exploração eficiente (RE3)
A cada vez que consideramos métodos de aprendizado por reforço, nos deparamos com a questão da exploração eficiente do ambiente. A solução deste problema frequentemente leva à complexificação do algoritmo e ao treinamento de modelos adicionais. Neste artigo, vamos considerar uma abordagem alternativa para resolver esse problema.
Biblioteca de análise numérica ALGLIB em MQL5
Neste artigo, vamos brevemente revisar a biblioteca de análise numérica ALGLIB 3.19, suas aplicações e novos algoritmos que aumentam a eficácia da análise de dados financeiros.
Criando um Expert Advisor simples multimoeda usando MQL5 (Parte 1): Sinais baseados no ADX em combinação com o Parabolic SAR
Neste artigo, por EA multimoeda, entendemos um Expert Advisor ou robô de negociação capaz de negociar (abrir/fechar ordens, gerenciar ordens, etc.) mais de um par de símbolos a partir de um único gráfico.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 53): decomposição de recompensa
Já falamos várias vezes sobre a importância de escolher corretamente a função de recompensa que usamos para incentivar o comportamento desejável do Agente, adicionando recompensas ou penalidades por ações específicas. Mas a questão de como o Agente interpreta nossos sinais permanece em aberto. Neste artigo, discutiremos a decomposição da recompensa em termos de transmissão de sinais individuais ao Agente a ser treinado.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 52): exploração com otimização e correção de distribuição
À medida que a política do Ator se afasta cada vez mais dos exemplos armazenados no buffer de reprodução de experiências, a eficácia do treinamento do modelo, baseado nesse buffer, diminui. Neste artigo, examinamos um algoritmo que aumenta a eficácia do uso de amostras em algoritmos de aprendizado por reforço.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 51): ator-crítico comportamental (BAC)
Nos últimos dois artigos, discutimos o algoritmo Soft Actor-Critic, que incorpora regularização de entropia na função de recompensa. Essa abordagem permite equilibrar a exploração do ambiente e a exploração do modelo, mas é aplicável apenas a modelos estocásticos. Neste artigo, exploraremos uma abordagem alternativa que é aplicável tanto a modelos estocásticos quanto determinísticos.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 50): Soft Actor-Critic (otimização do modelo)
No artigo anterior, implementamos o algoritmo Soft Actor-Critic, mas não conseguimos treinar um modelo lucrativo. Neste artigo, vamos realizar a otimização do modelo previamente criado para obter os resultados desejados a nível de seu funcionamento.
Relembrando a antiga estratégia de tendência: dois osciladores estocásticos, MA e Fibonacci
Estratégias de negociação tradicionais. Neste artigo, vamos explorar uma estratégia de acompanhamento de tendências. Essa abordagem é totalmente baseada em análise técnica e faz uso de vários indicadores e ferramentas para gerar sinais e identificar metas de negociação. Os elementos-chave dessa estratégia incluem um oscilador estocástico de 14 períodos, um oscilador estocástico de cinco períodos, uma média móvel de 200 períodos e uma projeção de Fibonacci (para determinar as metas de negociação).
Redes neurais de maneira fácil (Parte 49): Soft Actor-Critic (SAC)
Continuamos nossa exploração dos algoritmos de aprendizado por reforço na resolução de problemas em espaços de ação contínua. Neste artigo, apresento o algoritmo Soft Actor-Critic (SAC). A principal vantagem do SAC está em sua capacidade de encontrar políticas ótimas que não apenas maximizam a recompensa esperada, mas também têm a máxima entropia (diversidade) de ações.
Pode o Heiken-Ashi em combinação com médias móveis oferecer bons sinais?
Combinar estratégias pode aumentar a eficácia da negociação. Podemos combinar indicadores e padrões para obter confirmações adicionais. As médias móveis nos ajudam a confirmar a tendência e a segui-la. Este é o indicador técnico mais conhecido, o que se explica pela sua simplicidade e eficácia comprovada na análise.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 48): métodos para reduzir a superestimação dos valores da função Q
No artigo anterior, nós exploramos o método DDPG, projetado para treinar modelos em espaços de ação contínua. No entanto, como outros métodos de aprendizado Q, ele está sujeito ao problema da sobreavaliação dos valores da função Q. Esse problema geralmente leva eventualmente ao treinamento de um agente com uma estratégia não otimizada. Neste artigo, examinaremos algumas abordagens para superar o problema mencionado.
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 12): Ordem
Este artigo faz parte de uma série sobre a implementação de grafos usando a teoria das categorias no MQL5 e é dedicado à teoria da ordem (Order Theory). Consideraremos dois tipos básicos de ordenação e exploraremos como os conceitos de relação de ordem podem auxiliar os conjuntos monoidais na tomada de decisões de negociação.
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 11): Grafos
Esse artigo é uma continuação da série sobre como implementar a teoria das categorias no MQL5. Aqui consideramos como a teoria dos grafos pode ser integrada com monoides e outras estruturas de dados ao desenvolver uma estratégia para fechar um sistema de negociação.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 47): Espaço contínuo de ações
Neste artigo, estamos ampliando o escopo das tarefas do nosso agente. No processo de treinamento, incluiremos alguns aspectos de gerenciamento de dinheiro e risco, que são partes integrantes de qualquer estratégia de negociação.
Estratégia de negociação simples: Reversão à média
A reversão à média é um tipo de negociação contra-tendência em que o trader espera que o preço retorne a algum tipo de equilíbrio, geralmente medido por uma média ou outra estatística de tendência central.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 46): Aprendizado por reforço condicionado a metas (GCRL)
Convido você a conhecer mais uma abordagem no campo do aprendizado por reforço. É chamada de aprendizado por reforço condicionado a metas, conhecida pela sigla GCRL (Goal-conditioned reinforcement learning). Nessa abordagem, o agente é treinado para alcançar diferentes metas em cenários específicos.