Desenvolvendo um EA de negociação do zero (Parte 16): Acessando dados na WEB (II)
Como levar os dados da WEB para dentro de um EA . O caminho para fazer isto não é tão obvio, ou melhor dizendo, tão simples a ponto de você conseguir fazer, sem de fato conhecer e entender todos os recursos que estão presentes no MetaTrader 5.
Desenvolvendo um EA de negociação do zero( Parte 15): Acessando dados na WEB (I)
Como ter acesso a dados na WEB dentro do MetaTrader 5. Na WEB temos diversos sites e locais onde uma grande e vasta quantidade de informações estão disponíveis e ficam acessíveis a aqueles que sabem onde procurar e como melhor utilizar estas informações.
WebSocket para o MetaTrader 5: Usando a API do Windows
Neste artigo vamos usar WinHttp.dll com o intuito de criar um cliente WebSocket para os programas MetaTrader 5. Em última instância, o cliente deve ser implementado como uma classe e testado em interação com o WebSocket API da Binary.com.
Usando o AutoIt com MQL5
Este artigo descreve como criar scripts para o terminal MetraTrader 5, integrando MQL5 com AutoIt. Vou mostrar como automatizar várias tarefas usando a interface do usuário do terminal e apresentar uma classe que usa a biblioteca AutoItX.
Perceptron Multicamadas e o Algoritmo Backpropagation (Parte II): Implementação em Python e Integração com MQL5
Um pacote python foi disponibilizado com o proposito de trazer integração com MQL, com isso abre-se as portas para enumeras possibilidades como, exploração de dados, criação e uso de modelos de machine learning. Com essa integração nativa entre MQL5 e Python, abriu-se as portas para muitas possibilidades de uso, podemos construir de uma simples regressão linear a um modelo de aprendizado profundo. Vamos entender como instalar e preparar o ambiente de desenvolvimento e usar algumas das bibliotecas de aprendizado de maquina.
Conselhos de um programador profissional (Parte I): Armazenamento, depuração e compilação de códigos Trabalho com projetos e registros
Conselhos de um programador profissional sobre métodos, técnicas e ferramentas auxiliares para tornar a programação mais fácil.
Força bruta para encontrar padrões (Parte IV): funcionalidade mínima
Neste artigo, mostrarei uma versão aprimorada da abordagem de força bruta, com base nos objetivos definidos no artigo anterior, e tentarei cobrir este tópico da forma mais ampla possível usando os EAs e as configurações obtidas por meio desse método. Também deixarei que a comunidade experimente a nova versão do programa.
Aprendizado de máquina em sistemas de negociação baseados em grade e martingale. Deveríamos apostar nele?
Este artigo apresentará ao leitor a técnica de aprendizado de máquina para negociação baseada em grade e martingale. Para minha surpresa, essa abordagem, por algum motivo, não é afetada de forma alguma na rede global. Após ler o artigo, podemos criar nossos próprios bots.
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.
Força bruta para encontrar padrões (Parte III): novos horizontes
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.
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.
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.
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).
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.
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.
Algoritmo de aprendizado de máquina CatBoost da Yandex sem conhecimento prévio de Python ou R
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
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.
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.
Gradient Boosting (CatBoost) no desenvolvimento de sistemas de negociação. Uma abordagem ingênua
Treinamento do classificador CatBoost em Python e exportação do modelo para a mql5, bem como a análise dos parâmetros do modelo e um testador de estratégia customizado. A linguagem Python e a biblioteca MetaTrader 5 são usadas para preparar os dados e treinar o modelo.
Como ganhar US$ 1 000 000 por meio do trading algorítmico? Nos serviços MQL5.com!
Cada trader chega ao mercado com o objetivo de ganhar seu primeiro milhão de dólares. Como ele pode fazer isso sem muito risco e sem capital inicial? Os serviços MQL5 facilitam isso para desenvolvedores e traders em qualquer país do mundo.
Otimização Walk Forward contínua (Parte 8): Melhorias e correções do programa
O programa foi modificado com base nos comentários e solicitações dos usuários e leitores desta série de artigos. Este artigo contém uma nova versão do otimizador automático. Esta versão implementa os recursos solicitados e fornece outras melhorias, que eu descobri ao trabalhar com o programa.
Otimização paralela pelo método de enxame de partículas (Particle Swarm Optimization)
Este artigo descreve uma forma de otimização rápida por meio do método de enxame de partículas e apresenta uma implementação em MQL pronta para ser utilizada tanto no modo thread único dentro do EA quanto no modo multi-thread paralelo com complemento que executado nos agentes locais do testador.
Usando criptografia com aplicativos externos
Consideraremos problemas de criptografia/descriptografia de objetos no MetaTrader e em programas de terceiros, a fim de descobrir as condições sob as quais são obtidos os mesmos resultados quando os dados iniciais são os mesmos.
Cálculo de expressões matemáticas (Parte 2). Analisadores Pratt e estação de triagem
O artigo aborda os princípios de análise e cálculo de expressões matemáticas com ajuda de analisadores baseados na precedência de operadores. Implementa analisadores Pratt e estação de triagem, geração de bytecode cálculos com base nele. Mostra o uso de indicadores como funções em expressões e como aplicá-los ao configurar sinais de negociação em EAs.
Cálculo de expressões matemáticas (Parte 1). Analisadores descendentes recursivos
Neste artigo são abordados os princípios básicos de análise e cálculo de expressões matemáticas, são implementados analisadores descendentes recursivos que funcionam nos modos interpretador e cálculo rápido com base numa árvore de sintaxe pré-construída.
Aplicação prática de redes neurais no trading
O artigo discute os principais pontos para integrar as redes neurais e um terminal de negociação, providenciando criar um robô de negociação robusto.
Como escrever um cliente nativo Twitter para MetaTrader: 2º parte
Vamos implementar o cliente Twitter como uma classe MQL que nos permitirá enviar tweets com imagens. Depois de anexar apenas um arquivo include autônomo, poderemos publicar tweets e colocar nossos gráficos e sinais.
Como escrever um cliente nativo Twitter para MetaTrader 4 e MetaTrader 5 sem usar DLL
Quer receber tweets ou postar seus sinais de negociação no Twitter? Você já não precisará procurar soluções, já que nesta série de artigos, veremos como trabalhar com o Twitter sem usar uma DLL. Juntos implementaremos a Tweeter API usando MQL. No primeiro artigo, começaremos com os recursos de autenticação e autorização da Twitter API.
Linguagem MQL como um meio de marcação da interface gráfica de programas MQL (Parte 3). Designer de formulários
Este artigo complementa a descrição da ideia de como construir uma interface de programa MQL com ajuda das construções da linguagem MQL. Um editor gráfico especial nos permitirá configurar interativamente um layout consistindo nas principais classes de elementos da GUI e, em seguida, as exportará para uma descrição MQL que será usada em nosso projeto MQL. Aqui são apresentados detalhes internos do editor e o manual do usuário. Códigos fonte estão anexados ao artigo.
Otimização Walk Forward contínua (parte 6): Lógica e estrutura do otimizador automático
Anteriormente, nós consideramos a criação da otimização walk forward automática. Desta vez, nós prosseguiremos para a estrutura interna da ferramenta de otimização automática. O artigo será útil para todos aqueles que desejam continuar trabalhando com o projeto criado e modificá-lo, bem como para aqueles que desejam entender a lógica do programa. O artigo atual contém diagramas UML que apresentam a estrutura interna do projeto e os relacionamentos entre seus objetos. Ele também descreve o processo de início da otimização, mas não contém a descrição do processo de implementação do otimizador.
Linguagem MQL como um meio de marcação da interface gráfica de programas MQL. Parte II
Neste artigo continuaremos testando um novo conceito, em particular a descrição da interface de programas MQL usando as construções da linguagem MQL. A criação automática de GUIs com base no layout MQL fornece funcionalidade adicional para armazenamento em cache e geração dinâmica de elementos, gerenciamento de estilos e novos esquemas de manipulação de eventos. Incluímos uma versão aprimorada da biblioteca de controles padrão.
Linguagem MQL como um meio de marcação da interface gráfica de programas MQL. Parte 1
O artigo propõe uma nova ideia para descrever a interface de programas MQL com ajuda das construções da linguagem MQL. As classes especiais transformam o esquema visual MQL em elementos da GUI, permitem gerenciá-los de maneira unificada, configurar propriedades e processar eventos. Além disso, apresenta exemplos de uso de layouts para caixas de diálogo e elementos da biblioteca padrão.
Otimização Walk Forward Contínua (parte 5): Panorama do Projeto Otimizador Automático e Criação da Interface Gráfica
Este artigo fornece uma descrição mais detalhada da otimização walk-forward na plataforma MetaTrader 5. Nos artigos anteriores, nós consideramos os métodos para gerar e filtrar o relatório de otimização e começar a analisar a estrutura interna do aplicativo responsável pelo processo de otimização. O Otimizador Automático é implementado como uma aplicação em C# e possui sua própria interface gráfica. O quinto artigo é dedicado à criação dessa interface gráfica.
Otimização Walk Forward Contínua (Parte 4): Gerenciamento de Otimização (Otimizador Automático)
O principal objetivo do artigo é descrever o mecanismo de trabalho com nosso aplicativo e seus recursos. Assim, o artigo pode ser tratado como instruções sobre como utilizar o aplicativo. Ele cobre todas as possíveis dificuldades e detalhes do uso do aplicativo.
Trabalhando com as funções de rede ou MySQL sem DLL: Parte II - Programa para monitorar as alterações nas propriedades do sinal
Na parte anterior, nós consideramos a implementação do conector MySQL. Neste artigo, nós consideraremos sua aplicação implementando o serviço para coletar as propriedades do sinal e o programa para visualizar suas alterações ao longo do tempo. O exemplo implementado tem sentido prático se os usuários precisarem observar alterações nas propriedades que não são exibidas na página da web do sinal.
Trabalhando com as funções de rede ou MySQL sem DLL: Parte I - Conector
A MetaTrader 5 recebeu algumas funções de rede recentemente. Isso abriu grandes oportunidades para os programadores que desenvolvem produtos para o Mercado. Agora eles podem implementar coisas que antes exigiam bibliotecas dinâmicas. Neste artigo, nós vamos considerá-los usando a implementação do MySQL como exemplo.
Como criar gráficos 3D usando o DirectX no MetaTrader 5
Os gráficos 3D fornecem excelentes meios para analisar grandes quantidades de dados, pois permitem a visualização de padrões ocultos. Essas tarefas podem ser resolvidas diretamente em MQL5, enquanto as funções do DireсtX permitem a criação de objetos tridimensionais. Assim, é ainda possível criar programas de qualquer complexidade, até jogos 3D para a MetaTrader 5. Comece a aprender gráficos 3D desenhando formas tridimensionais simples.
Otimização Walk Forward Contínua (Parte 3): Método de Adaptação de um Robô ao Otimizador Automático
A terceira parte serve como uma ponte entre as duas partes anteriores: Ele descreve o mecanismo de interação com a DLL considerada no primeiro artigo e os objetos para download de relatórios, descritos no segundo artigo. Nós analisaremos o processo de criação de um wrapper para uma classe que é importada da DLL e que forma um arquivo XML com o histórico de negociação. Nós também consideraremos um método para interagir com este wrapper.
Otimização Walk Forward Contínua (Parte 2): Mecanismo para a criação de um relatório de otimização para qualquer robô
O primeiro artigo da série Otimização Walk Forward descreveu a criação de uma DLL a ser usada em nosso otimizador automático. Essa continuação é inteiramente dedicada à linguagem MQL5.
SQLite: trabalho nativo com bancos de dados SQL em MQL5
O desenvolvimento de estratégias de negociação está associado ao processamento de grandes quantidades de dados. Agora, em MQL5, você pode trabalhar com bancos de dados usando consultas SQL baseadas no SQLite. Uma vantagem importante desse mecanismo é que todo o banco de dados está contido em um único arquivo, localizado no computador do usuário.