
Algoritmo de otimização de migração animal (AMO)
O artigo é dedicado ao algoritmo AMO, que modela o processo de migração sazonal dos animais em busca de condições ideais para sobrevivência e reprodução. As principais características do AMO incluem o uso da vizinhança topológica e um mecanismo probabilístico de atualização, tornando-o simples de implementar e flexível para diversas tarefas de otimização.

Colmeia artificial de abelhas (ABHA): Testes e resultados
Neste artigo, continuaremos o estudo do algoritmo de colmeia de abelhas ABHA, aprofundando-nos na escrita de código e analisando os métodos restantes. Lembremos que cada abelha no modelo é apresentada como um agente individual, cujo comportamento depende de informações internas e externas, bem como de seu estado motivacional. Realizaremos testes do algoritmo em diferentes funções e apresentaremos os resultados em uma tabela de classificação.

Simulação de mercado (Parte 05): Iniciando a classe C_Orders (II)
Neste artigo, explicarei como o Chart Trade conseguirá lidar, junto com o Expert Advisor, a um pedido do usuário para encerrar todas as posições que se encontram em aberto. Parece ser algo simples. Porém existem alguns agravantes que você precisa saber como lidar com eles.

Colmeia artificial de abelhas — Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA): Teoria e métodos
Neste artigo, exploramos o algoritmo Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA), desenvolvido em 2009. Voltado para a solução de problemas de otimização contínua, o algoritmo é utilizado para encontrar o melhor caminho entre dois pontos. Analisaremos como o ABHA se inspira no comportamento das colônias de abelhas, no qual cada abelha desempenha um papel único que contribui para uma busca mais eficiente por recursos.

Simulação de mercado (Parte 04): Iniciando a classe C_Orders (I)
Neste artigo vamos começar a montar a classe C_Orders, para poder enviar pedidos ao servidor de negociação. Vamos fazer isto aos pouco. Já que o intuito será explicar o mais detalhadamente possível como isto será feito, via sistema de mensagens.

Algoritmo de comportamento social adaptativo — Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Evolução em duas fases
Este artigo dá continuidade ao tema do comportamento social dos organismos vivos e ao seu impacto no desenvolvimento de um novo modelo matemático, o ASBO (Adaptive Social Behavior Optimization). Exploraremos a evolução em duas fases, realizaremos testes no algoritmo e apresentaremos as conclusões. Assim como na natureza, onde grupos de organismos vivos se unem para sobreviver, o ASBO utiliza princípios de comportamento coletivo para resolver problemas complexos de otimização.

Simulação de mercado (Parte 03): Uma questão de performance
Muitas vezes somos obrigados a dar um passo para trás para logo depois dar alguns passos a frente. Neste artigo irei mostrar todas as mudanças que foram necessárias serem feitas para que os indicadores de Mouse e Chart Trade não viessem a ter a sua performance comprometidas. Como bônus irei já apresentar outras mudanças que ocorreram em outros arquivos de cabeçalho, que serão muito usados no futuro.

Simulação de mercado (Parte 02): Cross Order (II)
Diferente do que foi visto no artigo anterior, aqui vamos fazer o controle de seleção no Expert Advisor. Porém, esta não é uma solução ainda definitiva. Mas irá nos atender por hora. Então acompanhe o artigo para entender como implementar uma das soluções possíveis.

Simulação de mercado (Parte 01): Cross Order (I)
Deste artigo em diante iniciaremos a fase dois, na questão sobre replay / simulação de mercado. Então aqui vamos começar mostrando uma possível solução para fazer cruzamento de ordens. Esta solução que mostrarei, não é uma solução definitiva. Ela é apenas uma proposta de solução para o problema que ainda será preciso abordar em breve.

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 78): Um novo Chart Trade (V)
Neste artigo, veremos como deveremos implementar a parte do receptor. Ou seja, aqui implementaremos uma versão do Expert Advisor, apenas para testar e aprender como a comunicação via protocolo funciona. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.

Estratégia de Negociação do SP500 em MQL5 para Iniciantes
Descubra como aproveitar o MQL5 para prever o S&P 500 com precisão, misturando a análise técnica clássica para maior estabilidade e combinando algoritmos com princípios testados pelo tempo para obter insights robustos do mercado.

Otimização de Portfólio em Python e MQL5
Este artigo explora técnicas avançadas de otimização de portfólio usando Python e MQL5 com o MetaTrader 5. Ele demonstra como desenvolver algoritmos para análise de dados, alocação de ativos e geração de sinais de negociação, enfatizando a importância da tomada de decisões orientada por dados na gestão financeira moderna e na mitigação de riscos.

Eigenvetores e autovalores: Análise exploratória de dados no MetaTrader 5
Neste artigo, exploramos diferentes maneiras pelas quais os eigenvetores e os autovalores podem ser aplicados na análise exploratória de dados para revelar relacionamentos únicos nos dados.

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 77): Um novo Chart Trade (IV)
Neste artigo, explicarei alguns detalhes e cuidados que você teve tomar quando for criar um protocolo de comunicação. São coisas bem básicas e simples. Não irei de fato pegar pesado neste artigo. Mas é preciso que você entenda o conteúdo deste artigo para entender o que acontecerá no receptor.

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 27): Médias Móveis e o Ângulo de Ataque
O Ângulo de Ataque é uma métrica frequentemente citada, cuja inclinação é entendida como tendo uma forte correlação com a força de uma tendência predominante. Vamos analisar como ele é comumente usado e compreendido e examinar se há mudanças que poderiam ser introduzidas na forma como é medido, para benefício de um sistema de negociação que o utilize.

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 26): Médias Móveis e o Exponente de Hurst
O Exponente de Hurst é uma medida de quanto uma série temporal se autocorrela ao longo do tempo. Entende-se que ele captura as propriedades de longo prazo de uma série temporal e, portanto, tem um peso significativo na análise de séries temporais, mesmo fora do contexto econômico/financeiro. No entanto, focamos em seu potencial benefício para os traders ao analisar como essa métrica poderia ser combinada com médias móveis para construir um sinal potencialmente robusto.

Teoria do caos no trading (Parte 2): Continuamos a imersão
Continuamos a imersão na teoria do caos nos mercados financeiros e analisamos sua aplicabilidade à análise de moedas e outros ativos.

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 25): Testes e Operações em Múltiplos Timeframes
Por padrão, estratégias baseadas em múltiplos timeframes não podem ser testadas em Expert Advisors montados pelo assistente devido à arquitetura de código MQL5 utilizada nas classes de montagem. Exploramos uma possível solução para essa limitação em estratégias que utilizam múltiplos timeframes em um estudo de caso com a média móvel quadrática.

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 76): Um novo Chart Trade (III)
Neste artigo vamos compreender como o código faltante no artigo anterior, DispatchMessage, funciona. Aqui será feita a introdução do que será visto no próximo artigo. Sendo assim é importante compreender o funcionamento deste procedimento antes de ver o próximo artigo. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 75): Um novo Chart Trade (II)
Neste artigo explicarei grande parte da classe C_ChartFloatingRAD. Esta é responsável por fazer com que o Chart Trade funcione. Porém aqui não irei de fato terminar a explicação. A mesma será finalizada no próximo artigo. Já que o conteúdo neste artigo é bastante denso e precisa ser compreendido a fundo. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.

Negociação com spreads no mercado Forex usando o fator de sazonalidade
Este artigo analisa as possibilidades de criação e fornecimento de dados de relatórios sobre o uso do fator de sazonalidade na negociação por meio de spreads no mercado Forex.

Ferramentas econométricas para previsão de volatilidade: Modelo GARCH
O artigo descreve as propriedades do modelo não linear de heterocedasticidade condicional (GARCH). O indicador iGARCH para prever a volatilidade um passo à frente é construído com base nele. A biblioteca de análise numérica ALGLIB é usada para estimar os parâmetros do modelo.

Data Science e Machine Learning (Parte 25): Previsão de Séries Temporais de Forex Usando uma Rede Neural Recorrente (RNN)
Redes neurais recorrentes (RNNs) se destacam em utilizar informações passadas para prever eventos futuros. Suas notáveis capacidades preditivas foram aplicadas em diversos domínios com grande sucesso. Neste artigo, implementaremos modelos de RNN para prever tendências no mercado de forex, demonstrando seu potencial para aumentar a precisão das previsões no trading de forex.

Algoritmo de busca através de vizinhança — Across Neighborhood Search (ANS)
O artigo explora o potencial do algoritmo ANS, como um passo relevante no desenvolvimento de métodos de otimização flexíveis e inteligentes, capazes de considerar as especificidades da tarefa e a dinâmica do ambiente no espaço de busca.

Desenvolvimento de robô em Python e MQL5 (Parte 3): Implementação do algoritmo de negociação baseado em modelo
Continuamos o ciclo de artigos sobre a criação de um robô de negociação em Python e MQL5. Hoje, vamos abordar a tarefa de desenvolver um algoritmo de negociação em Python.

Algoritmo de otimização por reações químicas — Chemical Reaction Optimisation, CRO (Parte II): Montagem e resultados
Na segunda parte do artigo, reuniremos os operadores químicos em um único algoritmo e apresentaremos uma análise detalhada de seus resultados. Descobriremos como o método de otimização por reações químicas (CRO) superou o desafio de resolver problemas complexos em funções de teste.

Algoritmo de otimização por reações químicas — Chemical Reaction Optimization, CRO (Parte I): A química dos processos na otimização
Na primeira parte deste artigo, mergulharemos no mundo das reações químicas e descobriremos uma nova abordagem para a otimização! O método de otimização por reações químicas (CRO) utiliza os princípios das leis da termodinâmica para alcançar resultados eficazes. Revelaremos os segredos da decomposição, síntese e outros processos químicos que servem de base para este método inovador.

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 74): Um novo Chart Trade (I)
Neste artigo começaremos a modificar o último código visto nesta sequencia sobre o Chart Trade. Estas mudanças são necessárias, para adequar o código ao modelo atualmente desenvolvido do sistema de replay/simulador. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.

Simplificando a negociação com base em notícias (Parte 2): Gerenciando riscos
Neste artigo, adicionaremos herança ao código anterior e ao novo. Implementaremos uma nova estrutura de banco de dados para garantir um bom desempenho. Além disso, criaremos uma classe de gerenciamento de risco para calcular volumes.

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 73): Uma comunicação inusitada (II)
Neste artigo, veremos como transferir informações em tempo real entre o indicador e o serviço, entender por que podem surgir problemas ao modificar o tempo gráfico e como resolvê-los corretamente. Como bônus, você terá acesso à última versão da aplicação de replay/simulador. O conteúdo é exclusivamente didático e não deve ser considerado como uma aplicação para outros fins.

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 24): Médias Móveis
Médias Móveis são um indicador muito comum, usado e compreendido pela maioria dos traders. Exploramos possíveis casos de uso que podem não ser tão comuns dentro dos Expert Advisors montados no MQL5 Wizard.

Funcionalidades do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 16): Método de componentes principais com autovetores
Este artigo discute o método de componentes principais, um método de redução da dimensionalidade ao analisar dados, e como ele pode ser implementado usando autovalores e vetores. Como sempre, vamos tentar desenvolver um protótipo da classe de sinais para EA que pode ser usado no Assistente MQL5.

Visualizações de negociações no gráfico (Parte 2): Desenho gráfico de informações
Escreveremos do zero um script para facilitar a captura de capturas de tela (print-screens) de negociações, visando a análise de entradas. Em um único gráfico, será conveniente exibir todas as informações necessárias sobre uma negociação específica, com a possibilidade de desenhar diferentes timeframes.

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 72): Uma comunicação inusitada (I)
O que iremos construir será complexo de entender. Por isso, apresentarei apenas o início da construção neste artigo. Leia com calma, pois entender o conteúdo aqui é essencial para o próximo passo. O objetivo deste conteúdo é apenas didático, sem aplicação prática além do aprendizado e estudo dos conceitos apresentados.

Elementos da análise correlacional em MQL5: Critério de independência qui-quadrado de Pearson e relação de correlação
O artigo aborda as ferramentas clássicas da análise correlacional. São apresentadas as bases teóricas breves, bem como a implementação prática do critério de independência qui-quadrado de Pearson e o coeficiente de relação de correlação.

As modificações mais conhecidas do algoritmo de busca cooperativa artificial (Artificial Cooperative Search, ACSm)
Neste artigo, examinamos a evolução do algoritmo ACS: três modificações visando melhorar as características de convergência e eficácia do algoritmo. A transformação de um dos principais algoritmos de otimização. Das modificações de matrizes a abordagens revolucionárias para a formação de populações.

Data Science e Machine Learning (Parte 24): Previsão de Séries Temporais no Forex Usando Modelos de IA Clássicos
Nos mercados de forex, é muito desafiador prever a tendência futura sem ter uma ideia do passado. Poucos modelos de machine learning são capazes de fazer previsões futuras considerando valores passados. Neste artigo, vamos discutir como podemos usar modelos clássicos (não específicos para séries temporais) de Inteligência Artificial para superar o mercado.

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 71): Acertando o tempo (IV)
Aqui neste artigo, mostrarei como implementar o que foi visto no artigo passado, dentro do serviço de replay/simulação. Mas como tudo nesta vida, costuma dar algum tipo de problema. Aqui não foi uma exceção. Então acompanhe o artigo e veja o que será tema para o próximo artigo desta serie. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.

Algoritmo de Busca Cooperativa Artificial (Artificial Cooperative Search, ACS)
Apresentamos o algoritmo Artificial Cooperative Search (ACS). Este método inovador utiliza uma matriz binária e várias populações dinâmicas, baseadas em relações mutualísticas e cooperação, para encontrar rapidamente e com precisão soluções ótimas. A abordagem única do ACS em relação a "predadores" e "presas" permite alcançar excelentes resultados em problemas de otimização numérica.

Integração de Modelos Ocultos de Markov no MetaTrader 5
Neste artigo, demonstramos como os Modelos Ocultos de Markov, treinados utilizando Python, podem ser integrados em aplicações MetaTrader 5. Os Modelos Ocultos de Markov são uma poderosa ferramenta estatística utilizada para modelar dados de séries temporais, onde o sistema modelado é caracterizado por estados não observáveis (ocultos). Uma premissa fundamental dos HMMs é que a probabilidade de estar em um determinado estado em um momento específico depende do estado do processo no instante anterior.