Artigos sobre como automatizar sistemas de negociação na linguagem MQL5

No último artigo, elaboramos uma ferramenta para criar e editar a arquitetura de redes neurais. E hoje quero convidá-lo a continuar trabalhando nela, para torná-la mais amigável. De certa forma, ao fazer isso, estamos nos afastando um pouco do nosso tópico. Mas convenhamos que a organização do espaço de trabalho desempenha um papel importante na obtenção do resultado.

Bem-vindo a um novo artigo em nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação com base nos indicadores técnicos mais populares, aqui está um novo artigo sobre como aprender a desenvolver um sistema de negociação pelo indicador técnico Bear's Power.

As redes neurais são tudo para nós. E vamos verificar na prática se é assim, indagando se MetaTrader 5 é uma ferramenta autossuficiente para implementar redes neurais na negociação. A explicação vai ser simples.

Muitas pessoas as amam, mas apenas alguns entendem todas as operações por trás das Redes Neurais. Neste artigo, eu tentarei explicar tudo o que acontece por trás dos bastidores de um perceptron multicamadas feed-forward de maneira simples.

O gradiente descendente desempenha um papel significativo no treinamento das redes neurais e muitos algoritmos de aprendizado de máquina. Ele é um algoritmo rápido e inteligente, apesar do seu trabalho impressionante, ele ainda é mal interpretado por muitos cientistas de dados, vamos ver do que ele se trata.

Continuamos a estudar algoritmos de aprendizado não supervisionado. Talvez você como o leitor possa ter dúvidas sobre se as publicações recentes se encaixam no tópico de redes neurais. Neste novo artigo, voltamos ao uso de redes neurais.

Seja bem-vindo a este novo artigo em nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação com base no indicador técnico mais popular. Neste artigo, nós aprenderemos sobre um novo indicador técnico e como criar um sistema de negociação usando o indicador Índice de Força.

Continuamos o tópico de busca de regras de associação. No artigo anterior, consideramos os aspectos teóricos desse tipo de problema. No artigo de hoje, ensinarei a implementação do método FP-Growth usando MQL5. Também vamos testá-la com dados reais.

Bem-vindo ao nosso novo artigo da série sobre como desenvolver um sistema de negociação com base nos indicadores técnico mais populares. Através deste novo artigo, nós aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação pelo indicador Oscilador de Chaikin.

Aqui está um novo artigo em nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação pelos indicadores técnicos mais populares na plataforma de negociação MetaTrader 5. Neste novo artigo, nós aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação pelo indicador Desvio Padrão.

Bem-vindo a este novo artigo em nossa série sobre como aprender a desenvolver um sistema de negociação com base nos indicadores técnicos mais populares da MQL5. Neste artigo, nós aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação pelo indicador %R de Williams.

As árvores de decisão imitam a maneira como os humanos pensam para classificar os dados. Vamos ver como construir árvores e usá-las para classificar e prever alguns dados. O principal objetivo do algoritmo de árvores de decisão é separar os dados impuros em puros ou próximos a nós.

Aqui está um novo artigo da nossa série sobre como aprender a desenvolver um sistema de negociação com base nos indicadores técnicos mais populares. O artigo atual será dedicado ao indicador de Volumes. O volume como conceito é um dos fatores mais importantes na negociação nos mercados financeiros e nós temos que prestar atenção quanto a isso. Através deste artigo, nós aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação simples pelo indicador Volumes.

O novo artigo de nossa série sobre como projetar um sistema de negociação baseado nos indicadores técnicos mais populares considera um novo indicador técnico - o Índice de Fluxo de Dinheiro (MFI). Estudaremos este indicador em detalhes e aprenderemos a desenvolver um sistema de negociação simples utilizando a linguagem MQL5 para, posteriormente, executá-lo na MetaTrader 5.

Neste artigo continuamos a série em que aprendemos a construir sistemas de negociação com base nos indicadores mais populares. Desta vez vamos falar sobre o indicador Ichimoku e criar um sistema de negociação baseado nos seus valores.

Como continuação desta série, gostaria de apresentar a vocês outro tipo de tarefa dos métodos de aprendizado não supervisionado, em particular a busca de regras de associação. Este tipo de tarefa foi usado pela primeira vez no varejo para analisar cestas de compras. Neste artigo falaremos sobre as possibilidades de utilização de tais algoritmos no trading.

Vamos continuar a retirar coisas de dentro do EA. Mas no entanto este será o último artigo desta serie. A última coisa que será de fato removida, nesta serie de artigos, é o sistema de som. Talvez isto venha a lhe dar um nó no cérebro, caso você não tenha acompanhado estes artigos.

Neste artigo, eu tentarei usar nosso modelo logístico para prever o crash do mercado de ações com base nos fundamentos da economia dos EUA, nos concentraremos nas ações do NETFLIX e da APPLE, usando os crashes anteriores do mercado de 2019 e 2020, vamos ver como nosso modelo se comportará nas atuais desgraças e tristezas.

O trader moderno está quase sempre procurando novas ideias, consciente ou inconscientemente. Ele está constantemente tentando novas estratégias, modificando-as e descartando aquelas que não funcionam. Este processo de pesquisa é demorado e propenso a erros. Nesta série de artigos, tentarei provar que o assistente MQL5 é um verdadeiro suporte para qualquer operador. Graças ao assistente, o trader economiza tempo ao implementar suas ideias. Também reduz a probabilidade de erros que ocorrem ao duplicar o código. Assim, em vez de perder tempo com codificação, os operadores colocam em prática sua filosofia de negociação.

Bem-vindo ao novo artigo da nossa série sobre como aprender a projetar sistemas de negociação com base nos indicadores técnicos mais populares. Neste artigo, nós aprenderemos sobre um novo indicador técnico chamado Acumulação/Distribuição e descobriremos como desenvolver um sistema de negociação em MQL5 baseado nas estratégias simples com o AD.

As redes neurais são tudo para nós. Vamos ver se isso é verdade na prática. Para tal, vamos fazer experiências e adotar abordagens não-convencionais. Vamos escrever também um sistema de negociação lucrativo. A explicação vai ser simples.

Neste artigo vamos aprender como fazer a plataforma MT5 falar. Que tal deixar o EA mais divertido? Operar mercados financeiros costuma ser uma atividade extremamente chata e monótona, mas podemos deixar as coisas um pouco menos monótonas, apesar de que isto pode ser perigoso caso você tenha algum problema que lhe faça ficar viciado, pode ser que a coisa fique um pouco menos chata.

Continuamos a estudar modelos de inteligência artificial, em particular, algoritmos de aprendizado não supervisionados. Já nos encontramos com um dos algoritmos de agrupamento. E neste artigo quero compartilhar com vocês outra maneira de resolver os problemas de redução de dimensionalidade.

Esta é uma seleção de materiais que será útil para que os operadores possam melhorar seus conhecimentos sobre negociação algorítmica. Os algoritmos simples são coisa do passado, agora é difícil alcançar o sucesso sem o uso de aprendizado de máquina e redes neurais.

Nosso sistema de ordem ainda não consegue fazer uma coisa. Mas aqui vamos resolver FINALMENTE isto ....

No artigo anterior, construímos uma classe para agrupamento de dados. Hoje eu gostaria de compartilhar com vocês as formas mediante as quais os resultados podem ser usados para resolver problemas práticos de negociação.

Este é um novo artigo para continuar a nossa série para iniciantes sobre como desenvolver um sistema de negociação com base em alguns dos indicadores populares. Nós aprenderemos um novo indicador que é o On Balance Volume (OBV), e nós aprenderemos como podemos usá-lo e projetar um sistema de negociação baseado nele.

Continuamos a estudar o método de agrupamento. Neste artigo, criaremos uma nova classe CKmeans para implementar um dos métodos de agrupamento k-médias mais comuns. Com base nos resultados dos testes, podemos concluir que o modelo é capaz de identificar cerca de 500 padrões.

Desta vez nossos modelos estão sendo feitos por matrizes, o que permite flexibilidade ao mesmo tempo que nos permite fazer modelos poderosos que podem manipular não apenas cinco variáveis independentes, mas também muitas variáveis, desde que permaneçamos dentro dos limites de cálculos de um computador, este artigo será uma leitura interessante, isso é certo.

Neste artigo, nós continuaremos nossa série sobre como projetar um sistema de negociação usando os indicadores mais populares. Neste artigo, nós aprenderemos detalhadamente sobre o indicador SAR Parabólico e como nós podemos projetar um sistema de negociação para ser usado na MetaTrader 5 usando algumas estratégias simples.