Rede neural na prática: O primeiro neurônio
Neste artigo começamos a de fato criar algo que muitos ficam admirados em ver funcionando. Um simples e singelo neurônio que conseguiremos programar com muito pouco código em MQL5.O neurônio funcionou perfeitamente nos testes que fiz. Bem, vamos voltar um pouco, nesta mesma série sobre redes neurais, para que você possa entender do que estou falando.
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 15): Máquinas de Vetores de Suporte com o Polinômio de Newton
Máquinas de Vetores de Suporte classificam dados com base em classes predefinidas, explorando os efeitos de aumentar sua dimensionalidade. É um método de aprendizado supervisionado que é bastante complexo, dado seu potencial para lidar com dados multidimensionais. Neste artigo, consideramos como uma implementação muito básica de dados bidimensionais pode ser feita de maneira mais eficiente com o Polinômio de Newton ao classificar a ação do preço.
Construa Expert Advisors Auto-Otimizáveis em MQL5
Construa expert advisors que olhem para frente e se ajustem a qualquer mercado.
Desenvolvimento de robô em Python e MQL5 (Parte 1): Pré-processamento de dados
Esse será um guia detalhado sobre como desenvolver um robô de trading baseado em aprendizado de máquina. Realizaremos a coleta e preparação de dados e características. Para a execução do projeto, utilizaremos a linguagem de programação Python e bibliotecas, bem como a plataforma MetaTrader 5.
Negociação de Notícias Simplificada (Parte 1): Criando um Banco de Dados
A negociação de notícias pode ser complicada e esmagadora. Neste artigo, passaremos pelos passos para obter dados de notícias. Além disso, aprenderemos sobre o Calendário Econômico do MQL5 e o que ele tem a oferecer.
Agrupamento de séries temporais na inferência causal
Os algoritmos de agrupamento em aprendizado de máquina são ferramentas importantes de aprendizado não supervisionado que permitem dividir os dados brutos em grupos com características semelhantes. Com esses grupos, é possível, por exemplo, realizar análise de mercado para um cluster específico, identificar os clusters mais resilientes em novos conjuntos de dados e também realizar inferências causais. Este artigo apresenta um método original para o agrupamento de séries temporais, utilizando a linguagem Python.
Do básico ao intermediário: Comandos BREAK e CONTINUE
Neste artigo veremos como usar os comando RETURN, BREAK e CONTINUE dentro de um laço. Entender o que cada um destes comandos faz no fluxo de execução de um laço é algo muito importante, para que você consiga trabalhar com aplicações mais elaboradas. 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.
Introdução ao MQL5 (Parte 6): Um Guia para Iniciantes sobre Funções de Array em MQL5
Embarque na próxima fase da nossa jornada com MQL5. Neste artigo esclarecedor e amigável para iniciantes, exploraremos as funções restantes de arrays, desmistificando conceitos complexos para capacitá-lo a criar estratégias de negociação eficientes. Discutiremos as funções ArrayPrint, ArrayInsert, ArraySize, ArrayRange, ArrayRemove, ArraySwap, ArrayReverse e ArraySort. Eleve sua expertise em negociação algorítmica com essas funções essenciais de arrays. Junte-se a nós no caminho para a maestria em MQL5!
O Método de Agrupamento para Manipulação de Dados: Implementando o Algoritmo Iterativo Multicamadas em MQL5
Neste artigo, descrevemos a implementação do Algoritmo Iterativo Multicamadas do Método de Agrupamento para Manipulação de Dados em MQL5.
Ganhe Uma Vantagem Sobre Qualquer Mercado
Aprenda como você pode se destacar em qualquer mercado que deseja negociar, independentemente do seu nível atual de habilidade.
Do básico ao intermediário: Comando WHILE e DO WHILE
Neste artigo, vermos de maneira prática e bastante didática o primeiro comando de laço. Apesar de muitos iniciantes temerem nas bases quando precisa criar laços. Saber como fazer isto de maneira adequada e segura. É algo que somente a experiência e prática irá lhe fornecer. Mas quem sabe, eu possa lhe ajudar a reduzir as dores e sofrimento. Isto lhe mostrando os principais problemas e cuidados a serem tomados quando for utilizar laços em seus códigos. 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.
Processos não estacionários e regressão espúria
O objetivo do artigo é demonstrar a ocorrência de falsa regressão quando se aplica a análise de regressão a processos não estacionários, utilizando simulação pelo método de Monte Carlo.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 62): Dando play no serviço (III)
Neste artigo começaremos a resolver, o detalhe sobre o excesso de ticks, que pode acometer a aplicação, quando usamos dados reais. Tal excesso faz com que o serviço muitas das vezes dificulta a correta temporização a fim de conseguir construir a barra de um minuto dentro da janela adequada.
Data Science e Machine Learning (Parte 21): Desvendando Redes Neurais, Algoritmos de Otimização Desmistificados
Mergulhe no coração das redes neurais enquanto desmistificamos os algoritmos de otimização usados dentro das redes neurais. Neste artigo, descubra as principais técnicas que desbloqueiam todo o potencial das redes neurais, impulsionando seus modelos a novos patamares de precisão e eficiência.
Algoritmos de otimização populacionais: enxame de pássaros (Bird Swarm Algorithm, BSA)
O artigo explora o BSA, um algoritmo baseado no comportamento das aves, inspirado na interação coletiva das aves em bando na natureza. Diferentes estratégias de busca dos indivíduos no BSA, incluindo a alternância entre comportamento de voo, vigilância e procura de alimento, tornam esse algoritmo multifacetado. Ele utiliza os princípios de comportamento de bando, comunicação, adaptabilidade, liderança e acompanhamento das aves para a busca eficaz de soluções ótimas.
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 6): Automatizando a seleção de um grupo de instâncias
Depois de otimizar uma estratégia de negociação, obtemos conjuntos de parâmetros que facilitam a criação de várias instâncias dessa estratégia, todas integradas em um único Expert Advisor. Antes, fazíamos isso manualmente, mas agora vamos tentar automatizar esse processo.
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (14): Previsão de Séries Temporais Multiobjetivo com STF
A Fusão Espaço-Temporal, que utiliza métricas de 'espaço' e tempo na modelagem de dados, é principalmente útil em sensoriamento remoto e uma série de outras atividades baseadas em imagens, permitindo uma melhor compreensão do nosso ambiente. Graças a um artigo publicado, adotamos uma abordagem inovadora ao usá-la, examinando seu potencial para traders.
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 13): DBSCAN para a Classe de Sinais de Expert
Clustering Espacial Baseado em Densidade para Aplicações com Ruído é uma forma não supervisionada de agrupar dados que dificilmente requer parâmetros de entrada, exceto por apenas 2, o que, quando comparado a outras abordagens como k-means, é uma vantagem. Vamos explorar como isso pode ser construtivo para testar e, eventualmente, negociar com Expert Advisers montados no Wizard.
Do básico ao intermediário: Comando IF ELSE
Neste artigo iremos ver como trabalhar com o comando IF e seu parceiro ELSE. Este que é o comando mais importante e significativo que existe em qualquer linguagem de programação. Porém apesar de ser muito simples de ser usado. O mesmo as vezes causa alguma confusão quando nos falta experiência no seu uso e nos conceitos a serem utilizados no mesmo. 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 61): Dando play no serviço (II)
Acompanhe neste artigo, as modificações que foram necessárias serem feitas, para que o serviço de replay / simulação, pudesse trabalhar de forma mais eficiente e segura. Aqui também, irei mostrar algo que pode ser de grande interesse para quem deseja fazer um uso mais eficiente das classes. Além de falar e explicar como contornar um problema que existe no MQL5, que reduz a performance do código quando usamos classes.
Filtragem de Sazonalidade e Período de Tempo para Modelos de Deep Learning ONNX com Python para EA
Podemos nos beneficiar da sazonalidade ao criar modelos de Deep Learning com Python? A filtragem de dados para os modelos ONNX ajuda a obter melhores resultados? Qual período de tempo devemos usar? Cobriremos tudo isso neste artigo.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 82): modelos de equações diferenciais ordinárias (NeuralODE)
Neste artigo, gostaria de apresentar outro tipo de modelos voltados para o estudo da dinâmica do estado do ambiente.
Hibridização de algoritmos populacionais. Estruturas sequenciais e paralelas
Aqui, vamos mergulhar no mundo da hibridização de algoritmos de otimização, analisando três tipos principais: mistura de estratégias, hibridização sequencial e paralela. Realizaremos uma série de experimentos combinando e testando algoritmos de otimização relevantes.
Do básico ao intermediário: Passagem por valor ou por referência
Neste artigo você entenderá na prática a diferença entre passagem por valor e passagem por referência. Apesar de ser algo aparentemente simples e que não causa problemas. Muitos programadores com uma boa carga de experiência costumam tomar verdadeiras surras de seus códigos, justamente por conta deste pequeno detalhe. Saber quando, como e porque usar uma passagem por valor ou uma passagem por referência, fará grande diferença na sua vida como programador. 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.
DoEasy. Funções de serviço (Parte 2): Padrão "Barra Interna"
Neste artigo, continuaremos a explorar os padrões de preço na biblioteca DoEasy. Vamos desenvolver a classe do padrão "Barra Interna" das formações Price Action.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 60): Dando play no serviço (I)
Já faz um bom tempo que estamos mexendo apenas no indicadores. Mas agora chegou a hora de fazer o serviço voltar a executar o seu trabalho, a fim de que possamos ver o gráfico sendo construído com os dados informados. Mas como nem tudo é tão simples, será preciso ver para entender o que nos espera.
Importância da qualidade do gerador de números aleatórios no desempenho dos algoritmos de otimização
Neste artigo, analisaremos o gerador de números aleatórios Mersenne Twister e o compararemos com o gerador padrão do MQL5. Veremos como a qualidade dos geradores de números aleatórios influencia os resultados dos algoritmos de otimização.
Gerenciador de risco para operar manualmente
Neste artigo, falaremos em detalhes sobre como escrever uma classe gerenciadora de risco para negociar manualmente a partir do zero. Essa classe também poderá servir como base para os traders que operam usando programação.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 81): Análise da dinâmica dos dados considerando o contexto (CCMR)
Em trabalhos anteriores, sempre avaliamos o estado atual do ambiente. No entanto, a dinâmica das mudanças dos indicadores sempre ficou "nos bastidores". Neste artigo, quero apresentar a vocês um algoritmo que permite avaliar a mudança direta dos dados entre dois estados consecutivos do ambiente.
Experiência no desenvolvimento de estratégias de negociação
Neste artigo, proponho tentarmos desenvolver nossa própria estratégia de negociação. Uma estratégia de negociação deve ser construída com base em uma determinada vantagem estatística. E tal vantagem deve ser duradoura.
DoEasy. Funções de serviço (Parte 1): Padrões de preços
Neste artigo, começaremos a desenvolver métodos para buscar padrões de preço usando dados de séries temporais. Um padrão tem um certo conjunto de parâmetros, comuns a qualquer tipo de padrão. Todos os dados desse tipo serão concentrados na classe de objetos do padrão abstrato base. No artigo atual, criaremos uma classe de padrão abstrato e uma classe de padrão Pin Bar.
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 5): tamanho de posição variável
Nos capítulos anteriores, o EA desenvolvido só podia usar um tamanho de posição fixo para negociações. Isso é adequado para testes, mas não é aconselhável ao negociar mediante uma conta real. Vamos adicionar a capacidade de operar com tamanhos de posição variáveis.
Rede neural na prática: Esboçando um neurônio
Neste artigo, faremos a confecção de um neurônio básico. Apesar de ele ser algo simples, e muitos acharem que o código é totalmente bobo e sem nenhum propósito. Quero que você, meu caro leitor, e entusiasta pelo tema de redes neurais. Brinque e se divirta estudando este simples esboço de neurônio. Não precisa ficar com receio de mexer no código a fim de entender o mesmo.
Do básico ao intermediário: Operadores
Neste artigo vamos ver um pouco sobre os operadores básicos. Apesar de ser um assunto bem fácil de ser compreendido. Existem alguns pequenos detalhes, que fazem muita diferença na hora de colocar expressões matemáticas em formato de código. Sem entender de maneira adequada tais detalhes. Muitos programadores com quase nenhuma experiência, acabam desistindo de tentar criar suas próprias soluções.
O escore de propensão na inferência causalidade
O artigo examina o tema de pareamento na inferência causal. O pareamento é utilizado para comparar observações semelhantes em um conjunto de dados. Isso é necessário para determinar corretamente os efeitos causais e eliminar o viés. O autor explica como isso ajuda na construção de sistemas de negociação baseados em aprendizado de máquina, que se tornam mais estáveis em novos dados nos quais não foram treinados. O escore de propensão desempenha um papel central e é amplamente utilizado na inferência causal.
Algoritmos de otimização populacional: Resistência a ficar preso em extremos locais (Parte I)
Este artigo apresenta um experimento único que visa examinar o comportamento dos algoritmos de otimização populacional no contexto de sua capacidade de escapar eficientemente de mínimos locais quando a diversidade populacional é baixa e alcançar máximos globais. Trabalhar nessa direção fornecerá uma visão mais aprofundada sobre quais algoritmos específicos podem continuar sua busca com sucesso usando coordenadas definidas pelo usuário como ponto de partida e quais fatores influenciam seu sucesso.
Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo de baleias (Whale Optimization Algorithm, WOA)
O algoritmo de otimização de baleias (WOA) é um algoritmo metaheurístico inspirado pelo comportamento e pelas estratégias de caça das baleias-jubarte. A ideia principal do WOA é imitar o chamado método de alimentação "rede de bolhas", em que as baleias criam bolhas ao redor de suas presas para depois atacá-las em um movimento espiral.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 80): modelo generativo adversarial do transformador de grafos (GTGAN)
Neste artigo, apresento o algoritmo GTGAN, que foi introduzido em janeiro de 2024 para resolver tarefas complexas de criação de layout arquitetônico com restrições de grafos.
Algoritmos de otimização de população: Resistência a ficar preso em extremos locais (Parte II)
Continuamos nosso experimento que visa examinar o comportamento dos algoritmos de otimização de população no contexto de sua capacidade de escapar eficientemente de mínimos locais quando a diversidade da população é baixa e alcançar máximos globais. Os resultados da pesquisa são fornecidos.
Modelo GRU de Deep Learning com Python para ONNX com EA, e comparação entre modelos GRU e LSTM
Vamos guiá-lo por todo o processo de DL com Python para criar um modelo GRU em ONNX, culminando na criação de um Expert Advisor (EA) projetado para negociação, e, posteriormente, comparando o modelo GRU com o modelo LSTM.