Maxim Romanov / Perfil
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![Algoritmo auto-adaptável (Parte IV): funcionalidade e testes adicionais](https://c.mql5.com/2/41/50_percents__4.png)
Continuo a complementar o algoritmo com a funcionalidade mínima necessária, vou fazer testes do que obtivemos como resultado. A lucratividade acabou sendo baixa, mas os artigos mostram um modelo que permite negociar com lucro de modo totalmente automático com base em instrumentos de negociação completamente diferentes, e não apenas diferentes, mas também operados em mercados fundamentalmente diferentes.
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![Algoritmo auto-adaptável (Parte III): evitando a otimização](https://c.mql5.com/2/41/50_percents__3.png)
É impossível obter um algoritmo verdadeiramente estável se para a seleção de parâmetros com base em dados históricos for usada uma otimização. Um algoritmo estável em si deve saber que parâmetros são necessários para trabalhar com qualquer instrumento de negociação a qualquer momento. Ele não deve adivinhar, ele deve saber com certeza.
![Desenvolvendo um algoritmo auto-adaptável (Parte II): melhorando a eficiência](https://c.mql5.com/2/41/50_percents__2.png)
Neste artigo, continuarei meu tópico, mas começarei tornando o algoritmo desenvolvido anteriormente mais flexível. Ele se tornou mais estável com o aumento no número de candles na janela de análise ou com o aumento no valor limite da porcentagem a nível de preponderância de candles decrescentes ou crescentes. Tivemos que fazer concessões e definir um tamanho de amostra maior para análise ou uma porcentagem maior de preponderância de candles prevalecentes.
![Desenvolvendo um algoritmo auto-adaptável (Parte I): encontrando um padrão básico](https://c.mql5.com/2/41/50_percents__1.png)
Numa série de artigos, mostrarei um exemplo de como desenvolver algoritmos auto-adaptativos que levam em consideração a maioria de fatores que surgem nos mercados, apresentarei como sistematizar essas situações, como descrevê-las de forma lógica e como considerá-las na hora de negociar. Vou começar com um algoritmo muito simples, que com o tempo irá ganhar teoria e evoluir para um projeto muito complexo.
![Uma abordagem científica para o desenvolvimento de algoritmos de negociação](https://c.mql5.com/2/40/algorithm_2.png)
O artigo considera a metodologia para o desenvolvimento de algoritmos de negociação, na qual uma abordagem científica consistente é usada para analisar os possíveis padrões de preços e para construir algoritmos de negociação com base nesses padrões. Os ideais de desenvolvimento são demonstrados por meio de exemplos.
![O que é uma tendência e qual estrutura o mercado se baseia: Tendência ou Lateral?](https://c.mql5.com/2/39/unnamed.png)
Os traders costumam falar sobre tendências e lateralizações, mas poucos deles realmente entendem o que realmente é uma tendência/lateralização e menos ainda são capazes de explicar claramente esses conceitos. A discussão desses termos básicos costuma ser cercada por um sólido conjunto de preconceitos e equívocos. No entanto, se nós quisermos ter lucro, nós precisamos entender o significado matemático e lógico desses conceitos. Neste artigo, eu examinarei em detalhes a essência da tendência e da lateralização, bem como tentar definir se a estrutura do mercado é baseada em tendências, lateralizações ou em outra coisa. Eu também considerarei as melhores estratégias para a obtenção de lucro em mercados com tendência e laterais.
![Discretização da série de preços, componente aleatória e "ruído"](https://c.mql5.com/2/39/4qc92l.png)
Estamos acostumados a analisar o mercado usando candles ou barras que "fatiam" a série de preços em intervalos regulares. Mas até que ponto essa forma de discretização distorce a estrutura real dos movimentos de mercado? Discretizar um sinal de áudio em intervalos regulares é uma solução aceitável, porque o sinal de áudio é uma função que muda com o tempo. O sinal em si é uma amplitude que depende do tempo e essa propriedade nele é fundamental.
![Maxim Romanov](https://c.mql5.com/avatar/2015/12/566D7A63-7056.png)
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