Artigos de programação no site MQL5.com

Apresentamos um algoritmo relativamente novo, o Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC), que permite a construção de políticas de variáveis latentes no contexto da maximização da entropia.

Continuamos a análise das transformações naturais, examinando a indução do quadrado de naturalidade. Por causa das limitações na implementação de várias moedas para os Expert Advisors desenvolvidos com o assistente MQL5, temos de buscar soluções criativas e eficientes para a classificação de dados usando scripts. As principais áreas de aplicação consideradas são a classificação de variações de preço e, consequentemente, sua previsão.

Neste artigo, examinaremos os indicadores padrão da categoria Osciladores. Criaremos modelos prontos a serem usados em Expert Advisors, modelos esses que incluirão: declaração e configuração de parâmetros, inicialização/desinicialização de indicadores e recuperação de dados/sinais a partir de buffers de indicador em EAs.

Ao criar um sistema de negociação, há sempre uma tarefa que deve ser resolvida com eficiência. Essa tarefa é a colocação de ordens ou seu processamento automático pelo sistema de negociação. Neste artigo, apresentamos a criação de um sistema de negociação do ponto de vista da colocação eficiente de ordens.

Esta série de artigos apresenta várias técnicas destinadas a rotular séries temporais, técnicas essas que podem criar dados adequados à maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A rotulação de dados (ou anotação de dados) direcionada pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado aos objetivos e tarefas do usuário, melhorar a precisão do modelo e até mesmo ajudar o modelo a dar um salto qualitativo!

A pesquisa do ambiente em tarefas de aprendizado por reforço é um problema atual. Anteriormente, já examinamos algumas abordagens. E hoje, eu proponho que nos familiarizemos com mais um método, baseado na maximização da norma nuclear. Ele permite que os agentes destaquem estados do ambiente com alto grau de novidade e diversidade.

Este artigo dá continuidade à série sobre a teoria das categorias, abordando as transformações naturais, que são um elemento fundamental da teoria. Vamos examinar a definição que parece complexa à primeira vista, depois mergulhar em exemplos e formas de aplicar as transformações na previsão de volatilidade.

Neste artigo, veremos como criar uma classe de painel de informações para usá-la em indicadores e Expert Advisors. Este é um artigo introdutório a uma pequena série de artigos com modelos para integrar e usar indicadores padrão em Expert Advisors. Começaremos com a criação de um painel, que é um análogo da janela de dados do MetaTrader 5.

O aprendizado contrastivo é um método de aprendizado de representação sem supervisão. Seu objetivo é ensinar o modelo a identificar semelhanças e diferenças nos conjuntos de dados. Neste artigo, discutiremos o uso de abordagens de aprendizado contrastivo para explorar diferentes habilidades do Ator.

Neste artigo, mostrarei a primeira parte das melhorias que me permitiram não apenas fechar todo o ciclo de automação para negociação no MetaTrader 4 e 5, mas também fazer algo muito mais interessante. A partir de agora, esta solução me permite automatizar completamente tanto o processo de criação de EAs quanto o processo de otimização, além de minimizar o esforço necessário para encontrar configurações de negociação eficazes.

Vamos agora criar algo um pouco mais interessante. No entanto, iremos fazer de forma que o código que mostrei no passado, estará completamente obsoleto. Mas não vou estragar a surpresa. Acompanhe o artigo para entender. Desde o inicio desta sequencia sobre como desenvolver um sistema de replay / simulação, venho dizendo que a ideia aqui, é usar a plataforma MetaTrader 5, de forma idêntica, tanto no sistema que estamos desenvolvendo, quanto no mercado real. É importante que isto se dê de maneira adequada. Você não vai querer treinar e aprender a lutar usando determinadas ferramentas, e na hora da briga ter que usar outras.

Neste artigo apresentarei uma ferramenta de suma importância para quem desenvolve programas. Se você não conhece GIT, veja este artigo para ter uma noção do que se trata, tal ferramenta. E como usá-la junto ao MQL5.

Este artigo explora o uso de testes de permutação, aplicando-os a qualquer Expert Advisor através da reorganização de dados de ticks, recorrendo exclusivamente aos recursos disponíveis no MetaTrader 5.

Este é o último artigo da série dedicada a funtores. Nele, reconsideramos monoides como uma categoria. Os monoides, que já apresentamos nesta série, são usados aqui para ajudar na definição do tamanho da posição juntamente com perceptrons multicamadas.

A cada vez que consideramos métodos de aprendizado por reforço, nos deparamos com a questão da exploração eficiente do ambiente. A solução deste problema frequentemente leva à complexificação do algoritmo e ao treinamento de modelos adicionais. Neste artigo, vamos considerar uma abordagem alternativa para resolver esse problema.

Todos conhecemos a importância da média móvel para muitos traders. Existem diferentes tipos de médias móveis que podem ser úteis no trading. Vamos examiná-las e realizar uma simples comparação para ver qual delas pode apresentar os melhores resultados.

Neste artigo, vamos brevemente revisar a biblioteca de análise numérica ALGLIB 3.19, suas aplicações e novos algoritmos que aumentam a eficácia da análise de dados financeiros.

Continuamos a examinar funtores e como eles podem ser implementados usando redes neurais artificiais. Vamos temporariamente deixar de lado a abordagem que incluía a previsão de volatilidade, e tentar implementar nossa própria classe de sinais para estabelecer sinais para entrar e sair de uma posição.

Neste artigo, por EA multimoeda, entendemos um Expert Advisor ou robô de negociação capaz de negociar (abrir/fechar ordens, gerenciar ordens, etc.) mais de um par de símbolos a partir de um único gráfico.

Já falamos várias vezes sobre a importância de escolher corretamente a função de recompensa que usamos para incentivar o comportamento desejável do Agente, adicionando recompensas ou penalidades por ações específicas. Mas a questão de como o Agente interpreta nossos sinais permanece em aberto. Neste artigo, discutiremos a decomposição da recompensa em termos de transmissão de sinais individuais ao Agente a ser treinado.

Se tudo até aqui parecia adequado para você, significa que você de fato não está pensando no longo prazo. Onde você começa a desenvolver as aplicações e com o tempo, não precisará mais programar novas aplicações. Apenas terá que fazer com que elas trabalhem em conjunto. Vamos então ver como terminar de montar o indicador de mouse.

Nesta série de artigos, exploramos a integração de interfaces gráficas interativas em painéis de negociação móveis no MQL5. Na terceira parte, usamos os desenvolvimentos das partes anteriores para transformar painéis de negociação estáticos em dinâmicos.

À medida que a política do Ator se afasta cada vez mais dos exemplos armazenados no buffer de reprodução de experiências, a eficácia do treinamento do modelo, baseado nesse buffer, diminui. Neste artigo, examinamos um algoritmo que aumenta a eficácia do uso de amostras em algoritmos de aprendizado por reforço.

Este artigo continua a série sobre a implementação da teoria de categorias no MQL5, ele aborda os funtores como uma ponte entre grafos e conjuntos. Nesse escopo, voltaremos a analisar os dados de calendário e, apesar de suas limitações no uso do testador de estratégias, justificaremos o uso de funtores na previsão de volatilidade mediante correlação.

Este artigo examina a transição da codificação procedural para a Programação Orientada a Objetos (POO) no MQL5, com foco na integração com REST APIs. Discutimos como organizar funções de requisições HTTP (GET e POST) em classes, ressaltando vantagens como encapsulamento, modularidade e facilidade de manutenção. A refatoração de código é detalhada, mostrando a substituição de funções isoladas por métodos de classes. O artigo inclui exemplos práticos e testes.

Este artigo apresenta a estratégia de negociação RSI Deep Three Move no MetaTrader 5. O artigo é baseado em uma nova série de pesquisas que demonstram vários métodos de negociação com base no RSI, que é um indicador técnico para medir a força e o impulso de ativos financeiros, incluindo ações, moedas e commodities.

Neste artigo, veremos como trabalhar com as estruturas das solicitações de negociação, criar a solicitação, verificá-la antes de enviá-la ao servidor, gerar a resposta do servidor quanto a ela e usar a estrutura das transações. Além disso, criaremos funções simples e convenientes para enviar ordens para o servidor e, com base em tudo o que foi mencionado acima, criar um Expert Advisor que informe sobre as transações.

Esta é a nova fase do sistema de replay / simulação. Nesta fase a conversa de fato irá ser seria. E o conteúdo irá ser tornar bastante denso. Peço que você leia com calma o artigo e sempre procure usar as referencias que possivelmente estarão sendo indicadas nos artigos. Isto para lhe ajudar a compreender melhor o que estará sendo explicado.

Qualquer programa em qualquer linguagem de programação possui uma estrutura específica. Neste artigo, você aprenderá os componentes básicos da estrutura de um programa na linguagem MQL5, o que pode ser extremamente útil ao criar um sistema de negociação ou uma ferramenta de negociação para o MetaTrader 5.

Antes de começarmos a segunda fase de desenvolvimento, é preciso reforçar algumas ideias. Então você sabe como forçar o MQL5 a fazer o que é preciso ser feito ?!?! Já tentou ir além do que a documentação informar ?!?! Se não. Se prepare. Pois irei começar a fazer coisas muito além do que grande parte faz normalmente.