Olá, galera!
Hoje vamos falar sobre o NeuroNirvamanEA, um robô de trading que promete trazer bons resultados no par EURUSD. Para quem ainda não conhece, esse sistema funciona no MetaTrader 4 e é voltado para o timeframe de 5 minutos (M5).
Relatório do Teste de Estratégia
| Símbolo | EURUSD (Euro vs. Dólar dos EUA) | ||||
| Período | 5 Minutos (M5) 22/05/2009 00:00 - 05/06/2009 22:55 | ||||
| Modelo | Cada tick (método mais preciso baseado em todos os intervalos de tempo disponíveis) | ||||
| Parâmetros | SSP=20; períodos=64; distância=8; x11=130; x12=80; tp1=43; sl1=17; SSP2=2; períodos2=74; distância2=14; x21=140; x22=86; tp2=49; sl2=16; distância3=13; distância4=15; períodos3=98; períodos4=52; x31=196; x32=78; pass=3; lots=0.1; mn=555; | ||||
| Barras no teste | 4124 | Ticks modelados | 161267 | Qualidade da modelagem | n/a |
| Depósito inicial | R$ 100.000,00 | ||||
| Lucro líquido total | R$ 906,33 | Lucro bruto | R$ 2.637,04 | Perda bruta | -R$ 1.730,72 |
| Fator de lucro | 1,52 | Payoff esperado | 5,89 | ||
| Drawdown absoluto | R$ 4,00 | Drawdown máximo | R$ 222,24 (0,22%) | Drawdown relativo | 0,22% (R$ 222,24) |
| Total de operações | 154 | Posições vendidas (porcentagem de ganhos) | 89 (37,08%) | Posições compradas (porcentagem de ganhos) | 65 (43,08%) |
| Operações lucrativas (em % do total) | 61 (39,61%) | Operações com perda (em % do total) | 93 (60,39%) | ||
| Maior | operações lucrativas | R$ 47,00 | operações com perda | -R$ 19,72 | |
| Média | operações lucrativas | R$ 43,23 | operações com perda | -R$ 18,61 | |
| Máximo | ganhos consecutivos (lucro em dinheiro) | 4 (R$ 176,00) | perdas consecutivas (perda em dinheiro) | 7 (-R$ 127,00) | |
| Máximo | lucros consecutivos (contagem de ganhos) | R$ 176,00 (4) | perdas consecutivas (contagem de perdas) | -R$ 127,00 (7) | |
| Média | ganhos consecutivos | 2 | perdas consecutivas | 3 | |

O Neuronirvaman é focado no par EURUSD e, até o momento, não testei em outras moedas. Lembre-se de que a otimização deve ser feita todos os finais de semana com um intervalo de dados de 15 dias. O processo de otimização leva cerca de uma semana.
A estratégia deste EA é sempre interromper as operações quando estiver em uma posição de perda. Ele perde cerca de 50% do tempo, mas quando ganha, os lucros são maiores do que as perdas.
Sim, já testei em uma conta real e o desempenho foi semelhante ao das contas demo.
Como acontece com muitos bons EAs, os resultados do backtest podem ser otimistas demais, mas se você quiser alcançar grandes resultados, precisa ter grandes metas.
Se você conseguir lucrar com esse EA, considere ajudar aqueles que mais precisam no nosso país. Isso seria uma forma justa de retribuir o que estou compartilhando com você.
Você pode fazer suas doações aqui: Doações. Acredito que boas coisas acontecem quando fazemos o bem para os outros. Experimente!
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Para utilizar este EA, você precisa entender algumas coisas:
- Esqueça indicadores e regras baseadas em valores fixos. Os alvos e stop losses devem mudar constantemente de acordo com as condições do mercado. Isso só funciona se você otimizar o EA todos os finais de semana.
- Se você é preguiçoso e não otimiza todos os finais de semana, vai perder dinheiro. A otimização leva cerca de um dia.
- Se você não quer fazer nenhum esforço, pode automatizar o trading usando meus sinais expostos em várias corretoras como FXDD, Alphary, OLD, Fxcm, GoForex, Avafx, Wallstreet, Monex e FXCBS. Meu sistema aparece sob o nome "matadorfx".
Vou começar a publicar meus sinais a partir de hoje, 08/06/2009. Os resultados passados correspondem a um sistema antigo que eu utilizava.
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O arquivo Sv2.mq4 deve ser colocado na pasta de Indicadores.
O arquivo Laguerre PlusDi.mq4 deve ser colocado na pasta de Indicadores.
O arquivo NeuroNirvaman.ex4 deve ser colocado na pasta de Experts.
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Otimização
Para treinar a rede, você deve seguir os passos abaixo:
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Etapa 1. Treinando o perceptron responsável pelas posições longas:
Defina o valor 1 (de acordo com o número da etapa) para a entrada "pass". Desmarque as entradas marcadas para otimização na etapa anterior. Salve em um arquivo os parâmetros obtidos anteriormente.
Verifique as entradas para otimização: ssp, períodos, distância, x11, x12, tp1, sl1. Os parâmetros para início, passo e parada estão no arquivo de configuração que estou anexando.
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Etapa 2. Treinando o perceptron responsável pelas posições curtas:
Defina o valor 2 (de acordo com o número da etapa) para a entrada "pass". Desmarque as entradas marcadas para otimização na etapa anterior. Salve em um arquivo os parâmetros obtidos anteriormente.
Verifique as entradas para otimização: ssp2, períodos2, distância, x21, x22, tp2, sl2. Os parâmetros para início, passo e parada estão no arquivo de configuração que estou anexando.
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Etapa 3. Treinando o perceptron responsável pelo tipo de mercado:
Defina o valor 3 (de acordo com o número da etapa) para a entrada "pass". Desmarque as entradas marcadas para otimização na etapa anterior. Salve em um arquivo os parâmetros obtidos anteriormente.
Verifique as entradas para otimização: ssp3, períodos3, distância3, x31, x32, tp3, sl3. Os parâmetros para início, passo e parada estão no arquivo de configuração que estou anexando.
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É isso, a rede neural foi ensinada. O valor "pass" deve permanecer em "pass=3" para usar o EA em um gráfico. Aqui estão as configurações finais que você deve salvar:
Aqui vai o arquivo .set. Abra o Bloco de Notas e copie e cole o seguinte:
SSP=20.00000000
SSP,F=0
SSP,1=0.00000000
SSP,2=2.00000000
SSP,3=100.00000000
períodos=64.00000000
períodos,F=0
períodos,1=0.00000000
períodos,2=2.00000000
períodos,3=100.00000000
distância=8.00000000
distância,F=0
distância,1=0.00000000
distância,2=2.00000000
distância,3=50.00000000
x11=130
x11,F=0
x11,1=0
x11,2=2
x11,3=200
x12=80
x12,F=0
x12,1=0
x12,2=2
x12,3=200
tp1=43.00000000
tp1,F=0
tp1,1=10.00000000
tp1,2=1.00000000
tp1,3=50.00000000
sl1=17.00000000
sl1,F=0
sl1,1=10.00000000
sl1,2=1.00000000
sl1,3=25.00000000
SSP2=2.00000000
SSP2,F=0
SSP2,1=0.00000000
SSP2,2=2.00000000
SSP2,3=100.00000000
períodos2=74.00000000
períodos2,F=0
períodos2,1=0.00000000
períodos2,2=2.00000000
períodos2,3=100.00000000
distância2=14.00000000
distância2,F=0
distância2,1=0.00000000
distância2,2=2.00000000
distância2,3=50.00000000
x21=140
x21,F=0
x21,1=0
x21,2=2
x21,3=200
x22=86
x22,F=0
x22,1=0
x22,2=2
x22,3=200
tp2=49.00000000
tp2,F=0
tp2,1=10.00000000
tp2,2=1.00000000
tp2,3=50.00000000
sl2=16.00000000
sl2,F=0
sl2,1=10.00000000
sl2,2=1.00000000
sl2,3=25.00000000
distância3=13.00000000
distância3,F=1
distância3,1=1.00000000
distância3,2=2.00000000
distância3,3=50.00000000
distância4=15.00000000
distância4,F=1
distância4,1=1.00000000
distância4,2=2.00000000
distância4,3=50.00000000
períodos3=98.00000000
períodos3,F=1
períodos3,1=0.00000000
períodos3,2=2.00000000
períodos3,3=100.00000000
períodos4=52.00000000
períodos4,F=1
períodos4,1=0.00000000
períodos4,2=2.00000000
períodos4,3=100.00000000
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x31,F=1
x31,1=0
x31,2=2
x31,3=200
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x32,1=0
x32,2=2
x32,3=200
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pass,F=0
pass,1=4
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lots,3=0.00000000
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mn,2=0
mn,3=0
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