Você recebe os códigos prontos, direto do professor. Muda os parâmetros, testa suas próprias hipóteses e coloca a estratégia rodando de forma automática no MT5.
Criado por Arthur Camargo — CFA, MBA (UFSCar), Data Science for Investment Professionals.
# motor compartilhado por todas as estratégias def executar_estrategia(df, params): sinal = estrategia.calcular(df, params) if sinal == 1: # compra return enviar_ordem("BUY") elif sinal == -1: # venda return enviar_ordem("SELL") return None # sem sinal
A maioria dos cursos de Python para trading para no backtest bonito. O seu robô só encontra os problemas de verdade quando toca dinheiro real na conta.
NoneType em order_check. A API do MT5 devolve None silenciosamente e sua ordem simplesmente não sai — sem exceção, sem aviso.
Comentário da ordem rejeitado. O campo de comentário tem limite de 31 caracteres e ninguém te avisa até a corretora recusar.
Volume calculado errado em Forex. Ignorar o trade_contract_size faz seu position sizing operar no tamanho errado sem você perceber.
Stop baseado em ATR rejeitado. Stops apertados violam o trade_stops_level mínimo da corretora e a ordem volta com erro.
Seis módulos centrais + notebooks bônus + o módulo mais novo: IA como parceira de desenvolvimento de estratégia.
Conexão, coleta de dados, estrutura de ordens e o ambiente de desenvolvimento.
O executar_estrategia() pronto — você ajusta os parâmetros e testa sua própria hipótese sem escrever o motor do zero.
Position sizing correto por ativo, stops válidos e as regras da corretora — todos parametrizáveis, sem gambiarra.
Validação de estratégia antes de arriscar capital, com métricas que importam de verdade.
loop_producao com janelas de tempo, execução contínua e os bugs reais de ambiente Windows/Anaconda.
Seu robô rodando sozinho — e o que fazer quando (não se) algo sair do previsto.
Como extrair da IA um código melhor na hora de construir e refinar suas estratégias.
Integração de fatores de investimento ao MetaTrader5 usando Python.
Módulo dedicado a estratégias quantitativas, como pairs trading, prontas para adaptar.
Módulo dedicado a mostrar como extrair da IA um código de melhor qualidade na hora de construir uma estratégia — dentro do fluxo real de um quant: propor hipótese, testar, corrigir e validar mais rápido.
Cada bug abaixo foi encontrado e corrigido durante testes ao vivo — e está documentado no curso.
Tratamento correto do retorno None que trava execuções silenciosamente.
Limite de 31 caracteres respeitado para evitar rejeição de ordem pela corretora.
Cálculo de volume corrigido para operar Forex no tamanho certo.
Stops baseados em ATR ajustados para respeitar o mínimo exigido pela corretora.
Mais de 15 anos de experiência em dados e métodos quantitativos. Formado em Administração pela UFSCar, com MBA em Finanças pela mesma instituição, CFA e credencial em Data Science for Investment Professionals.
Acesso completo ao curso, notebooks e atualizações futuras.
Vagas limitadas por turma de acompanhamento.
Não. Você recebe os códigos prontos, direto do professor — o suficiente é mudar os parâmetros para testar suas próprias hipóteses. Saber programar ajuda, mas não é pré-requisito.
O curso é construído sobre a API oficial do MetaTrader5, então funciona com qualquer corretora que ofereça a plataforma MT5 — os ajustes específicos de cada corretora (como limites de stop) são justamente parte do conteúdo.
Não. O fluxo do curso segue o caminho responsável: simulação, backtesting e validação antes de qualquer execução em conta real.
Sim — inclusive para os problemas mais comuns de ambiente (conflitos de versão numpy/pandas, DLL travada no Windows/Anaconda), que já mapeamos com os alunos anteriores.
Turma com acompanhamento — vagas limitadas.
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