Artigos sobre programação na linguagem MQL5

Qualquer desenvolvedor de Expert Advisor, independentemente de suas habilidades de programação, diariamente é confrontado com as mesmas tarefas de negociação e problemas algorítmicos, que devem ser resolvidos para organizar um processo de negociação confiável. O artigo descreve as possibilidades do motor de negociação CStrategy que possibilita a solução destas tarefas e fornece ao usuário um mecanismo eficaz para descrever uma idéia de negociação personalizada.

A biblioteca Graphic.mqh foi projetada para trabalhar com gráficos na MQL5. O artigo fornece um exemplo de sua aplicação prática e explica a ideia de ordenação. O conceito geral de ordenação é descrito aqui, pois cada tipo de ordenação já possui pelo menos um artigo separado, enquanto que alguns tipos de ordenação são objetos de estudos detalhados.

O artigo descreve os princípios básicos e abordagens que permitem analisar qualquer estratégia usando planilhas - Excel, Calc, Google. Os resultados também são comparados com os do testador do MetaTrader 5.

Vamos continuar a explorar vários controles e desta vez a nossa atenção é para a barra de rolagem. Assim como no artigo anterior intitulado"Guia prático do MQL5: Os controles da sub-janela indicadora - botões", todas as operações serão realizadas na sub-janela indicadora. Tome um tempo para ler o artigo acima mencionado, uma vez que ele fornece uma descrição detalhada do trabalho com eventos na função OnChartEvent(), enquanto este ponto somente será casualmente abordado neste artigo. Para fins ilustrativos, desta vez vamos criar uma barra de rolagem vertical para uma grande lista de todas as propriedades de instrumentos financeiros que possam ser obtidas usando recursos do MQL5.

A busca e o estudo do comportamento fractal de dados financeiros implica que, por trás do comportamento aparentemente caótico de séries temporais econômicas, estão ocultos e operam mecanismos estáveis que governam a conduta coletiva dos participantes. Na bolsa de valores, essa mecânica pode levar ao surgimento de uma dinâmica de preços que determina e descreve as propriedades específicas das séries de preços. Na negociação, seria interessante ter indicadores que pudessem estimar os parâmetros de fractalidade de maneira efetiva e estável, numa escala e num intervalo de tempo que fossem uteis na prática.

O artigo estuda a teoria e a aplicação prática de um algoritmo de previsão de séries temporais com base na decomposição em modos empíricos, além disso, propõe sua implementação em MQL5 e fornece indicadores de teste e EAs.

O artigo considera uma abordagem para o teste de estresse de uma estratégia de negociação usando os símbolos personalizados. Uma classe de símbolo personalizada é criada para essa finalidade. Esta classe é utilizada para receber os dados de ticks de fontes de terceiros, bem como realizar alterações das propriedades do símbolo. Com base nos resultados do trabalho realizado, nós consideraremos várias opções para alterar as condições de negociação, sob as quais uma estratégia de negociação está sendo testada.

Trabalhar com dados se tornou a tarefa principal para o software moderno - tanto para aplicativos autônomos quanto para os de rede. Para solucionar esse problema um software especializado foi criado. São sistemas de gerenciamento de banco de dados (DBMS) que podem estruturar, sistematizar e organizar dados para seu armazenamento e processamento. Quanto aos negócios, a maioria dos analistas não utiliza bancos de dados em seu trabalho. Mas existem tarefas para as quais essa solução teria que ser útil. Este artigo fornece um exemplo de indicadores que podem salvar e carregar dados da partir de bancos de dados com ambas arquiteturas cliente-servidor ou arquivo-servidor.

Houve um recente aumento de interesse em análises de cluster do mercado FOREX. O MQL5 abre novas possibilidades para pesquisa de tendências de movimento de pares de moeda. Um recurso chave do MQL5, diferenciando-o do MQL4 é a possibilidade de utilizar uma quantia ilimitada de buffers de indicador. Este artigo descreve um exemplo da criação de um indicador de diversas moedas.

Nesta parte, nós expandimos o sistema de busca e edição de sinais de negociação, além de apresentar a possibilidade de usar indicadores personalizados e adicionar a localização do programa. Nós criamos anteriormente um sistema básico para busca de sinais, mas ele era baseado em um pequeno conjunto de indicadores e em um conjunto simples de regras de busca.

No artigo, são discutidas as classes CSignal e CSignals, que serão usadas em Expert Advisors multiplataforma. Além disso, serão examinadas as diferenças entre MQL4 e MQL5 quanto à organização de dados necessários para avaliar os sinais de negociação obtidos. O resultado será um código compatível com os compiladores das duas versões.

Ao assinar um sinal, a seguinte situação pode ocorrer: sua conta de negociação tem uma alavancagem de 1:100, o provedor tem uma alavancagem de 1:500 e as negociações usam um lote mínimo, seus saldos são praticamente iguais - porém o coeficiente de cópia irá abranger somente de 10% a 15%. Este artigo descreve como aumentar a taxa de cópia em tais casos.

Este artigo destaca as capacidades orientada a objeto da linguagem MQL5 em criar objetos que facilitam o trabalho com as variáveis ​​globais do terminal. Como exemplo prático eu considero um caso em que as variáveis ​​globais são usados ​​como pontos de controle para a implementação das fases de um programa.

O artigo considera a possibilidade de aplicar a otimização Bayesiana para os hiperparâmetros das redes neurais profundas, obtidas por diversas variantes de treinamento. É realizado a comparação da qualidade de classificação de uma DNN com os hiperparâmetros ótimos em diferentes variantes de treinamento. O nível de eficácia dos hiperparâmetros ótimos da DNN foi verificado nos testes fora da amostra (forward tests). As direções possíveis para melhorar a qualidade da classificação foram determinadas.

O objetivo do artigo consiste em descrever as principais características da negociação forex da forma mais simples e rápida possível, compartilhando verdades simples com iniciantes. Aqui tentaremos responder às perguntas mais interessantes no ambiente de negociação, bem como escrever um indicador simples.

Neste artigo, estamos lançando uma nova série de descrições de criação de bibliotecas DoEasy para criação simples e rápida de programas. Hoje começaremos a preparar a funcionalidade da biblioteca para acessar e trabalhar com dados de séries temporais de símbolos. Criaremos um objeto "Barra" que armazenará os dados básicos e avançados da barra da série temporal e colocaremos os objetos-barras na lista de séries temporais para facilitar a pesquisa e a classificação desses objetos.

O debate sobre uma forma ideal para calcular indicadores é infinito. Onde devemos calcular o indicador - no indicador em si ou dentro da lógica inteira no Expert Advisor que o usa? O artigo descreve uma das variáveis do movimento do código fonte de um indicador personalizado iCustom direto no código de um Expert Advisor ou script com otimização de cálculos e modelagem do valor prev_calculated.

O artigo foi escrito com base no livro de Ralph Vince, “The Mathematics of Money Management”. Nele, são discutidos os métodos empíricos e paramétricos, a fim de encontrar o tamanho ideal de lotes de negociação, em cuja base estão escritos os módulos de gerenciamento de capital para o assistente MLQ5.

No artigo, começaremos a criar uma classe básica de negociação da biblioteca e dotaremos a primeira versão com uma funcionalidade de verificação de permissões inicial para realizar operações de negociação. Também expandiremos levemente os recursos e o conteúdo da classe básica de negociação.

O artigo apresenta uma estrutura para um Expert Advisor que negocia múltiplos símbolos e utiliza vários sistemas de negociação simultaneamente. Se você já identificou os parâmetros de entrada ideais para todos os seus EAs e obteve bons resultados de simulação para cada um deles separadamente, pergunte-se quais os resultados que você obteria se testasse todos os EAs simultaneamente, com todas as suas estratégias juntas.

O artigo desenvolve as idéias propostas, na seção anterior, e continua a examiná-las. Além disso, discute questões sobre a alocação da rentabilidade, a construção e o estudo de padrões estatísticos.

Neste artigo nós vamos realizar um experimento: nós vamos colorir os resultados da otimização. A cor é determinada por três parâmetros: os níveis de vermelho, verde e azul (RGB). Existem outros métodos de codificação de cores, que também usam três parâmetros. Assim, três parâmetros de teste podem ser convertidos em uma cor, que representa visualmente os valores. Leia este artigo para descobrir se essa representação pode ser útil.

Neste artigo, falaremos sobre a implementação do controle de capital num EA multiplataforma. As classes de controle de capital são responsáveis ​​pelo cálculo do tamanho do lote, que o EA usa para entrar na próxima transação.

Neste segundo artigo, nós continuaremos a estudar as redes neurais e nós vamos considerar um exemplo utilizando a nossa classe criada CNet nos Expert Advisors. Nós trabalharemos com dois modelos de rede neural, que apresentam resultados semelhantes tanto em termos de tempo de treinamento quanto de precisão de predição.

Introduzida a cobertura no MetaTrader 5, surgiu a grande possibilidade de negociar simultaneamente usando Expert Advisors numa só conta de negociação. Ao fazer isto, pode acontecer que exista uma primeira estratégia rentável, uma segunda não-rentável, e, como resultado, o gráfico de lucro flutue perto do zero. Nesse caso, é útil construir gráficos de Balanço e Capital líquido ("equity") para cada estratégia de negociação separadamente.

O artigo considera a aplicação do método de otimização separada durante várias condições de mercado. A otimização separada significa definir os parâmetros ideais do sistema de negociação, otimizando para uma tendência de alta e tendência de baixa separadamente. Para reduzir o efeito de sinais falsos e melhorar a lucratividade, os sistemas são flexíveis, o que significa que eles têm um conjunto específico de configurações ou dados de entrada, o que se justifica porque o comportamento do mercado está em constante alteração.

Este artigo trata de como criar instrumentos (indicador e Expert Advisor) para estudo sobre a Estratégia de Negociação '80-20' descrita no livro "Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies" de Linda Raschke e Laurence Connors. Na linguagem MQL5, estão estabelecidas as regras desta estratégia, e seu principal indicador e Expert Advisor estão testados com base no histórico atual de mercado.

No artigo anterior, nós criamos a estrutura do aplicativo, que nós usaremos como base para todo o trabalho adicional. Nesta parte, nós prosseguiremos com o desenvolvimento: nós criaremos a parte visual do aplicativo e configuraremos a interação básica dos elementos da interface.

Por um longo tempo a análise de várias moedas e negociação de várias moedas foi de interesse das pessoas. A oportunidade para implementar um regime de várias moedas completo tornou-se possível apenas com o lançamento público do MetaTrader 5 e a linguagem de programação MQL5. Neste artigo, propomos um modo para analisar e processar todos os ticks de entrada para diversos símbolos. Como ilustração, vamos considerar um indicador RSI de várias moedas do índice de dólar USDx.

Neste artigo, continuaremos a acompanhar o desenvolvimento da classe de negociação, criaremos um controle que encontre valores incorretos nos parâmetros da ordem de negociação e sonorizaremos eventos de negociação.

O artigo descreve os princípios gerais de como construir uma estrutura para analisar dados multidimensionais (OLAP) rapidamente, além disso, apresenta como implementá-la em MQL e como usá-la no ambiente MetaTrader usando um exemplo que mostra o processamento do histórico de uma conta de negociação.

Muitas estações de trabalho contém alguma imagem representativa e que mostra algo sobre o usuário, estas imagens deixam o ambiente de trabalho mais bonito e animador,. Aprenda como deixar o gráfico mais interessante colocando um papel de parede nele.

Nesse artigo, continuaremos falando sobre reversão; tentaremos reduzir o rebaixamento máximo para um nível aceitável em instrumentos já discutidos; verificaremos, enquanto isso, quão afectado fica o lucro obtido. Adicionalmente, checaremos como funciona a reversão em outros mercados, como o de ações, commodities, índices e ETF, agrário. Atenção, esse artigo tem muitas imagens.

No artigo, consideraremos a atualização em tempo real dos dados das séries temporais, bem como o envio de mensagens sobre o evento "Nova Barra" para o gráfico do programa de controle, a partir de todas as séries temporais de todos os símbolos, a fim de processar estes eventos nos programa. Para determinar se necessário atualizar séries temporais para símbolos e períodos inativos, usaremos a classe "Novo tick".

Os negociantes nem sempre têm a habilidade e desejam ficar sentados na frente do terminal de negócio por horas. Especialmente se o sistema de negócio for mais ou menos formalizado e puder automaticamente identificar alguns dos estados do mercado. Este artigo descreve como gerar um relatório de resultados de negócios (utilizando o Consultor Especialista, o indicador ou o script) como um arquivo HTML e carregá-lo por FTP para o servidor WWW. Também levaremos em consideração o envio de notificações de eventos de negócios por SMS para o celular.

Este artigo busca atualizar o indicador criado anteriormente e lida brevemente com um método para estimar intervalos de confiança de previsão usando auto inicialização e quantis. Como resultado, teremos o indicador de previsão e os scripts a serem usados para estimar a precisão da previsão.

O novo terminal do cliente do MetaTrader 5 e a linguagem MQL5 fornece novas oportunidades para apresentar informações visuais para o negociante. Neste artigo, propomos um conjunto de classes extensível e universal, que lida com todo o trabalho de organização de exibição da informação de texto arbitrária no gráfico. é apresentado o exemplo do indicador Maket Watch.