Artigos sobre programação na linguagem MQL5

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Leia os artigos publicados aqui para aprender MQL5, a linguagem das estratégias de negociação. A maioria desses artigos foi escrita por vocês, membros da MQL5.community. Todos eles estão divididos em categorias para encontrar respostas rápidas relacionadas a aspectos específicos da programação: "Integração", "Testador", "Estratégias de negociação" e muito mais.

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Como criar um Canal Donchian personalizado usando o MQL5

Como criar um Canal Donchian personalizado usando o MQL5

Há muitas ferramentas técnicas que podem ser usadas para visualizar o canal do preço. Uma dessas ferramentas é o Canal Donchian. Neste artigo, aprenderemos a criar um Canal Donchian e a usá-lo como um indicador personalizado como parte de um Expert Advisor.
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Algoritmos de otimização populacionais: salto de sapo embaralhado

Algoritmos de otimização populacionais: salto de sapo embaralhado

O artigo apresenta uma descrição detalhada do algoritmo salto de sapo embaralhado (Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFL) e suas capacidades na solução de problemas de otimização. O algoritmo SFL é inspirado no comportamento dos sapos em seu ambiente natural e oferece uma nova abordagem para a otimização de funções. O algoritmo SFL é uma ferramenta eficaz e flexível, capaz de lidar com diversos tipos de dados e alcançar soluções ótimas.
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Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 53): classe do indicador base abstrato

Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 53): classe do indicador base abstrato

Neste artigo, veremos a criação de uma classe de indicador abstrato que será posteriormente usada como uma classe base para a criação de objetos de indicadores padrão e personalizados da biblioteca.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 29): Projeto Expert Advisor — Classe C_Mouse (III)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 29): Projeto Expert Advisor — Classe C_Mouse (III)

Agora que a classe C_Mouse foi melhorada. Podemos focar em criar uma classe que será usada para promover uma base completamente diferente de estudos. Mas como expliquei no inicio do artigo, não iremos usar herança ou polimorfismo para gerar esta nova classe. Iremos modificar, ou melhor dizendo, agregar alguns objetos novos a linha de preço. Isto neste primeiro momento, no próximo artigo mostrarei como modificar os estudos. Mas faremos isto sem mexer no código da classe C_Mouse. Sei que na pratica, isto seria mais simples ser feito usando herança ou polimorfismo. No entanto, existem técnicas diferentes para se conseguir a mesma coisa.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 36): Modelos relacionais de aprendizado por reforço

Redes neurais de maneira fácil (Parte 36): Modelos relacionais de aprendizado por reforço

Nos modelos de aprendizado por reforço discutidos anteriormente, usamos diferentes variantes de redes convolucionais, que são capazes de identificar diferentes corpos nos dados brutos. A principal vantagem das redes convolucionais é sua capacidade de identificar objetos independentemente de sua localização. No entanto, as redes convolucionais nem sempre são capazes de lidar com as diversas deformações e ruídos que os objetos apresentam. Mas esses problemas podem ser resolvidos pelo modelo relacional.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 09): Eventos Customizados

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 09): Eventos Customizados

Aqui vamos ver como disparar eventos customizados e melhorar a questão sobre como o indicador informa o status do serviço de replay/simulação.
Gráficos na biblioteca DoEasy (Parte 93): preparando a funcionalidade para criar objetos gráficos compostos
Gráficos na biblioteca DoEasy (Parte 93): preparando a funcionalidade para criar objetos gráficos compostos

Gráficos na biblioteca DoEasy (Parte 93): preparando a funcionalidade para criar objetos gráficos compostos

Neste artigo, vamos começar a desenvolver a funcionalidade para a criação de objetos gráficos compostos. Nossa biblioteca terá suporte para a criação de objetos gráficos compostos complexos, sendo que tais objetos podem ter qualquer hierarquia de relações. Prepararemos todas as classes necessárias para a posterior geração de tais objetos.
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Desenvolvimento de um sistema de negociação baseado no Índice de Facilitação do Mercado de Bill Williams

Desenvolvimento de um sistema de negociação baseado no Índice de Facilitação do Mercado de Bill Williams

Este é um novo artigo de uma série na qual aprendemos a desenvolver sistemas de negociação baseados em indicadores técnicos conhecidos. Neste novo artigo, analisamos o Índice de Facilitação do Mercado (Market Facilitation Index, MFI), criado por Bill Williams.
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Experimentos com redes neurais (Parte 5): Normalização de parâmetros de entrada para alimentar a rede neural

Experimentos com redes neurais (Parte 5): Normalização de parâmetros de entrada para alimentar a rede neural

As redes neurais são tudo para nós. E vamos verificar na prática se é assim, indagando se MetaTrader 5 é uma ferramenta autossuficiente para implementar redes neurais na negociação. A explicação vai ser simples.
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Desenvolvendo um agente de Aprendizado por Reforço em MQL5.com Integração RestAPI(Parte 2): Funções MQL5 para Interação HTTP com API REST do Jogo da Velha

Desenvolvendo um agente de Aprendizado por Reforço em MQL5.com Integração RestAPI(Parte 2): Funções MQL5 para Interação HTTP com API REST do Jogo da Velha

O artigo detalha como MQL5 pode interagir com Python e FastAPI, usando chamadas HTTP em MQL5 para se comunicar com um jogo da velha em Python. Discute a criação de uma API com FastAPI para essa integração e inclui um script de teste em MQL5, destacando a versatilidade do MQL5, a simplicidade do Python e a eficiência do FastAPI na conexão de diferentes tecnologias para soluções inovadoras.
Vídeo: Negociação automatizada simples, como criar um EA simples mediante MQL5
Vídeo: Negociação automatizada simples, como criar um EA simples mediante MQL5

Vídeo: Negociação automatizada simples, como criar um EA simples mediante MQL5

A maioria dos alunos dos meus cursos achava que a linguagem MQL5 era difícil de entender. Naquele momento, eles estavam procurando maneiras simples de automatizar alguns processos. Neste artigo, você aprenderá como começar a trabalhar logo em MQL5 mesmo sem conhecimentos de programação e mesmo que já tenha tentado, sem sucesso, dominar este tópico.
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Aprenda algumas lições com as Empresas de Prop Trading (Parte 1) — Uma introdução

Aprenda algumas lições com as Empresas de Prop Trading (Parte 1) — Uma introdução

Neste artigo introdutório, discutirei algumas lições que podem ser aprendidas com os testes que as empresas de prop trading empregam. Isso é especialmente relevante para iniciantes e para aqueles que estão lutando para encontrar seu lugar no mundo do trading. O próximo artigo abordará a implementação do código.
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Funções em Aplicativos MQL5

Funções em Aplicativos MQL5

As funções são componentes essenciais em qualquer linguagem de programação. Entre outras coisas, elas ajudam os desenvolvedores a aplicar o princípio DRY (don't repeat youself, não se repita). O artigo fala sobre funções e sua criação no MQL5 com a ajuda de aplicativos simples que enriquecem seu sistema de negociação, sem complicá-lo.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 14): Agrupamento de dados

Redes neurais de maneira fácil (Parte 14): Agrupamento de dados

Devo confessar que já se passou mais de um ano desde que o último artigo foi publicado. Em um período tão longo como esse, é possível reconsiderar muitas coisas, desenvolver novas abordagens. E neste novo artigo, gostaria de me afastar um pouco do método de aprendizado supervisionado usado anteriormente, e sugerir um pouco de mergulho nos algoritmos de aprendizado não supervisionado. E, em particular, desejaria analisar um dos algoritmos de agrupamento, o k-médias (k-means).
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Desenvolvendo um agente de Aprendizado por Reforço em MQL5 com Integração RestAPI(Parte 1): Usando RestAPIs em MQL5

Desenvolvendo um agente de Aprendizado por Reforço em MQL5 com Integração RestAPI(Parte 1): Usando RestAPIs em MQL5

Este artigo aborda a importância das APIs (Interfaces de Programação de Aplicativos) na comunicação entre diferentes aplicativos e sistemas de software. Ele destaca o papel das APIs na simplificação da interação entre aplicativos, permitindo que eles compartilhem dados e funcionalidades de maneira eficiente.
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Força bruta para encontrar padrões (Parte VI): otimização cíclica

Força bruta para encontrar padrões (Parte VI): otimização cíclica

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.
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DoEasy. Controles (Parte 6): Controle "Painel", redimensionamento automático do contêiner para adequá-lo ao seu conteúdo

DoEasy. Controles (Parte 6): Controle "Painel", redimensionamento automático do contêiner para adequá-lo ao seu conteúdo

Neste artigo, continuaremos trabalhando no objeto WinForms "Painel" e geraremos seu redimensionamento automático em função do tamanho geral dos objetos Dock localizados dentro dele. Além disso, adicionaremos novas propriedades ao objeto de biblioteca "Símbolo".
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Encapsulando modelos ONNX em classes

Encapsulando modelos ONNX em classes

A programação orientada a objetos permite criar códigos mais compactos, fáceis de ler e modificar. Apresentamos um exemplo para três modelos ONNX.
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Gestão de dinheiro de negociação

Gestão de dinheiro de negociação

Neste artigo, veremos várias novas maneiras de criar sistemas de gerenciamento de dinheiro e identificar seus principais recursos. Hoje, existem algumas estratégias de gerenciamento de dinheiro para todos os gostos. Tentaremos considerar várias maneiras de administrar o dinheiro com base em diferentes modelos matemáticos de crescimento.
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Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina — Redes Neurais (Parte 02): Arquitetura das Redes Neurais Feed Forward

Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina — Redes Neurais (Parte 02): Arquitetura das Redes Neurais Feed Forward

Há detalhes a serem abordadas na rede neural feed-forward antes de finalizarmos este assunto, a arquitetura é uma delas. Vamos ver como nós podemos construir e desenvolver uma rede neural flexível para as nossas entradas, o número de camadas ocultas e os nós para cada rede.
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Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 05): cadeias de Markov

Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 05): cadeias de Markov

As cadeias de Markov são uma poderosa ferramenta matemática que pode ser usada para modelar e prever dados de séries temporais em vários campos, incluindo finanças. Na modelagem e previsão de séries temporais financeiras, as cadeias de Markov são frequentemente usadas para modelar a evolução de ativos financeiros ao longo do tempo, ativo esses como preços de ações ou pares de moedas. Uma das principais vantagens dos modelos das cadeias de Markov é sua simplicidade e facilidade de uso.
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Como criar um indicador personalizado True Strength Index usando MQL5

Como criar um indicador personalizado True Strength Index usando MQL5

Apresento um novo artigo sobre como criar um indicador personalizado. Desta vez, trabalharemos com o True Strength Index (TSI) e criaremos um Expert Advisor com base nele.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 46): Aprendizado por reforço condicionado a metas (GCRL)

Redes neurais de maneira fácil (Parte 46): Aprendizado por reforço condicionado a metas (GCRL)

Convido você a conhecer mais uma abordagem no campo do aprendizado por reforço. É chamada de aprendizado por reforço condicionado a metas, conhecida pela sigla GCRL (Goal-conditioned reinforcement learning). Nessa abordagem, o agente é treinado para alcançar diferentes metas em cenários específicos.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 50): Soft Actor-Critic (otimização do modelo)

Redes neurais de maneira fácil (Parte 50): Soft Actor-Critic (otimização do modelo)

No artigo anterior, implementamos o algoritmo Soft Actor-Critic, mas não conseguimos treinar um modelo lucrativo. Neste artigo, vamos realizar a otimização do modelo previamente criado para obter os resultados desejados a nível de seu funcionamento.
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Gráficos na biblioteca DoEasy (Parte 99): Movendo um objeto gráfico estendido com um ponto de controle

Gráficos na biblioteca DoEasy (Parte 99): Movendo um objeto gráfico estendido com um ponto de controle

No último artigo, geramos o movimento dos pontos de ancoragem de um objeto gráfico estendido por meio de formas de controle. Agora vamos mover o objeto gráfico composto com ajuda de um ponto/forma de controle de objeto gráfico.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 21): Autocodificadores variacionais (VAE)

Redes neurais de maneira fácil (Parte 21): Autocodificadores variacionais (VAE)

No último artigo, analisamos o algoritmo do autocodificador. Como qualquer outro algoritmo, tem suas vantagens e desvantagens. Na implementação original, o autocodificador executa a tarefa de separar os objetos da amostra de treinamento o máximo possível. E falaremos sobre como lidar com algumas de suas deficiências neste artigo.
Gráficos na biblioteca DoEasy (Parte 90): eventos de objetos gráficos padrão Funcionalidade básica
Gráficos na biblioteca DoEasy (Parte 90): eventos de objetos gráficos padrão Funcionalidade básica

Gráficos na biblioteca DoEasy (Parte 90): eventos de objetos gráficos padrão Funcionalidade básica

No artigo de hoje criaremos a funcionalidade base para rastrear eventos de eventos de objetos gráficos padrão. Vamos começar com o clique duplo do mouse sobre o objeto gráfico.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 28): Projeto Expert Advisor — Classe C_Mouse (II)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 28): Projeto Expert Advisor — Classe C_Mouse (II)

Quanto de fato os primeiros sistema capazes de fatorar alguma coisa, começaram a ser produzidos. Tudo tinha que ser feito por engenheiros com grande conhecimento, no que estava sendo projetado. Isto nos primórdios da computação, onde se quer existia algum tipo de terminal, para que fosse possível programar algo. Conforme ia se desenvolvendo, e o interesse de que mais pessoas também conseguisse criar algo, começou surgir novas ideias e meios, de programar aquelas máquinas, que antes era feito mudando a posição dos conectores. Assim começamos a ter os primeiros terminais.
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DoEasy. Controles (Parte 24): Objeto WinForms dica

DoEasy. Controles (Parte 24): Objeto WinForms dica

Neste artigo, vamos reformular a lógica de especificação dos objetos base e principal para todos os objetos WinForms da biblioteca. Vamos desenvolver também um novo objeto dica que será base e algumas classes herdeiras para indicar a possível direção do movimento da linha divisória.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 46): Projeto do Chart Trade (V)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 46): Projeto do Chart Trade (V)

Cansado de perder tempo procurando aquele arquivo, que é preciso para fazer a sua aplicação funcionar ?!?! Que tal embutir tudo no executável ? Assim você nunca irá perder tempo procurando as coisas. Sei que muitos fazem uso, exatamente daquela forma de distribuir e guardar as coisas. Mas existe uma maneira bem mais adequada. Pelo menos no que diz respeito a distribuição de executáveis e armazenamento dos mesmos. A forma que irei explicar aqui, pode vim a lhe ser de grande ajuda. Já que você pode usar o próprio MetaTrader 5 como sendo um grande ajudante, assim como o MQL5. Não é algo lá tão complexo, ou difícil de ser entendido.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 24): FOREX (V)

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 24): FOREX (V)

Aqui estamos retirando o bloqueio de simulação baseada na plotagem LAST, e adicionando um ponto de entrada para este tipo de simulação. Agora prestem atenção ao fato de que todo o funcionamento, irá se basear no sistema do forex. Sendo que a única diferença, aqui nesta rotina, é o fato de que estaremos separando uma simulação BID, de uma LAST. Mas a questão de randomização do tempo e a sua correção para ser utilizado pela classe C_Replay, é a mesma em ambos modos de simulação. Isto é uma coisa boa, já que se modificarmos um dos modos, o outro irá se beneficiar, pelo menos no que rege a parte do tempo entre os tickets
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DoEasy. Controles (Parte 13): Otimizando a interação de objetos WinForms com o mouse, dando início ao desenvolvimento do objeto WinForms TabControl

DoEasy. Controles (Parte 13): Otimizando a interação de objetos WinForms com o mouse, dando início ao desenvolvimento do objeto WinForms TabControl

No artigo, vamos corrigir e otimizar o processamento da aparência dos objetos WinForms após afastar o cursor do mouse do objeto e começar a desenvolver o objeto TabControl WinForms.
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Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 49): indicadores padrão multiperíodos multissímbolos multibuffer

Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 49): indicadores padrão multiperíodos multissímbolos multibuffer

Neste artigo, modificaremos as classes da biblioteca para permitir a criação de indicadores padrão multissímbolos e multiperíodos que requerem vários buffers de indicador para exibir seus dados.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 37): atenção esparsa

Redes neurais de maneira fácil (Parte 37): atenção esparsa

No artigo anterior, abordamos modelos relacionais que usavam mecanismos de atenção. Uma das características desses modelos era o aumento do uso de recursos computacionais. O artigo de hoje apresenta um dos mecanismos para reduzir o número de operações computacionais dentro do bloco Self-Attention, o que aumenta o desempenho geral do modelo.
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Medindo o valor informativo do Indicador

Medindo o valor informativo do Indicador

O aprendizado de máquina se tornou uma técnica popular de desenvolvimento de estratégias. Na negociação, tradicionalmente, mais atenção é dada à maximização da lucratividade e à precisão das previsões. Enquanto isso, o processamento de dados usado para construir modelos preditivos permanece na periferia. Neste artigo, discutimos o uso do conceito de entropia para avaliar a adequação de indicadores na construção de modelos preditivos, conforme descrito no livro Testing and Tuning Market Trading Systems escrito por Timothy Masters.
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Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Oscilador de Chaikin

Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Oscilador de Chaikin

Bem-vindo ao nosso novo artigo da série sobre como desenvolver um sistema de negociação com base nos indicadores técnico mais populares. Através deste novo artigo, nós aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação pelo indicador Oscilador de Chaikin.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 48): Entendendo e compreendendo alguns conceitos

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 48): Entendendo e compreendendo alguns conceitos

Que tal aprender algo novo. Neste artigo você irá aprender como transformar Scripts e Serviços e qual a utilidade em se fazer isto.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 18): Regras de associação

Redes neurais de maneira fácil (Parte 18): Regras de associação

Como continuação desta série, gostaria de apresentar a vocês outro tipo de tarefa dos métodos de aprendizado não supervisionado, em particular a busca de regras de associação. Este tipo de tarefa foi usado pela primeira vez no varejo para analisar cestas de compras. Neste artigo falaremos sobre as possibilidades de utilização de tais algoritmos no trading.
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Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Índice de Força

Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Índice de Força

Seja bem-vindo a este novo artigo em nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação com base no indicador técnico mais popular. Neste artigo, nós aprenderemos sobre um novo indicador técnico e como criar um sistema de negociação usando o indicador Índice de Força.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 36): Ajeitando as coisas (II)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 36): Ajeitando as coisas (II)

Uma das coisas que mais pode complicar a nossa vida como programadores é o fato de supor as coisas. Neste artigo mostrarei o perigo de fazer suposições. Tanto na parte da programação em MQL5, onde você supõem que um tipo terá um dado tamanho. Assim como no uso do MetaTrader 5, onde você supõem que servidores diferentes funcionam da mesma forma.