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Já tenho um código MQL5 com uma base do funcionamento. Basicamente o EA traça um canal na virada do dia (penso que utilizar horário seria melhor em razão da diferença entre corretoras), com base em um número x de candles, calcula e posiciona ordens stop com base em % do capital. Caso uma ordem aberta venha a stopar, o EA deve realizar uma virada de mão com base no mesmo canal, contudo recalculando o lote para que
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Tenho um indicador comprado que gera setas no gráfico, não repinta. Desejo contratar um serviço para desenvolver um expert para automatizar operações no forex no MT5. Critérios das configurações do expert: - aparecer a seta no gráfico, o fechamento do próximo candle deve ser superior ao fechamento do candle do sinal da seta, para critérios de compras, e o fechamento do próximo candle deve ser inferio ao fechamento do
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1️⃣ Objetivo Desenvolver Expert Advisor para MetaQuotes MetaTrader 5, com foco em: Convexidade estrutural Maximização de CAGR sustentável Controle rígido de risco Automação total Uso: Conta pessoal (não prop firm). 2️⃣ Especificações Gerais Plataforma: MT5 Ativo principal: XAUUSD Timeframe: H1 Sem hedging Máx 1 trade por candle Máx 3 posições por direção (pyramiding) Magic Number único Slippage control Spread filter
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No MetaTrader 5 build 5660, o trabalho com servidores proxy foi melhorado. Aprimoramos o suporte aos protocolos HTTP e SOCKS5, o que reduzirá a probabilidade de ocorrerem erros de conexão. O protocolo obsoleto SOCKS4 não é mais suportado.
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Volatility isn’t chaos.
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AI STRIX doesn’t hope.
It hunts.
No fear.
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The Mirage Trading System has just flashed a SELL signal for BTCUSD on the H4 timeframe. A bearish structure has formed right at the POC (Point of Control) level, alig
A large portion of trading challenges doesn’t stem from poor analysis,
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Seeing higher returns from others suddenly resets internal benchmarks.
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Fórum de Traders
Tire dúvidas sobre análise técnica, fale com outros traders sobre sistemas de negociação e melhore suas habilidades de programação de estratégias em linguagem MQL5.
Participe do fórum, compartilhe ideias com traders de todo o mundo e ajude com feedback os novatos — nossa MQL5 Algotrading comunidade está crescendo junto com você.
- Discussão do artigo "Análise angular dos movimentos de preço: um modelo híbrido de previsão dos mercados financeiros"
- Discussão do artigo "Algoritmo de ecolocalização de golfinhos — Dolphin Echolocation Algorithm (DEA)"
- Discussão do artigo "Aplicação do modelo Grey na análise técnica de séries temporais financeiras"
- Nova versão da plataforma MetaTrader 5 build 5660: melhorias e correções
- Discussão do artigo "Que testes deve passar o robô de negociação antes da publicação no Mercado"
- Discussão do artigo "Identificação e classificação de padrões fractais por meio de aprendizado de máquina"
- Discussão do artigo "Redes neurais em trading: Pipeline inteligente de previsões (Conclusão)"
- Discussão do artigo "Automatizando Estratégias de Trading em MQL5 (Parte 7): Construindo um EA de Grid Trading com Escalonamento Dinâmico de Lote"
- Bibliotecas: MultiTester
- Services: Mod. conversor de período
- Indicadores: Ind_2 Line+1
- Discussão do artigo "Visão computacional para trading (Parte 1): Criando uma funcionalidade básica simples"
- O que alimentar a entrada da rede neural? Suas ideias...
- Discussão do artigo "Desenvolvimento do Toolkit de Análise de Price Action (Parte 13): Ferramenta RSI Sentinel"
- Discussão do artigo "Criando um Painel Administrador de Trading em MQL5 (Parte IX): Organização de Código (II): Modularização"
- Discussão do artigo "Construindo um Indicador Keltner Channel com Gráficos Canvas Personalizados em MQL5"
- Discussão do artigo "Iniciando o VPS MetaTrader pela primeira vez - Instruções passo a passo"
- Discussão do artigo "Estratégia evolutiva de adaptação da matriz de covariância, Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES)"
- Discussão do artigo "Redes neurais em trading: Pipeline inteligente de previsões (Mistura esparsa de especialistas)"
- Discussão do artigo "Introdução à diversificação (en. diversification) de estruturas fractais de mercado com o auxílio de machine learning"
Artigos
Aprenda a criar seus próprios indicadores técnicos e robôs de negociação com ajuda de artigos que outros traders escrevem para você.
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Algoritmo de ecolocalização de golfinhos — Dolphin Echolocation Algorithm (DEA)
Neste artigo, analisaremos detalhadamente o algoritmo DEA, um método metaheurístico de otimização inspirado na capacidade única dos golfinhos de encontrar presas por meio da ecolocalização. Das bases matemáticas à implementação prática em MQL5, da análise à comparação com algoritmos clássicos, vamos examinar minuciosamente por que esse método relativamente jovem merece um lugar no arsenal de quem enfrenta tarefas de otimização.
Aplicação do modelo Grey na análise técnica de séries temporais financeiras
Este artigo é dedicado ao estudo do modelo Grey, uma ferramenta promissora, capaz de ampliar as possibilidades do trader. Vamos considerar algumas formas de aplicar esse modelo na análise técnica e na construção de estratégias de negociação.
Identificação e classificação de padrões fractais por meio de aprendizado de máquina
Neste artigo abordaremos o tema intrigante da análise fractal e da previsão de mercados por meio de aprendizado de máquina. Estes são apenas os primeiros passos no caminho para o estudo das diversas estruturas fractais que se formam nos gráficos de cotações financeiras. Utilizaremos a correlação para a busca de padrões e o algoritmo CatBoost para a classificação desses padrões.
Redes neurais em trading: Pipeline inteligente de previsões (Conclusão)
Este artigo mostrará de forma envolvente como o embedding SwiGLU revela padrões ocultos do mercado, e como a mistura esparsa de especialistas dentro do Decoder-Only Transformer torna as previsões mais precisas com custos computacionais razoáveis. Analisamos detalhadamente a integração do Time-MoE em MQL5 e OpenCL, descrevendo passo a passo a configuração e o treinamento do modelo.
Automatizando Estratégias de Trading em MQL5 (Parte 7): Construindo um EA de Grid Trading com Escalonamento Dinâmico de Lote
Neste artigo, construímos um expert advisor de grid trading em MQL5 que utiliza escalonamento dinâmico de lote. Cobrimos o design da estratégia, a implementação do código e o processo de backtesting. Por fim, compartilhamos insights principais e boas práticas para otimizar o sistema de negociação automatizado.
Desenvolvimento do Toolkit de Análise de Price Action (Parte 13): Ferramenta RSI Sentinel
A análise de price action pode ser realizada de forma eficaz por meio da identificação de divergências, utilizando indicadores técnicos como o RSI para fornecer sinais cruciais de confirmação. Neste conteúdo, é explicado como a análise automatizada de divergência do RSI pode identificar continuações de tendência e reversões, oferecendo percepções valiosas sobre o sentimento do mercado.
Criando um Painel Administrador de Trading em MQL5 (Parte IX): Organização de Código (II): Modularização
Nesta discussão, damos um passo adiante ao dividir nosso programa MQL5 em módulos menores e mais gerenciáveis. Esses componentes modulares serão então integrados ao programa principal, melhorando sua organização e capacidade de manutenção. Essa abordagem simplifica a estrutura do programa principal e torna os componentes individuais reutilizáveis em outros Expert Advisors (EAs) e no desenvolvimento de indicadores. Ao adotar esse design modular, criamos uma base sólida para melhorias futuras, beneficiando tanto nosso projeto quanto a comunidade mais ampla de desenvolvedores.
Construindo um Indicador Keltner Channel com Gráficos Canvas Personalizados em MQL5
Neste artigo, construímos um indicador Keltner Channel com gráficos canvas personalizados em MQL5. Detalhamos a integração de médias móveis, cálculos de ATR e visualização aprimorada do gráfico. Também abordamos o backtesting para avaliar o desempenho do indicador e obter insights práticos de trading.
Estratégia evolutiva de adaptação da matriz de covariância, Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES)
Vamos explorar um dos algoritmos mais interessantes de otimização sem gradiente, que aprende a compreender a geometria da função objetivo. Consideraremos a implementação clássica do CMA-ES com uma pequena modificação, substituindo a distribuição normal por uma distribuição de potência. Uma análise detalhada da matemática do algoritmo, a implementação prática e uma avaliação honesta, onde o CMA-ES é imbatível e onde é melhor não aplicá-lo.