Artigos sobre programação nas linguagens MQL4 e MQL5

A biblioteca NumPy está impulsionando praticamente todos os algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning) em sua essência na linguagem de programação Python, neste artigo vamos implementar um módulo semelhante que possui uma coleção de todo o código complexo para nos auxiliar na construção de modelos e algoritmos sofisticados de qualquer tipo.

Neste artigo, aprimoramos o Script Quarters original ao introduzir o Quarters Board, uma ferramenta que permite alternar os níveis de quarter diretamente no gráfico sem a precisar voltar ao código. Você pode facilmente ativar ou desativar níveis específicos, e o EA também fornece comentários sobre a direção da tendência para ajudar você a entender melhor os movimentos do mercado.

Durante o primeiro minuto após a divulgação de notícias econômicas importantes, o risco de erro de avaliação é extremamente alto. Nesse curto intervalo, o movimento do preço pode ser errático e volátil, frequentemente levando ao acionamento de ordens pendentes dos dois lados do mercado. Pouco depois da publicação, geralmente dentro de um minuto, o mercado tende a se estabilizar, retomando ou corrigindo a tendência predominante em patamares mais normais de volatilidade. Nesta seção, examinaremos uma abordagem alternativa para o trading baseado em notícias, a fim de avaliar sua eficácia como um complemento valioso ao conjunto de ferramentas do trader. Continue lendo para acompanhar mais detalhes desta discussão.

Este artigo descreve em detalhes a criação de um EA adaptativo (MarketRegimeEA) usando o detector de regimes da Parte 1. Ele alterna automaticamente estratégias de negociação e parâmetros de risco para mercados de tendência, mercados laterais ou mercados voláteis. O artigo também inclui otimização prática, tratamento das transições e um indicador para vários timeframes.

Este artigo descreve um fluxo seguro para lidar com a remoção de objetos gráficos: interceptar eventos, recriar o objeto e recuperar suas propriedades mínimas. Mostramos como evitar armadilhas com ponteiros, prevenir recriações indevidas durante o encerramento e salvar posição/dimensões com atualização via DRAG/CHANGE. Assim, o indicador permanece íntegro e o usuário mantém parte das personalizações.

Continuação do tema de otimização por comunidade científica. O CoSO não deve ser tratado como uma solução pronta, mas como uma plataforma de pesquisa promissora. Com o refinamento adequado, o CoSO pode encontrar seu nicho em tarefas em que a adaptabilidade e a robustez a mudanças sejam importantes, e quando o tempo de processamento não for crítico.

Neste artigo, vamos nos concentrar na integração da lógica de execução de ordens baseada em notícias, permitindo que o EA atue, e não apenas informe. Acompanhe-nos enquanto examinamos como implementar a execução automática de operações em MQL5 e transformar o EA "Manchetes de notícias" em um sistema de trading totalmente adaptativo. Os EAs oferecem vantagens significativas aos desenvolvedores de sistemas algorítmicos graças ao amplo conjunto de funções às quais dão suporte. Até agora, nos concentramos na criação de uma ferramenta para apresentar notícias e eventos do calendário, equipada com faixas analíticas integradas usando IA e indicadores técnicos.

A estratégia de rompimento da Caixa de Darvas, criada por Nicolas Darvas, é uma abordagem de negociação técnica que identifica potenciais sinais de compra quando o preço de uma ação sobe acima de um intervalo definido de "caixa", sugerindo forte momentum de alta. Neste artigo, aplicaremos esse conceito de estratégia como exemplo para explorar três técnicas avançadas de aprendizado de máquina. Estas incluem usar um modelo de aprendizado de máquina para gerar sinais em vez de filtrar negociações, empregar sinais contínuos em vez de discretos, e utilizar modelos treinados em diferentes períodos gráficos para confirmar negociações.

Vamos conhecer o framework inovador SCNN, que leva a análise de séries temporais a um novo nível ao separar claramente os dados em componentes de longo prazo, sazonais, de curto prazo e residuais. Essa abordagem aumenta significativamente a precisão da previsão, permitindo que o modelo se adapte a uma dinâmica de mercado complexa e em constante mudança.

Nesta discussão, veremos aprimoramentos adicionais, ao integrarmos uma lógica avançada de alertas para os eventos do calendário econômico exibidos pelo EA "Manchetes de notícias". Esse aprimoramento é decisivo, pois garante que os usuários recebam notificações em tempo hábil pouco antes dos principais eventos programados. Acompanhe esta discussão para saber mais.

Na discussão de hoje, veremos como hospedar localmente modelos de inteligência artificial de código aberto e usá-los para obter informações sobre o mercado. Isso faz parte dos nossos esforços contínuos para expandir o EA "Manchetes de Notícias" com a implementação da seção "Análise de inteligência artificial" (AI Insights), que transforma o EA em uma ferramenta auxiliar com múltiplas integrações. O EA atualizado foi projetado para informar os traders sobre eventos do calendário, as notícias financeiras mais recentes, indicadores técnicos e, agora, também sobre perspectivas de mercado geradas por inteligência artificial, oferecendo, assim, suporte oportuno, diversificado e inteligente à tomada de decisões de trading. Acompanhe esta conversa, na qual veremos estratégias práticas de integração e como o MQL5 pode interagir com recursos externos para criar um terminal de trading poderoso e inteligente.

Neste artigo, daremos continuidade à apresentação do EA "manchetes", apresentando uma faixa especial de "Análise de indicadores" (indicator insights): uma exibição compacta, no gráfico, dos principais sinais técnicos gerados por indicadores populares, como RSI, MACD, Stochastic e CCI. Essa abordagem elimina a necessidade de várias subjanelas de indicadores no terminal MetaTrader 5, mantendo sua área de trabalho limpa e eficiente. Usando a API MQL5 para acessar dados dos indicadores em segundo plano, podemos processar e visualizar informações de mercado em tempo real com lógica personalizada.

O artigo aborda estratégias simples com opções e sua implementação em MQL5. Escrevemos um EA básico que será modernizado e gradualmente ampliado.

Hoje damos mais um passo à frente, integrando uma API externa de notícias como fonte de manchetes para o nosso EA "Manchetes de notícias". Nesta etapa, vamos explorar diferentes fontes de notícias, tanto já existentes quanto novas, e aprender como usar suas APIs de forma eficiente. Também veremos métodos para fazer o parsing dos dados recebidos em um formato otimizado para exibição no nosso EA. Acompanhe a discussão enquanto analisamos as vantagens de usar manchetes de notícias e o calendário econômico diretamente no gráfico. Tudo isso em uma interface compacta e discreta.

Neste artigo, mostramos que parte dos problemas que enfrentamos está enraizada em seguir cegamente as "melhores práticas". Ao apresentar ao leitor evidências simples, baseadas no mercado real, explicaremos por que devemos evitar esse comportamento e, em vez disso, adotar boas práticas baseadas em domínios específicos, caso nossa comunidade queira ter alguma chance de recuperar o potencial oculto da IA.

O acesso às notícias é um fator crítico ao operar no terminal MetaTrader 5. Apesar da existência de várias APIs de notícias, muitos traders enfrentam dificuldades para acessá-las e integrá-las de forma eficiente ao seu ambiente de negociação. Neste artigo, nosso objetivo é desenvolver uma solução otimizada que exiba as notícias diretamente no gráfico, onde elas são mais necessárias. Faremos isso criando o EA "Manchetes de Notícias", que monitora e exibe atualizações em tempo real a partir de APIs de notícias.

Este artigo descreve em detalhes a criação de um sistema de detecção do regime de mercado em MQL5 usando métodos estatísticos, como autocorrelação e volatilidade. O artigo apresenta o código de classes capazes de classificar condições de tendência, de range e de mercado volátil, bem como um indicador personalizado.

As corretoras frequentemente fornecem relatórios de contas de negociação em intervalos regulares, com base em uma programação predefinida. Essas empresas, por meio de suas APIs, têm acesso à atividade da sua conta e ao histórico de negociação, o que permite que elas criem relatórios de desempenho para você. De modo semelhante, o terminal MetaTrader 5 armazena registros detalhados da sua atividade de negociação, que podem ser aproveitados com MQL5 para criar relatórios totalmente personalizáveis e configurar formas de envio personalizadas.

A Média Móvel e o Oscilador Estocástico são indicadores muito comuns que alguns traders podem não usar com frequência devido devido à sua natureza defasada. Em uma “minissérie” de 3 partes que considera as 3 principais formas de aprendizado de máquina, buscamos verificar se esse viés contra esses indicadores é justificado ou se eles podem estar mantendo alguma vantagem. Realizamos nossa análise em Expert Advisors montados pelo wizard.

Neste artigo, exploraremos e implementaremos métodos para avaliar a qualidade de modelos que utilizam um único conjunto de dados tanto para treinamento quanto para validação.

Neste material, veremos como os modelos de autorregressão vetorial (VAR) podem prever séries temporais de valores OHLC (preço de abertura, máxima, mínima e preço de fechamento) no Forex. Falaremos sobre como implementar modelos VAR, treiná-los e gerar previsões em tempo real no MetaTrader 5, analisando movimentos interdependentes das taxas de câmbio para obter melhores resultados no trading.

Os padrões geométricos oferecem aos traders uma forma concisa de interpretar o movimento dos preços. Muitos analistas desenham linhas de tendência, retângulos e outras figuras manualmente e, em seguida, baseiam suas decisões de negociação nas formações que enxergam. Neste artigo, examinaremos uma alternativa automatizada: o uso de MQL5 para detectar e analisar os padrões geométricos mais populares. Vamos detalhar a metodologia, discutir os detalhes da implementação e mostrar como o reconhecimento automático de padrões pode aprimorar a compreensão do mercado pelo trader.

Um framework MQL5 que oferece a traders de varejo algoritmos de execução de nível institucional (TWAP, VWAP, Iceberg) por meio de um gerenciador de execução unificado e de um analisador de desempenho, para fracionar ordens e analisar o desempenho com mais suavidade e precisão.

Existe uma falsa sensação por parte do grande público, de que uma rede neural, ou inteligência artificial, consegue de alguma forma compreender o mundo em que vivemos. Isto em alguns casos pode até ser verdade. Mas você, que deseja fazer com que uma rede neural, ou mesmo um neurônio, possa conseguir convergir mais rápido. Precisa entender que a escala usada nos valores, em muitas das vezes acaba influenciando a velocidade de convergência. Além disto, neste artigo, irei mostrar algo bizarro que acontece em redes neurais. Algo que vai te levar a loucura, e a se questionar sobre o tema.

Neste artigo, descreve-se em detalhe o desenvolvimento de uma biblioteca DLL personalizada, destinada a simplificar conexões assíncronas no lado do cliente pelo protocolo WebSocket para programas MetaTrader.

Este artigo trata da integração de um modelo de IA treinado, por exemplo, um modelo LSTM para aprendizado por reforço ou um modelo preditivo baseado em machine learning, a uma estratégia de trading existente em MQL5.

Neste artigo, compartilharemos insights sobre como utilizar a programação em MQL5 para identificar níveis de mercado — diferenciando entre níveis de preço mais fracos e mais fortes. Desenvolveremos completamente um indicador funcional de Força de Suporte e Resistência (SRSI).

As estratégias de rompimento da faixa de abertura (Opening Range Breakout, ORB) partem da ideia de que a faixa inicial de negociação, formada logo após a abertura do mercado, reflete níveis de preço relevantes, quando compradores e vendedores chegam a um acordo sobre o valor. Ao identificar rompimentos de uma determinada faixa para cima ou para baixo, os traders podem aproveitar o momentum que costuma surgir quando a direção do mercado fica mais clara. Neste artigo, vamos analisar três estratégias ORB adaptadas a partir de materiais da Concretum Group.

O primeiro de uma série de artigos que analisam a matemática dos Critérios Personalizados com foco específico em funções não lineares usadas em Redes Neurais, código MQL5 para implementação e o uso de offsets direcionados e corretivos.