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.
Melhore seus gráficos de negociação com uma GUI interativa baseada em MQL5 (Parte I): GUI móvel (II)
Libere todo o poder da representação de dados dinâmicos em suas estratégias de negociação ou utilitários com o nosso guia detalhado para desenvolver uma GUI móvel em MQL5. Mergulhe nos princípios fundamentais da programação orientada a objetos e aprenda a desenvolver e usar de forma fácil e eficiente uma ou mais GUIs móveis em um único gráfico.
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 1)
A Teoria das Categorias é um ramo diverso da Matemática e em expansão, sendo uma área relativamente recente na comunidade MQL. Esta série de artigos visa introduzir e examinar alguns de seus conceitos com o objetivo geral de estabelecer uma biblioteca aberta que atraia comentários e discussões enquanto esperamos promover o uso deste campo notável no desenvolvimento da estratégia dos traders.
Tudo o que você precisa saber sobre a estrutura de um programa MQL5
Qualquer programa em qualquer linguagem de programação possui uma estrutura específica. Neste artigo, você aprenderá os componentes básicos da estrutura de um programa na linguagem MQL5, o que pode ser extremamente útil ao criar um sistema de negociação ou uma ferramenta de negociação para o MetaTrader 5.
Expert Advisors baseado em estratégias de trading populares e alquimia da otimização de robô de trading (Parte VI)
Nesse artigo o autor oferece uma forma para melhorar os sistemas de trading apresentados nos artigos anteriores. O artigo é do interesse de traders que já tem experiência em escrita de Expert Advisors.
Resultados do MQL5 Market para o segundo trimestre de 2013
Operando com sucesso a um ano e meio, o MQL5 Market se tornou a maior loja de estratégias de negócios e indicadores técnicos de negociadores. Ele oferece cerca de 800 aplicações fornecidas por 350 desenvolvedores de todo o mundo. Mais de 100.000 programas de negócio já foram comprados e baixados por negociantes para os terminais do MetaTrader 5.
Algoritmos de otimização populacional: Método Nelder-Mead (NM)
O artigo apresenta um estudo completo do método Nelder-Mead explicando como o simplex — o espaço dos parâmetros da função — muda e se reestrutura a cada iteração para alcançar a solução ótima, e também descreve como melhorar este método.
Redes neurais de retropropagação em matrizes MQL5
Este artigo trata da teoria e prática do uso do algoritmo de retropropagação de erros no MQL5 através de matrizes. Oferecemos classes prontas e exemplos de scripts, indicadores e EAs.
Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 50): indicadores padrão multiperíodos multissímbolos com deslocamento
Neste artigo, melhoraremos os métodos da biblioteca para exibir corretamente indicadores padrão multissímbolos e multiperíodos, cujas linhas são exibidas no gráfico do símbolo atual com determinado deslocamento definido nas configurações. Também colocaremos as coisas em ordem nos métodos que permitem trabalhar com indicadores padrão e removeremos o código desnecessário no programa-indicador final para a área da biblioteca.
Gráficos na biblioteca DoEasy (Parte 73): objeto-forma de um elemento gráfico
Neste artigo, começamos uma nova seção grande sobre a biblioteca para trabalhar com gráficos. Hoje vamos criar um objeto de estados do mouse, um objeto base de todos os elementos gráficos e uma classe do objeto-forma dos elementos gráficos da biblioteca.
Desenvolvimento de um sistema de negociação baseado no indicador Ichimoku
Neste artigo continuamos a série em que aprendemos a construir sistemas de negociação com base nos indicadores mais populares. Desta vez vamos falar sobre o indicador Ichimoku e criar um sistema de negociação baseado nos seus valores.
Desenvolvimento de um indicador Heiken Ashi personalizado usando MQL5
Neste artigo, aprenderemos a criar nosso próprio indicador usando MQL5 com base em nossas preferências, que será usado no MetaTrader 5 para interpretar gráficos ou como parte de Expert Advisors.
Pairs Trade
Neste artigo, examinaremos o pairs trade, ou negociação de pares, principalmente seus princípios e perspectivas quanto à sua aplicação prática. Além disso, tentaremos criar uma estratégia baseada nele.
Gráficos na biblioteca DoEasy (Parte 89): programando objetos gráficos padrão Funcionalidade básica
Agora nossa biblioteca pode rastrear a remoção, modificação de parâmetros e o surgimento de objetos gráficos padrão no gráfico do terminal do cliente. Mas para ter um "jogo" completo, certamente nos falta a capacidade de criar objetos gráficos padrão a partir de nossos programas.
Aprendendo MQL5 do iniciante ao profissional (Parte II): Tipos de dados básicos e uso de variáveis
Continuação da série para iniciantes. Aqui veremos como criar constantes e variáveis, registrar datas, cores e outros dados úteis. Aprenderemos a criar enumerações como dias da semana ou estilos de linha (contínua, tracejada etc.). Variáveis e expressões são a base da programação. Elas estão em 99% dos programas, portanto é fundamental entendê-las. Se você é novato em programação, este é um bom ponto de partida. Se o nível de conhecimento em programação é muito básico, conforme meu artigo anterior (link no início).
Como visualizar operações diretamente no gráfico sem se perder no histórico de negociações
Neste artigo, criaremos uma ferramenta simples para visualização prática de posições e operações diretamente no gráfico, com navegação por teclas. Isso permitirá que traders estudem visualmente operações individuais e obtenham todas as informações sobre os resultados das negociações diretamente no local.
Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 11): Nascimento do SIMULADOR (I)
Para poder usar dados que formam barras, precisamos abandonar o replay e começar a desenvolver um simulador. Não sabemos como ela foi criada. Estaremos utilizando as barras de 1 minuto, justamente pelo motivo, de elas nos darem, um nível de complexidade mínimo.
Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Acumulação/Distribuição (AD)
Bem-vindo ao novo artigo da nossa série sobre como aprender a projetar sistemas de negociação com base nos indicadores técnicos mais populares. Neste artigo, nós aprenderemos sobre um novo indicador técnico chamado Acumulação/Distribuição e descobriremos como desenvolver um sistema de negociação em MQL5 baseado nas estratégias simples com o AD.
Usando a API de Dados JSON em seus projetos MQL
Imagine que você pode usar dados que não estão disponíveis no MetaTrader, você só obtém dados de indicadores por análise de preços e análise técnica. Agora imagine que você pode acessar dados que levarão seu poder de negociação a um novo nível. Você pode multiplicar o poder do software MetaTrader se misturar a saída de outros softwares, métodos de análise macroeconômica e ferramentas ultra-avançadas por meio da API de dados. Neste artigo, vamos ensinar como usar APIs e apresentar serviços de dados API úteis e valiosos.
Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 13): Analisando o mercado financeiro usando a análise de componentes principais (PCA)
Vamos tentar melhorar qualitativamente nossa análise dos mercados financeiros usando a análise de componentes principais (PCA). Aprenderemos como essa técnica pode ajudar a identificar padrões ocultos nos dados, identificar tendências de mercado ocultas e otimizar estratégias de investimento. Neste artigo, veremos como o PCA oferece uma nova perspectiva para a análise de dados financeiros complexos, ajudando-nos a ver informações que não percebemos usando abordagens tradicionais. Veremos se sua aplicação aos dados do mercado financeiro proporciona uma vantagem sobre a concorrência e nos ajuda a ficar um passo à frente.
Criando um Expert Advisor Integrado MQL5-Telegram (Parte 5): Enviando Comandos do Telegram para o MQL5 e Recebendo Respostas em Tempo Real
Neste artigo, criamos diversas classes para facilitar a comunicação em tempo real entre o MQL5 e o Telegram. Focamos na obtenção de comandos a partir do Telegram, sua decodificação e interpretação, e no envio de respostas adequadas de volta. Ao final, garantimos que essas interações estejam efetivamente testadas e operacionais dentro do ambiente de negociação.
Mapeamento de equivolumes revisitado
O artigo trata do método de construir tabelas, onde cada barra consiste de um número igual de ticks.
Passo a passo do HTML usando MQL4
Hoje em dia, o HTML é um dos tipos de documentos amplamente disseminados. O terminal do cliente MetaTrader 4 permite que você salve declarações, testes e relatórios de otimização como arquivos .htm. Às vezes, é necessário conseguir as informações de tais arquivos em um programa MQL4. O artigo descreve uma das variações de como conseguir a estrutura de tag e os conteúdos de HTML.
Esperança moral na negociação
Este artigo trata da esperança moral. Veremos vários exemplos de como ela é aplicada na negociação e quais resultados podem ser obtidos com ela.
Aprendendo a construindo um Expert Advisor que opera de forma automática (Parte 11): Automação (III)
Um sistema automático sem segurança não irá dar certo. Mas segurança não nasce sem que entendamos adequadamente algumas coisas. Neste artigo vamos entender é tão difícil alcançar a segurança máxima em sistemas automáticos.
EA MQL5 integrado ao Telegram (Parte 1): Envio de mensagens do MQL5 para o Telegram
Neste artigo, criaremos um EA na linguagem MQL5 que enviará mensagens para o Telegram por meio de um bot. Configuraremos os parâmetros necessários, incluindo o token de API do bot e o identificador do chat, e então realizaremos uma requisição HTTP POST para entregar as mensagens. Em seguida, processaremos a resposta para garantir a entrega bem-sucedida e lidaremos com possíveis erros.
O MQL4 como uma ferramenta do trader, ou a análise técnica avançada
As transações comerciais são, antes de tudo, um cálculo de probabilidades. O ditado que diz que o ócio é um motivador do progresso revela a razão pela qual todos os indicadores e sistemas de transações que conhecemos foram desenvolvidos. O fato é que a maioria dos novatos no mundo das transações estuda teorias "prontas" de transação. Mas, por sorte, há ainda mais segredos de mercado a serem descobertos, e as ferramentas usadas na análise de movimentos de preços existem, basicamente, sob a forma de indicadores técnicos e conjuntos matemáticos ou estatísticos não realizados. Devemos agradecer a Bill Williams por sua contribuição à teoria dos movimentos de mercado. Mas talvez ainda seja cedo para descansar.
Relembrando a antiga estratégia de tendência: dois osciladores estocásticos, MA e Fibonacci
Estratégias de negociação tradicionais. Neste artigo, vamos explorar uma estratégia de acompanhamento de tendências. Essa abordagem é totalmente baseada em análise técnica e faz uso de vários indicadores e ferramentas para gerar sinais e identificar metas de negociação. Os elementos-chave dessa estratégia incluem um oscilador estocástico de 14 períodos, um oscilador estocástico de cinco períodos, uma média móvel de 200 períodos e uma projeção de Fibonacci (para determinar as metas de negociação).
Falácias, Parte 1: O gerenciamento de dinheiro é secundário e não é muito importante
A primeira demonstração dos resultados de teste de um estratégia baseada em lote 0,1 está se tornando um fator padrão no fórum. Após receber um “nada mau” de profissionais, um iniciante vê que o teste “0,1” traz resultados modestos e decide introduzir um gerenciamento de dinheiro agressivo pensando que a expectativa matemática positiva automaticamente fornece resultados positivos. Vamos ver quais resultados podem ser alcançados. Juntamente com isso, irei tentar construir gráficos de equilíbrio artificiais que são muito instrutivos.
Biblioteca de análise numérica ALGLIB em MQL5
Neste artigo, vamos brevemente revisar a biblioteca de análise numérica ALGLIB 3.19, suas aplicações e novos algoritmos que aumentam a eficácia da análise de dados financeiros.
Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 18): Tiquete e mais tiquetes (II)
Neste, fica extremamente claro, que as métricas, estão muito longe, do tempo ideal de confecção das barras de 1 minuto. Assim então, a primeira coisa que de fato iremos corrigir, será justamente isto. Corrigir a questão da temporização, não é algo complicado. Por mais incrível que possa parecer, é na verdade até bem simples de ser feito. Porém não fiz a correção no artigo anterior, por que lá o desejo era explicar, como fazer para jogar os dados de tickets, que estavam sendo usados para gerar as barras de 1 minuto no gráfico, para dentro da janela de observação de mercado.
Previsão usando modelos ARIMA em MQL5
Neste artigo, continuamos a desenvolver a classe CArima para construir modelos ARIMA adicionando métodos de previsão intuitivos.
Testando o conteúdo informativo de diferentes tipos de médias móveis
Todos conhecemos a importância da média móvel para muitos traders. Existem diferentes tipos de médias móveis que podem ser úteis no trading. Vamos examiná-las e realizar uma simples comparação para ver qual delas pode apresentar os melhores resultados.
Indicadores de teste de EA não comercial
Todos os indicadores podem ser divididos em dois grupos: indicadores estáticos, a exibição deles, uma vez que aparece, sempre permanece a mesma no histórico e não muda com as novas cotações recebidas e indicadores dinâmicos que exibem seus status somente para o momento atual e são totalmente reelaborados quando um novo preço chega. A eficiência de um indicador estático é diretamente visível no gráfico. Mas como podemos verificar se um indicador dinâmico funciona bem? É para essa questão que o artigo se dedica.
Experiências com redes neurais (Parte 2): Otimização inteligente de redes neurais
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.
Aprendendo a construindo um EA que opera de forma automática (Parte 07): Tipos de Contas (II)
Aprenda como criar um EA que opera de forma automática, isto de forma simples e o mais seguro possível. É preciso sempre ficar atento, ao que um EA automatizado, esta fazendo, e se ele sair da linha, removê-lo o mais rápido possível do gráfico, encerrando o que ele estava fazendo, a fim de evitar que as coisas fugam do controle.
Gráficos na Biblioteca DoEasy (Parte 78): princípios de animação dentro da biblioteca Corte de imagens
Neste artigo, definiremos os princípios de animação que usaremos em algumas partes da biblioteca, desenvolveremos uma classe para copiar uma parte de uma imagem e colá-la no local especificado do objeto-forma, preservando e restaurando aquela parte do fundo da forma sobre a qual a imagem será colocada.
Simulação de mercado (Parte 06): Transferindo informações do MetraTrader 5 para o Excel
Muita gente, principalmente os não programadores, tem muita dificuldade em conseguir transferir informações entre o MetaTrader 5 e outros programas. Um destes programas é o Excel. Muitos usam o Excel como uma forma de gerenciar e manter o seu controle de risco. Sendo um programa muito bom e fácil de aprender a utilizar. Mesmo para quem não é programador VBA. Aqui vou mostrar uma forma de fazer a comunicação entre o MetaTrader 5 e o Excel (Método super-simples).
Modelos de classificação da biblioteca Scikit-learn e sua exportação para o formato ONNX
Neste artigo, exploraremos o uso de todos os modelos de classificação do pacote Scikit-learn para resolver o problema de classificação dos íris de Fisher, tentaremos convertê-los para o formato ONNX e usaremos os modelos resultantes em programas MQL5. Também compararemos a precisão dos modelos originais e suas versões ONNX no Iris dataset completo.
Média Móvel em MQL5 do zero: Simples e acessível
Vamos entender os princípios de cálculo das médias móveis com exemplos simples, e conhecer formas de otimizar os cálculos de indicadores e, consequentemente, das médias móveis.