Artigos sobre programação nas linguagens MQL4 e MQL5

Os objetivos deste artigo são: demonstrar a necessidade obrigatória de um gerenciador de riscos, adaptar os princípios de controle de risco para trading algorítmico em uma classe específica, permitindo que todos possam comprovar, de forma independente, a eficácia da abordagem de normalização de risco no day trading e em investimentos nos mercados financeiros. Neste artigo, exploraremos em detalhes a criação de uma classe de gerenciador de riscos para trading algorítmico, continuando o tópico abordado no artigo anterior sobre o gerenciador de riscos para trading manual.

No artigo anterior fizemos a correção de alguns pontos, e adicionamos alguns testes no nosso sistema de replay, estes tentam garantir a maior estabilidade quanto for possível obter, ao mesmo tempo iniciamos a criação e o uso de um arquivo de configuração para o sistema de replay.

Nos mercados de forex, é muito desafiador prever a tendência futura sem ter uma ideia do passado. Poucos modelos de machine learning são capazes de fazer previsões futuras considerando valores passados. Neste artigo, vamos discutir como podemos usar modelos clássicos (não específicos para séries temporais) de Inteligência Artificial para superar o mercado.

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.

As redes neurais são tudo para nós. Vamos ver se isso é verdade na prática. Para tal, vamos fazer experiências e adotar abordagens não-convencionais. Vamos escrever também um sistema de negociação lucrativo. A explicação vai ser simples.

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.

Gary Anderson desenvolveu um método de análise de mercado baseado em uma teoria que chamou de fator Janus. Essa teoria descreve um conjunto de indicadores que podem ser usados ​​para identificar tendências e avaliar o risco de mercado. Neste artigo, vamos implementar essas ferramentas no MQL5.

Guia passo a passo para otimização automática em MQL5 para Expert Advisors. Vamos abordar uma lógica de otimização robusta, boas práticas para seleção de parâmetros e como reconstruir estratégias com backtesting. Além disso, métodos mais avançados como a otimização walk-forward serão discutidos para aprimorar sua abordagem de trading.

O artigo fornece os fundamentos de um movimento de preços matematicamente rigoroso e a teoria do funcionamento do mercado. Até o presente, nós não tivemos nenhuma teoria de movimento de preços matematicamente rigorosa. Em vez disso, nós tivemos que lidar com as suposições baseadas na experiência, afirmando que o preço se move de uma certa maneira após um determinado padrão. É claro que essas suposições não foram apoiadas nem pela estatística e nem pela teoria.

Vamos continuar indo em direção a um sistema mais completo de ordens direto no gráfico. Então neste artigo irei mostrar uma forma de você corrigir, ou melhor dizendo fazer com que o sistema de ordens fique mais intuitivo.

A estratégia de captura de liquidez é um componente-chave do Smart Money Concepts (SMC), que visa identificar e aproveitar as ações dos participantes institucionais no mercado. Ela envolve mirar áreas de alta liquidez, como zonas de suporte ou resistência, onde ordens de grande volume podem provocar um movimento de preço antes que o mercado retome sua tendência. Este artigo explica em detalhes o conceito de captura de liquidez e descreve o processo de desenvolvimento de um EA para a estratégia de captura de liquidez em MQL5.

Aqui neste artigo iremos finalizar a primeira etapa do desenvolvimento do sistema de replay / simulador. Ao finalizar esta etapa, estou dizendo a você, caro leitor, que o sistema já estará em um estágio avançado o suficiente para que novas funcionalidades possam de fato serem implementadas. Isto a fim de tornar o sistema ainda mais elaborado e mais útil para efetuar estudos e desenvolver conceitos de analise de mercado.

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

Vamos dar uma ajeitada nas coisas, pois este começo não está sendo um dos melhores. Se não fizermos isto agora, vamos ter problemas logo, logo.

Neste novo artigo da nossa série, nós aprenderemos sobre uma nova ferramenta técnica que pode ser útil em nossas negociações e ele é o indicador Awesome Oscillator (AO). Nós aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação por este indicador.

Aqui neste artigo, vamos implementar uma primeira solução, para que possamos saber o momento em que uma nova barra poderá vim a surgir no gráfico. Esta solução se adequa a diversas situações. Porém entender como a mesma foi desenvolvida pode lhe ajudar a entender diversas questões. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.

A regressão de Ridge é uma técnica simples para reduzir a complexidade do modelo e evitar o ajuste excessivo que pode resultar da regressão linear simples

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.

Os modelos ocultos de Markov (HMM) representam uma classe poderosa de modelos probabilísticos, destinados à análise de dados sequenciais, nos quais os eventos observáveis dependem de alguma sequência de estados não observáveis (ocultos), que formam um processo de Markov. As principais suposições dos HMM incluem a propriedade de Markov para os estados ocultos, o que significa que a probabilidade de transição para o próximo estado depende apenas do estado atual, e a independência das observações, desde que o estado oculto atual seja conhecido.

Este artigo explora a implementação de jogadas automáticas no jogo da velha Python, integrado com funções MQL5 e testes unitários. O objetivo é aprimorar a interatividade do jogo e garantir a robustez do sistema através de testes MQL5. Ele aborda desde o desenvolvimento da lógica de jogo até a integração e testes práticos, culminando na criação de um ambiente de jogo dinâmico e um sistema integrado confiável.