Artigos sobre programação nas linguagens MQL4 e MQL5

Neste artigo mostrarei o que um pouco de refinamento no código é capaz de fazer. Tal refinamento tem como objetivo tornar mais simples o nosso código. Fazer um maior uso das chamadas de biblioteca do MQL5. Mas principalmente fazer com que o nosso código se torne bem mais estável, seguro e fácil de ser usado por outras classe, ou outros códigos que por ventura construiremos. 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.

As Redes Neurais Convolucionais (CNNs) são renomadas por sua capacidade de detectar padrões em imagens e vídeos, com aplicações em diversos campos. Neste artigo, exploramos o potencial das CNNs para identificar padrões valiosos nos mercados financeiros e gerar sinais de trading eficazes para bots de negociação no MetaTrader 5. Vamos descobrir como essa técnica de aprendizado profundo pode ser aproveitada para decisões de trading mais inteligentes.

O perceptron multicamadas é uma evolução do perceptron simples, capaz de resolver problemas não linearmente separáveis. Juntamente com o algoritmo backpropagation, é possível treinar essa rede neural de forma eficiente. Na terceira parte da série sobre perceptron multicamadas e backpropagation, vamos mostrar como integrar essa técnica ao testador de estratégias. Essa integração permitirá a utilização de análise de dados complexos e melhores decisões para otimizar as estratégias de negociação. Nesta visão geral, discutiremos as vantagens e os desafios da implementação desta técnica.

A abordagem de dois estágios permite que você evite o fechamento e reabertura desnecessários de posições em situações próximas à tendência e em casos de possível ocorrência de divergência.

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.

Há muito já aprendemos que o pré-processamento dos dados brutos desempenha um grande papel na estabilidade do treinamento do modelo. E, para o processamento online de dados "brutos", frequentemente usamos a camada de normalização em lote. No entanto, às vezes surge a necessidade de um procedimento inverso. Um dos possíveis métodos para resolver tais tarefas é discutido neste artigo.

Este artigo, parte de uma série de artigos sobre a implementação da teoria das categorias no MQL5, é dedicado aos funtores. Vamos explorar como a ordem linear pode ser mapeada em um conjunto de dados através dos funtores ao analisar dois conjuntos de dados que, à primeira vista, parecem não ter nenhuma conexão entre si.

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".

A análise de padrões baseados em tempo pode ser usada no mercado financeiro para determinar o melhor momento para entrar em uma negociação ou momento no qual uma negociação deve ser totalmente evitada. Aqui usamos o MetaTrader 4 para analisar os dados históricos de mercado e produzir resultados otimizados que podem ser úteis para aplicação em sistemas de negociações mecânicas.

Continuamos o ciclo de artigos sobre a criação de um robô de trading em Python e MQL5. Hoje, vamos resolver a tarefa de escolher e treinar o modelo, testá-lo, implementar a validação cruzada, busca em grade, além de abordar o ensemble de modelos.

Às vezes é necessário realizar operações idênticas com um grupo de arquivos. Se você tem uma lista de arquivos incluída em um grupo, então isso não é problema. Entretanto, se você precisar fazer essa lista, então surge uma questão: "Como posso fazer isso?" O artigo propõe fazer isso usando funções FindFirstFile() e FindNextFile() incluídas no kernel32.dll.

É proposta uma abordagem um tanto universal para escrever indicadores do tipo ZigZag. O método inclui uma parte significativa de ZigZags já descritos e permite que você crie novos de forma relativamente fácil.

Aqui vamos ver como você pode utilizar dados mais fieis ( tickets negociados ) no sistema de replay, sem necessariamente ter que se preocupar se eles estão ou não ajustados.

Entre as dezenas de exemplos de como trabalhar com gráficos, há um método de marcação manual de um modelo. Linhas de tendência, canais, níveis de suporte/resistência etc. são impostos em um gráfico. Com certeza, há alguns programas especiais para esse tipo de trabalho. Todo mundo decide sobre qual método usar. Neste artigo, ofereço uma opção para você considerar de métodos de marcação manual com a automatização subsequente de alguns elementos das ações de rotina repetidas.

O artigo descreve como conectar o PC remoto com o MT4 Client Terminal instalado via PDA.

Nesse artigo o autor continua a analisar algoritmos de implementação dos sistemas de negociação mais simples e introduz a automação de simulações. O artigo será útil para investidores iniciantes e desenvolvedores de EA.