Artigos sobre programação nas linguagens MQL4 e MQL5

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Leia os artigos publicados aqui para aprender MQL5, a linguagem das estratégias de negociação. A maioria desses artigos foi escrita por vocês, membros da MQL5.community. Todos eles estão divididos em categorias para encontrar respostas rápidas relacionadas a aspectos específicos da programação: "Integração", "Testador", "Estratégias de negociação" e muito mais.

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Média Móvel em MQL5 do zero: Simples e acessível

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.
Modelagem de mudanças de cotação no provador e análise da estabilidade do expert advisor
Modelagem de mudanças de cotação no provador e análise da estabilidade do expert advisor

Modelagem de mudanças de cotação no provador e análise da estabilidade do expert advisor

A mudança de cotação é um grande problema para muitos expert advisors, especialmente para aqueles que possuem condições bastante sensíveis para a entrada/saída de uma negociação. Neste artigo, é oferecida uma forma de verificar a estabilidade de mudança de cotações de um EA.
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Introdução ao MQL5 (Parte 2): Variáveis pré-definidas, funções gerais e operadores de fluxo de controle

Introdução ao MQL5 (Parte 2): Variáveis pré-definidas, funções gerais e operadores de fluxo de controle

Neste artigo, continuamos a explorar a linguagem de programação MQL5. Esta série de artigos não é apenas um material didático, mas sim uma porta de entrada para o mundo da programação. O que os torna especiais? Eu me esforcei para manter a simplicidade nas explicações, tornando conceitos complexos acessíveis a todos. Para obter os melhores resultados, é necessário praticar ativamente tudo o que discutimos. Só assim você obterá o máximo proveito desses artigos.
Método de determinação de erros no código por comentários
Método de determinação de erros no código por comentários

Método de determinação de erros no código por comentários

O artigo descreve um método de busca de erros no código MQL4 que é baseado em comentários. Acredita-se que esse método é útil no caso de problemas ocorrendo durante a compilação causada pelos erros em um código razoavelmente grande.
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Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador VIDYA

Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador VIDYA

Bem-vindo a um novo artigo da nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação pelos indicadores técnicos mais populares, neste artigo aprenderemos sobre uma nova ferramenta técnica e aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação pelo Variable Index Dynamic Average (VIDYA).
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Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo do morcego

Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo do morcego

Hoje estudaremos o algoritmo do morcego (Bat algorithm, BA), que possui convergência incrível em funções suaves.
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Encapsulando modelos ONNX em classes

Encapsulando modelos ONNX em classes

A programação orientada a objetos permite criar códigos mais compactos, fáceis de ler e modificar. Apresentamos um exemplo para três modelos ONNX.
Vídeo: Negociação automatizada simples, como criar um EA simples mediante MQL5
Vídeo: Negociação automatizada simples, como criar um EA simples mediante MQL5

Vídeo: Negociação automatizada simples, como criar um EA simples mediante MQL5

A maioria dos alunos dos meus cursos achava que a linguagem MQL5 era difícil de entender. Naquele momento, eles estavam procurando maneiras simples de automatizar alguns processos. Neste artigo, você aprenderá como começar a trabalhar logo em MQL5 mesmo sem conhecimentos de programação e mesmo que já tenha tentado, sem sucesso, dominar este tópico.
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DoEasy. Controles (Parte 19): Rolagem de guias no elemento TabControl, eventos de objetos WinForms

DoEasy. Controles (Parte 19): Rolagem de guias no elemento TabControl, eventos de objetos WinForms

Neste artigo, veremos como podemos criar uma funcionalidade para a rolagem dos cabeçalhos das guias no controle TabControl por meio de botões de rolagem. Essa funcionalidade organizará os cabeçalhos das guias em uma única linha em ambos os lados do controle.
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Adicionando um LLM personalizado a um robô investidor (Parte 1): Implantação de equipamentos e ambiente

Adicionando um LLM personalizado a um robô investidor (Parte 1): Implantação de equipamentos e ambiente

Os modelos de linguagem são uma parte importante da inteligência artificial que evolui rapidamente, por isso devemos pensar em como integrar LLMs poderosos em nossa negociação algorítmica. Para a maioria das pessoas, é desafiador configurar esses poderosos modelos de acordo com suas necessidades, implementá-los localmente e, em seguida, aplicá-los à negociação algorítmica. Esta série de artigos explorará uma abordagem passo a passo para alcançar esse objetivo.
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DoEasy. Controles (Parte 29): Controle auxiliar "ScrollBar"

DoEasy. Controles (Parte 29): Controle auxiliar "ScrollBar"

Neste artigo, iniciaremos o desenvolvimento do elemento de controle auxiliar ScrollBar e seus objetos derivados, incluindo as barras de rolagem vertical e horizontal. A ScrollBar (barra de rolagem) é utilizada para rolar o conteúdo da forma caso ele ultrapasse o contêiner. As barras de rolagem geralmente são posicionadas na parte inferior e à direita da forma. A barra de rolagem horizontal, localizada na parte inferior, permite rolar o conteúdo para a esquerda e direita, enquanto a barra de rolagem vertical possibilita rolar o conteúdo para cima e para baixo.
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Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Índice de Força

Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Índice de Força

Seja bem-vindo a este novo artigo em nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação com base no indicador técnico mais popular. Neste artigo, nós aprenderemos sobre um novo indicador técnico e como criar um sistema de negociação usando o indicador Índice de Força.
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Buffers de cores em indicadores de vários símbolos e vários períodos

Buffers de cores em indicadores de vários símbolos e vários períodos

Neste artigo, analisaremos a estrutura do buffer de indicador em indicadores com vários símbolos e vários períodos e geraremos a exibição dos buffers coloridos desses indicadores no gráfico.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 46): Projeto do Chart Trade (V)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 46): Projeto do Chart Trade (V)

Cansado de perder tempo procurando aquele arquivo, que é preciso para fazer a sua aplicação funcionar ?!?! Que tal embutir tudo no executável ? Assim você nunca irá perder tempo procurando as coisas. Sei que muitos fazem uso, exatamente daquela forma de distribuir e guardar as coisas. Mas existe uma maneira bem mais adequada. Pelo menos no que diz respeito a distribuição de executáveis e armazenamento dos mesmos. A forma que irei explicar aqui, pode vim a lhe ser de grande ajuda. Já que você pode usar o próprio MetaTrader 5 como sendo um grande ajudante, assim como o MQL5. Não é algo lá tão complexo, ou difícil de ser entendido.
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Algoritmos de otimização populacionais: Busca por cardume de peixes (FSS - Fish School Search)

Algoritmos de otimização populacionais: Busca por cardume de peixes (FSS - Fish School Search)

O FSS (Fish School Search) é um algoritmo avançado de otimização inspirado no comportamento dos peixes que nadam em cardumes. Aproximadamente 80% desses peixes nadam em comunidades organizadas de parentes, o que tem sido comprovado como uma estratégia importante para melhorar a eficiência de procura por alimento e proteção contra predadores.
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Integração MQL5: Python

Integração MQL5: Python

Python é uma linguagem de programação bem conhecida e popular, com muitos recursos, especialmente nas áreas de finanças, ciência de dados, Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina. Python é uma ferramenta poderosa que também pode ser útil no trading. O MQL5 nos permite usar essa poderosa linguagem como uma integração para alcançar nossos objetivos de forma eficaz. Neste artigo, compartilharemos como podemos usar Python como uma integração no MQL5, depois de aprender algumas informações básicas sobre Python.
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Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 11): Classificador Naive Bayes e teoria da probabilidade na negociação

Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 11): Classificador Naive Bayes e teoria da probabilidade na negociação

A negociação com base em probabilidades pode ser comparada a caminhar sobre uma corda bamba - ela requer precisão, equilíbrio e uma compreensão clara do risco envolvido. No mundo do trading, a probabilidade é fundamental. É ela que determina o resultado: sucesso ou fracasso, lucro ou prejuízo. Ao aproveitar as possibilidades da probabilidade, os traders podem tomar decisões mais fundamentadas, gerenciar os riscos de maneira mais eficiente e alcançar seus objetivos financeiros. Não importa se você é um investidor experiente ou um trader iniciante, entender a probabilidade pode ser a chave para desbloquear seu potencial de negociação. Neste artigo, exploraremos o fascinante mundo do trading baseado em probabilidades e mostraremos como levar seu modo de negociar a um nível superior.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 27): Aprendizado Q profundo (DQN)

Redes neurais de maneira fácil (Parte 27): Aprendizado Q profundo (DQN)

Continuamos nosso estudo sobre aprendizado por reforço. E, neste artigo, vamos nos familiarizar com o método de aprendizado Q profundo. Com esse método, a equipe do DeepMind criou um modelo que pode superar um humano ao jogar jogos do Atari. Acho que será útil avaliar as possibilidades de tal tecnologia para resolver problemas de negociação.
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Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 6): transformada de Fourier

Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 6): transformada de Fourier

A transformada de Fourier é um método de decompor uma onda de pontos de dados em possíveis partes constituintes que foi introduzida por Joseph Fourier. Esse recurso pode ser útil para os traders, e é isso que abordaremos neste artigo.
Gráficos na biblioteca DoEasy (Parte 93): preparando a funcionalidade para criar objetos gráficos compostos
Gráficos na biblioteca DoEasy (Parte 93): preparando a funcionalidade para criar objetos gráficos compostos

Gráficos na biblioteca DoEasy (Parte 93): preparando a funcionalidade para criar objetos gráficos compostos

Neste artigo, vamos começar a desenvolver a funcionalidade para a criação de objetos gráficos compostos. Nossa biblioteca terá suporte para a criação de objetos gráficos compostos complexos, sendo que tais objetos podem ter qualquer hierarquia de relações. Prepararemos todas as classes necessárias para a posterior geração de tais objetos.
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Desenvolvendo uma estratégia Martingale de Recuperação de Zona em MQL5

Desenvolvendo uma estratégia Martingale de Recuperação de Zona em MQL5

O artigo discute, de forma detalhada, os passos que precisam ser implementados para a criação de um advisor especializado baseado no algoritmo de negociação de Recuperação de Zona. Isso ajuda a automatizar o sistema, economizando tempo para os negociadores algorítmicos.
A ociosidade é o estímulo do progresso ou como trabalhar com gráficos de maneira interativa
A ociosidade é o estímulo do progresso ou como trabalhar com gráficos de maneira interativa

A ociosidade é o estímulo do progresso ou como trabalhar com gráficos de maneira interativa

Um indicador de trabalho interativo com linhas de tendência, níveis Fibo, ícones impostos manualmente em um gráfico. Ele permite que você desenhe as zonas coloridas dos níveis Fibo, mostre os momentos em que o preço cruzou a linha de tendência, gerencia o objeto "etiqueta de preço".
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Data Science e Machine Learning (Parte 24): Previsão de Séries Temporais no Forex Usando Modelos de IA Clássicos

Data Science e Machine Learning (Parte 24): Previsão de Séries Temporais no Forex Usando Modelos de IA Clássicos

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.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 27): Projeto Expert Advisor — Classe C_Mouse (I)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 27): Projeto Expert Advisor — Classe C_Mouse (I)

Neste artigo irá nascer a classe C_Mouse. Esta foi pensada de maneira que a programação, seja feita no mais alto nível quanto for possível ser feita. Mas dizer que trabalharemos em alto, ou baixo nível, nada tem haver com questões de colocarmos palavrões ou chavões no meio do código. Longe disto. Trabalhar em alto nível ou de baixo nível, quando se fala em programação, diz o quanto o programa pode ser mais simples ou mais difícil de ser lido por outro programador.
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Auto-otimização de take-profits e parâmetros do indicador usando SMA e EMA

Auto-otimização de take-profits e parâmetros do indicador usando SMA e EMA

Este artigo apresenta um EA avançado para negociação no mercado Forex, que combina aprendizado de máquina com análise técnica. Ele é projetado para operar ações da Apple por meio de otimização adaptativa, gerenciamento de risco e múltiplas estratégias. Testes com dados históricos têm apresentado resultados promissores, embora também tenham evidenciado retrações significativas, indicando potencial para melhorias adicionais.
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Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 53): classe do indicador base abstrato

Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 53): classe do indicador base abstrato

Neste artigo, veremos a criação de uma classe de indicador abstrato que será posteriormente usada como uma classe base para a criação de objetos de indicadores padrão e personalizados da biblioteca.
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Desenvolvendo um sistema de Replay — Simulação de mercado (Parte 05): Adicionando Previas

Desenvolvendo um sistema de Replay — Simulação de mercado (Parte 05): Adicionando Previas

Conseguimos desenvolver, uma forma de fazer com que o replay de mercado, fosse executado dentro de um tempo bastante realista e aceitável. Vamos continuar nosso projeto. Agora iremos adicionar dados de forma a ter um comportamento melhor do replay.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 29): Projeto Expert Advisor — Classe C_Mouse (III)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 29): Projeto Expert Advisor — Classe C_Mouse (III)

Agora que a classe C_Mouse foi melhorada. Podemos focar em criar uma classe que será usada para promover uma base completamente diferente de estudos. Mas como expliquei no inicio do artigo, não iremos usar herança ou polimorfismo para gerar esta nova classe. Iremos modificar, ou melhor dizendo, agregar alguns objetos novos a linha de preço. Isto neste primeiro momento, no próximo artigo mostrarei como modificar os estudos. Mas faremos isto sem mexer no código da classe C_Mouse. Sei que na pratica, isto seria mais simples ser feito usando herança ou polimorfismo. No entanto, existem técnicas diferentes para se conseguir a mesma coisa.
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Como conectar o MetaTrader 5 ao PostgreSQL

Como conectar o MetaTrader 5 ao PostgreSQL

Esse artigo descreve quatro métodos de conexão do código MQL5 ao banco de dados Postgres e apresenta um guia passo a passo para configurar um ambiente de desenvolvimento para um deles, a API REST, por meio do Windows Subsystem for Linux (WSL). Além disso, mostra-se um aplicativo de demonstração para a API com o código MQL5 necessário para inserir dados e consultar as respectivas tabelas, bem como um EA de demonstração para usar esses dados.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 55): Módulo de controle

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 55): Módulo de controle

Neste artigo iremos implementar o indicador de controle de forma que ele possa o sistema de mensagens que está sendo implementado. Apesar de não ser algo muito complexo de ser feito, você precisa entender alguns detalhes referentes a como fazer a inicialização deste módulo. 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.
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Algoritmos de otimização populacionais: Enxame de partículas (PSO)

Algoritmos de otimização populacionais: Enxame de partículas (PSO)

Neste artigo vamos analisar o popular algoritmo de otimização por enxame de partículas (PSO). Anteriormente, discutimos características importantes de algoritmos de otimização, como convergência, velocidade de convergência, estabilidade, escalabilidade e desenvolvemos uma bancada de testes. Também analisamos um algoritmo simples baseado em geradores de números aleatórios (GNA).
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 37): atenção esparsa

Redes neurais de maneira fácil (Parte 37): atenção esparsa

No artigo anterior, abordamos modelos relacionais que usavam mecanismos de atenção. Uma das características desses modelos era o aumento do uso de recursos computacionais. O artigo de hoje apresenta um dos mecanismos para reduzir o número de operações computacionais dentro do bloco Self-Attention, o que aumenta o desempenho geral do modelo.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 20): FOREX (I)

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 20): FOREX (I)

intenção inicial deste artigo, não será cobrir todas as características do FOREX. Mas sim e apenas, adequar o sistema, de forma que você possa fazer no mínimo, um replay de mercado. Já a simulação, ficará para um outro momento. No entanto, caso você não os tenha os ticks, e tenha apenas as barras. Pode com algum trabalho, simular possíveis transações, que possam ter ocorrido no FOREX. Isto até que eu mostre como adaptar o simulador. O fato de se tentar trabalhar com dados vindos do FOREX, dentro do sistema, sem que ele seja modificado. Faz com que ocorra erros de range.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 46): Aprendizado por reforço condicionado a metas (GCRL)

Redes neurais de maneira fácil (Parte 46): Aprendizado por reforço condicionado a metas (GCRL)

Convido você a conhecer mais uma abordagem no campo do aprendizado por reforço. É chamada de aprendizado por reforço condicionado a metas, conhecida pela sigla GCRL (Goal-conditioned reinforcement learning). Nessa abordagem, o agente é treinado para alcançar diferentes metas em cenários específicos.
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Introdução ao MQL5 (Parte 3): Estudando os elementos básicos do MQL5

Introdução ao MQL5 (Parte 3): Estudando os elementos básicos do MQL5

Neste artigo, continuamos a estudar os fundamentos da programação em MQL5. Vamos abordar arrays, funções personalizadas, pré-processadores e manipulação de eventos. Para maior clareza, cada passo de todas as explicações será acompanhado por código. Esta série de artigos estabelece a base para o estudo do MQL5, com ênfase na explicação de cada linha de código.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 18): Regras de associação

Redes neurais de maneira fácil (Parte 18): Regras de associação

Como continuação desta série, gostaria de apresentar a vocês outro tipo de tarefa dos métodos de aprendizado não supervisionado, em particular a busca de regras de associação. Este tipo de tarefa foi usado pela primeira vez no varejo para analisar cestas de compras. Neste artigo falaremos sobre as possibilidades de utilização de tais algoritmos no trading.
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Algoritmos de otimização populacional: busca por difusão estocástica (Stochastic Diffusion Search, SDS)

Algoritmos de otimização populacional: busca por difusão estocástica (Stochastic Diffusion Search, SDS)

O artigo aborda a busca por difusão estocástica, SDS, um algoritmo de otimização muito poderoso e prático, baseado nos princípios de passeio aleatório. O algoritmo permite encontrar soluções ótimas em espaços multidimensionais complexos, possuindo uma alta velocidade de convergência e a capacidade de evitar extremos locais.
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DoEasy. Controles (Parte 13): Otimizando a interação de objetos WinForms com o mouse, dando início ao desenvolvimento do objeto WinForms TabControl

DoEasy. Controles (Parte 13): Otimizando a interação de objetos WinForms com o mouse, dando início ao desenvolvimento do objeto WinForms TabControl

No artigo, vamos corrigir e otimizar o processamento da aparência dos objetos WinForms após afastar o cursor do mouse do objeto e começar a desenvolver o objeto TabControl WinForms.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 36): Ajeitando as coisas (II)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 36): Ajeitando as coisas (II)

Uma das coisas que mais pode complicar a nossa vida como programadores é o fato de supor as coisas. Neste artigo mostrarei o perigo de fazer suposições. Tanto na parte da programação em MQL5, onde você supõem que um tipo terá um dado tamanho. Assim como no uso do MetaTrader 5, onde você supõem que servidores diferentes funcionam da mesma forma.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 50): Soft Actor-Critic (otimização do modelo)

Redes neurais de maneira fácil (Parte 50): Soft Actor-Critic (otimização do modelo)

No artigo anterior, implementamos o algoritmo Soft Actor-Critic, mas não conseguimos treinar um modelo lucrativo. Neste artigo, vamos realizar a otimização do modelo previamente criado para obter os resultados desejados a nível de seu funcionamento.