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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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.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 16): Um novo sistema de classes

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 16): Um novo sistema de classes

Precisamos nos organizar melhor. O código está crescendo e se não o organizarmos agora, será impossível fazer isto depois. Então agora vamos dividir para conquistar. O fato de que o MQL5, nos permite usar classes, nos ajudará nesta tarefa. Mas para fazer isto é preciso que você tenha algum conhecimento sobre algumas coisas envolvidas nas classes. E talvez a que mais deixe, aspirantes e iniciantes perdidos seja a herança. Então neste artigo, irei de forma prática e simples como fazer uso de tais mecanismos.
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Como Implementar Otimização Automática em Expert Advisors MQL5

Como Implementar Otimização Automática em Expert Advisors 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.
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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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Metamodelos em aprendizado de máquina e negociação: Tempo original das ordens de negociação

Metamodelos em aprendizado de máquina e negociação: Tempo original das ordens de negociação

Metamodelos em aprendizado de máquina: Criação automática de sistemas de negociação com quase nenhum envolvimento humano, o próprio modelo decide como operar e quando operar.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 38): Pavimentando o Terreno (II)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 38): Pavimentando o Terreno (II)

Muita gente que se diz programador de MQL5, não tem as bases que estarei apresentando aqui, neste artigo. Muitos consideram o MQL5 algo limitado, mas tudo isto se deve a falta de conhecimento. Então, não fique com vergonha por não saber. Mas tenha vergonha de não perguntar. Mas o simples fato, de forçar, e obrigar o MetaTrader 5 a não permitir que um indicador seja duplicado. Não nos dá de maneira alguma meios de efetivar uma comunicação bilateral entre o indicador e o EA. Ainda estamos um pouco longe disto. Mas o simples fato de que o indicador não estará duplicado no gráfico, já nos garante uma certa tranquilidade.
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Adicionando um LLM personalizado a um robô investidor (Parte 2): Exemplo de implementação de ambiente

Adicionando um LLM personalizado a um robô investidor (Parte 2): Exemplo de implementação de ambiente

Os modelos de linguagem (LLMs) são uma parte importante da inteligência artificial que evolui rapidamente. E para aproveitar isso devemos pensar em como integrar LLMs avançados em nossa negociação algorítmica Muitos acham desafiador ajustar esses modelos de acordo com suas necessidades, implantá-los localmente e, logo, aplicá-los à negociação algorítmica. Esta série de artigos explorará uma abordagem passo a passo para alcançar esse objetivo.
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Desenvolvendo um fator de qualidade para os EAs

Desenvolvendo um fator de qualidade para os EAs

Nesse artigo vamos explicar como desenvolver um fator de qualidade para ser retornado pelo seu EA no testador de estratégia. Iremos mostrar duas formas de cálculo conhecidas (Van Tharp e Sunny Harris).
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Gestão de dinheiro de negociação

Gestão de dinheiro de negociação

Neste artigo, veremos várias novas maneiras de criar sistemas de gerenciamento de dinheiro e identificar seus principais recursos. Hoje, existem algumas estratégias de gerenciamento de dinheiro para todos os gostos. Tentaremos considerar várias maneiras de administrar o dinheiro com base em diferentes modelos matemáticos de crescimento.
Outras classes na biblioteca DoEasy (Parte 70): extensão da funcionalidade e atualização automática da coleção de objetos-gráficos
Outras classes na biblioteca DoEasy (Parte 70): extensão da funcionalidade e atualização automática da coleção de objetos-gráficos

Outras classes na biblioteca DoEasy (Parte 70): extensão da funcionalidade e atualização automática da coleção de objetos-gráficos

Neste artigo, vamos expandir a funcionalidade dos objetos-gráficos, criaremos a navegação em gráficos, geraremos capturas de tela, salvaremos e aplicaremos modelos aos gráficos. Faremos também uma atualização automática da coleção de objetos-gráficos, suas janelas e indicadores.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 63): Dando play no serviço (IV)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 63): Dando play no serviço (IV)

Neste arquivo vamos finalmente resolver os problemas de simulação dos ticks, em uma barra de um minuto, de forma que eles possam conviver junto com ticks reais. Isto para evitar que venhamos a ter problemas depois. 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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Modelos de regressão da biblioteca Scikit-learn e sua exportação para ONNX

Modelos de regressão da biblioteca Scikit-learn e sua exportação para ONNX

Neste artigo, exploraremos a aplicação de modelos de regressão do pacote Scikit-learn, tentaremos convertê-los para o formato ONNX e usaremos os modelos resultantes em programas MQL5. Além disso, compararemos a precisão dos modelos originais com suas versões ONNX para ambas as precisões float e double. Além disso, examinaremos a representação ONNX dos modelos de regressão, com o objetivo de fornecer uma melhor compreensão de sua estrutura interna e princípios operacionais.
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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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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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Redes neurais de maneira fácil (Parte 36): Modelos relacionais de aprendizado por reforço

Redes neurais de maneira fácil (Parte 36): Modelos relacionais de aprendizado por reforço

Nos modelos de aprendizado por reforço discutidos anteriormente, usamos diferentes variantes de redes convolucionais, que são capazes de identificar diferentes corpos nos dados brutos. A principal vantagem das redes convolucionais é sua capacidade de identificar objetos independentemente de sua localização. No entanto, as redes convolucionais nem sempre são capazes de lidar com as diversas deformações e ruídos que os objetos apresentam. Mas esses problemas podem ser resolvidos pelo modelo relacional.
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Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 58): séries temporais de dados de buffers de indicadores

Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 58): séries temporais de dados de buffers de indicadores

No final do tópico sobre trabalho com séries temporais, realizaremos o armazenamento, a pesquisa e a classificação dos dados armazenados em buffers de indicadores, o que nos permitirá realizar análises posteriores com base nos valores dos indicadores criados assentes na biblioteca para nossos programas. O conceito geral por trás de todas as classes-coleções da biblioteca torna mais fácil encontrar os dados necessários na coleção correspondente, assim, o mesmo será possível na classe que será criada hoje.
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Regressões Espúrias em Python

Regressões Espúrias em Python

Regressões espúrias ocorrem quando duas séries temporais exibem um alto grau de correlação puramente por acaso, levando a resultados enganosos na análise de regressão. Em tais casos, embora as variáveis possam parecer relacionadas, a correlação é coincidencial e o modelo pode ser pouco confiável.
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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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 49): Complicando as coisas (I)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 49): Complicando as coisas (I)

Aqui neste artigo iremos complicar um pouco as coisa. Fazendo uso do que foi visto nos artigos anteriores, iremos começar a liberar o arquivo de Template, para que o usuário possa fazer uso de um template pessoal. No entanto, irei fazer as mudanças aos poucos, visto que também irei modificar o indicador a fim de proporcionar um alivio ao MetaTrader 5.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 12): Nascimento do SIMULADOR (II)

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 12): Nascimento do SIMULADOR (II)

Desenvolver um simulador pode ser muito mais interessante do que parece. Então vamos dar mais alguns passos nesta direção, pois a coisa está começando a ficar empolgante.
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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.
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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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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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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.
Sobreposição e interferência de valores mobiliários financeiros
Sobreposição e interferência de valores mobiliários financeiros

Sobreposição e interferência de valores mobiliários financeiros

Quanto mais fatores influenciarem o comportamento de um par de moedas, mais difícil será avaliar seu comportamento e criar previsões futuras. Assim, se conseguirmos extrair componentes de um par de moeda, valores de uma moeda nacional que mudam com o tempo, poderemos delimitar consideravelmente a liberdade do movimento da moeda nacional em comparação ao par de moeda com esta moeda, assim como os fatores que influenciam seu comportamento. Como resultado, aumentaríamos a precisão da estimativa do seu comportamento e de previsões futuras. Como podemos fazer isso?
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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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Redes neurais de maneira fácil (Parte 34): Função quantil totalmente parametrizada

Redes neurais de maneira fácil (Parte 34): Função quantil totalmente parametrizada

Continuamos a estudar os algoritmos de aprendizado Q distribuído. Em artigos anteriores, já discutimos os algoritmos de aprendizado Q distribuído e de quantil. No primeiro, aprendemos as probabilidades de determinados intervalos de valores. No segundo, aprendemos intervalos com uma probabilidade específica. Em ambos os algoritmos, utilizamos o conhecimento prévio de uma distribuição e ensinamos a outra. Neste artigo, vamos examinar um algoritmo que permite que o modelo aprenda ambas as distribuições.
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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Dominando a Dinâmica do Mercado: Criando um Expert Advisor (EA) para Estratégia de Suporte e Resistência

Dominando a Dinâmica do Mercado: Criando um Expert Advisor (EA) para Estratégia de Suporte e Resistência

Um guia abrangente para desenvolver um algoritmo de negociação automatizado baseado na estratégia de Suporte e Resistência. Informações detalhadas sobre todos os aspectos da criação de um expert advisor em MQL5 e testá-lo no MetaTrader 5 – desde a análise dos comportamentos de faixa de preço até o gerenciamento de risco.
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Negociação algorítmica com MetaTrader 5 e R para iniciantes

Negociação algorítmica com MetaTrader 5 e R para iniciantes

Neste artigo, vamos combinar análise financeira com negociação algorítmica, além de ver como integrar R e MetaTrader 5. Este artigo é um guia para unir a flexibilidade analítica do R com as enormes possibilidades de negociação do MetaTrader 5.
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O modelo de movimento de preços e suas principais disposições (Parte 3): Cálculo dos parâmetros ótimos para negociação em bolsa

O modelo de movimento de preços e suas principais disposições (Parte 3): Cálculo dos parâmetros ótimos para negociação em bolsa

Dentro da abordagem de engenharia desenvolvida pelo autor, baseada na teoria da probabilidade, são determinadas as condições para abrir uma posição lucrativa e calculados os valores ótimos - maximizadores do lucro - para o take profit e o stop loss.
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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Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Oscilador de Chaikin

Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Oscilador de Chaikin

Bem-vindo ao nosso novo artigo da série sobre como desenvolver um sistema de negociação com base nos indicadores técnico mais populares. Através deste novo artigo, nós aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação pelo indicador Oscilador de Chaikin.
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Soluções simples para trabalhar com indicadores

Soluções simples para trabalhar com indicadores

Neste artigo, explicarei como criar um painel simples para ajustar as configurações de um indicador diretamente no gráfico e quais modificações são necessárias no indicador para integrar esse painel. O artigo é voltado exclusivamente para quem está começando a aprender a linguagem MQL5.
Execução do terminal do cliente MetaTrader 4 em Linux-Desktop
Execução do terminal do cliente MetaTrader 4 em Linux-Desktop

Execução do terminal do cliente MetaTrader 4 em Linux-Desktop

Descrição de uma configuração passo a passo em desktop Linux usando um wine não emulador para executar o terminal do cliente MetaTrader4.
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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.
Indicador CCI. Três etapas de transformação
Indicador CCI. Três etapas de transformação

Indicador CCI. Três etapas de transformação

Neste artigo, eu farei alterações adicionais no CCI afetando a própria lógica desse indicador. Além disso, nós poderemos vê-lo na janela principal do gráfico.
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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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Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 14): aplicando mapas de Kohonen nos mercados

Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 14): aplicando mapas de Kohonen nos mercados

Deseja descobrir uma nova metodologia de negociação que facilite a orientação em mercados complexos e voláteis? Explore os mapas de Kohonen - uma versão inovadora de redes neurais artificiais, capazes de identificar regularidades e tendências ocultas nos dados do mercado. Neste texto, analisaremos a funcionalidade dos mapas de Kohonen e a forma de utilizá-los na elaboração de estratégias de negociação eficazes. Estou convencido de que esta abordagem inédita será do interesse de traders novatos e experientes.