Artigos sobre programação nas linguagens MQL4 e MQL5

Neste artigo, continuamos a explorar indicadores de negociação populares sob uma nova ótica. Vamos processar a composição horizontal de transformações naturais. O melhor indicador para isso é a média móvel exponencial dupla (Double Exponential Moving Average, DEMA).

Neste artigo, revisitamos a clássica estratégia de cruzamento de médias móveis para avaliar sua eficácia atual. Dado o tempo desde sua criação, exploramos os possíveis aprimoramentos que a IA pode trazer a essa estratégia de negociação tradicional. Ao incorporar técnicas de IA, nosso objetivo é aproveitar as capacidades preditivas avançadas para otimizar pontos de entrada e saída de operações, adaptar-se a condições de mercado variáveis e melhorar o desempenho geral em comparação com abordagens convencionais.

Neste artigo, vamos falar de uma diretiva de compilação, muito utilizada nos mais diversos códigos que você poderá ver em MQL5. Apesar desta diretiva de compilação ser explicada aqui de maneira bem básica e superficial. É importante que comecemos a entender como usar ela. Já que em breve ela será indispensável para continuarmos em direção a um nível de programação maior. 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.

Um novo artigo da nossa série sobre como criar sistemas de negociação simples pelos indicadores técnicos mais populares. Nós aprenderemos sobre o indicador Oscilador Acelerador e aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação usando-o.

Esse artigo é a continuação da série sobre a implementação da teoria das categorias em MQL5. Nele são discutidas as ações de monoides como um meio de transformar os monoides descritos no artigo anterior para aumentar suas aplicações.

Os autores do método FreDF confirmaram experimentalmente a vantagem da previsão combinada nas áreas de frequência e tempo. No entanto, o uso de um hiperparâmetro de ponderação não é ideal para séries temporais não estacionárias. Neste artigo, proponho que você conheça um método de combinação adaptativa de previsões nas áreas de frequência e tempo.

Desenvolvendo o tema do artigo anterior, decidi criar um modelo mais flexível e funcional que possui maiores capacidades e pode ser usado de forma eficaz tanto em freelancing quanto como base para o desenvolvimento de EAs multicurrency e multiperíodo com a capacidade de integrar com soluções externas.

Neste artigo, vamos apresentar outro indicador baseado em volatilidade, chamado Chaikin Volatility. Vamos entender como construir um indicador personalizado, após identificar como ele pode ser usado e construído. Vamos compartilhar algumas estratégias simples que podem ser usadas e, em seguida, testá-las para entender qual delas pode ser melhor.

Continuamos a construção dos algoritmos que formam a base do DADA, um framework avançado para detecção de anomalias em séries temporais. Essa abordagem permite distinguir, de maneira eficiente, as flutuações aleatórias dos desvios realmente significativos. Ao contrário dos métodos clássicos, o DADA se adapta dinamicamente a diferentes tipos de dados, selecionando o nível ideal de compressão para cada caso específico.

Lembra do EA Ilan 1.6 Dynamic? Vamos tentar aprimorá-lo com aprendizado de máquina! Vamos reviver esse antigo projeto neste artigo e adicionar aprendizado de máquina com uma tabela Q. Passo a passo.

O principal neste artigo, é justamente a apresentação e explicação da classe C_ChartFloatingRAD. Temos o indicador Chart Trade, funcionando de uma maneira bastante interessante. No entanto, se você notará que ainda temos um numero bastante reduzido de objetos no gráfico. E mesmo assim temos exatamente o comportamento esperado. Podendo editar os valores presentes no indicador. A pergunta é: Como isto é possível ?!?! Neste artigo você começará a entender isto.

Continuamos o ciclo de artigos sobre a criação de um robô de negociação em Python e MQL5. Hoje, vamos abordar a tarefa de desenvolver um algoritmo de negociação em Python.

No artigo anterior, construímos uma classe para agrupamento de dados. Hoje eu gostaria de compartilhar com vocês as formas mediante as quais os resultados podem ser usados para resolver problemas práticos de negociação.

Bem-vindo a um novo artigo em nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação com base nos indicadores técnicos mais populares, aqui está um novo artigo sobre como aprender a desenvolver um sistema de negociação pelo indicador técnico Bear's Power.

Talvez já podemos começar a desenvolver um Expert Advisor a ser utilizado no replay / simulação. Mas não iremos criar qualquer coisa, este precisará ser algo um pouco mais bem elaborado. Mas não nos deixemos nos levar pelo grau de dificuldade neste primeiro momento. Temos de começar a fazer as coisas partindo de algum ponto. Caso contrário apenas iremos nos conformar, imaginando o qual difícil o desafio é, sem ao menos tentarmos de fato superar este obstáculo. Vida de programador de fato é isto: Encontrar um obstáculo e tentar superar ele, via estudo, testes e bastante pesquisa.

Este artigo propõe um método autoral para a criação de robôs usando aprendizado de máquina.

O artigo descreve os passos para criar um EA (Expert Advisor) que aproveita os rompimentos de preços após períodos de consolidação. Ao identificar esses intervalos e estabelecer os níveis de rompimento, os traders podem automatizar suas decisões de negociação com base nessa estratégia. O EA foi projetado para fornecer pontos claros de entrada e saída, evitando rompimentos falsos.

A procrastinação de modelos no contexto do aprendizado por reforço pode ser causada por vários motivos, e a solução desse problema requer medidas apropriadas. Este artigo discute algumas das possíveis causas da procrastinação do modelo e métodos para superá-las.

O artigo aborda o algoritmo AOS (Atomic Orbital Search), que utiliza conceitos do modelo orbital atômico para simular a busca por soluções. O algoritmo se baseia em distribuições probabilísticas e na dinâmica das interações dentro de um átomo. O artigo discute detalhadamente os aspectos matemáticos do AOS, incluindo a atualização das posições dos candidatos a soluções e os mecanismos de absorção e emissão de energia. O AOS abre novos caminhos para a aplicação de princípios quânticos em tarefas computacionais, oferecendo uma abordagem inovadora para a otimização.

Nesta parte do artigo, vamos criar um EA MQL5 integrado ao Telegram que envia sinais de cruzamento de médias móveis para o mensageiro. Descreveremos detalhadamente o processo de geração de sinais de negociação com base nesses cruzamentos, implementaremos o código necessário em MQL5 e garantiremos uma integração contínua. Como resultado, teremos um sistema que envia alertas de negociação em tempo real diretamente para um grupo no Telegram.

Escreveremos do zero um script para facilitar a captura de capturas de tela (print-screens) de negociações, visando a análise de entradas. Em um único gráfico, será conveniente exibir todas as informações necessárias sobre uma negociação específica, com a possibilidade de desenhar diferentes timeframes.

Neste artigo, apresentamos um algoritmo de permutação das barras de preços e detalhamos como os testes de permutação podem ser usados para identificar casos em que o desempenho de uma estratégia é inventado com o objetivo de enganar potenciais compradores de Expert Advisors.

Nos trabalhos anteriores, conhecemos o método Decision Transformer e vários algoritmos derivados dele. Experimentamos com diferentes métodos de definição de objetivos. Durante os experimentos, trabalhamos com diferentes maneiras de definir objetivos, mas o estudo da trajetória já percorrida pelo modelo sempre ficou fora de nosso foco. Neste artigo, quero apresentar um método que preenche essa lacuna.

Esse artigo é uma continuação da série sobre como implementar a teoria das categorias em MQL5. Nele, consideramos os grupos monoides como um meio de normalizar os conjuntos monoides e permitir uma comparação mais precisa em um espectro mais amplo de conjuntos monoides e tipos de dados.

A teoria das categorias é um ramo diversificado e em expansão da matemática que só recentemente começou a ser abordado na comunidade MQL5. Esta série de artigos tem como objetivo analisar alguns de seus conceitos para criar uma biblioteca aberta e utilizar ainda mais essa maravilhosa seção na criação de estratégias de negociação.

Este artigo aborda o desenvolvimento de um painel dinâmico multissímbolo e multiperíodo do indicador RSI em MQL5. O painel tem como objetivo fornecer aos traders os valores do RSI em tempo real para diferentes símbolos e períodos gráficos. Ele será equipado com botões interativos, atualizações em tempo real e indicadores de cores para ajudar os traders a tomarem decisões informadas.