Artigos sobre programação nas linguagens MQL4 e MQL5

Criamos um gerente de risco profissional remoto para Forex em Python e o implantamos em um servidor, passo a passo. Ao longo do artigo, veremos como gerenciar riscos no Forex de maneira programada e como evitar a perda total do depósito.

Neste artigo vamos ver um pouco sobre os operadores básicos. Apesar de ser um assunto bem fácil de ser compreendido. Existem alguns pequenos detalhes, que fazem muita diferença na hora de colocar expressões matemáticas em formato de código. Sem entender de maneira adequada tais detalhes. Muitos programadores com quase nenhuma experiência, acabam desistindo de tentar criar suas próprias soluções.

Aprenda sobre paradigmas de programação e suas aplicações no código MQL5. Neste artigo, exploramos as características da programação procedural, além de oferecer exemplos práticos. Você aprenderá como desenvolver um Expert Advisor baseado na dinâmica de preços (Price Action), utilizando o indicador EMA e dados de velas. Além disso, o artigo apresenta o paradigma da programação funcional.

EA autoaprendente com rede neural baseada em matriz de estados. Combinamos cadeias de Markov com uma rede neural multicamadas MLP, escrita com a biblioteca ALGLIB MQL5. Como cadeias de Markov e redes neurais podem ser combinadas para a previsão no Forex?

Apesar dos módulos estarem se comunicando de maneira adequada, existe uma falha quando é tentado usar o indicador de mouse no serviço de replay. Precisamos corrigir isto agora, antes de dar o próximo passo. Além disto, havia uma falha que finalmente foi devidamente corrigida no código do indicador de mouse. Então esta versão finalmente se tornou estável, e devidamente finalizada.

As médias móveis e o oscilador estocástico podem ser usados para gerar sinais de negociação de tendência. No entanto, esses sinais só serão observados após a ação do preço ter ocorrido. Podemos superar efetivamente essa defasagem inerente dos indicadores técnicos usando IA. Este artigo ensinará como criar um Expert Advisor totalmente autônomo com IA, de forma a melhorar qualquer uma de suas estratégias de negociação existentes. Até mesmo a estratégia de negociação mais antiga possível pode ser aprimorada.

Nos capítulos anteriores, o EA desenvolvido só podia usar um tamanho de posição fixo para negociações. Isso é adequado para testes, mas não é aconselhável ao negociar mediante uma conta real. Vamos adicionar a capacidade de operar com tamanhos de posição variáveis.

Este artigo apresenta a implementação completa do TimeGPT, uma arquitetura especializada baseada no Transformer para a previsão de séries temporais financeiras na plataforma MetaTrader 5. Ele aborda a adaptação do mecanismo de atenção para dados financeiros, a tokenização seletiva das variações de preço, otimizações orientadas ao hardware e técnicas avançadas de treinamento. O artigo inclui resultados de testes práticos, que demonstraram uma precisão de previsão de 87% em um horizonte de 24 barras, com um tempo de treinamento de 15 minutos na CPU. É apresentado um EA pronto para uso com reajuste automático do modelo.

No EA em desenvolvimento, já temos um mecanismo de controle de rebaixamento implementado. No entanto, ele tem uma natureza probabilística, pois se baseia nos resultados de testes com dados históricos de preços. Assim, o rebaixamento, embora com pequena probabilidade, às vezes pode exceder os valores máximos esperados. Vamos tentar adicionar um mecanismo que garanta a manutenção de um nível de rebaixamento predefinido.

Neste artigo falaremos o básico, do básico sobre o comando FOR. Tudo que será visto aqui, precisa de fato ser muito bem assimilado e compreendido. Diferente do que acontecia com os demais comandos. Este comando FOR tem algumas peculiaridades, que o torna muito complexo de maneira muito rápida. Então meu caro leitor, não deixe este tipo de material se acumular. Comece a estudar e praticar o quanto antes. 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.

Apresentamos a nova implementação dos principais componentes do framework GinAR, um algoritmo adaptativo para trabalhar com séries temporais baseadas em grafos. Neste artigo, analisamos passo a passo a arquitetura e os algoritmos de propagação para frente e de retropropagação do erro.

Neste artigo, apresentamos o Algoritmo de Otimização Aritmética (Arithmetic Optimization Algorithm, AOA), que se baseia em operações aritméticas simples: adição, subtração, multiplicação e divisão. Essas operações matemáticas básicas são fundamentais para a busca de soluções ótimas em diversas tarefas.

Muitos programadores em inicio tem muitas dificuldades em compreender, por que seus códigos não funcionam como eles esperam. Existem muitos detalhes que torna um código de fato funcional. Não é somente digitar toda uma série de funções e operação que faz um código funciona. Então que tão aprender da maneira correta, como se cria um código real. Ao invés de ficar copiando e colando partes de código encontrados aqui e ali? 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.

Este artigo analisa uma abordagem inovadora para prever os movimentos de preços nos mercados financeiros mediante computação quântica. O foco principal está na aplicação do algoritmo de estimativa de fase quântica (QPE) para buscar precursores de padrões de preços, o que permite acelerar significativamente o processo de análise de dados de mercado.

Neste artigo, criamos um EA em MQL5 com base na estratégia de Rompimento do Intervalo Diário (Daily Range Breakout). Vamos abordar os conceitos-chave da estratégia, desenvolver o esquema do EA e implementar a lógica de rompimento em MQL5. Por fim, estudamos os métodos de backtest e otimização do EA para maximizar sua eficiência.

O artigo analisa em detalhes os componentes-chave e as inovações do algoritmo de otimização ATA, que é um método evolutivo com um sistema de comportamento duplo único, que se adapta conforme a situação. Utilizando cruzamento para uma diversificação aprofundada, e migração para busca quando há estagnação em ótimos locais, o ATA combina aprendizado individual e social.

O SAMformer propõe uma solução para os principais problemas do Transformer na previsão de séries temporais de longo prazo, incluindo a complexidade do treinamento e a fraca capacidade de generalização em amostras pequenas. Sua arquitetura rasa e a otimização com consideração da nitidez garantem o desvio de mínimos locais ruins. Neste artigo, continuaremos a implementação das abordagens utilizando MQL5 e avaliaremos seu valor prático.

Esta série de artigos apresenta várias técnicas destinadas a rotular séries temporais, técnicas essas que podem criar dados adequados à maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A rotulação de dados (ou anotação de dados) direcionada pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado aos objetivos e tarefas do usuário, melhorar a precisão do modelo e até mesmo ajudar o modelo a dar um salto qualitativo!

Neste artigo, vamos realizar um estudo sobre vários métodos aplicados em algoritmos genéticos binários e outros algoritmos populacionais. Vamos examinar os componentes principais do algoritmo, como seleção, crossover e mutação, bem como seu impacto no processo de otimização. Além disso, vamos explorar as formas de representação de informações e seu impacto nos resultados de otimização.

Neste artigo, exploramos o desafio de entender como a IA funciona. Modelos de IA frequentemente tomam decisões de maneiras que são difíceis de explicar, levando ao que é conhecido como o "problema da discordância". Esta questão é fundamental para tornar a IA mais transparente e confiável.

O artigo aborda as ferramentas clássicas da análise correlacional. São apresentadas as bases teóricas breves, bem como a implementação prática do critério de independência qui-quadrado de Pearson e o coeficiente de relação de correlação.

Neste artigo, exploraremos a implementação prática da regressão rede elástica (elastic net regularization) para minimizar o sobreajuste e, ao mesmo tempo, separar automaticamente preditores úteis daqueles que possuem pouca força preditiva.

Esta parte da série de artigos é dedicada à integração do WhatsApp com o MetaTrader 5 para notificações. Incluímos um fluxograma para simplificar o entendimento e discutiremos a importância das medidas de segurança na integração. O principal objetivo dos indicadores é simplificar a análise por meio da automação, e eles devem incluir métodos de notificação para alertar os usuários quando condições específicas forem atendidas. Descubra mais neste artigo.

Aqui iremos ver como usar variáveis e constantes predefinidas pela linguagem MQL5. Além disto iremos dar uma rápida pincelada em um outro tipo especial de variável, que são as funções. Existem diversas situações em que saber como trabalhar da forma correta com tais variáveis, pode ser a diferença entre uma aplicação que funciona e uma que não funciona. O requisito para entender o que será visto aqui, é ter compreendido o que foi visto nos artigos anteriores.

Neste artigo, veremos como deveremos implementar a parte do receptor. Ou seja, aqui implementaremos uma versão do Expert Advisor, apenas para testar e aprender como a comunicação via protocolo funciona. 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.

Neste artigo, vamos considerar o algoritmo genético binário (BGA), que modela os processos naturais que ocorrem no material genético dos seres vivos na natureza.

Aprenda como você pode se destacar em qualquer mercado que deseja negociar, independentemente do seu nível atual de habilidade.

Neste artigo, exploramos diferentes maneiras pelas quais os eigenvetores e os autovalores podem ser aplicados na análise exploratória de dados para revelar relacionamentos únicos nos dados.