Artigos sobre programação nas linguagens MQL4 e MQL5

Neste artigo, que será um artigo divisor de águas. Vamos começar a explorar de maneira um pouco mais profunda a interação entre as aplicações que estão sendo desenvolvidas para dar suporte total ao sistema de replay/simulação. Aqui vamos analisar um problema. Este tem de um lado, algo bastante chato, mas de outro algo muito interessante de explicar como resolver. E o problema é: Como fazer para adicionar as linhas de take profit e stop loss, depois que elas foram removidas? Isto sem usar o terminal, mas sim fazendo a operação direto no gráfico. Bem isto de fato é algo, a primeira vista simples. Porém existem alguns percalços a serem superados.

Damos continuidade ao trabalho iniciado no artigo anterior sobre a construção do framework RefMask3D utilizando MQL5. Esse framework foi desenvolvido para um estudo aprofundado da interação multimodal e da análise de características em nuvens de pontos, com posterior identificação do objeto-alvo com base em uma descrição fornecida em linguagem natural.

Este artigo explora a integração da criptografia dentro do MQL5, aprimorando a segurança e a funcionalidade dos algoritmos de negociação. Cobriremos os principais métodos criptográficos e sua implementação prática no trading automatizado.

Aprenda a criar um módulo EX5 com funções exportáveis que permite consultar e armazenar facilmente os dados da última ordem pendente executada. Neste guia passo a passo, aprimoraremos a biblioteca EX5 de gerenciamento de histórico (History Management) desenvolvendo funções especializadas e independentes para extrair as principais propriedades da última ordem pendente executada. Entre essas propriedades estão o tipo de ordem, o horário de colocação, o horário de execução, o tipo de execução e outros dados importantes necessários para o gerenciamento e análise eficaz do histórico de operações com ordens pendentes.

Apresentamos um framework que combina a transformação wavelet com um modelo multitarefa de Self-Attention, visando aumentar a responsividade e a precisão das previsões em cenários de mercado voláteis. A transformação wavelet permite decompor o retorno dos ativos em frequências altas e baixas, capturando com precisão as tendências de longo prazo do mercado e as flutuações de curto prazo.

A volatilidade tende a atingir picos em torno de eventos de notícias de alto impacto, criando oportunidades significativas de breakout. Neste artigo, iremos delinear o processo de implementação de uma estratégia de breakout baseada em calendário. Abordaremos tudo, desde a criação de uma classe para interpretar e armazenar dados do calendário, o desenvolvimento de backtests realistas utilizando esses dados e, por fim, a implementação do código de execução para negociação ao vivo.

Continuaremos a explorar o método Transformer Vetorial Hierárquico. Neste artigo, concluiremos a construção do modelo, realizando seu treinamento e teste em dados históricos reais.

Neste artigo começaremos a explorar uma pequena série de conceitos, que é de suma importância para quem realmente deseja aprender a programar da maneira correta. Com se trata de algo que a principio pode ser muito complicado. Apesar de usar coisas simples. Iremos ver isto aos poucos. Então aqui iremos começar a ver o que seria filas de dados.

Continuação do estudo do algoritmo de otimização caótica. A segunda parte do artigo é dedicada aos aspectos práticos da implementação do algoritmo, ao seu teste e às conclusões.

Adaptação do modelo clássico CAPM para o mercado cambial Forex em MQL5. O indicador calcula a rentabilidade esperada e o prêmio de risco com base na volatilidade histórica. Os indicadores aumentam nos picos e nas depressões, refletindo os princípios fundamentais de precificação. Aplicação prática para estratégias contra a tendência e de seguimento de tendência, levando em conta a dinâmica da relação entre risco e rentabilidade em tempo real. Inclui o aparato matemático e a implementação técnica.

A mineração de dados dos balanços dos bancos centrais permite obter um panorama da liquidez global do mercado Forex e das principais moedas. Nós unificamos dados do Fed, do BCE, do BOJ e do PBoC em um índice composto e aplicamos aprendizado de máquina para identificar padrões ocultos. Essa abordagem transforma um fluxo bruto de dados em sinais reais de trading, conectando a análise fundamentalista e a análise técnica.

Embora alguns conceitos possam parecer simples à primeira vista, trazê-los à prática pode ser bastante desafiador. No artigo abaixo, levaremos você a uma jornada pela nossa abordagem inovadora para automatizar um Expert Advisor (EA) que analisa o mercado de forma eficiente utilizando uma estratégia de reversão à média. Junte-se a nós enquanto desvendamos as complexidades desse empolgante processo de automação.

Damos continuidade à implementação dos algoritmos do agente multimodal para negociação financeira, o FinAgent, desenvolvido para análise de dados multimodais da dinâmica de mercado e de padrões históricos de trading.

Apesar do que foi visto no artigo anterior, se algo aparentemente simples. Ali, temos diversos problemas e muitas coisas a serem resolvidas e feita. Você caro leitor, pode imaginar que tudo é fácil e simples. E de maneira inocente, vai simplesmente aceitando o que lhe é apresentado. Isto é uma falha, na qual você, caro leitor, deverá tentar se livrar. Mas pior do que aceitar, é simplesmente, não entender e tentar usar algo sem de fato compreender o que está sendo usado. Não é raro, entre iniciantes, a fase de cópia e cola. Porém, caso você não queira ficar sempre nesta, é bom aprender como usar certas ferramentas. E uma das ferramentas mais utilizadas por programadores é a documentação. E a segunda ferramenta é os testes e arquivos de log. Aqui veremos como fazer isto.

O aprendizado de máquina tradicional ensina os praticantes a serem vigilantes para não superajustar (overfitting) seus modelos. No entanto, essa ideologia está sendo desafiada por novas descobertas publicadas por pesquisadores diligentes de Harvard, que identificaram que o que parece ser overfitting pode, em certas circunstâncias, ser resultado de encerrar prematuramente os procedimentos de treinamento. Demonstramos como podemos usar as ideias publicadas no artigo de pesquisa para melhorar nosso uso de IA na previsão de retornos de mercado.

O Ichimuko Kinko Hyo é um renomado indicador japonês que serve como um sistema de identificação de tendência. Examinamos isso, padrão por padrão, como foi o caso em artigos semelhantes anteriores, e também avaliamos suas estratégias e relatórios de teste com a ajuda das classes e montagem da biblioteca wizard do MQL5.

Descubra como criar funções exportáveis em EX5 para consultar e salvar de forma eficiente dados históricos de posições. Neste guia passo a passo, ampliaremos a biblioteca EX5 de gerenciamento de histórico desenvolvendo módulos que recuperam propriedades-chave da posição fechada mais recentemente. Isso inclui lucro líquido, duração da negociação, stop loss em pips, take profit, valores de lucro e vários outros detalhes importantes.

No artigo anterior, exploramos os fundamentos teóricos e começamos a implementar as abordagens do framework Multitask-Stockformer, que combina wavelet transform e o modelo multitarefa Self-Attention. Damos continuidade à implementação dos algoritmos desse framework e avaliamos sua eficácia com dados históricos reais.

O Oscilador de Aceleração (Accelerator Oscillator) é mais um dos indicadores de Bill Williams, que monitora a aceleração do impulso de preço, e não apenas sua velocidade. Embora seja em muitos aspectos semelhante ao oscilador Awesome, que analisamos em um artigo recente, ele busca evitar os efeitos de defasagem, concentrando-se na aceleração e não apenas na taxa de variação. Como de costume, vamos examinar os padrões do indicador e também seu significado no trading com o uso de um EA criado no Assistente.

Damos continuidade ao estudo do framework inovador Chimera, um modelo bidimensional do espaço de estados que utiliza tecnologias de redes neurais para análise de séries temporais multidimensionais. Esse método garante alta precisão de previsão com baixo custo computacional.

Enquanto os sistemas algorítmicos de trading gerenciam operações automatizadas, muitos traders de notícias e scalpers preferem manter controle ativo durante eventos importantes de notícias e condições de mercado que mudam rapidamente, exigindo execução e gestão rápidas das ordens. Isso evidencia a necessidade de ferramentas de interface intuitivas que integrem feeds de notícias em tempo real, dados do calendário econômico, leituras dos indicadores, análises baseadas em IA e gestão adaptativa do trading.

Continuação do artigo anterior como desenvolvimento da ideia de grupos sociais. No novo artigo, explora-se a evolução dos grupos sociais utilizando algoritmos de movimentação e memória. Os resultados ajudarão a entender a evolução dos sistemas sociais e aplicá-los na otimização e busca de soluções.

Antes de avançarmos ainda mais no desenvolvimento de EAs multimoeda, vamos tentar mudar o foco para a criação de um novo projeto que utilize a biblioteca já desenvolvida. Com esse exemplo, identificaremos como é melhor organizar o armazenamento do código-fonte e como o novo repositório de código da MetaQuotes pode nos ajudar.

Proponho a você conhecer um método bastante eficaz de previsão de trajetórias multiagentes, que é capaz de se adaptar a diferentes condições ambientais.

O Algoritmo do Restaurateur de Sucesso (SRA) é um método inovador de otimização inspirado nos princípios de gestão de um restaurante. Ao contrário das abordagens tradicionais, o SRA não descarta as soluções mais fracas, mas as melhora, combinando-as com elementos das soluções de maior sucesso. O algoritmo apresenta resultados competitivos e traz uma nova perspectiva sobre como equilibrar a diversificação e a intensificação em problemas de otimização.

Este artigo é a quarta parte da nossa série sobre gerenciamento de riscos em MQL5, onde continuamos a explorar métodos avançados de proteção e otimização de estratégias de negociação. Após termos estabelecido as bases importantes nas partes anteriores, agora focaremos em finalizar todos os métodos que ficaram pendentes na terceira parte, incluindo as funções responsáveis por verificar o atingimento de determinados níveis de lucro ou prejuízo. Além disso, o artigo introduz novos eventos-chave que garantem um controle mais preciso e flexível.

Este artigo descreve em detalhes a criação de um EA adaptativo (MarketRegimeEA) usando o detector de regimes da Parte 1. Ele alterna automaticamente estratégias de negociação e parâmetros de risco para mercados de tendência, mercados laterais ou mercados voláteis. O artigo também inclui otimização prática, tratamento das transições e um indicador para vários timeframes.

Propomos conhecer uma técnica inovadora de patching adaptativo, um método de segmentar séries temporais de forma flexível considerando sua periodicidade interna. Além disso, apresentamos uma técnica de codificação eficiente que permite preservar características semânticas importantes ao trabalhar com dados de diferentes escalas. Esses métodos abrem novas possibilidades para o processamento preciso de dados complexos multiescalares, característicos dos mercados financeiros, e aumentam significativamente a estabilidade e a fundamentação das previsões.

O que vamos fazer agora, só é possível por que o MQL5, utiliza o mesmo princípio de funcionamento de uma programação baseada em eventos. Tal modelo de programação, é bastante usada na criação de DLL. Sei que no primeiro momento a coisa toda parecerá extremamente confusa e sem nenhuma lógica. Mas neste artigo, irei introduzir de maneira um pouco mais sólida tais conceitos, para que você iniciante consiga compreender adequadamente o que está acontecendo. Entender o que irei começar a explicar neste artigo é algo que poderá lhe ajudar muito na vida, como programador.

Este talvez venha a ser o artigo mais divertido até este momento. Isto porque, aqui iremos implementar uma modificação de um objeto presente no MetaTrader 5, a fim de conseguir criar um outro objeto, que não existe originalmente na plataforma. Claro que o que será visto aqui, pode parecer meio que doideira. Mas funciona e tem um objetivo bastante interessante.

Estamos buscando criar um sistema de otimização periódica e automática das estratégias de trading utilizadas em um único EA final. À medida que o sistema evolui, ele se torna mais complexo, sendo necessário, periodicamente, analisá-lo como um todo para identificar gargalos e soluções pouco eficientes.

Apresentamos o Algoritmo Dialético (DA), um novo método de otimização global inspirado no conceito filosófico de dialética. O algoritmo utiliza uma divisão única da população em pensadores especulativos e práticos. Os testes mostram um desempenho impressionante de até 98% em tarefas de baixa dimensionalidade e uma eficácia geral de 57,95%. Este artigo explica esses números e apresenta uma descrição detalhada do algoritmo e os resultados dos experimentos em diferentes tipos de funções.