Artigos sobre programação nas linguagens MQL4 e MQL5

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.

Este artigo permitirá que você veja como o Mamba4Cast transforma a teoria em um algoritmo de trading funcional e prepara o terreno para seus próprios experimentos. Não perca a oportunidade de obter um espectro completo de conhecimento e inspiração para o desenvolvimento da sua própria estratégia.

No artigo anterior vimos como poderíamos implementar o indicador de posição, para que pudéssemos fechar uma posição aberta diretamente via gráfico. Isto interagindo com um objeto que estaria a nossa disposição no gráfico. Depois que o primeiro mecanismo estava concluído e funcionando. Começamos a fazer algumas modificações para que também fosse possível remover as linhas de take profit e stop loss. Isto de uma posição que estivesse aberta. Porém como as mudanças a serem feitas precisariam de uma explicação adequada. Naquele mesmo artigo, apenas mostrei as mudanças que deveriam ocorrer no âmbito do Expert Advisor. Sendo necessário mostrar ainda as mudanças que deveriam ocorrer no Indicador de posição.

Vamos conhecer um método de análise multimodal integrada para interagir e compreender características.

Continuamos a desenvolver o modelo transformador hierárquico com duas torres, o Hidformer, projetado para análise e previsão de séries temporais multivariadas complexas. Neste artigo, levaremos o trabalho iniciado anteriormente até sua conclusão lógica, com testes do modelo em dados históricos reais.

Apresentamos os modelos de difusão direcionada, que utilizam ruídos anisotrópicos e direcionais, dependentes dos dados, no processo de propagação para frente, para capturar representações de grafos significativas.

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.

Um framework MQL5 que oferece a traders de varejo algoritmos de execução de nível institucional (TWAP, VWAP, Iceberg) por meio de um gerenciador de execução unificado e de um analisador de desempenho, para fracionar ordens e analisar o desempenho com mais suavidade e precisão.

Neste artigo, examinaremos os fundamentos dos processos gaussianos (PG) como um modelo probabilístico de aprendizado de máquina e demonstraremos sua aplicação em tarefas de regressão usando dados sintéticos como exemplo.

Neste artigo iremos preparar o terreno para algo que será visto no próximo artigo. Mas também iremos ver como permitir que um objeto do tipo OBJ_LABEL possa ser editado e movido de forma completamente interativa. Ou seja, poderemos mudar tanto o texto quanto a posição de um objeto do tipo OBJ_LABEL, sem abrir a janela de propriedades do objeto.

Propomos conhecer o framework moderno Time-MoE, adaptado para tarefas de previsão de séries temporais. No artigo, implementaremos passo a passo os principais componentes da arquitetura, acompanhando-os com explicações e exemplos práticos. Essa abordagem permitirá não apenas compreender os princípios de funcionamento do modelo, mas também aplicá-los em tarefas reais de trading.

Ao analisarmos a situação de mercado, a dividimos em segmentos individuais, identificando as principais tendências. No entanto, os métodos tradicionais de análise geralmente se concentram em um único aspecto, limitando a percepção. Neste artigo, apresentaremos um método que permite destacar vários objetos, oferecendo uma compreensão mais completa e em camadas da situação.

Este artigo foi pensado para ser o mais didático possível. Isto porque o tema que será abordado aqui, por si só já gera muita confusão na cabeça de muita gente. Então meu caro leitor, procure experimentar na prática o que estará sendo visto aqui em forma de texto. E qualquer dúvida, não deixe de comentar. Pois de fato entender destructores não é uma das tarefas mais simples.

Seguimos com as tentativas de decifrar os movimentos dos preços... Que tal uma análise linguística do "vocabulário do mercado", que obtemos ao converter o código binário do preço para BIP39? Neste artigo, vamos nos aprofundar em uma abordagem inovadora para a análise de dados de mercado e explorar como os métodos modernos de processamento de linguagem natural podem ser aplicados ao idioma do mercado.

Neste artigo iremos retomar a implementação do que seria uma árvore. Agora que temos os conceitos básicos sobre como um constructor e destructor funcionam. Poderemos finalmente corrigir o código visto no último artigo. Mas se prepare para uma verdadeira aventura dentro da programação MQL5.

A análise de lacunas temporais, ou time gaps, ajuda o trader a identificar potenciais pontos de reversão do mercado. O artigo examina o que é um time gap, como interpretá-lo e de que maneira ele pode ser utilizado para detectar a entrada de grande volume no mercado.

Precisamos de fato, de algum meio para conseguir lidar com os objetos gráficos que serão criados. A proposta mostrada no artigo anterior, se encaixa perfeitamente bem, em alguns cenários. No entanto, aqui, precisamos de algo um pouco mais elaborado. Isto devido a natureza do problema com que estamos lidando. Assim sendo, não tentaremos de maneira alguma substituir os mecanismos que estão presentes no MetaTrader 5. Isto para conseguir lidar com o ZOrder, além é claro, verificar qual objeto está em primeiro plano ou encoberto por outro objeto. Vamos fazer algo completamente diferente. Aqui vou mostrar quais as modificações que precisam ser feitas no código a fim de conseguir, tirar de alguma forma, proveito do que o MetaTrader 5, já faz para nos.

Neste artigo será explicado e explorado algumas formas de lidar com as funções de biblioteca FileSave e FileLoad. Apesar de muita gente, as considerar pouco promissoras, devido a algumas limitações ou dificuldades que as mesmas nos gera em alguns tipos de cenários. Entender da forma correta como estas duas funções trabalham, podem lhe poupar muito trabalho em certos momento. Além é claro, das mesmas, serem uma ótima forma de promover arquivos de log.

Seguimos com a exploração do framework de aprendizado multitarefa baseado na arquitetura ResNeXt, que se destaca pela modularidade, alta eficiência computacional e pela capacidade de identificar padrões estáveis nos dados. O uso de um codificador único e de "cabeças" especializadas reduz o risco de overfitting do modelo e aumenta a qualidade das previsões.

Compreender o comportamento de agentes é importante em diversas áreas, mas a maioria dos métodos se concentra em uma única tarefa (compreensão, remoção de ruído ou previsão), o que reduz sua eficácia em cenários reais. Neste artigo, apresento um modelo capaz de se adaptar à solução de diferentes tarefas.

Empregar com sucesso o trading algorítmico exige aprendizado contínuo e interdisciplinar. No entanto, a gama infinita de possibilidades pode consumir anos de esforço sem gerar resultados tangíveis. Para lidar com isso, propomos uma estrutura que introduz complexidade de forma gradual, permitindo que os traders refinem suas estratégias de maneira iterativa, em vez de dedicar tempo indefinido a resultados incertos.

Neste artigo, desenvolvemos um Sistema de Recuperação por Zonas em Múltiplos Níveis em MQL5 que utiliza o RSI para gerar sinais de negociação. Cada instância de sinal é adicionada dinamicamente a uma estrutura de array, permitindo que o sistema gerencie múltiplos sinais simultaneamente dentro da lógica de Zone Recovery. Por meio dessa abordagem, demonstramos como lidar de forma eficaz com cenários complexos de gerenciamento de trades, mantendo ao mesmo tempo um design de código escalável e robusto.

Este artigo apresenta um novo algoritmo metaheurístico de otimização, o CSA (Circle Search Algorithm), baseado nas propriedades geométricas do círculo. O algoritmo utiliza o princípio de movimentação de pontos ao longo das tangentes para encontrar a solução ideal, combinando fases de diversificação global e intensificação local.

Propomos conhecer a implementação prática do bloco de mistura esparsa de especialistas para séries temporais no ambiente computacional OpenCL. No artigo, é analisado passo a passo o funcionamento da convolução multi-janela mascarada, bem como a organização do aprendizado por gradiente em condições de múltiplos fluxos de informação.

Este artigo explora a aplicação da teoria dos jogos de John Nash, especificamente o Equilíbrio de Nash, no mercado financeiro. Ele discute como os traders podem utilizar scripts em Python e MetaTrader 5 para identificar e explorar ineficiências do mercado utilizando os princípios de Nash. O artigo oferece um guia passo a passo sobre como implementar essas estratégias, incluindo o uso de Modelos Ocultos de Markov (HMM) e análise estatística para melhorar o desempenho das negociações.

Temporal Difference (TD, diferenças temporais) é mais um algoritmo de aprendizado por reforço, que atualiza os valores Q com base na diferença entre as recompensas previstas e as recompensas reais durante o treinamento do agente. A ênfase está na atualização dos valores Q sem considerar necessariamente seus pares "estado-ação" (state-action). Como de costume, veremos como esse algoritmo pode ser aplicado em um EA, criado com a ajuda do Assistente.