Artigos sobre programação nas linguagens MQL4 e MQL5

Neste artigo iremos dar o que será o próximo passo a fim de implementar e entender o que seria e como funciona uma lista encadeada. Apesar do conteúdo aqui, ser de certa maneira bastante denso e confuso para quem está iniciando. Procurei deixar as coisas o mais didática possível. Assim, você conseguirá entender por que e quando usar uma lista encadeada.

Neste artigo, vamos explorar interfaces gráficas dinâmicas em MQL5 que usam interpolação bicúbica para o redimensionamento de imagens com alta qualidade em gráficos de trading. Descreveremos em detalhes opções flexíveis de posicionamento, que permitem centralização dinâmica ou ancoragem aos cantos com deslocamentos ajustáveis.

Neste artigo começamos a trabalhar com a implementação do mecanismo de árvore. Como sei que este mecanismo pode ser extremamente complicado de ser compreendido e assimilado, no começo do aprendizado. Iremos implementar as coisas com calma e devagar. Assim todos irão conseguir entender como uma árvore funciona e qual o melhor momento para utiliza-la.

Neste artigo, continuamos o desenvolvimento da biblioteca Connexus. Neste capítulo, criamos a classe CHttpClient, responsável por enviar a requisição e receber a ordem. Também abordamos o conceito de mocks, separando a biblioteca da função WebRequest, o que garante maior flexibilidade para os usuários.

Neste artigo iremos finalizar a parte referente a implementação e explicação sobre o que seria uma lista encadeada. Porém a implementação mostrada aqui, não irá mostrar um certo detalhe que podemos fazer dentro de uma lista encadeada. Isto será visto futuramente em um outro artigo.

Neste artigo, abordamos o conceito de corpo nas requisições HTTP, que é necessário para o envio de dados como JSON e texto simples. Discutimos e explicamos como usá-lo corretamente junto com os cabeçalhos apropriados. Também introduzimos a classe ChttpBody, que faz parte da biblioteca Connexus e que irá simplificar o trabalho com o corpo das requisições.

As melhores práticas, que definem como usar um indicador com segurança, nem sempre são fáceis de seguir. Condições de mercado calmas podem, surpreendentemente, produzir leituras no indicador que não se qualificam como um sinal de negociação, levando à perda de oportunidades para traders algorítmicos. Este artigo irá sugerir uma solução potencial para esse problema, à medida que discutimos como construir aplicações de negociação capazes de adaptar suas regras de negociação aos dados de mercado disponíveis.

Aqui iremos começar a ver como trabalhar com sub janelas no MetaTrader 5. Usando para isto o MQL5. Porém, como este é um assunto bem longo e com diversas coisas mais ou menos complicadas, devido a algumas questões práticas. Sendo assim faremos apenas uma breve a rápida introdução ao assunto. No entanto, apesar disto, é necessário que você entenda o que será mostrado neste artigo, meu caro leitor. Pois isto poderá fazer uma enorme diferença no seu futuro.

Até o momento, a aplicação que estava sendo desenvolvida nesta sequência de artigos. Visava apenas e tão somente simular a parte gráfica. Mas para um sistema mais completo, onde temos a possibilidade de experimentar um Expert Advisor dentro do serviço de replay/simulador. Precisamos também fazer a simulação do servidor de negociação. Você notará, que a simulação usará o mínimo do mínimo possível. Mas se você, meu caro leitor, desejar, poderá completar as partes que faltam. Mas como isto não fará diferença para o que estou disposto a mostrar. Já temos mais do que o suficiente para desenvolver o que foi planejado.

Neste artigo, tentarei apresentar, de forma o mais simplificada e didática, quanto foi possível fazer, uma das questões mais controvérsias quando o assunto é rede neural. Que é justamente como procurar o melhor ponto possível, ou menor custo de uma função. Mostrarei a diferença que existe entre uma regressão linear e um gradiente descendente. Ambos casos bastante simples e voltados para mostrar que nem sempre o que parece obvio, realmente é o melhor caminho.

Construímos, em MQL5 puro, um indicador para plotar no gráfico uma função de ativação e sua derivada, tomando a ReLU como exemplo. Explicamos o impacto das derivadas na escolha da ativação e os cuidados com pontos não diferenciáveis. O leitor visualiza as curvas de forma interativa e obtém uma base prática para decidir quando usar ou não determinadas ativações.

Neste sexto artigo da série da biblioteca Connexus, focamos em uma requisição HTTP completa, cobrindo cada componente que compõe uma requisição. Criamos uma classe que representa a requisição como um todo, o que nos ajudou a reunir as classes criadas anteriormente.

Neste artigo abordaremos o tema intrigante da análise fractal e da previsão de mercados por meio de aprendizado de máquina. Estes são apenas os primeiros passos no caminho para o estudo das diversas estruturas fractais que se formam nos gráficos de cotações financeiras. Utilizaremos a correlação para a busca de padrões e o algoritmo CatBoost para a classificação desses padrões.

Neste artigo começaremos a ver como seria a implementação da chamada sobrecarga de operadores. Iremos começar vendo a motivação por detrás de tal implementação. Assim como também veremos que nem sempre as coisas são tão complicadas como parecem.