Artigos sobre programação nas linguagens MQL4 e MQL5

Neste artigo, analisaremos o desenvolvimento do modelo de tabela na linguagem MQL5, usando o conceito arquitetônico MVC (Model-View-Controller), que separa a lógica dos dados, a apresentação e o controle, o que ajuda a criar um código estruturado, flexível e escalável. Examinaremos a implementação das classes para construir o modelo de tabela, incluindo o uso de listas ligadas para armazenar dados.

Apresentamos a você o framework K²VAE e uma variante de como integrar as abordagens propostas a um sistema de trading. Você verá como a abordagem híbrida Koopman-Kalman-VAE ajuda a construir modelos adaptativos e interpretáveis. Ao final do artigo, veremos os resultados práticos obtidos com as soluções implementadas.

Criar integrações com bolsas de criptomoedas sem arquivos DLL foi, por muito tempo, uma tarefa complexa, mas esta solução fornece uma base completa para conexão direta ao mercado.

Esta é a segunda parte do artigo dedicada à implementação de um modelo de tabela em MQL5, utilizando o paradigma arquitetural MVC (Model-View-Controller). O artigo aborda o desenvolvimento das classes da tabela e de seu cabeçalho, com base no modelo de tabela criado anteriormente. As classes desenvolvidas servirão como base para a futura implementação dos componentes de visualização (View) e controle (Controller), que serão abordados nos próximos artigos.

O artigo apresenta uma nova abordagem para criar sistemas de trading com base em princípios quânticos e inteligência artificial. O autor descreve o desenvolvimento de uma rede neural única, que vai além do aprendizado de máquina clássico, unindo a mecânica quântica às arquiteturas modernas de IA.

Ao executar muitas estratégias em paralelo, pode surgir a necessidade de, de tempos em tempos, fechar todas as posições abertas e reiniciar as estratégias. O código já escrito permite implementar esse comportamento apenas em conjunto com manipulações manuais. Vamos tentar automatizar essa parte.

Explorando técnicas avançadas para integrar o MQL5 com ferramentas poderosas de processamento de dados, esta parte se concentra no tratamento eficiente de big data para aprimorar a análise de negociação e a tomada de decisões.

Experimente um guia passo a passo sobre como criar um parser JSON personalizado em MQL5, completo com manipulação de objetos e arrays, verificação de erros e serialização. Obtenha insights práticos para conectar sua lógica de trading e dados estruturados com esta solução flexível para lidar com JSON no MetaTrader 5.

Propomos mergulhar no fascinante mundo do LightGTS, um framework leve, porém poderoso, para previsão de séries temporais, no qual a convolução adaptativa e a codificação RoPE se combinam com métodos inovadores de atenção. Em nosso artigo você encontrará uma descrição detalhada de todos os componentes, desde a criação de patches até a complexa mistura de especialistas no decodificador, prontos para integração em projetos MQL5. Descubra como o LightGTS leva o trading automatizado a um novo nível.

O artigo examina o teste estatístico não paramétrico HSIC (Hilbert-Schmidt Independence Criterion) destinado a identificar dependências lineares e não lineares nos dados. São propostas implementações de dois algoritmos para o cálculo do HSIC na linguagem MQL5: o teste exato por permutação e a aproximação gama. A eficácia do método é demonstrada em dados sintéticos que modelam uma relação não linear entre os atributos e a variável-alvo.

Ao trabalhar com modelos de aprendizado de máquina, é essencial garantir consistência nos dados usados para treinamento, validação e testes. Neste artigo, criaremos nossa própria versão da biblioteca Pandas em MQL5 para garantir uma abordagem unificada para o tratamento de dados de aprendizado de máquina, assegurando que os mesmos dados sejam aplicados dentro e fora do MQL5, onde ocorre a maior parte do treinamento.

No artigo são analisados elementos de controle simples como partes constituintes de elementos gráficos mais complexos do componente View no contexto da implementação de tabelas no paradigma MVC (Model-View-Controller). Foi implementado o funcional básico do componente Controller para a interação interativa dos elementos com o usuário e entre si. Este é o segundo artigo dedicado ao componente View e o quarto da série de artigos sobre a criação de tabelas para o terminal cliente MetaTrader 5.

Pontos de suporte e resistência são níveis críticos que sinalizam possíveis reversões e continuações de tendência. Embora identificar esses níveis possa ser desafiador, uma vez que você os localiza, estará bem preparado para navegar no mercado. Para obter ajuda adicional, confira a ferramenta Quarters Drawer apresentada neste artigo; ela ajudará você a identificar tanto níveis primários quanto secundários de suporte e resistência.

Máquinas de Boltzmann Restritas são uma forma de rede neural que foi desenvolvida no meio da década de 1980, numa época em que os recursos computacionais eram extremamente caros. No início, ela dependia de Gibbs Sampling e Divergência Contrastiva para reduzir a dimensionalidade ou capturar as probabilidades/propriedades ocultas sobre os conjuntos de dados de treinamento de entrada. Examinamos como o Backpropagation pode realizar de forma similar quando o RBM 'embebe' os preços para um Multi-Layer-Perceptron de previsão.

Neste artigo veremos como implementar um algoritmo de balanceamento da árvore. O que será visto aqui, é a minha proposta para este tipo de mecanismo. Existem diversos outros mecanismos com o mesmo tipo de objetivo. Porém cada um tem seus problemas e suas vantagens. Depende de você, meu caro leitor, estudar e procurar encontrar o que melhor irá lhe atender.

Este artigo mostrará de forma envolvente como o embedding SwiGLU revela padrões ocultos do mercado, e como a mistura esparsa de especialistas dentro do Decoder-Only Transformer torna as previsões mais precisas com custos computacionais razoáveis. Analisamos detalhadamente a integração do Time-MoE em MQL5 e OpenCL, descrevendo passo a passo a configuração e o treinamento do modelo.

Apresentamos a implementação original do framework K²VAE, um modelo flexível capaz de aproximar linearmente dinâmicas complexas no espaço latente. Este artigo mostra como implementar os componentes principais na linguagem MQL5, incluindo matrizes parametrizadas e seu gerenciamento fora das camadas padrão de redes neurais. Este material será útil para todos os que procuram uma abordagem prática para criar modelos interpretáveis de séries temporais.

Neste material, veremos como os modelos de autorregressão vetorial (VAR) podem prever séries temporais de valores OHLC (preço de abertura, máxima, mínima e preço de fechamento) no Forex. Falaremos sobre como implementar modelos VAR, treiná-los e gerar previsões em tempo real no MetaTrader 5, analisando movimentos interdependentes das taxas de câmbio para obter melhores resultados no trading.

Buffers de replay em Aprendizado por Reforço são particularmente importantes com algoritmos off-policy como DQN ou SAC. Isso coloca em destaque o processo de amostragem desse buffer de memória. Enquanto as opções padrão com SAC, por exemplo, utilizam seleção aleatória desse buffer, o Prioritized Experience Replay ajusta esse processo ao realizar amostragem com base em um score TD. Revisamos a importância do Aprendizado por Reforço e, como sempre, examinamos apenas essa hipótese (não a validação cruzada) em um Expert Advisor montado com o wizard.

Neste artigo iremos ver que nem tudo é como muitos pensam ser no inicio. Uma das coisas mais interessantes em utilizar a programação é o fato de que podemos garantir que as coisas sempre serão da forma como as planejamos. Então leiam este artigo com atenção, para que possam aprender alguns dos conceitos mais confusos envolvidos no uso de sub janelas. Se você entender o que será explicado aqui, irá conseguir fazer compreender diversas coisas que iremos fazer futuramente.

Apresentamos uma nova abordagem que combina métodos clássicos e redes neurais modernas para a análise de séries temporais. O artigo descreve detalhadamente a arquitetura e os princípios de funcionamento do modelo K²VAE.

Neste artigo, estudaremos a criação e aplicação de programas de formatação para bibliotecas de logs. Examinaremos todas as etapas, desde a estrutura básica de um programa de formatação até exemplos práticos de implementação. Ao final do artigo, você terá todo o conhecimento necessário para realizar a formatação de logs dentro de uma biblioteca e entenderá como tudo funciona nos bastidores.

O artigo detalha a criação e o posicionamento do objeto OBJ_CHART dentro de sub janelas, destacando nuances entre janela principal e subjanelas. Mostra como integrar indicadores com recursos (#resource, ChartIndicatorAdd) e identificar a sub janela correta por meio do nome curto do indicador. O resultado é um código mais estável, portátil e fácil de reutilizar.

Este com toda a certeza, foi o artigo do qual mais me agradou ter escrito até o momento sobre este tema. Visto que nele de fato mostrei que não precisamos de grandes coisas, ou de algo específico para atingir um dado objetivo. Este pode ser alcançado de maneiras diferentes, desde é claro você tenha o conhecimento adequado e a boa vontade de estudar e se dedicar a algo. Agradeço de coração a todos que me ajudaram na parte sobre quais funções escolher. 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, estamos criando um símbolo sintético usando uma Rede Adversarial Generativa (GAN), o que envolve a geração de dados financeiros realistas que imitam o comportamento de instrumentos reais do mercado, como o EURUSD. O modelo GAN aprende padrões e volatilidade a partir de dados históricos do mercado e cria dados de preços sintéticos com características semelhantes.

Neste artigo, iremos demonstrar e explicar de uma maneira bastante lucida, como ocorre a remoção de um node de uma árvore. Algo que na maior parte das vezes, mais gera dúvidas e confusão na mente de iniciantes do que necessariamente os ajuda a entender como todo o processo acontece. E por que ele precisa ser feito desta ou daquela maneira.

Este será um artigo que a principio irá parecer bem confuso devido ao que será mostrado nele. Porém tentei deixar as coisas o mais simples e didáticas quanto foi possível ser feito. Espero que você consiga compreender o que estará sendo demonstrando neste artigo. E que isto venha a lhe ser útil em algum momento.

Os segredos da otimização eficiente de estratégias de trading em abordagens metaheurísticas. Community of Scientist Optimization é um novo algoritmo populacional inspirado nos mecanismos de funcionamento da comunidade de cientistas. Diferentemente das metáforas naturais tradicionais, o CoSO modela aspectos únicos da atividade científica humana: a publicação de resultados em periódicos, a competição por financiamentos de pesquisa e a formação de grupos de pesquisa.

Este artigo aprimora a biblioteca de logging adicionando formatadores nos handlers, a classe CIntervalWatcher para gerenciar ciclos de execução, otimização com cache e rotação de arquivos, testes de desempenho e exemplos práticos. Com essas melhorias, garantimos um sistema de logging eficiente, escalável e adaptável a diferentes cenários de desenvolvimento.