Artigos sobre programação nas linguagens MQL4 e MQL5

Este artigo apresenta a revolucionária arquitetura PatchTST, um transformer adaptado à análise de séries temporais financeiras que divide os dados de mercado em patches de 16 barras para um processamento mais eficiente. O texto examina detalhadamente a implementação completa de um robô de negociação em MQL5, abordando desde os fundamentos matemáticos e as estruturas de dados até a criação de um Expert Advisor pronto para uso, incluindo sistemas de gestão de risco e treinamento contínuo.

Este artigo apresenta o perceptron como base de uma rede neural e detalha sua implementação em MQL5. Explicamos funções de ativação e suas derivadas, a distinção entre forward e backpropagation e o uso de custo por mínimo quadrado e por gradiente. Você aprenderá a treinar pesos e viés, validar com scripts de teste e ajustar a taxa de aprendizagem para obter convergência estável.

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.

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.

Neste artigo, ensinarei operações básicas com arquivos e como configurar um handler flexível para personalização. Atualizaremos a classe CLogifyHandlerFile para gravar logs diretamente no arquivo. Realizaremos um teste de desempenho simulando uma estratégia no EURUSD por uma semana, gerando logs a cada tick, com um tempo total de 5 minutos e 11 segundos. O resultado será comparado em um artigo futuro, onde implementaremos um sistema de cache para melhorar o desempenho.

O trading impõe altas exigências à disciplina de gestão de risco. Este artigo analisa as principais causas do insucesso dos traders e propõe uma solução técnica na forma da classe CEnhancedRiskManager para a plataforma MQL5. Inclui também testes práticos em um EA de grade agressivo.

Neste artigo, tratamos a arbitragem triangular como um problema de busca de ciclos em um grafo orientado, no qual os vértices representam moedas e as arestas representam pares de moedas com pesos correspondentes às taxas de câmbio. Um ciclo lucrativo ocorre quando o produto dos pesos é > 1. Os algoritmos Floyd-Warshall e DFS que desenvolvemos encontram os caminhos ideais de conversão de moedas com retorno ao ponto inicial e geração de lucro.

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.

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.

Durante o primeiro minuto após a divulgação de notícias econômicas importantes, o risco de erro de avaliação é extremamente alto. Nesse curto intervalo, o movimento do preço pode ser errático e volátil, frequentemente levando ao acionamento de ordens pendentes dos dois lados do mercado. Pouco depois da publicação, geralmente dentro de um minuto, o mercado tende a se estabilizar, retomando ou corrigindo a tendência predominante em patamares mais normais de volatilidade. Nesta seção, examinaremos uma abordagem alternativa para o trading baseado em notícias, a fim de avaliar sua eficácia como um complemento valioso ao conjunto de ferramentas do trader. Continue lendo para acompanhar mais detalhes desta discussão.

O artigo apresenta um novo método metaheurístico baseado nas estratégias de caça dos dingos australianos: ataque em grupo, perseguição e busca de carniça. Vamos ver como o algoritmo de otimização do dingo (DOA) se sai em termos algorítmicos.

Este artigo analisa a revolucionária arquitetura de rede neural Mamba/SSM para a previsão de séries temporais financeiras. Ele apresenta uma implementação completa em MQL5 de uma alternativa moderna ao Transformer, que possui complexidade linear O(N) em vez de quadrática O(N²). Além disso, o texto examina detalhadamente os modelos de espaço de estado seletivos, as otimizações orientadas ao hardware, as técnicas de patching e os métodos avançados de treinamento com AdamW. O artigo inclui resultados práticos de testes que mostram um aumento da precisão de 62% para 71% e uma redução do tempo de treinamento de 45 para 8 minutos. Também é apresentado um Expert Advisor pronto para uso, com treinamento automático e gestão de risco adaptativa para MetaTrader 5.

Aprenda a construir um indicador de Padrões Harmônicos em MQL5 usando objetos de gráfico. Descubra como detectar pontos de swing, aplicar retrações de Fibonacci e automatizar o reconhecimento de padrões.

Apresentamos um algoritmo que decompõe séries temporais em camadas semânticas e constrói, a partir delas, um modelo enxuto. Mostramos, passo a passo, a arquitetura, a implementação prática em MQL5/OpenCL e os resultados de testes reais com dados históricos de mercado.

Neste artigo, criaremos a primeira versão do elemento de controle TableControl (TableView). Será uma tabela estática simples, criada com base nos dados de entrada definidos por dois arrays: um array de dados e um array de cabeçalhos de coluna.

Neste artigo, vamos nos concentrar na integração da lógica de execução de ordens baseada em notícias, permitindo que o EA atue, e não apenas informe. Acompanhe-nos enquanto examinamos como implementar a execução automática de operações em MQL5 e transformar o EA "Manchetes de notícias" em um sistema de trading totalmente adaptativo. Os EAs oferecem vantagens significativas aos desenvolvedores de sistemas algorítmicos graças ao amplo conjunto de funções às quais dão suporte. Até agora, nos concentramos na criação de uma ferramenta para apresentar notícias e eventos do calendário, equipada com faixas analíticas integradas usando IA e indicadores técnicos.

Neste artigo, concluímos a construção do framework SAGDFN em MQL5, apresentando um balanço do desenvolvimento e demonstrando os resultados de seu teste prático. Vamos reunir os módulos implementados anteriormente em um único sistema, mostrar os pontos fortes da abordagem, apontar suas vulnerabilidades e discutir possíveis caminhos de aprimoramento.

Neste artigo, continuamos nossa apresentação prática da SSCNN, uma solução arquitetural de nova geração capaz de trabalhar com séries temporais fragmentadas. Em vez de escalonamento cego, adotamos modularidade inteligente, atenção aos detalhes e normalização seletiva. Passo a passo, criamos blocos computacionais no ambiente MQL5 e estabelecemos a base para uma análise preditiva confiável.

Apresentamos a integração do Walk-Forward Efficiency ao fluxo do MetaTrader 5 Global Optimizer. A matéria cobre a configuração pelo wizard (janelas ISS/OSS, passo, candidatos), a marcação de parâmetros no .mq5 e a seleção a partir dos TOP sets. O resultado é um processo auditável de validação fora da amostra, com WFE%, métricas consolidadas e relatórios que ajudam a medir robustez e generalização.

Neste artigo, aprimoramos o Script Quarters original ao introduzir o Quarters Board, uma ferramenta que permite alternar os níveis de quarter diretamente no gráfico sem a precisar voltar ao código. Você pode facilmente ativar ou desativar níveis específicos, e o EA também fornece comentários sobre a direção da tendência para ajudar você a entender melhor os movimentos do mercado.

A biblioteca NumPy está impulsionando praticamente todos os algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning) em sua essência na linguagem de programação Python, neste artigo vamos implementar um módulo semelhante que possui uma coleção de todo o código complexo para nos auxiliar na construção de modelos e algoritmos sofisticados de qualquer tipo.

Hoje damos mais um passo à frente, integrando uma API externa de notícias como fonte de manchetes para o nosso EA "Manchetes de notícias". Nesta etapa, vamos explorar diferentes fontes de notícias, tanto já existentes quanto novas, e aprender como usar suas APIs de forma eficiente. Também veremos métodos para fazer o parsing dos dados recebidos em um formato otimizado para exibição no nosso EA. Acompanhe a discussão enquanto analisamos as vantagens de usar manchetes de notícias e o calendário econômico diretamente no gráfico. Tudo isso em uma interface compacta e discreta.

A estratégia de rompimento da Caixa de Darvas, criada por Nicolas Darvas, é uma abordagem de negociação técnica que identifica potenciais sinais de compra quando o preço de uma ação sobe acima de um intervalo definido de "caixa", sugerindo forte momentum de alta. Neste artigo, aplicaremos esse conceito de estratégia como exemplo para explorar três técnicas avançadas de aprendizado de máquina. Estas incluem usar um modelo de aprendizado de máquina para gerar sinais em vez de filtrar negociações, empregar sinais contínuos em vez de discretos, e utilizar modelos treinados em diferentes períodos gráficos para confirmar negociações.

A Média Móvel e o Oscilador Estocástico são indicadores muito comuns que alguns traders podem não usar com frequência devido devido à sua natureza defasada. Em uma “minissérie” de 3 partes que considera as 3 principais formas de aprendizado de máquina, buscamos verificar se esse viés contra esses indicadores é justificado ou se eles podem estar mantendo alguma vantagem. Realizamos nossa análise em Expert Advisors montados pelo wizard.

Neste artigo, daremos continuidade à apresentação do EA "manchetes", apresentando uma faixa especial de "Análise de indicadores" (indicator insights): uma exibição compacta, no gráfico, dos principais sinais técnicos gerados por indicadores populares, como RSI, MACD, Stochastic e CCI. Essa abordagem elimina a necessidade de várias subjanelas de indicadores no terminal MetaTrader 5, mantendo sua área de trabalho limpa e eficiente. Usando a API MQL5 para acessar dados dos indicadores em segundo plano, podemos processar e visualizar informações de mercado em tempo real com lógica personalizada.

Propomos dar continuação à implementação do framework SCNN, que combina flexibilidade e interpretabilidade, permitindo isolar com precisão os componentes estruturais da série temporal. O artigo detalha os mecanismos de normalização adaptativa e de atenção, o que confere ao modelo maior robustez diante de condições de mercado em constante mudança.

Este artigo explora a otimização dos níveis e períodos do RSI para obter melhores sinais de trading. Introduzimos métodos para estimar valores ótimos do RSI e automatizar a seleção de períodos usando busca em grade e modelos estatísticos. Por fim, implementamos a solução em MQL5 enquanto utilizamos Python para análise. Nossa abordagem busca ser pragmática e direta para ajudá-lo a resolver problemas potencialmente complicados, com simplicidade.

Neste artigo, você aprenderá a criar um indicador de Price Action em MQL5, com foco em pontos-chave como mínima (L), máxima (H), mínima mais alta (HL), máxima mais alta (HH), mínima mais baixa (LL) e máxima mais baixa (LH) para análise de tendências. Você também aprenderá a identificar as zonas de prêmio e desconto, marcar o nível de retração de 50% e utilizar a relação risco-retorno para calcular metas de lucro. O artigo aborda a determinação dos pontos de entrada, stop loss (SL) e take profit (TP) com base na estrutura da tendência.

As corretoras frequentemente fornecem relatórios de contas de negociação em intervalos regulares, com base em uma programação predefinida. Essas empresas, por meio de suas APIs, têm acesso à atividade da sua conta e ao histórico de negociação, o que permite que elas criem relatórios de desempenho para você. De modo semelhante, o terminal MetaTrader 5 armazena registros detalhados da sua atividade de negociação, que podem ser aproveitados com MQL5 para criar relatórios totalmente personalizáveis e configurar formas de envio personalizadas.