Artigos sobre programação nas linguagens MQL4 e MQL5

Neste artigo, exploraremos e implementaremos métodos para avaliar a qualidade de modelos que utilizam um único conjunto de dados tanto para treinamento quanto para validação.

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.

Vamos conhecer o framework inovador SCNN, que leva a análise de séries temporais a um novo nível ao separar claramente os dados em componentes de longo prazo, sazonais, de curto prazo e residuais. Essa abordagem aumenta significativamente a precisão da previsão, permitindo que o modelo se adapte a uma dinâmica de mercado complexa e em constante mudança.

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.

Trata-se de uma abordagem revolucionária do aprendizado de máquina aplicado ao trading por meio da computação quântica. O artigo descreve a aplicação prática de um sistema QRC adaptativo com ajuste contínuo incremental para prever movimentos do mercado em tempo real.

Apresentamos uma metodologia para transformar a otimização de EAs no MetaTrader 5 em um fluxo organizado e auditável. A automação em Python cria .set e .ini, orquestra otimizações por grupos e subgrupos, compara cada etapa ao baseline e aplica rewind quando necessário. O leitor poderá escolher os melhores parâmetros considerando lucro, estabilidade, drawdown, trades, concentração de resultado e consistência em vários ativos.

Neste artigo, mostramos que parte dos problemas que enfrentamos está enraizada em seguir cegamente as "melhores práticas". Ao apresentar ao leitor evidências simples, baseadas no mercado real, explicaremos por que devemos evitar esse comportamento e, em vez disso, adotar boas práticas baseadas em domínios específicos, caso nossa comunidade queira ter alguma chance de recuperar o potencial oculto da IA.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Neste artigo, começaremos a ter uma base de como a retro propagação funciona. Entender esta base, é necessária para se conseguir compreender, como diversos perceptrons conseguem ajustar seus parâmetros individualmente, mesmo quando temos uma quantidade arbitrária deles presentes em uma rede. O objetivo aqui, não será implementar a retro propagação, mas criar um mecanismo simples para que você consiga entender como ela funciona.

O artigo aborda estratégias simples com opções e sua implementação em MQL5. Escrevemos um EA básico que será modernizado e gradualmente ampliado.

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.

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.

Continuação do tema de otimização por comunidade científica. O CoSO não deve ser tratado como uma solução pronta, mas como uma plataforma de pesquisa promissora. Com o refinamento adequado, o CoSO pode encontrar seu nicho em tarefas em que a adaptabilidade e a robustez a mudanças sejam importantes, e quando o tempo de processamento não for crítico.

O artigo examina por que os resultados de trading podem variar significativamente entre corretoras, mesmo usando a mesma estratégia e o mesmo símbolo financeiro, devido à precificação descentralizada e às divergências nos dados. Este artigo ajuda os desenvolvedores MQL5 a entender por que seus produtos podem receber avaliações mistas no MQL5 Marketplace e incentiva os desenvolvedores a adaptar suas abordagens a corretoras específicas para garantir resultados transparentes e reproduzíveis. Se amplamente adotada, essa pode se tornar uma prática recomendada importante e bastante especializada, capaz de beneficiar nossa comunidade.

Este artigo descreve um fluxo seguro para lidar com a remoção de objetos gráficos: interceptar eventos, recriar o objeto e recuperar suas propriedades mínimas. Mostramos como evitar armadilhas com ponteiros, prevenir recriações indevidas durante o encerramento e salvar posição/dimensões com atualização via DRAG/CHANGE. Assim, o indicador permanece íntegro e o usuário mantém parte das personalizações.

Nesta discussão, veremos aprimoramentos adicionais, ao integrarmos uma lógica avançada de alertas para os eventos do calendário econômico exibidos pelo EA "Manchetes de notícias". Esse aprimoramento é decisivo, pois garante que os usuários recebam notificações em tempo hábil pouco antes dos principais eventos programados. Acompanhe esta discussão para saber mais.

Aqui veremos como implementar um algorítimo simples de leitura de imagens no formato PNG. Conseguir efetuar a leitura do conteúdo destas imagens será importante para podermos avançar no desenvolvimento de uma topologia de rede perceptron. Isto por conta de que começaremos a fazer uso do banco de dados MNIST no treinamento da rede que será implementada.

Continuamos nosso último artigo sobre DDPG com indicadores de Média Móvel e Estocástico, examinando outras classes-chave de Aprendizado por Reforço cruciais para a implementação do DDPG. Embora estejamos codificando principalmente em Python, será exportado para o formato ONNX para o MQL5, onde a integraremos como um recurso em um Expert Advisor montado pelo Wizard.

A Média Móvel e o Oscilador Estocástico são indicadores muito comuns cujos padrões coletivos exploramos no artigo anterior, por meio de uma rede de aprendizado supervisionado, para verificar quais “padrões permaneceriam consistentes”. Levamos nossas análises daquele artigo um passo adiante ao considerar os efeitos que o aprendizado por reforço, quando utilizado com essa rede treinada, teria sobre o desempenho. Os leitores devem observar que nossos testes foram realizados em uma janela de tempo muito limitada. Ainda assim, continuamos a aproveitar os requisitos mínimos de codificação proporcionados pelo MQL5 Wizard para demonstrar isso.

O TQNet é um framework que abre novas possibilidades para modelar e prever séries temporais financeiras, ao combinar modularidade, flexibilidade e alto desempenho. Neste artigo, exploramos a possibilidade de implementar mecanismos complexos para lidar com correlações globais, incluindo métodos avançados de inicialização de parâmetros.

O indicador de índice de sazonalidade ProSpread com média móvel é uma ferramenta de análise técnica que identifica padrões sazonais de movimento dos preços, analisa o comportamento dos preços em horários específicos de negociação, pode trabalhar tanto com um único instrumento quanto com o spread entre dois ativos e também representa visualmente a probabilidade estatística de movimentos direcionados.

O artigo apresenta um sistema híbrido inovador para previsão de taxas de câmbio, que combina um modelo autorregressivo linear com a arquitetura U-Transformer para análise dos resíduos. O sistema alterna automaticamente entre as fontes de sinais conforme a qualidade de cada uma e inclui uma lógica de negociação completa, com estratégias de averaging/pyramiding. A principal vantagem da abordagem está no fato de a rede neural ser treinada nos resíduos do modelo linear, o que simplifica a tarefa e reduz o risco de sobreajuste. A implementação foi feita integralmente em MQL5 e está pronta para uso em negociação real, com adaptação automática às mudanças nas condições de mercado.

Neste artigo, analisamos em detalhes os algoritmos de implementação dos principais componentes do framework HimNet. Mostramos como é possível alcançar alta consistência e capacidade de controle sobre todo o sistema com um número mínimo de componentes treináveis. A implementação apresentada se destaca pela estrutura compacta e transparente, o que facilita sua adaptação a tarefas reais de mercado.

Propomos conhecer o framework HimNet, que combina a flexibilidade da adaptação espaço-temporal com alta eficiência computacional, permitindo obter previsões precisas e estáveis em séries temporais financeiras. O artigo mostra em detalhes como seus principais componentes interagem entre si, transformando algoritmos complexos em uma arquitetura gerenciável.

O artigo descreve a implementação prática do framework HimNet em MQL5, já pronta para integração ao trading automatizado. Mostramos como metaparâmetros adaptados à heterogeneidade transformam o modelo em uma ferramenta universal, capaz de lidar com volatilidade instável.