Artigos com exemplos de como programar na linguagem MQL5

Na discussão de hoje, examinamos a estratégia de análise de múltiplos time-frames para descobrir em qual time-frame nosso modelo de IA apresenta melhor desempenho. Nossa análise nos levou a concluir que os time-frames Mensal e de 1 Hora produzem modelos com taxas de erro relativamente baixas no par EURUSD. Usamos isso a nosso favor e criamos um algoritmo de negociação que faz previsões de IA no time-frame Mensal e executa suas negociações no time-frame de 1 Hora.

Nesta discussão, aplicaremos uma Cadeia de Markov simples sobre um indicador RSI, para observar como o preço se comporta após o indicador atravessar níveis-chave. Concluímos que os sinais de compra e venda mais fortes no par NZDJPY são gerados quando o RSI está nas faixas de 11-20 e 71-80, respectivamente. Vamos demonstrar como você pode manipular seus dados para criar estratégias de trading ideais aprendidas diretamente a partir dos dados que possui. Além disso, mostraremos como treinar uma rede neural profunda para aprender a utilizar a matriz de transição de forma otimizada.

Imagine que um invasor tenha conseguido entrar no sistema de gerenciamento de trading e obtido acesso aos computadores e ao painel de administração usados para transmitir informações valiosas a milhões de traders em todo o mundo. Isso pode resultar em consequências catastróficas, como o envio não autorizado de mensagens enganosas ou cliques acidentais em botões que disparam ações indesejadas. Neste artigo, analisaremos as medidas de segurança do MQL5 e os novos recursos de proteção implementados em nosso painel de administração para evitar tais ameaças. Ao aprimorar nossos protocolos de segurança, buscamos proteger nossos canais de comunicação e manter a confiança dos membros de nossa comunidade de trading.

Neste artigo, vamos explorar a visualização de dados avançada, incluindo recursos como interatividade, dados em camadas e elementos dinâmicos, que permitem aos traders examinar tendências, padrões e correlações com mais eficácia.

Você aprenderá como desenvolver e implementar uma biblioteca EX5 abrangente para ordens pendentes em seu código ou projetos MQL5. Vamos analisar como importar e implementar essa biblioteca como parte de um painel de negociação ou interface gráfica do usuário (GUI). O painel de ordens do EA permitirá aos usuários abrir, acompanhar e excluir ordens pendentes por número mágico diretamente na interface gráfica exibida na janela do gráfico.

Este artigo explora o desenvolvimento de um Expert Advisor (EA) para trading automatizado que combina análise técnica com previsões de deep learning.

Na discussão de hoje, utilizamos dados alternativos diários do Federal Reserve de St. Louis sobre o Índice Amplo do Dólar dos EUA e um conjunto de outros indicadores macroeconômicos para prever a taxa de câmbio futura do EURUSD. Infelizmente, embora os dados aparentem ter uma correlação quase perfeita, não conseguimos obter ganhos materiais em nossa acurácia de modelo, o que pode nos indicar que os investidores talvez estejam melhores usando apenas as cotações normais do mercado.

Neste artigo, discutiremos e demonstraremos como transformar variáveis nominais em formatos numéricos adequados para algoritmos de aprendizado de máquina, utilizando tanto Python quanto MQL5.

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.

Vamos expandir a biblioteca existente Dialog, incorporando nela a lógica de gerenciamento de temas. Além disso, vamos integrar os métodos de troca de temas nas classes CDialog, CEdit e CButton, utilizadas no nosso projeto de painel administrativo.

Continuamos o desenvolvimento da biblioteca Connexus. Neste capítulo, exploraremos o conceito de cabeçalhos no protocolo HTTP, explicando o que são, para que servem e como utilizá-los nas requisições. Analisaremos os principais cabeçalhos utilizados ao interagir com APIs e apresentaremos exemplos práticos de como configurá-los na biblioteca.

Nesta série de artigos, vamos revisitar estratégias de negociação já conhecidas para investigar se podemos aprimorá-las utilizando IA. No artigo de hoje, exploraremos o FTSE 100 e tentaremos prever o índice utilizando uma parte das ações individuais que compõem esse índice.

Junte-se a nós para discutir como você pode usar IA para otimizar o dimensionamento de posições e a quantidade de ordens, a fim de maximizar o retorno do seu portfólio. Vamos mostrar como identificar, de forma algorítmica, um portfólio ideal e adaptar seu portfólio conforme sua expectativa de retorno ou níveis de tolerância ao risco. Nesta discussão, vamos utilizar a biblioteca SciPy e a linguagem MQL5 para criar um portfólio ideal e diversificado usando todos os dados que temos.

Este Expert Advisor para MetaTrader 5 implementa uma estratégia de Scalping OrderFlow com gerenciamento de risco avançado. Ele utiliza múltiplos indicadores técnicos para identificar oportunidades de negociação com base em desequilíbrios de fluxo de ordens. Os testes de retrocesso (backtesting) mostram potencial de lucratividade, mas destacam a necessidade de mais otimizações, especialmente no gerenciamento de risco e nas taxas de acerto das operações. Adequado para traders experientes, exige testes aprofundados e compreensão antes da utilização em ambiente real.

Este artigo explora os fundamentos do protocolo HTTP, cobrindo os principais métodos (GET, POST, PUT, DELETE), códigos de status e a estrutura das URLs. Além disso, apresenta o início da construção da biblioteca Connexus com as classes CQueryParam e CURL, que facilitam a manipulação de URLs e parâmetros de consulta em requisições HTTP.

Hoje, vamos demonstrar como você pode construir aplicações de trading com IA capazes de aprender com os próprios erros. Vamos demonstrar uma técnica conhecida como stacking (empilhamento), na qual usamos 2 modelos para fazer 1 previsão. O primeiro modelo é tipicamente um aprendiz mais fraco, e o segundo modelo normalmente é um modelo mais poderoso que aprende com os resíduos do nosso aprendiz mais fraco. Nosso objetivo é criar um conjunto de modelos (ensemble), na esperança de alcançar maior acurácia.

Vamos analisar dados alternativos selecionados pela Chicago Board Of Options Exchange (CBOE) para melhorar a precisão de nossas redes neurais profundas ao prever o símbolo XAUEUR.

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.

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.

Meu algoritmo original. Neste artigo é apresentado o Algoritmo da Viagem Evolutiva no Tempo (TETA), inspirado no conceito de universos paralelos e fluxos temporais. A ideia central do algoritmo é que, embora a viagem no tempo no sentido convencional seja impossível, podemos escolher uma sequência de eventos que leva a diferentes realidades.

Seguimos com o tema da análise de negociações realizadas no testador de estratégias para melhorar a qualidade da negociação. Vamos verificar como o uso de diferentes métodos de trailing pode alterar os resultados de negociação já obtidos.

Este projeto explora a fusão entre aprendizado profundo e análise técnica para testar estratégias de trading no mercado de câmbio (forex). Um script em Python é usado para experimentação rápida, utilizando um modelo ONNX juntamente com indicadores tradicionais como PSAR, SMA e RSI para prever movimentos do par EUR/USD. Um script em MetaTrader 5 então leva essa estratégia para um ambiente ao vivo, usando dados históricos e análise técnica para tomar decisões de trading mais informadas. Os resultados do backtesting indicam uma abordagem cautelosa, porém consistente, com foco em gestão de risco e crescimento estável em vez da busca agressiva por lucros.

Neste artigo, focaremos no estilo visual da interface gráfica do usuário (GUI) do nosso Painel Administrativo de Negociação usando MQL5. Exploraremos várias técnicas e recursos disponíveis no MQL5 que permitem a personalização e otimização da interface, garantindo que ela atenda às necessidades dos traders enquanto mantém uma estética atraente.

Guia passo a passo para otimização automática em MQL5 para Expert Advisors. Vamos abordar uma lógica de otimização robusta, boas práticas para seleção de parâmetros e como reconstruir estratégias com backtesting. Além disso, métodos mais avançados como a otimização walk-forward serão discutidos para aprimorar sua abordagem de trading.

No testador de estratégias, é possível não apenas otimizar os parâmetros do robô de negociação. Vamos mostrar como avaliar, após o fato, o histórico de negociação de sua conta e fazer ajustes na negociação dentro do testador, alterando os tamanhos dos stop orders das posições abertas.

Adicionaremos Aprendizado Profundo a esses três exemplos que foram publicados em artigos anteriores e compararemos os resultados com os anteriores. O objetivo é aprender como adicionar Deep Learning a outros EAs.

Este talvez venha a ser o artigo mais divertido até este momento. Isto porque, aqui iremos implementar uma modificação de um objeto presente no MetaTrader 5, a fim de conseguir criar um outro objeto, que não existe originalmente na plataforma. Claro que o que será visto aqui, pode parecer meio que doideira. Mas funciona e tem um objetivo bastante interessante.