Multibot no MetaTrader (Parte II): Modelo dinâmico aprimorado
Desenvolvendo o tema do artigo anterior, decidi criar um modelo mais flexível e funcional que possui maiores capacidades e pode ser usado de forma eficaz tanto em freelancing quanto como base para o desenvolvimento de EAs multicurrency e multiperíodo com a capacidade de integrar com soluções externas.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 42): Projeto do Chart Trade (I)
Vamos agora criar algo um pouco mais interessante. No entanto, iremos fazer de forma que o código que mostrei no passado, estará completamente obsoleto. Mas não vou estragar a surpresa. Acompanhe o artigo para entender. Desde o inicio desta sequencia sobre como desenvolver um sistema de replay / simulação, venho dizendo que a ideia aqui, é usar a plataforma MetaTrader 5, de forma idêntica, tanto no sistema que estamos desenvolvendo, quanto no mercado real. É importante que isto se dê de maneira adequada. Você não vai querer treinar e aprender a lutar usando determinadas ferramentas, e na hora da briga ter que usar outras.
Métodos de William Gann (Parte II): Criando um Indicador do Quadrado de Gann
Vamos tentar criar um indicador baseado no Quadrado de 9 de Gann, construído com base na quadratura do tempo e do preço. Escreveremos o código e testaremos o indicador na plataforma em diferentes intervalos de tempo.
Algoritmos de otimização populacionais: Otimização de ervas invasivas (IWO)
A surpreendente capacidade das plantas daninhas de sobreviver em uma ampla variedade de condições foi a inspiração para o desenvolvimento de um poderoso algoritmo de otimização. O IWO (Invasive Weed Optimization) é considerado um dos melhores entre os analisados até o momento.
Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo de gotas de água inteligentes (Intelligent Water Drops, IWD)
Neste artigo é analisado um algoritmo interessante chamado de gotas de água inteligentes (IWD), inspirado na natureza inanimada, que simula o processo de formação do leito de um rio. As ideias desse algoritmo permitiram melhorar significativamente o líder anterior da classificação, o SDS, e o novo líder (SDSm modificado), como de costume, pode ser encontrado no arquivo do artigo.
Aprendendo MQL5 do iniciante ao profissional (Parte III): Tipos de dados complexos e arquivos inclusos
O artigo é o terceiro de uma série sobre os aspectos fundamentais da programação em MQL5. Aqui são descritos tipos de dados complexos que não foram abordados no artigo anterior, incluindo estruturas, uniões, classes e o tipo de dado "função". Também é explicado como adicionar modularidade ao programa utilizando a diretiva de pré-processador #include.
Estratégia de Bill Williams com e sem outros indicadores e previsões
Neste artigo, vamos dar uma olhada em uma das estratégias famosas de Bill Williams, discuti-la e tentar melhorá-la com outros indicadores e previsões.
Gráficos na biblioteca DoEasy (Parte 94): objetos gráficos compostos, movimentação e eliminação
Neste artigo vamos começar a desenvolver os diversos eventos de um objeto gráfico composto. Analisaremos em parte a movimentação e a eliminação de um objeto gráfico composto. Hoje, estaremos, sobretudo, refinando o que foi criado no último artigo.
DoEasy. Controles (Parte 14): Novo algoritmo para nomear elementos gráficos. Continuando o trabalho no objeto WinForms TabControl
Neste artigo, elaboraremos um novo algoritmo para nomear todos os elementos gráficos que permitem criar gráficos personalizados, e continuaremos desenvolvendo o objeto WinForms TabControl.
DoEasy. Controles (Parte 16): Objeto WinForms TabControl - múltiplas fileiras de cabeçalhos de guias, modo esticamento de cabeçalhos consoante o tamanho do contêiner
Neste artigo vamos continuar o desenvolvimento do controle TabControl, e trataremos da localização dos cabeçalhos das guias nos quatro lados do controle para todos os modos de tamanho de cabeçalho: "Normal", "Fixed" e "Fill To Right".
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 40): Iniciando a segunda fase (I)
Esta é a nova fase do sistema de replay / simulação. Nesta fase a conversa de fato irá ser seria. E o conteúdo irá ser tornar bastante denso. Peço que você leia com calma o artigo e sempre procure usar as referencias que possivelmente estarão sendo indicadas nos artigos. Isto para lhe ajudar a compreender melhor o que estará sendo explicado.
Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 17): Tiquete e mais tiquetes (I)
Aqui vamos começar a ver como implementar algo realmente bem interessante e curioso. Mas ao mesmo tempo extremamente complicado por conta de algumas questões que muitos confundem. Mas pior do que as confundir, é o fato de que alguns operadores que se dizem profissionais, não fazem ideia a importância de tais conceitos no mercado de capital. Sim, apesar do foco aqui ser programação, entender algumas questões que envolvem operações em mercados, é de extrema valia para o que iremos começar a implementar aqui.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 41): Iniciando a segunda fase (II)
Se tudo até aqui parecia adequado para você, significa que você de fato não está pensando no longo prazo. Onde você começa a desenvolver as aplicações e com o tempo, não precisará mais programar novas aplicações. Apenas terá que fazer com que elas trabalhem em conjunto. Vamos então ver como terminar de montar o indicador de mouse.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 45): Projeto do Chart Trade (IV)
O principal neste artigo, é justamente a apresentação e explicação da classe C_ChartFloatingRAD. Temos o indicador Chart Trade, funcionando de uma maneira bastante interessante. No entanto, se você notará que ainda temos um numero bastante reduzido de objetos no gráfico. E mesmo assim temos exatamente o comportamento esperado. Podendo editar os valores presentes no indicador. A pergunta é: Como isto é possível ?!?! Neste artigo você começará a entender isto.
Exemplo de novo Indicador e LSTM Condicional
Este artigo explora o desenvolvimento de um Expert Advisor (EA) para trading automatizado que combina análise técnica com previsões de deep learning.
Combine Estratégias de Análise Fundamental e Técnica no MQL5 Para Iniciantes
Neste artigo, discutiremos como integrar princípios de seguimento de tendência e análise fundamental em um único Expert Advisor para construir uma estratégia mais robusta. Este artigo demonstrará como qualquer pessoa pode facilmente começar a construir algoritmos de trading personalizados usando MQL5.
Do básico ao intermediário: Diretiva Include
Neste artigo, vamos falar de uma diretiva de compilação, muito utilizada nos mais diversos códigos que você poderá ver em MQL5. Apesar desta diretiva de compilação ser explicada aqui de maneira bem básica e superficial. É importante que comecemos a entender como usar ela. Já que em breve ela será indispensável para continuarmos em direção a um nível de programação maior. 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.
DoEasy. Controles (Parte 26): Apurando o objeto WinForms "ToolTip" e desenvolvendo o "ProgressBar".
Neste artigo vamos completar o desenvolvimento do controle ToolTip e começar a desenvolver o objeto WinForms ProgressBar. Ao trabalharmos nesses objetos, desenvolveremos uma funcionalidade versátil para animar os controles e seus componentes.
Implementando um algoritmo de treinamento ARIMA em MQL5
Neste artigo, implementaremos um algoritmo que aplica o modelo integrado de autorregressão com média móvel (modelo Box-Jenkins) usando o método de minimização de função de Powell. Box e Jenkins afirmaram que a maioria das séries temporais pode ser modelada usando uma ou ambas das duas estruturas.
Do básico ao intermediário: União (I)
Neste artigo começaremos a ver o que seria uma união. Aqui faremos a lição de casa, experimentando as primeiras construções em que uma união poderia ser utilizada. Apesar de tudo, o que será visto aqui, é apenas a parte básica de todo um conjunto de conceitos e informações que ainda serão melhor exploradas em artigos futuros. 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.
Algoritmo de Busca Orbital Atômica — Atomic Orbital Search (AOS)
O artigo aborda o algoritmo AOS (Atomic Orbital Search), que utiliza conceitos do modelo orbital atômico para simular a busca por soluções. O algoritmo se baseia em distribuições probabilísticas e na dinâmica das interações dentro de um átomo. O artigo discute detalhadamente os aspectos matemáticos do AOS, incluindo a atualização das posições dos candidatos a soluções e os mecanismos de absorção e emissão de energia. O AOS abre novos caminhos para a aplicação de princípios quânticos em tarefas computacionais, oferecendo uma abordagem inovadora para a otimização.
DoEasy. Controles (Parte 22): SplitContainer. Alterando as propriedades do objeto criado
Neste artigo, implementamos a alteração das propriedades e da aparência do controle SplitContainer após sua criação.
Permutação das barras de preços no MQL5
Neste artigo, apresentamos um algoritmo de permutação das barras de preços e detalhamos como os testes de permutação podem ser usados para identificar casos em que o desempenho de uma estratégia é inventado com o objetivo de enganar potenciais compradores de Expert Advisors.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 34): Sistema de Ordens (III)
Vamos neste artigo concluir a primeira fase da construção. Será algo relativamente rápido, mas explicarei detalhes que podem não ter sido comentados no passado. Mas ainda assim aqui explicarei algumas coisas que muitos não entender por que são como são. Um destes casos é o Mouse. Você sabe o motivo de ter que pressionar a tecla Shift ou Ctrl no teclado ?!?!
Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo de baleias (Whale Optimization Algorithm, WOA)
O algoritmo de otimização de baleias (WOA) é um algoritmo metaheurístico inspirado pelo comportamento e pelas estratégias de caça das baleias-jubarte. A ideia principal do WOA é imitar o chamado método de alimentação "rede de bolhas", em que as baleias criam bolhas ao redor de suas presas para depois atacá-las em um movimento espiral.
Como criar um Consultor Especializado Multi-Moedas simples usando MQL5 (Parte 7): ZigZag com Sinais dos Indicadores Awesome Oscillator
O consultor especializado multi-moedas neste artigo é um consultor especializado ou negociação automatizada que usa o indicador ZigZag, filtrado com o Awesome Oscillator ou que filtram os sinais um do outro.
Desenvolvendo um agente de Aprendizado por Reforço em MQL5 com Integração RestAPI (Parte 4): Organizando Funções em Classes no MQL5
Este artigo examina a transição da codificação procedural para a Programação Orientada a Objetos (POO) no MQL5, com foco na integração com REST APIs. Discutimos como organizar funções de requisições HTTP (GET e POST) em classes, ressaltando vantagens como encapsulamento, modularidade e facilidade de manutenção. A refatoração de código é detalhada, mostrando a substituição de funções isoladas por métodos de classes. O artigo inclui exemplos práticos e testes.
DoEasy. Controles (Parte 21): O controle SplitContainer. Separador de painéis
Neste artigo, criaremos uma classe do objeto separador de painéis auxiliar para o controle SplitContainer.
Como começar a trabalhar com MQL5 Algo Forge
Apresentamos o MQL5 Algo Forge, um portal exclusivo para desenvolvedores de algoritmos de negociação. Ele combina as funcionalidades do Git com uma interface prática para gerenciar e organizar projetos dentro do ecossistema MQL5. Aqui você pode seguir autores interessantes, criar equipes e desenvolver projetos colaborativos de algotrading.
Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo de otimização de forrageamento bacteriano (BFO)
A base da estratégia de forrageamento de E. coli (E. coli) inspirou cientistas a desenvolverem o algoritmo de otimização BFO. Esse algoritmo apresenta ideias originais e abordagens promissoras para otimização e merece um estudo mais aprofundado.
Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo semelhante ao eletromagnetismo (EM)
O artigo descreve os princípios, os métodos e as possibilidades de aplicação do EM a diferentes problemas de otimização. Ele uma ferramenta de otimização eficiente, capaz de lidar com grandes quantidades de dados e funções multidimensionais.
Indicador de perfil de mercado — Market Profile (Parte 2): Otimização e desenho em canvas
O artigo aborda uma versão otimizada do indicador de Perfil de Mercado Market Profile, onde, em vez de desenhar com diversos objetos gráficos, é utilizado o desenho em um canvas, ou seja, em um objeto da classe CCanvas.
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 10): Grupos monoides
Esse artigo é uma continuação da série sobre como implementar a teoria das categorias em MQL5. Nele, consideramos os grupos monoides como um meio de normalizar os conjuntos monoides e permitir uma comparação mais precisa em um espectro mais amplo de conjuntos monoides e tipos de dados.
Análise causal de séries temporais usando entropia de transferência
Neste artigo, discutimos como a causalidade estatística pode ser aplicada para identificar variáveis preditivas. Exploraremos a relação entre causalidade e entropia de transferência, além de apresentar um código MQL5 para detectar transferências direcionais de informação entre duas variáveis.
Simulação de mercado (Parte 12): Sockets (VI)
Neste artigo, vamos ver como resolver algumas questões e ver alguns problemas que temos ao usar código feito em Python dentro de outros programas. No caso o que mostrarei aqui, é um típico problema que existe, quando você vai usar o Excel junto com o MetaTrader 5. Mas para fazer esta comunicação estaremos usando o Python. Porém existe um pequeno problema nesta implementação. Não em todos os casos, mas em alguns casos específicos e quando o problema ocorre você tem que entender por que ele ocorre. Neste artigo iniciarei a explicação de como resolver tal coisa.
Expert Advisor Auto-otimizável com MQL5 e Python (Parte IV): Empilhamento de Modelos
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.
Testes de Robustez em Expert Advisors
No desenvolvimento de estratégias, há muitos detalhes complexos a serem considerados, muitos dos quais não são destacados para traders iniciantes. Como resultado, muitos traders, eu incluído, tiveram de aprender essas lições da maneira mais difícil. Este artigo é baseado em minhas observações sobre armadilhas comuns que a maioria dos traders iniciantes encontra ao desenvolver estratégias em MQL5. Ele oferecerá uma variedade de dicas, truques e exemplos para ajudar a identificar a desqualificação de um EA e testar a robustez dos nossos próprios EAs de uma forma fácil de implementar. O objetivo é educar os leitores, ajudando-os a evitar futuros golpes ao comprar EAs, bem como a prevenir erros no desenvolvimento de suas próprias estratégias.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 71): Acertando o tempo (IV)
Aqui neste artigo, mostrarei como implementar o que foi visto no artigo passado, dentro do serviço de replay/simulação. Mas como tudo nesta vida, costuma dar algum tipo de problema. Aqui não foi uma exceção. Então acompanhe o artigo e veja o que será tema para o próximo artigo desta serie. 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.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 39): Pavimentando o Terreno (III)
Antes de começarmos a segunda fase de desenvolvimento, é preciso reforçar algumas ideias. Então você sabe como forçar o MQL5 a fazer o que é preciso ser feito ?!?! Já tentou ir além do que a documentação informar ?!?! Se não. Se prepare. Pois irei começar a fazer coisas muito além do que grande parte faz normalmente.
Paradigmas de programação (Parte 1): Abordagem procedural para desenvolvimento de Expert Advisors com base na dinâmica de preços
Aprenda sobre paradigmas de programação e suas aplicações no código MQL5. Neste artigo, exploramos as características da programação procedural, além de oferecer exemplos práticos. Você aprenderá como desenvolver um Expert Advisor baseado na dinâmica de preços (Price Action), utilizando o indicador EMA e dados de velas. Além disso, o artigo apresenta o paradigma da programação funcional.