Artigos com exemplos de como programar na linguagem MQL5

O artigo analisa em detalhes os componentes-chave e as inovações do algoritmo de otimização ATA, que é um método evolutivo com um sistema de comportamento duplo único, que se adapta conforme a situação. Utilizando cruzamento para uma diversificação aprofundada, e migração para busca quando há estagnação em ótimos locais, o ATA combina aprendizado individual e social.

Neste artigo, veremos como deveremos implementar a parte do receptor. Ou seja, aqui implementaremos uma versão do Expert Advisor, apenas para testar e aprender como a comunicação via protocolo funciona. 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, vamos realizar um estudo sobre vários métodos aplicados em algoritmos genéticos binários e outros algoritmos populacionais. Vamos examinar os componentes principais do algoritmo, como seleção, crossover e mutação, bem como seu impacto no processo de otimização. Além disso, vamos explorar as formas de representação de informações e seu impacto nos resultados de otimização.

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.

Neste artigo, vamos considerar o algoritmo genético binário (BGA), que modela os processos naturais que ocorrem no material genético dos seres vivos na natureza.

Aprenda como você pode se destacar em qualquer mercado que deseja negociar, independentemente do seu nível atual de habilidade.

Aqui iremos ver como usar variáveis e constantes predefinidas pela linguagem MQL5. Além disto iremos dar uma rápida pincelada em um outro tipo especial de variável, que são as funções. Existem diversas situações em que saber como trabalhar da forma correta com tais variáveis, pode ser a diferença entre uma aplicação que funciona e uma que não funciona. O requisito para entender o que será visto aqui, é ter compreendido o que foi visto nos artigos anteriores.

Vamos começar a implementar a comunicação entre o Excel e o MetaTrader 5. Mas antes é preciso entender algumas coisas importantes. Isto para que não venha a ficar coçando a cabeça tentando entender por que as coisas funcionam ou não. Mas antes que você venha a torcer o nariz para a integração entre o Python e o Excel. Vamos ver como podemos usar o xlwings, a fim de poder controlar de alguma forma o MetaTrader 5. Isto através do Excel. O que irei mostrar aqui será como foco principal a didática. Não ache que podemos fazer apenas o que mostrarei.

Este trabalho apresenta uma análise da interação entre diferentes funções de ativação e algoritmos de otimização no contexto do treinamento de redes neurais. A atenção principal está voltada para a comparação entre o ADAM clássico e sua versão populacional ao lidar com uma ampla gama de funções de ativação, incluindo as funções oscilatórias ACON e Snake. Mediante uma arquitetura MLP minimalista (1-1-1) e um único exemplo de treino, isola-se a influência das funções de ativação no processo de otimização, eliminando interferências de outros fatores. Propomos um método de controle dos pesos da rede por meio dos limites das funções de ativação e um mecanismo de reflexão de pesos, permitindo evitar problemas de saturação e estagnação no aprendizado.

Esse artigo é uma continuação da série sobre como implementar a teoria das categorias no MQL5. Aqui consideramos como a teoria dos grafos pode ser integrada com monoides e outras estruturas de dados ao desenvolver uma estratégia para fechar um sistema de negociação.

Este artigo apresenta a transformação do conhecido e popular método de otimização por gradiente ADAM em um algoritmo populacional e sua modificação com a introdução de indivíduos híbridos. A nova abordagem permite criar agentes que combinam elementos de soluções bem-sucedidas usando uma distribuição probabilística. A principal inovação é a formação de indivíduos híbridos populacionais, que acumulam de forma adaptativa informações das soluções mais promissoras, aumentando a eficácia da busca em espaços multidimensionais complexos.

Neste artigo, analisamos a aplicação do mecanismo de breakeven (ponto de equilíbrio) em estratégias automatizadas na linguagem MQL5. Começaremos com uma explicação simples do que é o modo de breakeven, como ele é implementado e quais são suas possíveis variações. Em seguida, essa funcionalidade será integrada ao EA Order Blocks, criado por nós no último artigo sobre gerenciamento de riscos. Para avaliar a eficácia, faremos dois backtests sob determinadas condições: um com a aplicação do mecanismo de breakeven e outro, sem.

Este talvez será o artigo mais confuso para você iniciante. Já que aqui mostrarei que nem sempre, teremos em um mesmo código, todas funções e procedimentos com nomes exclusivos. Podemos sim ter funções e procedimentos com um mesmo nome e isto é conhecido como sobrecarga. 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.

Já faz um bom tempo que estamos mexendo apenas no indicadores. Mas agora chegou a hora de fazer o serviço voltar a executar o seu trabalho, a fim de que possamos ver o gráfico sendo construído com os dados informados. Mas como nem tudo é tão simples, será preciso ver para entender o que nos espera.

Este artigo fala sobre um método de otimização baseado nos princípios de funcionamento do sistema imunológico do organismo — Micro Artificial Immune System (Micro-AIS) — uma modificação do AIS. O Micro-AIS utiliza um modelo mais simples do sistema imunológico e operações mais simples de processamento de informações imunológicas. O artigo também aborda as vantagens e desvantagens do Micro-AIS em comparação com o AIS tradicional.

Muito provavelmente você não tenha se dado conta, que a modelagem das matrizes estava um tanto quanto estranha. Já que não havia a indicação de linhas e colunas, mas apenas indicações de colunas. O que é muito estranho, quando se está lendo um código, que faz fatorações de matrizes. E se você estava esperando ver linhas e colunas sendo indicadas. Pode acabar ficando bastante confuso, no momento de tentar implementar a fatoração. Além do mais, aquela forma de modelar as matrizes, não é nem de longe a melhor maneira. Isto por que, quando modelamos matrizes daquela maneira, passamos a ter uma certa limitação, que nos obriga a usar outras técnicas, ou funções, que não seriam de fato necessárias. Isto quando a modelagem é feita de uma maneira um pouco mais adequada.

Neste artigo você entenderá na prática a diferença entre passagem por valor e passagem por referência. Apesar de ser algo aparentemente simples e que não causa problemas. Muitos programadores com uma boa carga de experiência costumam tomar verdadeiras surras de seus códigos, justamente por conta deste pequeno detalhe. Saber quando, como e porque usar uma passagem por valor ou uma passagem por referência, fará grande diferença na sua vida como programador. 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.

Este artigo explora uma estratégia de trading que integra a Análise Discriminante Linear (LDA) com Bandas de Bollinger, aproveitando previsões de zonas categóricas para gerar sinais estratégicos de entrada no mercado.

Neste artigo, apresentamos a implementação de um algoritmo de seleção de características descrito em um artigo acadêmico intitulado "FREL: Um algoritmo estável de seleção de características", chamado de Ponderação de Características como Aprendizado Baseado em Energia Regularizada.

Este artigo é uma breve introdução ao que seria o ponto flutuante. Como este conteúdo é muito complicado, aconselho você o ler com calma e atenção. Não espere dominar o sistema de ponto flutuante de maneira rápida. O mesmo somente é dominado com o tempo e experiência de uso. Mas este artigo irá lhe ajudar a entender, por que as vezes sua aplicação, reporta um resultado diferente daquele esperado originalmente. 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.

O artigo dá continuidade à série para iniciantes. Aqui serão abordados os princípios básicos da construção de EAs. Primeiro, criaremos um EA que operará sem indicadores, usando ordens pendentes, depois, criaremos um segundo EA, baseado no indicador padrão MA, operando com ordens a preço atual. Parto do princípio de que você já não é totalmente iniciante e domina o material dos artigos anteriores.

Neste artigo, vamos repensar as fechaduras codificadas, transformando-as de mecanismos de proteção em ferramentas para resolver tarefas complexas de otimização. Descubra o mundo das fechaduras codificadas, não como simples dispositivos de segurança, mas como inspiração para uma nova abordagem à otimização. Vamos criar uma população inteira de "fechaduras", onde cada uma representa uma solução única para um problema. Em seguida, desenvolveremos um algoritmo que "destrancará" essas fechaduras e encontrará soluções ideais em várias áreas, desde o aprendizado de máquina até o desenvolvimento de sistemas de trading.

A primeira parte do artigo foi dedicada ao conhecido e popular algoritmo de têmpera simulada, onde foram analisadas suas vantagens e descritos detalhadamente os pontos fracos. A segunda parte do artigo é dedicada a uma transformação radical do algoritmo, seu renascimento em um novo algoritmo de otimização, a simulação de têmpera isotrópica, SIA.