Artigos com exemplos de como programar na linguagem MQL5

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, exploramos o algoritmo Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA), desenvolvido em 2009. Voltado para a solução de problemas de otimização contínua, o algoritmo é utilizado para encontrar o melhor caminho entre dois pontos. Analisaremos como o ABHA se inspira no comportamento das colônias de abelhas, no qual cada abelha desempenha um papel único que contribui para uma busca mais eficiente por recursos.

Neste artigo, começaremos a ver alguns tipos especiais de dados. Vamos começar definindo o que seria uma string e como usar alguns procedimentos básicos. Isto para que possamos começar a trabalhar com este tipo que é bem curioso. Apesar de em alguns momentos ser um tanto confuso para iniciantes. 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 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.

A negociação de notícias pode ser complicada e esmagadora. Neste artigo, passaremos pelos passos para obter dados de notícias. Além disso, aprenderemos sobre o Calendário Econômico do MQL5 e o que ele tem a oferecer.

No artigo, vamos considerar o desenho de indicadores multissímbolos e multiperíodos com setas. Aprimoraremos os métodos da classe para a correta exibição das setas, que exibem dados dos indicadores de seta calculados em símbolo/período diferentes do símbolo/período do gráfico atual.

Neste artigo, veremos como transferir informações em tempo real entre o indicador e o serviço, entender por que podem surgir problemas ao modificar o tempo gráfico e como resolvê-los corretamente. Como bônus, você terá acesso à última versão da aplicação de replay/simulador. O conteúdo é exclusivamente didático e não deve ser considerado como uma aplicação para outros fins.

Neste artigo, vamos analisar, com exemplos reais, como publicar diferentes tipos de programas para o terminal na Biblioteca de códigos-fonte em linguagem MQL5.

Neste artigo, consideraremos o princípio de construção de algoritmos multipopulacionais e, como exemplo desse tipo de algoritmos, analisaremos a Evolução de Grupos Sociais (ESG), um novo algoritmo autoral. Analisaremos os conceitos principais, os mecanismos de interação entre populações e as vantagens desse algoritmo, bem como examinaremos seu desempenho em tarefas de otimização.

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.

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 artigo discute o método de componentes principais, um método de redução da dimensionalidade ao analisar dados, e como ele pode ser implementado usando autovalores e vetores. Como sempre, vamos tentar desenvolver um protótipo da classe de sinais para EA que pode ser usado no Assistente MQL5.

Neste artigo, vamos criar um indicador que exibe, em um painel interativo, estatísticas de trading da conta divididas por símbolos e estratégias de negociação. Escreveremos o código com base em exemplos da Documentação e do artigo sobre trabalho com bancos de dados.

No artigo de hoje, analisaremos a relação entre as taxas de câmbio futuras e os títulos do governo. Os títulos estão entre as formas mais populares de títulos de renda fixa e serão o foco da nossa discussão. Junte-se a nós enquanto exploramos se podemos melhorar uma estratégia clássica usando IA.

Que tal começarmos a estudar estruturas de uma forma bem mais simples, prática e agradável? Isto por que estruturas é um dos fundamentos, ou pilares da programação. Seja ela estruturada ou não. Sei que muitos acham que estruturas são apenas coleções de dados. Mas posso garantir que elas são muito mais do que isto. E aqui iremos começar a explorar este novo universo, de uma maneira que seja a mais didática possível.

Este artigo é o início de uma série de desenvolvimentos para uma biblioteca chamada “Connexus”, que tem como objetivo facilitar requisições HTTP com MQL5. O objetivo deste projeto é fornecer ao usuário final essa oportunidade e mostrar como usar esta biblioteca auxiliar. Eu procurei torná-lo o mais simples possível para facilitar o estudo e proporcionar a possibilidade de futuros desenvolvimentos.

Aprenda sobre o paradigma de programação orientada a objetos e sua aplicação no código MQL5. Este segundo artigo aprofunda-se nas especificidades da programação orientada a objetos, oferecendo experiência prática através de um exemplo prático. Você aprenderá como converter nosso expert advisor de ação de preço procedural desenvolvido anteriormente usando o indicador EMA e dados de preços de velas para um código orientado a objetos.

Nesta série de artigos, discutimos como podemos construir Expert Advisors capazes de se ajustarem autonomamente às condições dinâmicas do mercado. No artigo de hoje, tentaremos ajustar uma rede neural profunda aos mercados sintéticos da Deriv.

O algoritmo do buraco negro (Black Hole Algorithm, BHA) utiliza os princípios da gravidade dos buracos negros para otimizar soluções. Neste artigo, vamos explorar como o BHA atrai as melhores soluções, evitando mínimos locais, e por que esse algoritmo se tornou uma ferramenta poderosa para resolver problemas complexos. Descubra como ideias simples podem gerar resultados impressionantes no mundo da otimização.

Neste artigo, compartilharemos insights sobre como utilizar a programação em MQL5 para identificar níveis de mercado — diferenciando entre níveis de preço mais fracos e mais fortes. Desenvolveremos completamente um indicador funcional de Força de Suporte e Resistência (SRSI).

Este artigo apresenta uma nova abordagem para resolver problemas de otimização, combinando as ideias dos algoritmos de otimização de forrageamento bacteriano (BFO) com as técnicas usadas no algoritmo genético (GA), resultando no algoritmo híbrido BFO-GA. Ele utiliza o comportamento de enxameamento das bactérias para a busca global da solução ótima e operadores genéticos para refinar os ótimos locais. Ao contrário do BFO original, as bactérias agora podem mutar e herdar genes.

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.

Neste artigo, faremos diversas coisas, que para muitos irão parecer estranho e totalmente fora de contexto. Mas que ser for bem empregado tornará seu aprendo muito mais divertido e empolgante. Já que podemos construir coisas bem interessantes, com base no que será visto aqui. A ponto de permitir uma melhor assimilação da sintaxe da linguagem MQL5. 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 apresenta uma forma simples e acessível de usar uma rede neural em um EA, que não exige conhecimento aprofundado em aprendizado de máquina. O método elimina a necessidade de normalizar a função alvo e evita problemas como “explosão de pesos” e “paralisação da rede”, oferecendo um aprendizado intuitivo com controle visual dos resultados.

Este artigo é continuação do artigo anterior. Aqui vamos ver como o Expert Advisor será implementado. Mas principalmente como deverá ser feito o código do servidor. Isto por que, o código que foi visto no artigo anterior não é o suficiente para que possamos de fato fazer com que as coisas funcionem como deverão. Então é necessário que você veja ambos artigos para compreender mais profundamente o que estará acontecendo.

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.