Artigos com exemplos de como programar robôs de negociação na linguagem MQL5
Os experts são o coração da negociação automatizada e o objetivo de toda pessoa que programa estratégias de trading. Você pode criar seu próprio robô de negociação com a ajuda dos artigos desta seção. Os principiantes podem seguir passo a passo todas as etapas dos sistemas de negociação automatizados: criação, depuração e teste.
Os artigos ensinam não apenas como programar em MQL5, mas também mostram como implementar quaisquer ideias e técnicas de negociação. Aprenda a programar um trailing stop, a aplicar o gerenciamento de dinheiro, a calcular o valor de um indicador e muito, muito mais.
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Redes neurais em trading: Modelos híbridos de sequências de grafos (GSM++)
Os modelos híbridos de sequências de grafos (GSM++) unem os pontos fortes de diferentes arquiteturas, garantindo alta precisão na análise de dados e otimização do custo computacional. Esses modelos se adaptam de forma eficiente a dados de mercado dinâmicos, melhorando a representação e o processamento das informações financeiras.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 56): Utilização da norma nuclear para estimular a pesquisa
A pesquisa do ambiente em tarefas de aprendizado por reforço é um problema atual. Anteriormente, já examinamos algumas abordagens. E hoje, eu proponho que nos familiarizemos com mais um método, baseado na maximização da norma nuclear. Ele permite que os agentes destaquem estados do ambiente com alto grau de novidade e diversidade.
Criando um Painel Administrativo de Trading em MQL5 (Parte X): Interface baseada em recursos externos
Hoje, estamos aproveitando as capacidades do MQL5 para utilizar recursos externos — como imagens no formato BMP — a fim de criar uma interface inicial com estilo exclusivo para o Painel de Administração de Negociações. A estratégia apresentada aqui é especialmente útil quando precisamos agrupar diversos recursos, incluindo imagens, sons e outros elementos, facilitando sua distribuição. Ao longo deste artigo, veremos como implementar esses recursos para criar uma interface moderna e visualmente atraente para nosso EA New_Admin_Panel.
Redes neurais em trading: Conjunto de agentes com uso de mecanismos de atenção (MASAAT)
Apresentamos a estrutura adaptativa multiagente para otimização de portfólio financeiro (MASAAT), que integra mecanismos de atenção e análise de séries temporais. O MASAAT forma um conjunto de agentes que analisam séries de preços e mudanças direcionais, permitindo identificar variações significativas nos preços dos ativos em diferentes níveis de detalhamento.
Arbitragem no Forex: Um bot market maker simples de sintéticos para começar
Hoje vamos analisar meu primeiro robô na área de arbitragem, que é um provedor de liquidez (se é que podemos chamá-lo assim) em ativos sintéticos. Atualmente, esse bot funciona com sucesso como um módulo dentro de um grande sistema baseado em aprendizado de máquina, mas eu resgatei o antigo robô de arbitragem no Forex da nuvem, então vamos olhar para ele e pensar no que podemos fazer com ele hoje.
Redes neurais em trading: Detecção Adaptativa de Anomalias de Mercado (DADA)
Apresentamos o DADA, um framework inovador para identificação de anomalias em séries temporais. Ele ajuda a distinguir oscilações aleatórias de desvios suspeitos. Ao contrário dos métodos tradicionais, o DADA se ajusta de maneira flexível a diferentes conjuntos de dados. Em vez de usar um nível fixo de compressão, ele testa vários níveis e escolhe o mais adequado para cada situação.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 80): modelo generativo adversarial do transformador de grafos (GTGAN)
Neste artigo, apresento o algoritmo GTGAN, que foi introduzido em janeiro de 2024 para resolver tarefas complexas de criação de layout arquitetônico com restrições de grafos.
Negociando com o Calendário Econômico do MQL5 (Parte 5): Aprimorando o Painel com Controles Responsivos e Botões de Filtro
Neste artigo, criamos botões para filtros de pares de moedas, níveis de importância, filtros de tempo e uma opção de cancelamento para melhorar o controle do painel. Esses botões são programados para responder dinamicamente às ações do usuário, permitindo uma interação contínua. Também automatizamos seu comportamento para refletir mudanças em tempo real no painel. Isso aprimora a funcionalidade geral, a mobilidade e a responsividade do painel.
Previsão de barras Renko com a ajuda de IA CatBoost
Como usar barras Renko junto com IA? Vamos analisar o Renko-trading no Forex com precisão de previsões de até 59.27%. Exploraremos as vantagens das barras Renko para filtrar o ruído do mercado, entenderemos por que indicadores de volume são mais importantes do que padrões de preço e como configurar o tamanho ideal do bloco Renko para EURUSD. Um guia passo a passo para integrar CatBoost, Python e MetaTrader 5 para criar seu próprio sistema de previsão Renko Forex. Perfeito para traders que desejam ir além da análise técnica tradicional.
Criando um Expert Advisor Integrado MQL5-Telegram (Parte 4): Modularizando Funções de Código para Maior Reutilização
Neste artigo, reformulamos o código existente usado para enviar mensagens e capturas de tela do MQL5 para o Telegram, organizando-o em funções modulares reutilizáveis. Isso tornará o processo mais eficiente, permitindo uma execução mais rápida e uma gestão de código mais fácil em múltiplas instâncias.
Informações detalhadas sobre trading baseado em volume: Indo além dos gráficos OHLC
Um sistema de trading algorítmico que combina análise de volume com métodos de machine learning, em especial com redes neurais LSTM. Diferente das abordagens tradicionais de trading, que se concentram principalmente no movimento dos preços, este sistema enfatiza os padrões de volume e suas derivadas para prever os movimentos do mercado. A metodologia inclui três componentes principais: análise das derivadas do volume (primeira e segunda derivada), previsões LSTM para padrões de volume e indicadores técnicos tradicionais.
Redes neurais em trading: Agente com memória multinível (Conclusão)
Damos continuidade ao desenvolvimento do framework FinMem, que utiliza abordagens de memória multinível, imitando os processos cognitivos humanos. Isso permite que o modelo não apenas processe dados financeiros complexos de forma eficiente, mas também se adapte a novos sinais, aumentando significativamente a precisão e a efetividade das decisões de investimento em mercados altamente dinâmicos.
Criando um Painel Administrativo de Negociação em MQL5 (Parte III): Aprimorando a Interface com Estilo Visual (I)
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.
Avaliação visual e ajuste da negociação no MetaTrader 5
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.
Trading de arbitragem no Forex: sistema de negociação matricial para retorno ao valor justo com limitação de risco
O artigo contém uma descrição detalhada do algoritmo de cálculo de taxas cruzadas, a visualização da matriz de desequilíbrios e recomendações para a configuração ideal dos parâmetros MinDiscrepancy e MaxRisk para uma negociação eficiente. O sistema calcula automaticamente o "valor justo" de cada par de moedas por meio de taxas cruzadas, gerando sinais de compra em desvios negativos e de venda em desvios positivos.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 53): decomposição de recompensa
Já falamos várias vezes sobre a importância de escolher corretamente a função de recompensa que usamos para incentivar o comportamento desejável do Agente, adicionando recompensas ou penalidades por ações específicas. Mas a questão de como o Agente interpreta nossos sinais permanece em aberto. Neste artigo, discutiremos a decomposição da recompensa em termos de transmissão de sinais individuais ao Agente a ser treinado.
Reimaginando Estratégias Clássicas (Parte V): Análise de Múltiplos Símbolos no USDZAR
Nesta série de artigos, revisitamos estratégias clássicas para verificar se podemos melhorá-las usando IA. No artigo de hoje, examinaremos uma estratégia popular de análise de múltiplos símbolos utilizando uma cesta de ativos correlacionados. Focaremos no par de moedas exótico USDZAR.
Negociação de notícias facilitada (parte 5): realizando negociações (II)
Este artigo expandirá a classe de gerenciamento de trades para incluir ordens buy-stop e sell-stop para operar em eventos de notícias e implementará uma restrição de expiração nessas ordens para evitar qualquer negociação durante a noite. Uma função de slippage será incorporada ao expert para tentar prevenir ou minimizar possíveis deslizes que podem ocorrer ao usar ordens stop no trading, especialmente durante eventos de notícias.
Automatização de estratégias de negociação em MQL5 (Parte 20): estratégia multissímbolo usando CCI e AO
Neste artigo, desenvolveremos uma estratégia de negociação multissímbolo usando os indicadores CCI e AO para identificar reversões de tendência. Veremos o projeto, a implementação em MQL5 e os testes da estratégia em dados históricos. Na conclusão, são apresentadas recomendações para melhorar o desempenho.
Automatização de estratégias de trading com MQL5 (Parte 13): Criação de um algoritmo de negociação para o padrão "Cabeça e Ombros"
Neste artigo, automatizaremos o padrão "Cabeça e Ombros" em MQL5. Analisaremos sua arquitetura, implementaremos um EA para sua detecção e negociação, e testaremos os resultados no histórico. Esse processo revela um algoritmo de negociação prático, que pode ser aprimorado.
Redes neurais em trading: Previsão de séries temporais com o auxílio da decomposição modal adaptativa (Conclusão)
O artigo analisa a adaptação e a implementação prática do framework ACEFormer por meio do MQL5 no contexto do trading algorítmico. São apresentados as principais decisões arquiteturais, as particularidades do treinamento e os resultados dos testes do modelo com dados reais.
Compreendendo os Paradigmas de Programação (Parte 2): Uma Abordagem Orientada a Objetos para Desenvolver um Expert Advisor de Ação de Preço
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.
Simplificando a negociação com base em notícias (Parte 1): Criando um Banco de Dados
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.
Criando um Expert Advisor Integrado com MQL5-Telegram (Parte 3): Enviando Capturas de Tela de Gráficos com Legendas de MQL5 para o Telegram
Neste artigo, criamos um Expert Advisor em MQL5 que codifica capturas de tela de gráficos como dados de imagem e os envia para um chat do Telegram via requisições HTTP. Ao integrar a codificação e transmissão de fotos, aprimoramos o sistema MQL5-Telegram existente com insights visuais de trading diretamente no Telegram.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 66): Problemáticas da pesquisa em treinamento off-line
O treinamento de modelos em modo off-line é realizado com dados de uma amostra de treinamento previamente preparada. Isso nos oferece várias vantagens, mas também comprime significativamente as informações sobre o ambiente em relação às dimensões da amostra de treinamento. Isso, por sua vez, limita as possibilidades de pesquisa. Neste artigo, quero apresentar um método que permite enriquecer a amostra de treinamento com dados o mais diversificados possível.
Redes neurais em trading: Superpoint Transformer (SPFormer)
Neste artigo, apresentamos um método de segmentação de objetos 3D baseado no Superpoint Transformer (SPFormer), que elimina a necessidade de agregação intermediária de dados. Isso acelera o processo de segmentação e melhora o desempenho do modelo.
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 14): Alteração adaptativa dos volumes no gerenciador de risco
O gerenciador de risco anteriormente desenvolvido continha apenas funcionalidades básicas. Vamos explorar caminhos para aprimorá-lo, buscando melhorar os resultados de negociação sem alterar a lógica das estratégias de trading.
Desenvolvimento do Conjunto de Ferramentas de Análise de Price Action – Parte (4): Analytics Forecaster EA
Estamos indo além de simplesmente visualizar métricas analisadas nos gráficos, ampliando a perspectiva para incluir a integração com o Telegram. Essa melhoria permite que resultados importantes sejam entregues diretamente ao seu dispositivo móvel por meio do aplicativo Telegram. Junte-se a nós enquanto exploramos essa jornada neste artigo.
Filtragem e extração de características no domínio da frequência
Neste artigo, vamos explorar a aplicação de filtros digitais em séries temporais representadas no domínio da frequência, com o objetivo de extrair características únicas que podem ser úteis para modelos de previsão.
Implementação do Exponente de Hurst Generalizado e do Teste de Razão de Variância em MQL5
Neste artigo, investigamos como o Exponente de Hurst Generalizado e o Teste de Razão de Variância podem ser utilizados para analisar o comportamento das séries de preços em MQL5.
Redes neurais em trading: Framework de previsão cruzada de domínio de séries temporais (TimeFound)
Neste artigo, montamos passo a passo o núcleo do modelo inteligente TimeFound, adaptado para tarefas reais de previsão de séries temporais. Se você se interessa pela implementação prática de algoritmos de patching com redes neurais em MQL5, você está no lugar certo.
Automatizando Estratégias de Trading em MQL5 (Parte 10): Desenvolvendo a Estratégia Trend Flat Momentum
Neste artigo, desenvolvemos um Expert Advisor em MQL5 para a estratégia Trend Flat Momentum. Combinamos um cruzamento de duas médias móveis com filtros de momentum RSI e CCI para gerar sinais de negociação. Também abordamos backtesting e possíveis melhorias para desempenho em condições reais de mercado.
Redes neurais em trading: Otimização de LSTM para fins de previsão de séries temporais multidimensionais (Conclusão)
Continuamos a implementação do framework DA-CG-LSTM, que propõe métodos inovadores de análise e previsão de séries temporais. O uso de CG-LSTM e do mecanismo de atenção dupla permite identificar com maior precisão tanto dependências de longo prazo quanto de curto prazo nos dados, o que é especialmente útil para o trabalho com mercados financeiros.
Automatizando Estratégias de Trading em MQL5 (Parte 2): O Sistema Kumo Breakout com Ichimoku e Awesome Oscillator
Neste artigo, criamos um Expert Advisor (EA) que automatiza a estratégia Kumo Breakout utilizando o indicador Ichimoku Kinko Hyo e o Awesome Oscillator. Percorremos o processo de inicialização dos identificadores de indicadores, detecção das condições de breakout e codificação das entradas e saídas automatizadas de trades. Além disso, implementamos trailing stops e lógica de gerenciamento de posição para aprimorar o desempenho e a adaptabilidade do EA às condições de mercado.
Introdução ao MQL5 (Parte 17): Criação de EAs para reversões de tendência
Este artigo ensina iniciantes a criar um EA na linguagem MQL5 que opera com base no reconhecimento de padrões gráficos usando rompimentos de linhas de tendência e reversões. Ao aprender como extrair dinamicamente os valores de uma linha de tendência e compará-los com o price action, os leitores poderão desenvolver EAs capazes de identificar padrões gráficos, como linhas de tendência de alta e de baixa, canais, cunhas, triângulos e muitos outros, e operar com base neles.
Critérios de tendência. Conclusão
Neste artigo, analisaremos as particularidades da aplicação prática de alguns critérios de tendência. Além disso, tentaremos desenvolver alguns novos critérios. A principal atenção será dada à eficácia desses critérios na análise de dados de mercado e no trading.
Redes neurais em trading: Transformer vetorial hierárquico (HiVT)
Apresentamos o método Transformer Vetorial Hierárquico (HiVT), desenvolvido para a previsão rápida e precisa de séries temporais multimodais.
Desenvolvimento de ferramentas para análise do movimento de preços (Parte 2): Script de comentários analíticos
Dando continuidade ao nosso trabalho para simplificar a interação com o comportamento do preço, temos o prazer de apresentar mais uma ferramenta que pode melhorar significativamente sua análise de mercado e ajudar na tomada de decisões bem fundamentadas. Esta ferramenta exibe indicadores técnicos importantes, como os preços do dia anterior, níveis significativos de suporte e resistência, além do volume de negociação, gerando automaticamente dicas visuais no gráfico.
Negociamos opções sem opções (Parte 1): Fundamentos da teoria e emulação por meio de ativos subjacentes
O artigo descreve uma variante de emulação de opções por meio do ativo subjacente, implementada na linguagem de programação MQL5. São comparadas as vantagens e desvantagens da abordagem escolhida em relação às opções reais negociadas em bolsa, usando como exemplo o mercado futuro FORTS da bolsa de Moscou MOEX e a corretora de criptomoedas Bybit.
Funcionalidades do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 16): Método de componentes principais com autovetores
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.