Artigos sobre como programar e utilizar robôs de negociação na linguagem MQL5

Desenvolver uma forma de colocar o cronometro, de modo que durante um replay / simulação, ele consiga nos dizer quanto tempo falta, pode parecer a principio uma tarefa simples e de rápida solução. Muitos iriam simplesmente tentar adaptar e usar o mesmo sistema que é usado quando temos o servidor de negociação ao nosso lado. Mas aqui mora um ponto que muitos talvez não se atentem ao pensar em tal solução. Quando você está fazendo um replay, e isto para não falar do fato da simulação, o relógio não funciona da mesma forma. Este tipo de coisa torna complexo construir tal sistema.

Este artigo apresenta a primeira tentativa de desenvolver um cliente MQTT nativo para o MQL5. MQTT é um protocolo de troca de dados no formato "publicador - assinante". Ele é leve, aberto, simples e projetado para ser facilmente implementado. Isso o torna aplicável em muitas situações.

Nesta série de artigos, já mencionamos a transferência de aprendizado mais de uma vez. Mas até agora o assunto não foi além das menções. Sugiro preencher essa lacuna e dar uma olhada mais de perto na transferência de aprendizado.

Continuamos a estudar métodos de aprendizado por reforço. No artigo anterior, nos iniciamos no método de aprendizado Q profundo. Com ele, treinamos um modelo para prever a recompensa imediata dependendo da ação tomada por nós em uma determinada situação. E, em seguida, realizamos uma ação de acordo com nossa política e a recompensa esperada. Mas nem sempre é possível aproximar a função Q ou nem sempre sua aproximação dá o resultado desejado. Nesses casos, os métodos de aproximação são usados não para funções de utilidade, mas, sim, para uma política (estratégia) direta de ações. E é precisamente a esses métodos que o gradiente de política pertence.

Mergulhe no coração das redes neurais enquanto desmistificamos os algoritmos de otimização usados dentro das redes neurais. Neste artigo, descubra as principais técnicas que desbloqueiam todo o potencial das redes neurais, impulsionando seus modelos a novos patamares de precisão e eficiência.

Esta série de artigos propõe que o Assistente MQL5 deve ser um pilar para os traders. Por quê? Porque o trader não economiza apenas o tempo desenvolvendo suas novas ideias com o Assistente MQL5, mas reduz bastante os erros de desenvolvimento de código duplicado; ele está finalmente preparado para canalizar sua energia nas poucas áreas críticas de sua filosofia de negociação.

Neste artigo, vamos criar um painel de negociação interativo utilizando a classe Controls no MQL5, voltado para otimizar as operações de trading. O painel conterá um cabeçalho, botões de navegação para trading, fechamento e informações, além de botões especializados para envio de ordens e gerenciamento de posições. Ao final do artigo, teremos um painel básico pronto para futuras melhorias.