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

No artigo, propõe-se um emulador simples do ambiente de negociação MetaTrader 5 para o MetaTrader 4. Com sua ajuda é possível transferir e adaptar as classes de negociação da biblioteca padrão. Como resultado, os EAs gerados no Assistente do MetaTrader 5 podem ser compilados e executados sem alterações no MetaTrader 4.

Aprenda como criar um EA que opera de forma automática, isto de forma simples e o mais seguro possível. No artigo anterior começamos o desenvolvimento do sistema de ordens, para ser utilizado no EA automático, no entanto, ali montamos apenas e somente uma das funções.

Deixe-me oferecer-lhe uma visão geral e um código de programa do sistema de negociação mecânica baseado nas ideias de Stanislav Chuvashov. A construção do triângulo é baseada na intersecção de duas linhas de tendência construídas pelos fractais de alta e de baixa.

O artigo analisa a aplicação da fórmula de Bayes para melhorar a fiabilidade dos sistemas de negociação através do uso dos sinais de vários indicadores independentes. Os cálculos teóricos são verificados com um EA universal simples, personalizado para trabalhar com indicadores exploratórios ou customizados.

O artigo oferece ferramentas básicas para análise OLAP dos relatórios do testador sobre execuções únicas e resultados de otimização em formatos padrão (tst e opt), bem como uma interface gráfica interativa. Os códigos fonte MQL são anexados ao final artigo.

Este artigo demonstra as capacidades do editor botbrains.app, uma plataforma no-code para o desenvolvimento de robôs de negociação. Para criar um robô de negociação você não precisa programar, basta arrastar os blocos necessários para o esquema, definir seus parâmetros e estabelecer as ligações entre eles.

Neste artigo vamos ver a possibilidade de criar um aplicativo para a exibição de feeds RSS. O artigo irá mostrar como os aspectos da Biblioteca Padrão podem ser utilizados para a criação de programas interativos para o MetaTrader 5.

Existem muitas maneiras diferentes de filtrar os sinais gerados por qualquer estratégia. Provavelmente, a mais simples delas consiste no uso de uma média móvel. Vamos falar sobre isso neste artigo.

Hoje vamos tentar desenvolver um EA de grade para trabalhar dentro de um intervalo na direção da tendência, para instrumentos de Forex ou para mercados de commodities. Como mostraram os testes, nosso gradador tem sido lucrativo desde 2018. No entanto, de 2014 a 2018, houve uma perda constante do depósito.

Encontrar regras para um sistema de negócio e programá-las em um Expert Advisor é metade do trabalho. De alguma forma, você precisa corrigir a operação do Expert Advisor conforme ele acumular os resultados da negociação. Este artigo descreve uma das abordagens, que permite melhorar a performance de um Expert Advisor pela criação de um feedback que mede o declive da curva de equilíbrio.

Este artigo descreve um exemplo da programação do jogo "Snake". No MQL5, a programação do jogo tornou-se possível principalmente por causa dos recursos de manuseio de evento. A programação orientada a objeto simplifica em muito este processo. Neste artigo, você aprenderá os recursos de processamento de eventos, os exemplos de uso de classes da Biblioteca MQL5 Padrão e detalhes das chamadas de função periódica.

O artigo descreve a criação de um símbolo de ativo personalizado da bolsa de valores usando a linguagem MQL5, em particular, descreve o uso de cotações no popular site "Finam". Outra opção considerada neste artigo é a possibilidade de trabalhar com um formato arbitrário de arquivos de texto, usados na criação do símbolo personalizado. Isso permite trabalhar com quaisquer símbolos financeiros e fontes de dados, depois de criar um símbolo personalizado, podemos usar todos os recursos do Testador de Estratégia do MetaTrader 5 a fim de testarmos os algoritmos de negociação para os instrumentos da bolsa.

Este artigo é uma continuação lógica do meu artigo de Distribuições de probabilidade estatística em MQL5 que apresenta as classes para trabalhar com algumas distribuições estatísticas teóricas. Agora que temos uma base teórica, sugiro que devemos prosseguir diretamente para conjuntos de dados reais e tentar fazer algum uso informativo desta base.

O artigo considera três métodos que podem ser usados ​​para aumentar a qualidade de classificação do bagging de ensembles, e a estimação de sua eficiência. Os efeitos da otimização dos hiperparâmetros da rede neural ELM e dos parâmetros de pós-processamento são avaliados.

O artigo trata de métodos convenientes e eficientes de armazenamento e visualização de informações. São consideradas aqui alternativas ao arquivo log padrão do terminal e à função Comment().

A rentabilidade dos sistemas de negociação é determinada não só pela lógica e precisão da dinâmica dos instrumentos financeiros, mas também pela qualidade do algoritmo de execução dessa lógica. Os falsos positivos são uma manifestação característica da má execução da lógica fundamental do robô de negociação. Neste artigo trataremos várias opções para resolver esse problema.

Este artigo descreve um método que permite desenvolver rápida e facilmente um Expert Advisor multiplataforma. O método proposto combina as características, comuns para ambas as versões, numa classe e desenvolve a implementação para funções incompatíveis nas classes herdadas.

Atualmente há um número razoável de meios para uma monitorização remota confortável de uma conta de negociação: terminais móveis, notificações push, trabalhando com o ICQ. Mas tudo requer conexão com a Internet. Este artigo descreve o processo de criação de um Expert Advisor que lhe permitirá ficar em contato com o terminal de negociação, mesmo quando a Internet móvel não estiver disponível, através de chamadas e mensagens de texto.

O artigo de hoje mostra a programadores MQL5 intermediários como eles podem obter mais lucro de seus sistemas de negociação lineares (Fixed Lot) facilmente implementando a chamada técnica de exponenciação. Isto é porque o crescimento de curva de capital resultante é, em seguida, geométrico, ou exponencial, tendo a forma de uma parábola. Especificamente, implementaremos uma variante MQL5 prática do dimensionamento da posição fracionária fixa desenvolvida por Ralph Vince.

Neste artigo, tentaremos criar o melhor EA possível trabalhando com base no princípio de um gradador. Como de costume, tratar-se-á de um Expert Advisor multiplataforma capaz de funcionar tanto no MetaTrader 4 quanto no MetaTrader 5. O primeiro EA era bom para todos, exceto que ele não trazia lucro em período longo. O segundo EA podia trabalhar em intervalos de mais de alguns anos. Mas ele não era capaz de trazer mais de 50% do lucro por ano com um rebaixamento máximo de menos de 50%.

Algoritmos genéticos (evolucionários) são usados para fins de otimização. Um exemplo desse tipo de fim pode ser o aprendizado neuronet, ou seja, a seleção de valores de peso tais que permitam se chegar ao erro mínimo. Além disso, o algoritmo genético é baseado no método de busca aleatória.

Continuo a complementar o algoritmo com a funcionalidade mínima necessária, vou fazer testes do que obtivemos como resultado. A lucratividade acabou sendo baixa, mas os artigos mostram um modelo que permite negociar com lucro de modo totalmente automático com base em instrumentos de negociação completamente diferentes, e não apenas diferentes, mas também operados em mercados fundamentalmente diferentes.

Para coroar esta sequencia de automação. Vamos complementar o que foi visto no artigo anterior. Este definitivamente mostra como tudo irá se encaixar, fazendo o Expert Advisor, funcionar como um relógio.

Neste artigo falaremos sobre as bandas de Bollinger, um dos indicadores mais populares no mundo do trading. Discutiremos sobre análise técnica e aprenderemos a desenvolver sistemas de negociação algorítmica baseados no indicador bandas de Bollinger.

Duas semanas atrás nós publicamos o infográfico do serviço Freelance. Nós também prometemos revelar algumas estatísticas sobre o mercado MetaTrader. Agora, nós convidamos você a examinar os dados que reunimos.

Como uma continuação do tópico das redes neurais, eu proponho ao leitor a análise das redes neurais convolucionais. Esse tipo de rede neural geralmente é aplicado para analisar imagens visuais. Neste artigo, nós consideraremos a aplicação dessas redes no mercado financeiro.

No artigo, continuaremos a desenvolver a classe base do elemento gráfico que compreende todos os objetos gráficos criados com base na classe da Biblioteca Padrão CCanvas. Criaremos métodos para desenhar primitivas gráficas e métodos para enviar texto para um objeto-elemento gráfico.

Este guia passo-a-passo fornece dicas e truques para uma melhor compreensão e na procura de um produto desejado. O artigo faz uma tentativa de decifrar os diferentes métodos de busca para um produto adequado, filtrando produtos indesejados, determinando a eficiência do produto e a essencialidade para você.