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

Finalmente o sistema visual estará funcionando .... não totalmente ainda. Aqui vamos terminar de fazer as mudanças básicas, e elas não serão poucas, serão muitas e todas elas necessárias e todo o trabalho será bastante interessante.

As árvores de decisão imitam a maneira como os humanos pensam para classificar os dados. Vamos ver como construir árvores e usá-las para classificar e prever alguns dados. O principal objetivo do algoritmo de árvores de decisão é separar os dados impuros em puros ou próximos a nós.

Nosso sistema de ordem ainda não consegue fazer uma coisa. Mas aqui vamos resolver FINALMENTE isto ....

Existem vários tipos de algoritmos para auto-otimização de estratégias de trading e parâmetros. Esses algoritmos são usados para melhorar automaticamente as estratégias de trading com base em dados históricos e atuais de mercado. Neste artigo, veremos um desses algoritmos com exemplos em Python e MQL5.

Neste artigo, analisaremos dados de moedas e tentaremos entender com isso por que os Expert Advisors podem mostrar bons resultados em alguns intervalos e, ao mesmo tempo, ter um desempenho ruim em outros.

Neste artigo, criaremos um EA na linguagem MQL5 que enviará mensagens para o Telegram por meio de um bot. Configuraremos os parâmetros necessários, incluindo o token de API do bot e o identificador do chat, e então realizaremos uma requisição HTTP POST para entregar as mensagens. Em seguida, processaremos a resposta para garantir a entrega bem-sucedida e lidaremos com possíveis erros.

O gradiente descendente desempenha um papel significativo no treinamento das redes neurais e muitos algoritmos de aprendizado de máquina. Ele é um algoritmo rápido e inteligente, apesar do seu trabalho impressionante, ele ainda é mal interpretado por muitos cientistas de dados, vamos ver do que ele se trata.

A classificação de dados é uma coisa crucial para um algotrader e um programador. Neste artigo, nós vamos nos concentrar em um dos algoritmos de classificação logística que provavelmente podem nos ajudar a identificar os Sims ou Nãos, as Altas e Baixas, Compras e Vendas.

Aqui está um novo artigo da nossa série sobre como projetar um sistema de negociação com base nos indicadores técnicos mais populares. Nós aprenderemos um novo indicador que é o indicador Fractais e aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação baseado nele para ser executado na plataforma MetaTrader 5.

A previsão desempenha um papel importante na análise de séries temporais. No novo artigo, falaremos sobre as vantagens da segmentação de séries temporais.

Neste artigo, apresentaremos a implementação de vários indicadores de rentabilidade e risco, considerados alternativas ao índice de Sharpe, e exploraremos curvas de patrimônio líquido hipotéticas para analisar suas características.

Um novo artigo em nossa série sobre como aprender a desenvolver um sistema de negociação baseado nos indicadores técnicos mais populares será sobre o indicador técnico Gator Oscillator e como criar um sistema de negociação por meio de estratégias simples.

Bem-vindo a este novo artigo em nossa série sobre como aprender a desenvolver um sistema de negociação com base nos indicadores técnicos mais populares da MQL5. Neste artigo, nós aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação pelo indicador %R de Williams.

Deixando o sistema de ordens mais fluido. Aqui irei mostrar como e onde mudar no código para se ter algo mais fluído, onde você pode modificar os limites da posição muito mais rapidamente.

Nesta série de artigos, exploramos a integração de interfaces gráficas interativas em painéis de negociação móveis no MQL5. Na terceira parte, usamos os desenvolvimentos das partes anteriores para transformar painéis de negociação estáticos em dinâmicos.

Imagine que você pode usar dados que não estão disponíveis no MetaTrader, você só obtém dados de indicadores por análise de preços e análise técnica. Agora imagine que você pode acessar dados que levarão seu poder de negociação a um novo nível. Você pode multiplicar o poder do software MetaTrader se misturar a saída de outros softwares, métodos de análise macroeconômica e ferramentas ultra-avançadas por meio da API de dados. Neste artigo, vamos ensinar como usar APIs e apresentar serviços de dados API úteis e valiosos.

Neste artigo, examinaremos o pairs trade, ou negociação de pares, principalmente seus princípios e perspectivas quanto à sua aplicação prática. Além disso, tentaremos criar uma estratégia baseada nele.

Como obter dados da WEB para serem usados em um EA. Então vamos por as mãos na massa, ou melhor começar a codificar um sistema alternativo.

Aqui está um novo artigo em nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação pelos indicadores técnicos mais populares na plataforma de negociação MetaTrader 5. Neste novo artigo, nós aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação pelo indicador Desvio Padrão.

Vamos continuar a implementação do novo sistema de ordens . A criação deste sistema é algo que demanda um bom domínio do MQL5, além de entender como de fato a plataforma MetaTrader 5 funciona e os recursos que ela nos fornece.

O problema com o aprendizado por reforço é a necessidade de definir uma função de recompensa, que pode ser complexa ou difícil de formular, porém abordagens baseadas no tipo de ação e na exploração do ambiente que permitem que as habilidades sejam aprendidas sem uma função de recompensa explícita estão sendo exploradas para resolver esse problema.

Qualquer programa em qualquer linguagem de programação possui uma estrutura específica. Neste artigo, você aprenderá os componentes básicos da estrutura de um programa na linguagem MQL5, o que pode ser extremamente útil ao criar um sistema de negociação ou uma ferramenta de negociação para o MetaTrader 5.

Libere todo o poder da representação de dados dinâmicos em suas estratégias de negociação ou utilitários com o nosso guia detalhado para desenvolver uma GUI móvel em MQL5. Mergulhe nos eventos do gráfico e saiba como projetar e implementar uma GUI móvel simples e múltipla em um único gráfico. O artigo também aborda a adição de elementos à GUI, aumentando sua funcionalidade e apelo estético.

Neste artigo continuamos a série em que aprendemos a construir sistemas de negociação com base nos indicadores mais populares. Desta vez vamos falar sobre o indicador Ichimoku e criar um sistema de negociação baseado nos seus valores.

Python é uma linguagem de programação bem conhecida e popular, com muitos recursos, especialmente nas áreas de finanças, ciência de dados, Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina. Python é uma ferramenta poderosa que também pode ser útil no trading. O MQL5 nos permite usar essa poderosa linguagem como uma integração para alcançar nossos objetivos de forma eficaz. Neste artigo, compartilharemos como podemos usar Python como uma integração no MQL5, depois de aprender algumas informações básicas sobre Python.

Neste artigo, eu tentarei usar nosso modelo logístico para prever o crash do mercado de ações com base nos fundamentos da economia dos EUA, nos concentraremos nas ações do NETFLIX e da APPLE, usando os crashes anteriores do mercado de 2019 e 2020, vamos ver como nosso modelo se comportará nas atuais desgraças e tristezas.

Bem-vindo ao novo artigo da nossa série sobre como aprender a projetar sistemas de negociação com base nos indicadores técnicos mais populares. Neste artigo, nós aprenderemos sobre um novo indicador técnico chamado Acumulação/Distribuição e descobriremos como desenvolver um sistema de negociação em MQL5 baseado nas estratégias simples com o AD.

Libere todo o poder da representação de dados dinâmicos em suas estratégias de negociação ou utilitários com o nosso guia detalhado para desenvolver uma GUI móvel em MQL5. Mergulhe nos princípios fundamentais da programação orientada a objetos e aprenda a desenvolver e usar de forma fácil e eficiente uma ou mais GUIs móveis em um único gráfico.

Vamos levar nosso sistema de ordens para um outro patamar, mas antes temos algumas coisas a resolver. O problema é que existem questões que são dependentes de como você deseja operar e que tipo de coisa você estará fazendo no momento em que estiver operando.

As cadeias de Markov são uma poderosa ferramenta matemática que pode ser usada para modelar e prever dados de séries temporais em vários campos, incluindo finanças. Na modelagem e previsão de séries temporais financeiras, as cadeias de Markov são frequentemente usadas para modelar a evolução de ativos financeiros ao longo do tempo, ativo esses como preços de ações ou pares de moedas. Uma das principais vantagens dos modelos das cadeias de Markov é sua simplicidade e facilidade de uso.