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

Aqui vamos adicionar recursos diversos no nosso EA. Este artigo vai ser bastante interessante, podendo direcionar você a novas ideias e métodos de apresentar informações e ao mesmo tempo corrigir pequenas falhas nos seus projetos.

Neste artigo, abordaremos os conceitos básicos da linguagem de programação MQL. O objetivo do artigo é ajudar os programadores iniciantes a desenvolver seu próprio sistema de negociação algorítmico (Expert Advisor).

Criando um sistema cross order. Existem uma classe de ativos que dificulta muito a vida dos operadores, estes são os ativos de contrato futuro, e por que eles dificultam a vida do operador ?

Como acessar Indicadores personalizados diretamente no EA ? Um EA de negociação, só será realmente bem explorado se for possível você usar indicadores personalizados nele, caso contrário ele será apenas um conjunto de códigos e instruções.

Colocando o Chart Trade em uma janela flutuante. No artigo anterior criamos o sistema base para utilizar templates dentro de uma janela flutuante.

Como implementar de forma o mais simples possível uma nova funcionalidade ? Aqui iremos dar um passo para trás para logo em seguida dar dois para frente.

Este é um dos indicadores mais poderosos que existe. Para quem opera e tenta ter um certo grau de assertividade, não pode deixar de ter este indicador em seu gráfico, apesar de ele ser mais utilizado por quem opera observando o Fluxo (Tape Reading ) ele também pode ser usado por aqueles que fazem uso apenas do Price Action.

No artigo anterior mostrei como criar um Chart Trade usando os objetos do MetaTrader 5, transformando a plataforma em um sistema RAD, o sistema funciona muito bem, e acredito que muitos tenham pensado em criar uma biblioteca para ter cada vez mais funcionalidade no sistema proposto, e assim conseguir desenvolver um EA que seja mais intuitivo ao mesmo tempo que tenha uma interface mais agradável e simples de usar.

Muita gente não sabe de fato como programar, mas são bem criativas, tendo excelentes ideias, mas a falta de conhecimento ou entendimento sobre programação as proíbe de fazer algumas coisas. Aprenda com criar um Chart Trade, mas usando a própria plataforma MT5, como se fosse uma IDE.

Os tipos de dados especiais matrix e vector permitem escrever um código que se aproxima da notação matemática. Isto poupa o trabalho de criar laços aninhados e de lembrar de indexar corretamente as matrizes que estão envolvidas no cálculo. Isto aumenta a confiabilidade e a velocidade de desenvolvimento de programas complexos.

Em artigos anteriores, eu expliquei como criar um indicador com múltiplas sub janela, mas apesar de ser interessante de se fazer, quando usamos um indicador personalizado. Aqui vamos entender como adicionar múltiplas janelas em um EA.

O Stop-loss é a principal ferramenta de gerenciamento de dinheiro na negociação. O uso eficaz do stop-loss, take-profit e tamanho do lote pode tornar a negociação mais consistente e, em geral, mais lucrativa. No entanto, fazer uso disto tem suas próprias dificuldades. A principal delas é a caça ao stop-loss. Neste artigo analisaremos como minimizar o efeito da caça ao stop-loss e compararemos isto com o uso clássico de stop loss para determinar lucratividade.

Neste artigo, vou apresentar a vocês uma rede neural profunda implementada em linguagem MQL com suas diferentes funções de ativação, entre elas estão a função tangente hiperbólica para as camadas ocultas e a função Softmax para a camada de saída. Avançaremos do primeiro passo até o final para formar completamente a rede neural profunda.

No artigo anterior, começamos a examinar métodos para melhorar a qualidade do treinamento da rede neural. Neste artigo, proponho continuar este tópico e considerar uma outra abordagem, em particular a de normalização de dados em lote.

Como a próxima etapa no estudo das redes neurais, eu sugiro considerar os métodos de aumentar a convergência durante o treinamento da rede neural. Existem vários desses métodos. Neste artigo, nós consideraremos um deles intitulado Dropout.

Neste artigo, eu demonstrarei algumas técnicas muito interessantes e úteis para a negociação automatizada. Algumas delas podem ser familiares para você. Eu tentarei cobrir os métodos mais interessantes e explicarei por que vale a pena usá-los. Além disso, eu mostrarei o que essas técnicas podem fazer na prática. Nós criaremos Expert Advisors e testaremos todas as técnicas descritas usando as cotações históricas.

O uso da visão computacional permite treinar redes neurais, usando uma representação visual do gráfico de preços e indicadores. Este método nos permite operar mais livremente com todo o conjunto de indicadores técnicos, uma vez que não requer feed digital para a rede neural.

Este artigo dá continuidade ao tópico sobre força bruta, trazendo novos recursos de análise de mercado para o algoritmo do meu programa e acelerando, assim, a velocidade da análise e a qualidade dos resultados finais, o que fornece a visão da mais alta qualidade de padrões globais dentro da estrutura desta abordagem.

Nós já consideramos anteriormente o mecanismo de self-attention (autoatenção) em redes neurais. Na prática, as arquiteturas de rede neural modernas usam várias threads de self-attention paralelas para encontrar várias dependências entre os elementos de uma sequência. Vamos considerar a implementação de tal abordagem e avaliar seu impacto no desempenho geral da rede.