Artigos sobre como integrar a MetaTrader 5 usando a linguagem MQL5

Aprenda a criar um módulo EX5 com funções exportáveis que permite consultar e armazenar facilmente os dados da última ordem pendente executada. Neste guia passo a passo, aprimoraremos a biblioteca EX5 de gerenciamento de histórico (History Management) desenvolvendo funções especializadas e independentes para extrair as principais propriedades da última ordem pendente executada. Entre essas propriedades estão o tipo de ordem, o horário de colocação, o horário de execução, o tipo de execução e outros dados importantes necessários para o gerenciamento e análise eficaz do histórico de operações com ordens pendentes.

Neste artigo será implementada a ordenação de notícias para eventos econômicos individuais com base em seus identificadores. Além disso, as consultas SQL anteriores serão aprimoradas para fornecer informações adicionais ou reduzir o tempo de execução da consulta. O código criado nos artigos anteriores se tornará funcional.

Neste artigo é apresentada uma análise abrangente do algoritmo de otimização de recifes de coral (CRO), um método meta-heurístico inspirado nos processos biológicos de formação e desenvolvimento de recifes de coral. Ele modela aspectos-chave da evolução dos corais: reprodução externa e interna, fixação de larvas, reprodução assexuada e competição por espaço limitado no recife. É dada atenção especial à versão aprimorada do algoritmo.

Neste artigo, é demonstrado um método de criação de estratégias de trading para o ouro usando aprendizado de máquina. Ao analisar o método proposto para a previsão de séries temporais sob diferentes ângulos, é possível identificar suas vantagens e desvantagens em comparação com outras formas de criação de sistemas de trading baseadas somente na análise e previsão de séries temporais financeiras.

Bem-vindo à terceira parte da nossa série sobre tendências! Hoje, vamos nos aprofundar no uso de divergência como estratégia para identificar pontos de entrada ideais dentro da tendência diária predominante. Também apresentaremos um mecanismo personalizado de proteção de lucro, semelhante a um trailing stop-loss, mas com melhorias exclusivas. Além disso, vamos atualizar o Trend Constraint Expert para uma versão mais avançada, incorporando uma nova condição de execução de trade para complementar as já existentes. À medida que avançamos, continuaremos explorando a aplicação prática do MQL5 no desenvolvimento algorítmico, fornecendo a você percepções mais detalhadas e técnicas acionáveis.

O que é análise angular dos mercados financeiros? Como usar os ângulos de movimento de preço e o aprendizado de máquina para prever com precisão de 67? Como combinar um modelo de regressão e um modelo de classificação com características angulares e obter um algoritmo funcional? O que Gann tem a ver com isso? Por que os ângulos de movimento do preço são bons indicadores para o aprendizado de máquina?

Este artigo discute uma abordagem de trading apenas em uma direção escolhida (compra ou venda). Para isso, é utilizada a técnica de inferência causal e aprendizado de máquina.

Por décadas, traders vêm utilizando a fórmula do Critério de Kelly para determinar a proporção ideal de capital a ser alocada em um investimento ou aposta, a fim de maximizar o crescimento de longo prazo enquanto minimiza o risco de ruína. No entanto, seguir cegamente o Critério de Kelly utilizando o resultado de um único backtest costuma ser perigoso para traders individuais, pois, na negociação ao vivo, a vantagem de trading diminui com o tempo, e o desempenho passado não é garantia de resultado futuro. Neste artigo, apresentarei uma abordagem realista para aplicar o Critério de Kelly para alocação de risco de um ou mais EAs no MetaTrader 5, incorporando resultados de simulação de Monte Carlo provenientes do Python.

Hoje, aprofundamos a incorporação de métricas de trading úteis dentro de uma janela especializada integrada ao EA do Painel de Administração. Esta discussão foca na implementação em MQL5 para desenvolver um Painel de Análises e destaca o valor dos dados que ele fornece aos administradores de trading. O impacto é amplamente educacional, pois lições valiosas são extraídas do processo de desenvolvimento, beneficiando tanto desenvolvedores iniciantes quanto experientes. Este recurso demonstra as oportunidades ilimitadas que esta série de desenvolvimento oferece ao equipar gestores de operações com ferramentas avançadas de software. Além disso, exploraremos a implementação das classes PieChart e ChartCanvas como parte da expansão contínua das capacidades do painel de Administração de Trading.

Aprenda a recuperar, processar, classificar, ordenar, analisar e gerenciar posições fechadas, ordens e históricos de negociações usando MQL5, criando uma ampla biblioteca EX5 de Gerenciamento de Histórico com um método detalhado passo a passo.

Neste artigo, tentarei explicar da forma o mais simples possível como você pode fazer uso de troca de mensagens entre aplicações. Isto para que consiga de fato, desenvolver algo realmente funcional e de maneira o mais simples e eficaz quando for possível ser feito. Não sei se de fato conseguirei passar a ideia por detrás do conceito. Já que ele não é tão simples de ser entendido e compreendido por parte de quem o está vendo pela primeira vez. Aproveitando mostrarei como você pode fazer, para conseguir modificar o sistema de replay/simulador, a fim de poder depurar um Expert Advisor ou um outro código qualquer que você esteja criando. Isto de maneira igualmente simples e direta.

Neste artigo é proposto um método original para o desenvolvimento de estratégias de tendência. Você aprenderá como é possível fazer a anotação dos exemplos de treinamento e treinar classificadores com base neles. O resultado final são sistemas de trading prontos para uso, operando sob o controle do terminal MetaTrader 5.

Este artigo apresenta o algoritmo de otimização de força central (CFO), inspirado nas leis da gravitação. É explorado como os princípios da atração física podem resolver problemas de otimização, onde soluções mais pesadas atraem seus análogos menos bem-sucedidos.

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.

Neste artigo, continuaremos a conectar uma nova estratégia ao sistema de otimização automática já criado. Vamos ver quais mudanças devem ser feitas no EA responsável pela criação do projeto de otimização e nos EAs das segunda e terceira etapas.

O que vamos fazer agora, só é possível por que o MQL5, utiliza o mesmo princípio de funcionamento de uma programação baseada em eventos. Tal modelo de programação, é bastante usada na criação de DLL. Sei que no primeiro momento a coisa toda parecerá extremamente confusa e sem nenhuma lógica. Mas neste artigo, irei introduzir de maneira um pouco mais sólida tais conceitos, para que você iniciante consiga compreender adequadamente o que está acontecendo. Entender o que irei começar a explicar neste artigo é algo que poderá lhe ajudar muito na vida, como programador.

Vamos continuar o desenvolvimento dos projetos Simple Candles e Adwizard, detalhando os aspectos do uso do sistema de controle de versão e do repositório MQL5 Algo Forge.

Neste artigo, mostrarei como você, pode sem muito esforço, conseguir implementar a indicação se uma posição, está lhe dando prejuízo ou mesmo lucro. Isto de maneira extremamente simples e eficaz. Usando este indicador que estou mostrando como desenvolver, você, mesmo sem muito conhecimento, conseguirá facilmente saber quando é hora de fechar uma posição. E ao fazê-lo, não virá a ter um resultado diferente do esperado. Isto por que, estamos efetuando o calculo de forma a termos a real situação de nossa posição.

O Algoritmo do Restaurateur de Sucesso (SRA) é um método inovador de otimização inspirado nos princípios de gestão de um restaurante. Ao contrário das abordagens tradicionais, o SRA não descarta as soluções mais fracas, mas as melhora, combinando-as com elementos das soluções de maior sucesso. O algoritmo apresenta resultados competitivos e traz uma nova perspectiva sobre como equilibrar a diversificação e a intensificação em problemas de otimização.

CatBoost é um poderoso modelo de machine learning baseado em árvores que se especializa em tomada de decisão com base em features estacionárias. Outros modelos baseados em árvores como XGBoost e Random Forest compartilham características semelhantes em termos de robustez, capacidade de lidar com padrões complexos e interpretabilidade. Esses modelos têm uma ampla gama de usos, desde análise de features até gestão de risco. Neste artigo, vamos percorrer o procedimento de utilização de um modelo CatBoost treinado como filtro para uma estratégia clássica de seguimento de tendência com cruzamento de médias móveis.

No artigo, você aprenderá como criar uma indicação visual na sua plataforma de trading para saber se você está em uma posição comprada ou vendida no gráfico, sem precisar acessar o terminal. Além disso, o texto aborda a implementação de uma funcionalidade que melhora a visualização ao mover linhas de take profit e stop loss, ocultando a linha de preço do mouse durante a movimentação para evitar confusões. A leitura oferece insights práticos para customizar sistemas de simulação de mercado.

Alertas de segurança, como aqueles que aparecem sempre que o gráfico é atualizado, uma nova par é adicionada ao chat do painel administrativo do EA ou o terminal é reiniciado, podem se tornar cansativos. Nesta discussão, vamos analisar e implementar uma função que rastreia o número de tentativas de login para identificar um usuário confiável. Após um determinado número de tentativas malsucedidas, o aplicativo passará para um procedimento avançado de login, que também facilita a recuperação de senha para usuários que possam tê-la esquecido. Além disso, veremos como é possível integrar de forma eficiente a criptografia no painel administrativo para aumentar a segurança.

Neste artigo, mostrarei como você, meu caro e estimado leitor, pode sem muito esforço. Conseguir modificar o indicador de posição a fim de que ele venha a ser capaz de fazer bem mais coisas, do que originalmente era capaz de fazer. Veremos como incluir a capacidade de podermos mover tanto os preços, quanto também criar as linhas de preço. E isto diretamente no gráfico. Algo que muitos imaginariam ser extremamente complicado e de difícil solução. Porém você notará que faremos tudo isto, com muita facilidade e com um mínimo de esforço. Tudo que será preciso fazer é parar e pensar um pouco.

O artigo explora o desenvolvimento de um sistema de trading inspirado na computação quântica, fazendo a transição de um protótipo em Python para uma implementação em MQL5 para trading no mundo real. O sistema utiliza princípios da computação quântica, como superposição e emaranhamento, para analisar estados de mercado, embora rode em computadores clássicos usando simuladores quânticos. Os principais recursos incluem um sistema de três qubits para analisar oito estados de mercado simultaneamente, períodos de análise de 24 horas e sete indicadores técnicos para análise de mercado. Embora as taxas de acurácia possam parecer modestas, elas fornecem uma vantagem significativa quando combinadas com estratégias adequadas de gerenciamento de risco.

Neste artigo, vamos melhorar o painel de controle de trading do nosso painel administrativo multifuncional. Apresentaremos uma função auxiliar poderosa, que simplifica o código, tornando-o mais legível, fácil de manter e eficiente. Também mostraremos como integrar botões adicionais e aprimorar facilmente a interface para atender a um espectro mais amplo de tarefas de trading. Seja para gerenciar posições, ajustar ordens ou facilitar a interação com o usuário, este guia ajudará você a desenvolver um painel de controle de trading confiável e prático.

Precisamos de fato, de algum meio para conseguir lidar com os objetos gráficos que serão criados. A proposta mostrada no artigo anterior, se encaixa perfeitamente bem, em alguns cenários. No entanto, aqui, precisamos de algo um pouco mais elaborado. Isto devido a natureza do problema com que estamos lidando. Assim sendo, não tentaremos de maneira alguma substituir os mecanismos que estão presentes no MetaTrader 5. Isto para conseguir lidar com o ZOrder, além é claro, verificar qual objeto está em primeiro plano ou encoberto por outro objeto. Vamos fazer algo completamente diferente. Aqui vou mostrar quais as modificações que precisam ser feitas no código a fim de conseguir, tirar de alguma forma, proveito do que o MetaTrader 5, já faz para nos.

Neste artigo, que será um artigo divisor de águas. Vamos começar a explorar de maneira um pouco mais profunda a interação entre as aplicações que estão sendo desenvolvidas para dar suporte total ao sistema de replay/simulação. Aqui vamos analisar um problema. Este tem de um lado, algo bastante chato, mas de outro algo muito interessante de explicar como resolver. E o problema é: Como fazer para adicionar as linhas de take profit e stop loss, depois que elas foram removidas? Isto sem usar o terminal, mas sim fazendo a operação direto no gráfico. Bem isto de fato é algo, a primeira vista simples. Porém existem alguns percalços a serem superados.