Artigos sobre programação na linguagem MQL5

Desta vez, vamos dar uma olhada no algoritmo de otimização de colônia de formigas ("Ant Colony optimization algorithm", em inglês). O algoritmo é muito interessante e ambíguo. Trata-se de uma tentativa de criar um novo tipo de ACO.

Há muitas ferramentas técnicas que podem ser usadas para visualizar o canal do preço. Uma dessas ferramentas é o Canal Donchian. Neste artigo, aprenderemos a criar um Canal Donchian e a usá-lo como um indicador personalizado como parte de um Expert Advisor.

Neste artigo, exploraremos diferentes enfoques para desenvolver indicadores adaptativos. Esses indicadores se destacam pelo uso de feedback entre as entradas e saídas, o que permite que eles se adaptem de forma autônoma para processar séries temporais financeiras de forma eficiente.

Este é um algoritmo preguiçoso que não aprende com o conjunto de dados de treinamento, ele armazena o conjunto de dados e age imediatamente quando ele recebe uma nova amostra. Por mais simples que ele seja, ele é usado em uma variedade de aplicações do mundo real

O algoritmo Conformer, apresentado aqui, foi desenvolvido para prever o tempo, que, em termos de variabilidade e imprevisibilidade, pode ser comparado aos mercados financeiros. O Conformer é um método complexo que combina as vantagens dos modelos de atenção e das equações diferenciais ordinárias.

Aqui vou mostrar como travar um indicador, usando pura e simplesmente a linguagem MQL5, de uma forma muito interessante e surpreendente.

Vamos delinear as principais etapas para o desenvolvimento do nosso EA. Uma das primeiras será realizar a otimização de uma instância individual da estratégia de trading desenvolvida. Tentaremos reunir em um único lugar todas as informações necessárias sobre as execuções do testador durante a otimização.

DRAKON é uma linguagem de programação visual especialmente desenvolvida para facilitar a interação entre especialistas de diferentes áreas (biólogos, físicos, engenheiros...) com programadores em projetos espaciais russos (por exemplo, na criação do complexo "Buran"). Neste artigo, vou falar sobre como o DRAKON torna a criação de algoritmos acessível e intuitivamente compreensível, mesmo para quem nunca teve contato com código, e também como é mais fácil quer seja para o cliente explicar suas ideias ao encomendar robôs de negociação quer seja para o programador cometer menos erros em funções complexas.

Existem várias estratégias de trading. Do ponto de vista da diversificação de riscos e do aumento da estabilidade dos resultados de trading, pode ser útil usar várias estratégias em paralelo. Mas se cada estratégia for implementada como um EA separado, gerenciar o trabalho conjunto delas em uma conta de trading se torna muito mais complicado. Para resolver esse problema, é um boa idea implementar o trabalho de diferentes estratégias de trading em um único EA.

Neste artigo, por EA multimoeda, entendemos um robô investidor, ou um robô de negociação, que pode negociar (abrir/fechar ordens, gerenciar ordens, por exemplo, do tipo trailing stop-loss e trailing profit) mais de um par de moedas em um gráfico. Desta vez, usaremos apenas um indicador, em particular a média móvel triangular em um ou mais timeframes, ou escalas de tempo.

Continuamos a estudar modelos de inteligência artificial, em particular, algoritmos de aprendizado não supervisionados. Já nos encontramos com um dos algoritmos de agrupamento. E neste artigo quero compartilhar com vocês outra maneira de resolver os problemas de redução de dimensionalidade.

Neste artigo, tentaremos fornecer sistemas de negociação usando um conceito muito importante no mercado financeiro, que é a volatilidade. Forneceremos um sistema de negociação baseado no indicador Canal Keltner após compreendê-lo e como podemos codificá-lo e criar um sistema de negociação baseado em uma estratégia simples de negociação e testá-lo em diferentes ativos.

Implementação da classe Logger para unificar e estruturar as mensagens que são impressas no log da guia Experts na caixa de ferramentas. Conexão com o sistema Seq de coleta e análise de logs. Monitoramento de mensagens de log online.

Neste artigo, analisaremos a estrutura do buffer de indicador em indicadores com vários símbolos e vários períodos e geraremos a exibição dos buffers coloridos desses indicadores no gráfico.

Este capítulo da série aborda algoritmos de aprendizado por reforço, focando em Q-Learning, Deep Q-Network (DQN), e Proximal Policy Optimization (PPO). Explora como essas técnicas podem ser integradas para melhorar a automação de tarefas, detalhando suas características, vantagens, e aplicabilidades práticas. A seleção do algoritmo mais adequado é vista como crucial para otimizar a eficiência operacional em ambientes dinâmicos e incertos, prometendo discussões futuras sobre a implementação prática e teórica desses métodos.

As redes neurais são tudo para nós. E vamos verificar na prática se é assim, indagando se MetaTrader 5 é uma ferramenta autossuficiente para implementar redes neurais na negociação. A explicação vai ser simples.

Os sistemas gráficos de análise de preços são amplamente reconhecidos e apreciados pelos traders. Neste artigo, irei abordar o sistema Murray em sua totalidade, que engloba não apenas os renomados níveis, mas também outras técnicas úteis para avaliar a posição atual do preço e tomar decisões de negociação.

A regressão é uma tarefa de prever um valor real a partir de um exemplo não rotulado. Para avaliar a precisão das previsões de modelos de regressão, são utilizadas as chamadas métricas de regressão.

Neste artigo, completaremos nossa série sobre como projetar um sistema de negociação baseado no indicador técnico mais popular. Nós aprenderemos como criar um sistema de negociação baseado no indicador Alligator.

O novo artigo de nossa série sobre como projetar um sistema de negociação baseado nos indicadores técnicos mais populares considera um novo indicador técnico - o Índice de Fluxo de Dinheiro (MFI). Estudaremos este indicador em detalhes e aprenderemos a desenvolver um sistema de negociação simples utilizando a linguagem MQL5 para, posteriormente, executá-lo na MetaTrader 5.

Diferente do que foi visto no artigo anterior, aqui vamos fazer o controle de seleção no Expert Advisor. Porém, esta não é uma solução ainda definitiva. Mas irá nos atender por hora. Então acompanhe o artigo para entender como implementar uma das soluções possíveis.

No artigo anterior fizemos a correção de alguns pontos, e adicionamos alguns testes no nosso sistema de replay, estes tentam garantir a maior estabilidade quanto for possível obter, ao mesmo tempo iniciamos a criação e o uso de um arquivo de configuração para o sistema de replay.

As redes neurais são tudo para nós. Vamos ver se isso é verdade na prática. Para tal, vamos fazer experiências e adotar abordagens não-convencionais. Vamos escrever também um sistema de negociação lucrativo. A explicação vai ser simples.

Neste artigo introdutório, discutirei algumas lições que podem ser aprendidas com os testes que as empresas de prop trading empregam. Isso é especialmente relevante para iniciantes e para aqueles que estão lutando para encontrar seu lugar no mundo do trading. O próximo artigo abordará a implementação do código.

Os objetivos deste artigo são: demonstrar a necessidade obrigatória de um gerenciador de riscos, adaptar os princípios de controle de risco para trading algorítmico em uma classe específica, permitindo que todos possam comprovar, de forma independente, a eficácia da abordagem de normalização de risco no day trading e em investimentos nos mercados financeiros. Neste artigo, exploraremos em detalhes a criação de uma classe de gerenciador de riscos para trading algorítmico, continuando o tópico abordado no artigo anterior sobre o gerenciador de riscos para trading manual.

Vamos continuar indo em direção a um sistema mais completo de ordens direto no gráfico. Então neste artigo irei mostrar uma forma de você corrigir, ou melhor dizendo fazer com que o sistema de ordens fique mais intuitivo.