Artigos sobre programação na linguagem MQL5

Aqui vamos ver como disparar eventos customizados e melhorar a questão sobre como o indicador informa o status do serviço de replay/simulação.

Metamodelos em aprendizado de máquina: Criação automática de sistemas de negociação com quase nenhum envolvimento humano, o próprio modelo decide como operar e quando operar.

Desta vez nossos modelos estão sendo feitos por matrizes, o que permite flexibilidade ao mesmo tempo que nos permite fazer modelos poderosos que podem manipular não apenas cinco variáveis independentes, mas também muitas variáveis, desde que permaneçamos dentro dos limites de cálculos de um computador, este artigo será uma leitura interessante, isso é certo.

Muita gente, principalmente os não programadores, tem muita dificuldade em conseguir transferir informações entre o MetaTrader 5 e outros programas. Um destes programas é o Excel. Muitos usam o Excel como uma forma de gerenciar e manter o seu controle de risco. Sendo um programa muito bom e fácil de aprender a utilizar. Mesmo para quem não é programador VBA. Aqui vou mostrar uma forma de fazer a comunicação entre o MetaTrader 5 e o Excel (Método super-simples).

Neste artigo, veremos várias novas maneiras de criar sistemas de gerenciamento de dinheiro e identificar seus principais recursos. Hoje, existem algumas estratégias de gerenciamento de dinheiro para todos os gostos. Tentaremos considerar várias maneiras de administrar o dinheiro com base em diferentes modelos matemáticos de crescimento.

Nesse artigo vamos explicar como desenvolver um fator de qualidade para ser retornado pelo seu EA no testador de estratégia. Iremos mostrar duas formas de cálculo conhecidas (Van Tharp e Sunny Harris).

Os modelos de linguagem (LLMs) são uma parte importante da inteligência artificial que evolui rapidamente. E para aproveitar isso devemos pensar em como integrar LLMs avançados em nossa negociação algorítmica Muitos acham desafiador ajustar esses modelos de acordo com suas necessidades, implantá-los localmente e, logo, aplicá-los à negociação algorítmica. Esta série de artigos explorará uma abordagem passo a passo para alcançar esse objetivo.

Neste artigo, falaremos sobre o algoritmo que apresenta os resultados mais contraditórios de todos os examinados anteriormente, o de evolução diferencial (DE).

Aqui estamos retirando o bloqueio de simulação baseada na plotagem LAST, e adicionando um ponto de entrada para este tipo de simulação. Agora prestem atenção ao fato de que todo o funcionamento, irá se basear no sistema do forex. Sendo que a única diferença, aqui nesta rotina, é o fato de que estaremos separando uma simulação BID, de uma LAST. Mas a questão de randomização do tempo e a sua correção para ser utilizado pela classe C_Replay, é a mesma em ambos modos de simulação. Isto é uma coisa boa, já que se modificarmos um dos modos, o outro irá se beneficiar, pelo menos no que rege a parte do tempo entre os tickets

Vamos explorar o que é a análise quantitativa, como os grandes players a utilizam e criar um dos algoritmos de análise quantitativa na linguagem MQL5.

Neste arquivo vamos finalmente resolver os problemas de simulação dos ticks, em uma barra de um minuto, de forma que eles possam conviver junto com ticks reais. Isto para evitar que venhamos a ter problemas depois. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.

Bem-vindo a um novo artigo da nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação pelos indicadores técnicos mais populares, neste artigo aprenderemos sobre uma nova ferramenta técnica e aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação pelo Variable Index Dynamic Average (VIDYA).

Aqui neste artigo iremos complicar um pouco as coisa. Fazendo uso do que foi visto nos artigos anteriores, iremos começar a liberar o arquivo de Template, para que o usuário possa fazer uso de um template pessoal. No entanto, irei fazer as mudanças aos poucos, visto que também irei modificar o indicador a fim de proporcionar um alivio ao MetaTrader 5.

Neste artigo, continuamos a explorar a linguagem de programação MQL5. Esta série de artigos não é apenas um material didático, mas sim uma porta de entrada para o mundo da programação. O que os torna especiais? Eu me esforcei para manter a simplicidade nas explicações, tornando conceitos complexos acessíveis a todos. Para obter os melhores resultados, é necessário praticar ativamente tudo o que discutimos. Só assim você obterá o máximo proveito desses artigos.

Nos modelos de aprendizado por reforço discutidos anteriormente, usamos diferentes variantes de redes convolucionais, que são capazes de identificar diferentes corpos nos dados brutos. A principal vantagem das redes convolucionais é sua capacidade de identificar objetos independentemente de sua localização. No entanto, as redes convolucionais nem sempre são capazes de lidar com as diversas deformações e ruídos que os objetos apresentam. Mas esses problemas podem ser resolvidos pelo modelo relacional.

Hoje estudaremos o algoritmo do morcego (Bat algorithm, BA), que possui convergência incrível em funções suaves.

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.

A programação orientada a objetos permite criar códigos mais compactos, fáceis de ler e modificar. Apresentamos um exemplo para três modelos ONNX.

Os modelos de linguagem são uma parte importante da inteligência artificial que evolui rapidamente, por isso devemos pensar em como integrar LLMs poderosos em nossa negociação algorítmica. Para a maioria das pessoas, é desafiador configurar esses poderosos modelos de acordo com suas necessidades, implementá-los localmente e, em seguida, aplicá-los à negociação algorítmica. Esta série de artigos explorará uma abordagem passo a passo para alcançar esse objetivo.

O artigo discute, de forma detalhada, os passos que precisam ser implementados para a criação de um advisor especializado baseado no algoritmo de negociação de Recuperação de Zona. Isso ajuda a automatizar o sistema, economizando tempo para os negociadores algorítmicos.

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.

Seja bem-vindo a este novo artigo em nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação com base no indicador técnico mais popular. Neste artigo, nós aprenderemos sobre um novo indicador técnico e como criar um sistema de negociação usando o indicador Índice de Força.

Cansado de perder tempo procurando aquele arquivo, que é preciso para fazer a sua aplicação funcionar ?!?! Que tal embutir tudo no executável ? Assim você nunca irá perder tempo procurando as coisas. Sei que muitos fazem uso, exatamente daquela forma de distribuir e guardar as coisas. Mas existe uma maneira bem mais adequada. Pelo menos no que diz respeito a distribuição de executáveis e armazenamento dos mesmos. A forma que irei explicar aqui, pode vim a lhe ser de grande ajuda. Já que você pode usar o próprio MetaTrader 5 como sendo um grande ajudante, assim como o MQL5. Não é algo lá tão complexo, ou difícil de ser entendido.

O FSS (Fish School Search) é um algoritmo avançado de otimização inspirado no comportamento dos peixes que nadam em cardumes. Aproximadamente 80% desses peixes nadam em comunidades organizadas de parentes, o que tem sido comprovado como uma estratégia importante para melhorar a eficiência de procura por alimento e proteção contra predadores.

Nos mercados de forex, é muito desafiador prever a tendência futura sem ter uma ideia do passado. Poucos modelos de machine learning são capazes de fazer previsões futuras considerando valores passados. Neste artigo, vamos discutir como podemos usar modelos clássicos (não específicos para séries temporais) de Inteligência Artificial para superar o mercado.

A negociação com base em probabilidades pode ser comparada a caminhar sobre uma corda bamba - ela requer precisão, equilíbrio e uma compreensão clara do risco envolvido. No mundo do trading, a probabilidade é fundamental. É ela que determina o resultado: sucesso ou fracasso, lucro ou prejuízo. Ao aproveitar as possibilidades da probabilidade, os traders podem tomar decisões mais fundamentadas, gerenciar os riscos de maneira mais eficiente e alcançar seus objetivos financeiros. Não importa se você é um investidor experiente ou um trader iniciante, entender a probabilidade pode ser a chave para desbloquear seu potencial de negociação. Neste artigo, exploraremos o fascinante mundo do trading baseado em probabilidades e mostraremos como levar seu modo de negociar a um nível superior.

A transformada de Fourier é um método de decompor uma onda de pontos de dados em possíveis partes constituintes que foi introduzida por Joseph Fourier. Esse recurso pode ser útil para os traders, e é isso que abordaremos neste artigo.