Artigos sobre programação na linguagem MQL5
Leia os artigos publicados aqui para aprender MQL5, a linguagem das estratégias de negociação. A maioria desses artigos foi escrita por vocês, membros da MQL5.community. Todos eles estão divididos em categorias para encontrar respostas rápidas relacionadas a aspectos específicos da programação: "Integração", "Testador", "Estratégias de negociação" e muito mais.
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Gráficos na biblioteca DoEasy (Parte 91): eventos de objetos gráficos padrão no programa Histórico de alterações de nome do objeto
No artigo, modificaremos a funcionalidade básica para fornecer controle de eventos de objetos gráficos a partir de um programa baseado na biblioteca. Vamos começar criando uma funcionalidade para armazenar o histórico de alterações das propriedades dos objetos gráficos usando a propriedade "Nome do objeto" como exemplo.
Integração de Modelos Ocultos de Markov no MetaTrader 5
Neste artigo, demonstramos como os Modelos Ocultos de Markov, treinados utilizando Python, podem ser integrados em aplicações MetaTrader 5. Os Modelos Ocultos de Markov são uma poderosa ferramenta estatística utilizada para modelar dados de séries temporais, onde o sistema modelado é caracterizado por estados não observáveis (ocultos). Uma premissa fundamental dos HMMs é que a probabilidade de estar em um determinado estado em um momento específico depende do estado do processo no instante anterior.
Experimentos com redes neurais (Parte 4): Padrões
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.
EA de grid-hedge modificado em MQL5 (Parte III): Otimização de uma estratégia de cobertura simples (I)
Na terceira parte, retornamos aos EAs Simple Hedge e Simple Grid, desenvolvidos anteriormente. Agora, vamos melhorar o Simple Hedge EA por meio de análise matemática e abordagem de força bruta (brute force) com o objetivo de otimizar o uso da estratégia. Este artigo se aprofunda na otimização matemática da estratégia, estabelecendo a base para a futura pesquisa de otimização baseada em código nas partes seguintes.
Criando um Expert Advisor simples multimoeda usando MQL5 (Parte 3): Prefixos/sufixos de símbolos e sessão de negociação
Recebi comentários de vários colegas traders sobre como usar o Expert Advisor multimoedas que estou analisando com corretoras que usam prefixos e/ou sufixos com nomes de símbolos, bem como sobre como implementar fusos horários de negociação ou sessões de negociação no Expert Advisor.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 33): Sistema de Ordens (II)
Vamos continuar o desenvolvimento do sistema de ordens. Mas você irá ver que iremos fazer uma reutilização massiva de coisas já vistas em outros artigos. Mesmo assim teremos um bônus neste artigo. Iremos desenvolver, primeiramente um sistema que consiga ser operado junto ao servidor de negociação real, seja usando uma conta demo, seja usando uma conta real. Vamos fazer uso massivo e extensivo da plataforma MetaTrader 5, para nos fornecer todo o suporte do qual precisaremos neste inicio de jornada
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 70): Acertando o tempo (III)
Neste artigo mostrarei a maneira correta e funcional de usar a função CustomBookAdd. Apesar de parecer se algo simples, fazer isto tem muitas implicações. Entre elas permitir que digamos ao indicador de mouse, se o ativo customizado está em leilão; Em negociação, ou o mercado está fechado. 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.
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 3)
A Teoria das Categorias representa um segmento diversificado e em constante expansão da matemática, que até agora está relativamente pouco explorado na comunidade MQL5. Esta sequência de artigos visa elucidar algumas das suas concepções com o intuito de constituir uma biblioteca aberta e potencializar ainda mais o uso deste notável setor na elaboração de estratégias de negociação.
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 6): produtos fibrados monomórficos e coprodutos fibrados epimórficos
A teoria das categorias é um ramo diversificado e em expansão da matemática que só recentemente começou a ser abordado na comunidade MQL5. Esta série de artigos tem como objetivo analisar alguns de seus conceitos para criar uma biblioteca aberta e utilizar ainda mais essa maravilhosa seção na criação de estratégias de negociação.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 49): Soft Actor-Critic (SAC)
Continuamos nossa exploração dos algoritmos de aprendizado por reforço na resolução de problemas em espaços de ação contínua. Neste artigo, apresento o algoritmo Soft Actor-Critic (SAC). A principal vantagem do SAC está em sua capacidade de encontrar políticas ótimas que não apenas maximizam a recompensa esperada, mas também têm a máxima entropia (diversidade) de ações.
Padrões de projeto no MQL5 (Parte I): Padrões criacionais (creational patterns)
Existem métodos que podem ser usados para resolver problemas típicos. Depois de entender como usar esses métodos, você pode então escrever programas de maneira prática e aplicar o conceito DRY ("Don't Repeat Yourself" - "Não se Repita"). Neste contexto, os padrões de projeto são extremamente úteis, pois apresentam soluções para problemas bem descritos e recorrentes.
Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 07): Dendrogramas
A classificação de dados para análise e previsão é uma área muito diversificada do aprendizado de máquina, que compreende um grande número de abordagens e métodos. Neste artigo, examinaremos uma dessas abordagens, nomeadamente o agrupamento hierárquico aglomerativo (Agglomerative Hierarchical Clustering).
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 4): Ordens virtuais pendentes e salvamento de estado
Ao começar a desenvolver um EA multimoeda, já alcançamos alguns resultados e realizamos várias iterações de melhoria do código. No entanto, nosso EA não podia trabalhar com ordens pendentes e retomar o trabalho após reiniciar o terminal. Vamos adicionar essas funcionalidades.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 69): Acertando o tempo (II)
Aqui vamos entender, por que estamos precisamos usar a chamada iSpread. Ao mesmo tempo, vamos entender como o sistema consegue nos informar o tempo restante da barra, quando não temos ticks a serem usados para fazer tal coisa. 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.
Expert Advisor de scalping Ilan 3.0 AI com aprendizado de máquina
Lembra do EA Ilan 1.6 Dynamic? Vamos tentar aprimorá-lo com aprendizado de máquina! Vamos reviver esse antigo projeto neste artigo e adicionar aprendizado de máquina com uma tabela Q. Passo a passo.
DoEasy. Controles (Parte 8): Objetos básicos do WinForms por categoria, controles GroupBox e CheckBox
Neste artigo, veremos como criar dois objetos WinForms, especificamente GroupBox e CheckBox, e também geraremos objetos básicos para categorias de objetos WinForms. Todos os objetos criados ainda são estáticos, ou seja, não possuem a funcionalidade de interação com o mouse.
Representações no domínio da frequência de séries temporais: O espectro de potência
Neste artigo, analisaremos os métodos relacionados à análise de séries temporais no domínio da frequência. Ele também se concentrará na utilidade do estudo de funções espectrais de séries temporais na criação de modelos preditivos. Além disso, discutimos algumas perspectivas promissoras para a análise de séries temporais no domínio da frequência usando a transformada discreta de Fourier (DFT).
Data Science e Machine Learning (Parte 21): Desvendando Redes Neurais, Algoritmos de Otimização Desmistificados
Mergulhe no coração das redes neurais enquanto desmistificamos os algoritmos de otimização usados dentro das redes neurais. Neste artigo, descubra as principais técnicas que desbloqueiam todo o potencial das redes neurais, impulsionando seus modelos a novos patamares de precisão e eficiência.
Scalping Orderflow para MQL5
Este Expert Advisor para MetaTrader 5 implementa uma estratégia de Scalping OrderFlow com gerenciamento de risco avançado. Ele utiliza múltiplos indicadores técnicos para identificar oportunidades de negociação com base em desequilíbrios de fluxo de ordens. Os testes de retrocesso (backtesting) mostram potencial de lucratividade, mas destacam a necessidade de mais otimizações, especialmente no gerenciamento de risco e nas taxas de acerto das operações. Adequado para traders experientes, exige testes aprofundados e compreensão antes da utilização em ambiente real.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 35): Ajeitando as coisas (I)
Temos que corrigir algumas coisas antes de realmente poder continuar. Mas não se trata necessariamente de uma correção e sim de um aperfeiçoamento na forma de gerir e utilizar classe. O motivo é que existem falhas ocorrendo por conta de algum tipo de interação dentro do sistema. Apesar das tentativas de tentar compreender o motivo de algumas das falhas, para assim sana-las. Todas foram frustradas, já que não fazia o mínimo sentido de algumas delas estarem ocorrendo. Quando fazemos uso de ponteiros ou recursão em C / C++, e o programa começa a apresentar falhas.
Introdução ao MQL5 (Parte 4): Estruturas, classes e funções de tempo
Nesta série, continuamos a desvendar os segredos da programação. No novo artigo, vamos estudar as bases das estruturas, classes e funções de tempo e adquirir novas habilidades para programação eficiente. Este guia pode ser útil não apenas para iniciantes, mas também para desenvolvedores experientes, pois simplifica conceitos complexos, fornecendo informações valiosas para dominar o MQL5. Continue aprendendo coisas novas, aperfeiçoe suas habilidades de programação e domine o mundo da negociação algorítmica.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 22): Aprendizado não supervisionado de modelos recorrentes
Continuamos a estudar algoritmos de aprendizado não supervisionado. E agora proponho discutir as particularidades por trás do uso de autocodificadores para treinar modelos recorrentes.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 37): Pavimentando o Terreno (I)
Neste artigo iremos começar a fazer algo, que eu gostaria de ter feito a muito mais tempo. No entanto, por falta de "terreno firme", não me sentia seguro para apresentar de forma publica. Mas agora já tenho as bases para poder fazer o que iremos começar a fazer, a partir de agora. É bom que foque ao máximo em compreender o conteúdo deste artigo. E não estou dizendo isto, apenas para que você o leia apenas por ler. Quero e preciso enfatizar que se você não entender este artigo especifico. Poderá abandonar completamente qualquer esperança em compreender o conteúdo dos próximos.
Simulação de mercado (Parte 01): Cross Order (I)
Deste artigo em diante iniciaremos a fase dois, na questão sobre replay / simulação de mercado. Então aqui vamos começar mostrando uma possível solução para fazer cruzamento de ordens. Esta solução que mostrarei, não é uma solução definitiva. Ela é apenas uma proposta de solução para o problema que ainda será preciso abordar em breve.
Do básico ao intermediário: Definições (II)
Neste artigo iremos ver e explorar um pouco mais sobre a diretiva #define. Só que agora com o foco voltado para a segunda forma de utilização desta diretiva. Ou seja, a criação de macros. Como sei que este material pode vir a ser um pouco complicado no começo. Procurei utilizar uma aplicação que já vem sendo explorada a algum tempo. Então espero que se divirtam com o conteúdo deste artigo.
Ciência de Dados e ML (Parte 27): Redes Neurais Convolucionais (CNNs) em Bots de Trading no MetaTrader 5 — Vale a Pena?
As Redes Neurais Convolucionais (CNNs) são renomadas por sua capacidade de detectar padrões em imagens e vídeos, com aplicações em diversos campos. Neste artigo, exploramos o potencial das CNNs para identificar padrões valiosos nos mercados financeiros e gerar sinais de trading eficazes para bots de negociação no MetaTrader 5. Vamos descobrir como essa técnica de aprendizado profundo pode ser aproveitada para decisões de trading mais inteligentes.
Algoritmo baseado em fractais - Fractal-Based Algorithm (FBA)
Um novo método metaheurístico baseado na abordagem fractal de divisão do espaço de busca para resolver tarefas de otimização. O algoritmo identifica e divide sequencialmente áreas promissoras, criando uma estrutura fractal auto-semelhante que concentra os recursos computacionais nos trechos mais promissores. Um mecanismo exclusivo de mutação, direcionado para as melhores soluções, garante um equilíbrio ideal entre diversificação e intensificação do espaço de busca, aumentando significativamente a eficiência do algoritmo.
Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 19): Ajustes necessários
O que de fato vamos fazer aqui, é preparar o terreno, de forma que quando for preciso adicionar algumas novas coisas ao código, isto aconteça de forma suave e tranquila. O código atual ainda não consegue cobrir ou dar cabo de algumas coisas, que serão necessárias para um avanço significativo. Precisamos que tudo seja construído de maneira que o esforço de implementação de algumas coisas seja o menor possível. Se isto for feito adequadamente teremos a possibilidade de ter um sistema realmente bastante versátil. Sendo capaz de se adaptar muito facilmente a qualquer situação que for preciso ser coberta.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 48): métodos para reduzir a superestimação dos valores da função Q
No artigo anterior, nós exploramos o método DDPG, projetado para treinar modelos em espaços de ação contínua. No entanto, como outros métodos de aprendizado Q, ele está sujeito ao problema da sobreavaliação dos valores da função Q. Esse problema geralmente leva eventualmente ao treinamento de um agente com uma estratégia não otimizada. Neste artigo, examinaremos algumas abordagens para superar o problema mencionado.
Implementando uma Estratégia de Negociação com Bandas de Bollinger usando MQL5: Um Guia Passo a Passo
Um guia passo a passo para implementar um algoritmo de negociação automatizado em MQL5 baseado na estratégia de Bandas de Bollinger. Um tutorial detalhado sobre a criação de um Expert Advisor que pode ser útil para traders.
Algoritmos de otimização populacionais: Busca harmônica (Harmony Search, HS)
Hoje, estudaremos e testaremos o algoritmo de otimização mais avançado, a busca harmônica (HS), que é inspirada no processo de procura da harmonia sonora perfeita. Então, qual algoritmo é agora o líder em nossa classificação?
Gráficos na biblioteca DoEasy (Parte 95): Controles de objetos gráficos compostos
Neste artigo, consideraremos ferramentas para gerenciar objetos gráficos compostos, nomeadamente controles de um objeto gráfico padrão estendido. Hoje vamos nos desviar um pouco do tópico anterior, que era mover um objeto gráfico composto. Em vez disso, vamos fazer um manipulador de eventos de alteração de gráfico que tem algum objeto gráfico composto, e vamos lidar com os objetos de controle do objeto gráfico composto.
Indicador de posições históricas no gráfico em forma de diagrama de lucro/prejuízo
Vamos falar sobre como obter informações sobre posições fechadas usando o histórico de negociações. Vamos criar um indicador simples que mostra um diagrama aproximado de lucro/prejuízo das posições em cada barra.
Algoritmos de otimização populacional
Este é um artigo introdutório sobre a classificação do algoritmo de otimização (OA). O artigo tenta criar um banco de teste (um conjunto de funções), que deve ser usado para comparar os OAs e, talvez, identificar o algoritmo mais universal de todos os que são amplamente conhecidos.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 50): Complicando as coisas (II)
Vamos resolver a questão da ID do gráfico, mas ao mesmo tempo, vamos começar a garantir que o usuário possa fazer uso de um template pessoal, voltado para analisar o ativo que ele gostaria de efetuar estudos e simulações. 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.
Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 02): Mapas de Kohonen
Esta série de artigos propõe que o Assistente MQL5 deve ser um pilar para os traders. Por quê? Porque o trader não economiza apenas o tempo desenvolvendo suas novas ideias com o Assistente MQL5, mas reduz bastante os erros de desenvolvimento de código duplicado; ele está finalmente preparado para canalizar sua energia nas poucas áreas críticas de sua filosofia de negociação.
Rede neural na prática: Reta Secante
Como foi explicado na parte teórica. Precisamos usar regressões lineares e derivadas, quando o assunto é rede neural. Mas por que ?!?! O motivo disto, é que a regressão linear é uma das fórmulas mais simples que existe. Basicamente uma regressão linear, é apenas uma função afim. Porém quando falamos em rede neural, não estamos interessados na reta, que a regressão linear cria. Estamos interessados é na equação que gera tal reta. A reta gerada pouco importa. Mas você sabe qual é a equação principal a ser compreendida ?!?! Se não veja este artigo para começar a entender.
Algoritmo de Evolução do Casco da Tartaruga (Turtle Shell Evolution Algorithm, TSEA)
Um algoritmo de otimização único, inspirado na evolução do casco da tartaruga. O algoritmo TSEA emula a formação gradual de áreas queratinizadas da pele, que representam as soluções ótimas para o problema. As melhores soluções tornam-se mais "duras" e se aproximam da superfície externa, enquanto as soluções menos bem-sucedidas permanecem "macias" e ficam na parte interna. O algoritmo utiliza a clusterização das soluções com base na qualidade e na distância, permitindo preservar as opções menos bem-sucedidas, garantindo flexibilidade e adaptabilidade.
Desenvolvimento de robô em Python e MQL5 (Parte 3): Implementação do algoritmo de negociação baseado em modelo
Continuamos o ciclo de artigos sobre a criação de um robô de negociação em Python e MQL5. Hoje, vamos abordar a tarefa de desenvolver um algoritmo de negociação em Python.
Usando o Algoritmo de Aprendizado de Máquina PatchTST para Prever a Ação do Preço nas Próximas 24 Horas
Neste artigo, aplicamos um algoritmo relativamente complexo de rede neural chamado PatchTST, lançado em 2023, para prever a ação do preço nas próximas 24 horas. Usaremos o repositório oficial, faremos algumas modificações, treinaremos um modelo para EURUSD e o aplicaremos para fazer previsões futuras, tanto em Python quanto em MQL5.