Artigos sobre programação na linguagem MQL5

icon

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.

Acompanhe as novas publicações e participe de suas discussões no Fórum!

Novo artigo
recentes | melhores
preview
Do básico ao intermediário: Diretiva Include

Do básico ao intermediário: Diretiva Include

Neste artigo, vamos falar de uma diretiva de compilação, muito utilizada nos mais diversos códigos que você poderá ver em MQL5. Apesar desta diretiva de compilação ser explicada aqui de maneira bem básica e superficial. É importante que comecemos a entender como usar ela. Já que em breve ela será indispensável para continuarmos em direção a um nível de programação maior. 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.
preview
Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Bear's Power

Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Bear's Power

Bem-vindo a um novo artigo em nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação com base nos indicadores técnicos mais populares, aqui está um novo artigo sobre como aprender a desenvolver um sistema de negociação pelo indicador técnico Bear's Power.
preview
DoEasy. Controles (Parte 22): SplitContainer. Alterando as propriedades do objeto criado

DoEasy. Controles (Parte 22): SplitContainer. Alterando as propriedades do objeto criado

Neste artigo, implementamos a alteração das propriedades e da aparência do controle SplitContainer após sua criação.
preview
Redes neurais de maneira fácil (Parte 45): Ensinando habilidades para investigar estados

Redes neurais de maneira fácil (Parte 45): Ensinando habilidades para investigar estados

Aprender habilidades úteis sem uma função de recompensa explícita é um dos principais desafios do aprendizado por reforço hierárquico. Anteriormente, já nos familiarizamos com dois algoritmos para resolver esse problema. Mas a questão da completa exploração do ambiente ainda está em aberto. Neste artigo, é apresentada uma abordagem diferente para o treinamento de habilidades, cujo uso depende diretamente do estado atual do sistema.
preview
Algoritmos de otimização populacionais: Otimização de ervas invasivas (IWO)

Algoritmos de otimização populacionais: Otimização de ervas invasivas (IWO)

A surpreendente capacidade das plantas daninhas de sobreviver em uma ampla variedade de condições foi a inspiração para o desenvolvimento de um poderoso algoritmo de otimização. O IWO (Invasive Weed Optimization) é considerado um dos melhores entre os analisados até o momento.
preview
Redes neurais de maneira fácil (Parte 42): Procrastinação do modelo, causas e métodos de resolução

Redes neurais de maneira fácil (Parte 42): Procrastinação do modelo, causas e métodos de resolução

A procrastinação de modelos no contexto do aprendizado por reforço pode ser causada por vários motivos, e a solução desse problema requer medidas apropriadas. Este artigo discute algumas das possíveis causas da procrastinação do modelo e métodos para superá-las.
preview
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 13): Eventos de calendário com esquemas de banco de dados

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 13): Eventos de calendário com esquemas de banco de dados

Neste artigo, discutimos como os esquemas de banco de dados podem ser incorporados para categorização em MQL5. Analisaremos brevemente como os conceitos de esquema de banco de dados podem ser combinados com a teoria da categoria na identificação de informações de texto (string) relevantes para a negociação. O foco será em eventos de calendário.
preview
Avaliando o desempenho futuro com intervalos de confiança

Avaliando o desempenho futuro com intervalos de confiança

Neste artigo, vamos explorar o uso do bootstrapping como um meio de avaliar a eficácia futura de uma estratégia automatizada.
preview
Estudando o indicador de perfil de mercado — Market Profile: O que é e como funciona?

Estudando o indicador de perfil de mercado — Market Profile: O que é e como funciona?

Hoje vamos conhecer o "Perfil de Mercado". Vamos entender o que está por trás desse nome, tentar compreender os princípios de funcionamento do Perfil e analisar a versão apresentada no terminal chamada MarketProfile.
preview
Simulação de mercado (Parte 06): Transferindo informações do MetraTrader 5 para o Excel

Simulação de mercado (Parte 06): Transferindo informações do MetraTrader 5 para o Excel

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).
preview
Do básico ao intermediário: União (I)

Do básico ao intermediário: União (I)

Neste artigo começaremos a ver o que seria uma união. Aqui faremos a lição de casa, experimentando as primeiras construções em que uma união poderia ser utilizada. Apesar de tudo, o que será visto aqui, é apenas a parte básica de todo um conjunto de conceitos e informações que ainda serão melhor exploradas em artigos futuros. 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.
preview
DoEasy. Controles (Parte 26): Apurando o objeto WinForms "ToolTip" e desenvolvendo o "ProgressBar".

DoEasy. Controles (Parte 26): Apurando o objeto WinForms "ToolTip" e desenvolvendo o "ProgressBar".

Neste artigo vamos completar o desenvolvimento do controle ToolTip e começar a desenvolver o objeto WinForms ProgressBar. Ao trabalharmos nesses objetos, desenvolveremos uma funcionalidade versátil para animar os controles e seus componentes.
preview
Simulação de mercado (Parte 13): Sockets (VII)

Simulação de mercado (Parte 13): Sockets (VII)

Quando você desenvolve algo, seja no xlwings, ou qualquer outro pacote que nos permita ler e escrever diretamente no Excel. Você na verdade deve notar que todos os programas, funções ou procedimentos. Executam e logo finalizam a sua tarefa. Eles não ficam ali, dentro de um loop. E por mais que você tente fazer as coisas de uma forma diferente.
preview
Redes neurais de maneira fácil (Parte 71): Previsão de estados futuros com base em objetivos (GCPC)

Redes neurais de maneira fácil (Parte 71): Previsão de estados futuros com base em objetivos (GCPC)

Nos trabalhos anteriores, conhecemos o método Decision Transformer e vários algoritmos derivados dele. Experimentamos com diferentes métodos de definição de objetivos. Durante os experimentos, trabalhamos com diferentes maneiras de definir objetivos, mas o estudo da trajetória já percorrida pelo modelo sempre ficou fora de nosso foco. Neste artigo, quero apresentar um método que preenche essa lacuna.
preview
Reimaginando Estratégias Clássicas em Python: MA Crossovers

Reimaginando Estratégias Clássicas em Python: MA Crossovers

Neste artigo, revisitamos a clássica estratégia de cruzamento de médias móveis para avaliar sua eficácia atual. Dado o tempo desde sua criação, exploramos os possíveis aprimoramentos que a IA pode trazer a essa estratégia de negociação tradicional. Ao incorporar técnicas de IA, nosso objetivo é aproveitar as capacidades preditivas avançadas para otimizar pontos de entrada e saída de operações, adaptar-se a condições de mercado variáveis e melhorar o desempenho geral em comparação com abordagens convencionais.
preview
Modelos de regressão da biblioteca Scikit-learn e sua exportação para ONNX

Modelos de regressão da biblioteca Scikit-learn e sua exportação para ONNX

Neste artigo, exploraremos a aplicação de modelos de regressão do pacote Scikit-learn, tentaremos convertê-los para o formato ONNX e usaremos os modelos resultantes em programas MQL5. Além disso, compararemos a precisão dos modelos originais com suas versões ONNX para ambas as precisões float e double. Além disso, examinaremos a representação ONNX dos modelos de regressão, com o objetivo de fornecer uma melhor compreensão de sua estrutura interna e princípios operacionais.
preview
Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Oscilador Acelerador

Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Oscilador Acelerador

Um novo artigo da nossa série sobre como criar sistemas de negociação simples pelos indicadores técnicos mais populares. Nós aprenderemos sobre o indicador Oscilador Acelerador e aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação usando-o.
preview
DoEasy. Controles (Parte 21): O controle SplitContainer. Separador de painéis

DoEasy. Controles (Parte 21): O controle SplitContainer. Separador de painéis

Neste artigo, criaremos uma classe do objeto separador de painéis auxiliar para o controle SplitContainer.
preview
Redes neurais de maneira fácil (Parte 57): Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC)

Redes neurais de maneira fácil (Parte 57): Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC)

Apresentamos um algoritmo relativamente novo, o Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC), que permite a construção de políticas de variáveis latentes no contexto da maximização da entropia.
preview
Redes neurais de maneira fácil (Parte 44): Explorando habilidades de forma dinâmica

Redes neurais de maneira fácil (Parte 44): Explorando habilidades de forma dinâmica

No artigo anterior, apresentamos o método DIAYN, que oferece um algoritmo para aprender uma variedade de habilidades. O uso das habilidades adquiridas pode ser usado para diversas tarefas. Mas essas habilidades podem ser bastante imprevisíveis, o que pode dificultar seu uso. Neste artigo, veremos um algoritmo para ensinar habilidades previsíveis.
preview
Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo de gotas de água inteligentes (Intelligent Water Drops, IWD)

Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo de gotas de água inteligentes (Intelligent Water Drops, IWD)

Neste artigo é analisado um algoritmo interessante chamado de gotas de água inteligentes (IWD), inspirado na natureza inanimada, que simula o processo de formação do leito de um rio. As ideias desse algoritmo permitiram melhorar significativamente o líder anterior da classificação, o SDS, e o novo líder (SDSm modificado), como de costume, pode ser encontrado no arquivo do artigo.
preview
EA de grid-hedge modificado em MQL5 (Parte II): Criando um EA de grade simples

EA de grid-hedge modificado em MQL5 (Parte II): Criando um EA de grade simples

O artigo aborda a estratégia clássica de grade, descrevendo detalhadamente sua automação com um EA em MQL5 e analisando os resultados iniciais dos testes históricos. Também enfatiza a necessidade de manter posições por um longo período e considera a possibilidade de otimização de parâmetros-chave (como distância, take-profit e tamanhos de lotes) em futuras partes. O objetivo desta série de artigos é aumentar a eficiência da estratégia de negociação e sua adaptabilidade a diferentes condições de mercado.
preview
DoEasy. Controles (Parte 14): Novo algoritmo para nomear elementos gráficos. Continuando o trabalho no objeto WinForms TabControl

DoEasy. Controles (Parte 14): Novo algoritmo para nomear elementos gráficos. Continuando o trabalho no objeto WinForms TabControl

Neste artigo, elaboraremos um novo algoritmo para nomear todos os elementos gráficos que permitem criar gráficos personalizados, e continuaremos desenvolvendo o objeto WinForms TabControl.
preview
Algoritmos de otimização populacionais: Busca harmônica (Harmony Search, HS)

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?
preview
Introdução ao MQL5 (Parte 4): Estruturas, classes e funções de tempo

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.
preview
Gerenciador de riscos para trading algorítmico

Gerenciador de riscos para trading algorítmico

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.
preview
Abordagem quantitativa na gestão de riscos: aplicação do modelo VaR para otimização de portfólio multimoeda com Python e MetaTrader 5

Abordagem quantitativa na gestão de riscos: aplicação do modelo VaR para otimização de portfólio multimoeda com Python e MetaTrader 5

Neste artigo, revelamos o potencial do modelo Value at Risk (VaR) para a otimização de portfólios multimoeda. Utilizando o Python e as funcionalidades do MetaTrader 5, demonstramos como implementar a análise VaR para uma distribuição eficiente de capital e gerenciamento de posições. Desde os fundamentos teóricos até a implementação prática, o artigo abrange todos os aspectos da aplicação de um dos sistemas mais robustos de cálculo de risco — o VaR — no trading algorítmico.
preview
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 34): Sistema de Ordens (III)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 34): Sistema de Ordens (III)

Vamos neste artigo concluir a primeira fase da construção. Será algo relativamente rápido, mas explicarei detalhes que podem não ter sido comentados no passado. Mas ainda assim aqui explicarei algumas coisas que muitos não entender por que são como são. Um destes casos é o Mouse. Você sabe o motivo de ter que pressionar a tecla Shift ou Ctrl no teclado ?!?!
preview
Validação cruzada e noções básicas de inferência causal em modelos CatBoost, exportação para o formato ONNX

Validação cruzada e noções básicas de inferência causal em modelos CatBoost, exportação para o formato ONNX

Este artigo propõe um método autoral para a criação de robôs usando aprendizado de máquina.
preview
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 39): Pavimentando o Terreno (III)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 39): Pavimentando o Terreno (III)

Antes de começarmos a segunda fase de desenvolvimento, é preciso reforçar algumas ideias. Então você sabe como forçar o MQL5 a fazer o que é preciso ser feito ?!?! Já tentou ir além do que a documentação informar ?!?! Se não. Se prepare. Pois irei começar a fazer coisas muito além do que grande parte faz normalmente.
preview
Python, ONNX e MetaTrader 5: Montando um modelo RandomForest com pré-processamento de dados via RobustScaler e PolynomialFeatures

Python, ONNX e MetaTrader 5: Montando um modelo RandomForest com pré-processamento de dados via RobustScaler e PolynomialFeatures

Neste artigo, vamos desenvolver um modelo de floresta aleatória usando Python. Vamos treinar esse modelo e salvá-lo como um pipeline ONNX, já incluindo etapas de pré-processamento de dados. Depois, esse modelo será aplicado diretamente no terminal do MetaTrader 5.
preview
Soluções simples para trabalhar com indicadores

Soluções simples para trabalhar com indicadores

Neste artigo, explicarei como criar um painel simples para ajustar as configurações de um indicador diretamente no gráfico e quais modificações são necessárias no indicador para integrar esse painel. O artigo é voltado exclusivamente para quem está começando a aprender a linguagem MQL5.
preview
Redes neurais de maneira fácil (Parte 96): Extração multinível de características (MSFformer)

Redes neurais de maneira fácil (Parte 96): Extração multinível de características (MSFformer)

A extração e integração eficazes de dependências de longo prazo e características de curto prazo continuam sendo uma tarefa importante na análise de séries temporais. Compreendê-las e integrá-las corretamente é necessário para criar modelos preditivos precisos e confiáveis.
preview
Redes neurais de maneira fácil (Parte 25): Exercícios práticos de transferência de aprendizado

Redes neurais de maneira fácil (Parte 25): Exercícios práticos de transferência de aprendizado

Nos dois últimos artigos, criamos uma ferramenta que permite criar e editar modelos de redes neurais. E agora é hora de avaliar o uso potencial da transferência de aprendizado (transfer learning, em inglês) usando exemplos práticos.
preview
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 56): Adequando os Módulos

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 56): Adequando os Módulos

Apesar dos módulos estarem se comunicando de maneira adequada, existe uma falha quando é tentado usar o indicador de mouse no serviço de replay. Precisamos corrigir isto agora, antes de dar o próximo passo. Além disto, havia uma falha que finalmente foi devidamente corrigida no código do indicador de mouse. Então esta versão finalmente se tornou estável, e devidamente finalizada.
preview
Redes neurais em trading: Método abrangente de previsão de trajetórias (Traj-LLM)

Redes neurais em trading: Método abrangente de previsão de trajetórias (Traj-LLM)

Neste artigo, quero apresentar a você um método interessante de previsão de trajetórias, desenvolvido para resolver problemas relacionados ao movimento autônomo de veículos. Os autores do método combinaram os melhores elementos de diferentes soluções arquitetônicas.
preview
Implementando uma Estratégia de Negociação com Bandas de Bollinger usando MQL5: Um Guia Passo a Passo

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.
preview
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 10): Grupos monoides

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 10): Grupos monoides

Esse artigo é uma continuação da série sobre como implementar a teoria das categorias em MQL5. Nele, consideramos os grupos monoides como um meio de normalizar os conjuntos monoides e permitir uma comparação mais precisa em um espectro mais amplo de conjuntos monoides e tipos de dados.
preview
Visualizações de negociações no gráfico (Parte 2): Desenho gráfico de informações

Visualizações de negociações no gráfico (Parte 2): Desenho gráfico de informações

Escreveremos do zero um script para facilitar a captura de capturas de tela (print-screens) de negociações, visando a análise de entradas. Em um único gráfico, será conveniente exibir todas as informações necessárias sobre uma negociação específica, com a possibilidade de desenhar diferentes timeframes.
preview
Teoria do caos no trading (Parte 1): Introdução, aplicação nos mercados financeiros e o indicador de Lyapunov

Teoria do caos no trading (Parte 1): Introdução, aplicação nos mercados financeiros e o indicador de Lyapunov

É possível aplicar a teoria do caos nos mercados financeiros? Vamos explorar nesta matéria como a teoria clássica do caos e os sistemas caóticos diferem do conceito proposto por Bill Williams.