Artigos sobre programação na linguagem MQL5

O consultor especializado multi-moedas neste artigo é um consultor especializado ou negociação automatizada que usa o indicador ZigZag, filtrado com o Awesome Oscillator ou que filtram os sinais um do outro.

Neste artigo, criamos um indicador de previsão ARIMA em MQL5. É analisado como o modelo ARIMA forma previsões, sua aplicabilidade ao mercado Forex e ao mercado de ações em geral. Também é explicado o que é a autorregressão AR, de que forma os modelos autorregressivos são usados para previsão e como funciona o mecanismo de autorregressão.

O principal neste artigo, é justamente a apresentação e explicação da classe C_ChartFloatingRAD. Temos o indicador Chart Trade, funcionando de uma maneira bastante interessante. No entanto, se você notará que ainda temos um numero bastante reduzido de objetos no gráfico. E mesmo assim temos exatamente o comportamento esperado. Podendo editar os valores presentes no indicador. A pergunta é: Como isto é possível ?!?! Neste artigo você começará a entender isto.

Neste artigo exploraremos o sistema Profitunity de autoria de Bill Williams, destrinchando seus principais componentes e sua abordagem única para operar em condições caóticas de mercado. Demonstramos para o leitor a implementação da estratégia na linguagem de programação MQL5, com ênfase na automatização dos principais indicadores e sinais de entrada/saída. Finalmente, testaremos e otimizaremos a estratégia, analisando em detalhes sua eficácia em diferentes cenários de mercado.

Neste artigo, exploramos a integração dinâmica das Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e das Redes Neurais Recorrentes (RNNs) na previsão do mercado de ações. Aproveitando a capacidade das CNNs de extrair padrões e a proficiência das RNNs em lidar com dados sequenciais. Vamos ver como essa combinação poderosa pode aumentar a precisão e eficiência dos algoritmos de negociação.

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.

Neste artigo, continuaremos a explorar os padrões de preço na biblioteca DoEasy. Vamos desenvolver a classe do padrão "Barra Interna" das formações Price Action.

O artigo descreve as propriedades do modelo não linear de heterocedasticidade condicional (GARCH). O indicador iGARCH para prever a volatilidade um passo à frente é construído com base nele. A biblioteca de análise numérica ALGLIB é usada para estimar os parâmetros do modelo.

Este artigo examina a transição da codificação procedural para a Programação Orientada a Objetos (POO) no MQL5, com foco na integração com REST APIs. Discutimos como organizar funções de requisições HTTP (GET e POST) em classes, ressaltando vantagens como encapsulamento, modularidade e facilidade de manutenção. A refatoração de código é detalhada, mostrando a substituição de funções isoladas por métodos de classes. O artigo inclui exemplos práticos e testes.

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.

O Ângulo de Ataque é uma métrica frequentemente citada, cuja inclinação é entendida como tendo uma forte correlação com a força de uma tendência predominante. Vamos analisar como ele é comumente usado e compreendido e examinar se há mudanças que poderiam ser introduzidas na forma como é medido, para benefício de um sistema de negociação que o utilize.

O artigo aborda o algoritmo AOS (Atomic Orbital Search), que utiliza conceitos do modelo orbital atômico para simular a busca por soluções. O algoritmo se baseia em distribuições probabilísticas e na dinâmica das interações dentro de um átomo. O artigo discute detalhadamente os aspectos matemáticos do AOS, incluindo a atualização das posições dos candidatos a soluções e os mecanismos de absorção e emissão de energia. O AOS abre novos caminhos para a aplicação de princípios quânticos em tarefas computacionais, oferecendo uma abordagem inovadora para a otimização.

No artigo anterior, construímos uma classe para agrupamento de dados. Hoje eu gostaria de compartilhar com vocês as formas mediante as quais os resultados podem ser usados para resolver problemas práticos de negociação.

Este artigo propõe um método autoral para a criação de robôs usando aprendizado de máquina.

Aqui demonstrarei uma técnica que pode lhe ajudar muito, em vários momentos durante a sua vida como programador. Diferente do que muitos dizem, não é a plataforma que é limitada, mas sim o conhecimento do individuo que diz que tal coisa. O que será explicado aqui, mostrar que com um pouco de bom senso e criatividade, você pode tornar a plataforma MetaTrader 5 muito mais interessante e versátil. E sem precisar de fato criar programas malucos ou coisas do estilo. Você pode criar um código simples, porém seguro e confiável. Usando de perspicácia, domar o código a fim de modificar algo já existente, sem se quer remover ou adicionar uma única linha se quer, no código original.

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.

Nesta quarta parte, revisitamos os Expert Advisors (EAs) Simple Hedge e Simple Grid desenvolvidos anteriormente. Nosso foco agora é refinar o Simple Grid EA por meio de análise matemática e uma abordagem de força bruta, visando o uso ideal da estratégia. Este artigo mergulha profundamente na otimização matemática da estratégia, preparando o terreno para futuras explorações de otimização baseada em código em artigos posteriores.

Os autores do método FreDF confirmaram experimentalmente a vantagem da previsão combinada nas áreas de frequência e tempo. No entanto, o uso de um hiperparâmetro de ponderação não é ideal para séries temporais não estacionárias. Neste artigo, proponho que você conheça um método de combinação adaptativa de previsões nas áreas de frequência e tempo.

Os formatos de dados utilizados para representar modelos de aprendizado de máquina desempenham um papel fundamental em sua eficiência. Nos últimos anos, surgiram vários novos tipos de dados desenvolvidos especificamente para trabalhar com modelos de aprendizado profundo. Neste artigo, vamos focar em dois novos formatos de dados que se tornaram amplamente utilizados nos modelos modernos.

Neste artigo, apresentamos um algoritmo de permutação das barras de preços e detalhamos como os testes de permutação podem ser usados para identificar casos em que o desempenho de uma estratégia é inventado com o objetivo de enganar potenciais compradores de Expert Advisors.

Hoje, vamos demonstrar como você pode construir aplicações de trading com IA capazes de aprender com os próprios erros. Vamos demonstrar uma técnica conhecida como stacking (empilhamento), na qual usamos 2 modelos para fazer 1 previsão. O primeiro modelo é tipicamente um aprendiz mais fraco, e o segundo modelo normalmente é um modelo mais poderoso que aprende com os resíduos do nosso aprendiz mais fraco. Nosso objetivo é criar um conjunto de modelos (ensemble), na esperança de alcançar maior acurácia.

Explore o mundo dos arrays em MQL5 na Parte 5, projetado para iniciantes absolutos. Simplificando conceitos complexos de codificação, este artigo foca na clareza e inclusão. Junte-se à nossa comunidade de aprendizes, onde perguntas são bem-vindas e conhecimento é compartilhado!

Neste artigo, criamos um EA (Expert Advisor) em MQL5 com base na estratégia PIRANHA, utilizando as Bandas de Bollinger para aumentar a eficiência da negociação. Discutimos os princípios-chave da estratégia, a implementação do código, bem como os métodos de teste e otimização. Esse conhecimento permitirá usar o EA com eficácia em seus cenários de trading.

Neste artigo, examinaremos a teoria da inferência causal usando aprendizado de máquina, bem como a implementação de uma abordagem personalizada em Python. A inferência causal e o pensamento causal têm suas raízes na filosofia e psicologia e desempenham um papel importante na nossa compreensão da realidade.

Os modelos ocultos de Markov (HMM) são uma poderosa ferramenta estatística que permite identificar estados ocultos do mercado com base na análise de movimentos observáveis dos preços. No trading, os HMM permitem melhorar a previsão da volatilidade e são aplicados no desenvolvimento de estratégias de tendência, modelando as mudanças nos regimes de mercado. Neste artigo, apresentaremos um processo passo a passo para o desenvolvimento de uma estratégia de seguimento de tendência que utiliza HMM como filtro para previsão de volatilidade.