Artigos sobre programação na linguagem MQL5

Este artigo é voltado para desenvolvedores iniciantes e experientes em MQL5. Ele oferece um código que define indicadores para gerar sinais, limitando-os com base nas tendências de timeframes mais altos. Dessa forma, traders podem aprimorar suas estratégias ao incluir uma visão mais ampla do mercado, o que pode resultar em sinais de negociação potencialmente mais confiáveis.

Um framework MQL5 que oferece a traders de varejo algoritmos de execução de nível institucional (TWAP, VWAP, Iceberg) por meio de um gerenciador de execução unificado e de um analisador de desempenho, para fracionar ordens e analisar o desempenho com mais suavidade e precisão.

Neste artigo, analisamos a aplicação do mecanismo de breakeven (ponto de equilíbrio) em estratégias automatizadas na linguagem MQL5. Começaremos com uma explicação simples do que é o modo de breakeven, como ele é implementado e quais são suas possíveis variações. Em seguida, essa funcionalidade será integrada ao EA Order Blocks, criado por nós no último artigo sobre gerenciamento de riscos. Para avaliar a eficácia, faremos dois backtests sob determinadas condições: um com a aplicação do mecanismo de breakeven e outro, sem.

As SMC (Order Block) são áreas-chave em que os traders institucionais realizam compras ou vendas significativas. Após uma movimentação considerável de preço, os níveis de Fibonacci ajudam a identificar um possível recuo desde o máximo recente de oscilação (swing high) até o mínimo de oscilação (swing low), de modo a determinar o ponto de entrada ideal na operação.

Neste artigo você entenderá na prática a diferença entre passagem por valor e passagem por referência. Apesar de ser algo aparentemente simples e que não causa problemas. Muitos programadores com uma boa carga de experiência costumam tomar verdadeiras surras de seus códigos, justamente por conta deste pequeno detalhe. Saber quando, como e porque usar uma passagem por valor ou uma passagem por referência, fará grande diferença na sua vida como programador. 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.

Este talvez será o artigo mais confuso para você iniciante. Já que aqui mostrarei que nem sempre, teremos em um mesmo código, todas funções e procedimentos com nomes exclusivos. Podemos sim ter funções e procedimentos com um mesmo nome e isto é conhecido como sobrecarga. 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.

À medida que a política do Ator se afasta cada vez mais dos exemplos armazenados no buffer de reprodução de experiências, a eficácia do treinamento do modelo, baseado nesse buffer, diminui. Neste artigo, examinamos um algoritmo que aumenta a eficácia do uso de amostras em algoritmos de aprendizado por reforço.

Neste artigo, analisamos em detalhes os aspectos importantes para a escolha dos dados mais relevantes e de qualidade do mercado Forex e para melhorar o desempenho dos modelos de inteligência artificial.

O agrupamento k-médias é uma abordagem para agrupar pontos de dados em um processo que inicialmente se concentra na representação macro do conjunto de dados, onde são aplicados centroides de cluster criados aleatoriamente. Com o tempo, esses centroides são ajustados e escalonados para representar melhor o conjunto de dados. Este artigo examina essa abordagem de agrupamento e algumas de suas aplicações.

Os algoritmos de agrupamento em aprendizado de máquina são ferramentas importantes de aprendizado não supervisionado que permitem dividir os dados brutos em grupos com características semelhantes. Com esses grupos, é possível, por exemplo, realizar análise de mercado para um cluster específico, identificar os clusters mais resilientes em novos conjuntos de dados e também realizar inferências causais. Este artigo apresenta um método original para o agrupamento de séries temporais, utilizando a linguagem Python.

Já faz um bom tempo que estamos mexendo apenas no indicadores. Mas agora chegou a hora de fazer o serviço voltar a executar o seu trabalho, a fim de que possamos ver o gráfico sendo construído com os dados informados. Mas como nem tudo é tão simples, será preciso ver para entender o que nos espera.

Neste artigo, continuaremos a falar sobre métodos de coleta de dados em uma amostra de treinamento. É claro que o processo de aprendizado requer constante interação com o ambiente. Mas as situações podem variar.

Este artigo fala sobre um método de otimização baseado nos princípios de funcionamento do sistema imunológico do organismo — Micro Artificial Immune System (Micro-AIS) — uma modificação do AIS. O Micro-AIS utiliza um modelo mais simples do sistema imunológico e operações mais simples de processamento de informações imunológicas. O artigo também aborda as vantagens e desvantagens do Micro-AIS em comparação com o AIS tradicional.

Muito provavelmente você não tenha se dado conta, que a modelagem das matrizes estava um tanto quanto estranha. Já que não havia a indicação de linhas e colunas, mas apenas indicações de colunas. O que é muito estranho, quando se está lendo um código, que faz fatorações de matrizes. E se você estava esperando ver linhas e colunas sendo indicadas. Pode acabar ficando bastante confuso, no momento de tentar implementar a fatoração. Além do mais, aquela forma de modelar as matrizes, não é nem de longe a melhor maneira. Isto por que, quando modelamos matrizes daquela maneira, passamos a ter uma certa limitação, que nos obriga a usar outras técnicas, ou funções, que não seriam de fato necessárias. Isto quando a modelagem é feita de uma maneira um pouco mais adequada.

Este artigo é um pouco diferente dos trabalhos anteriores desta série. Nele, discutiremos uma representação alternativa de séries temporais. A representação linear por partes de séries temporais é um método de aproximação de séries temporais usando funções lineares em pequenos intervalos.

Apresentamos a parte final da série dedicada ao GinAR, um framework de redes neurais para previsão de séries temporais. Neste artigo, analisamos os resultados do teste do modelo com novos dados e avaliamos sua estabilidade em condições reais de mercado.

Em nosso artigo anterior, apresentamos um script simples chamado "The Quarters Drawer." Com base nessa fundação, agora estamos dando o próximo passo ao criar um Expert Advisor (EA) de monitoramento para acompanhar esses quartis e fornecer supervisão em relação a possíveis reações do mercado nesses níveis. Junte-se a nós enquanto exploramos o processo de desenvolvimento de uma ferramenta de detecção de zonas neste artigo.

Este artigo faz parte de uma série que descreve as etapas do desenvolvimento de um cliente MQL5 nativo para o protocolo MQTT. Nesta parte, descrevemos em detalhes como aplicar o princípio do desenvolvimento orientado por testes para implementar a troca de pacotes CONNECT/CONNACK. Ao final desta etapa, nosso cliente DEVE ser capaz de agir apropriadamente ao trabalhar com todos os possíveis resultados do servidor ao tentar se conectar.

Este artigo explora uma estratégia de trading que integra a Análise Discriminante Linear (LDA) com Bandas de Bollinger, aproveitando previsões de zonas categóricas para gerar sinais estratégicos de entrada no mercado.

O artigo analisa o algoritmo de busca tabu, um dos primeiros e mais conhecidos métodos meta-heurísticos. Exploraremos detalhadamente como o algoritmo funciona, desde a escolha da solução inicial até a exploração das soluções vizinhas, com foco no uso da lista tabu. O artigo cobre os aspectos-chave do algoritmo e suas particularidades.

O artigo examina o tema de pareamento na inferência causal. O pareamento é utilizado para comparar observações semelhantes em um conjunto de dados. Isso é necessário para determinar corretamente os efeitos causais e eliminar o viés. O autor explica como isso ajuda na construção de sistemas de negociação baseados em aprendizado de máquina, que se tornam mais estáveis em novos dados nos quais não foram treinados. O escore de propensão desempenha um papel central e é amplamente utilizado na inferência causal.

Este artigo apresenta uma abordagem inovadora para a análise técnica, baseada na conversão dos movimentos de preço em código binário. O autor mostra como diferentes aspectos do comportamento do mercado - desde movimentos simples de preço até padrões complexos - podem ser codificados em sequências de zeros e uns.

Este artigo explora uma nova dimensão de análise utilizando bibliotecas externas especificamente projetadas para análises avançadas. Essas bibliotecas, como o pandas, fornecem ferramentas poderosas para processar e interpretar dados complexos, permitindo que os traders obtenham percepções mais profundas sobre a dinâmica do mercado. Ao integrar essas tecnologias, podemos reduzir a lacuna entre dados brutos e estratégias acionáveis. Junte-se a nós enquanto estabelecemos as bases dessa abordagem inovadora e desbloqueamos o potencial de combinar tecnologia com expertise em trading.

Este artigo apresenta a implementação completa do TimeGPT, uma arquitetura especializada baseada no Transformer para a previsão de séries temporais financeiras na plataforma MetaTrader 5. Ele aborda a adaptação do mecanismo de atenção para dados financeiros, a tokenização seletiva das variações de preço, otimizações orientadas ao hardware e técnicas avançadas de treinamento. O artigo inclui resultados de testes práticos, que demonstraram uma precisão de previsão de 87% em um horizonte de 24 barras, com um tempo de treinamento de 15 minutos na CPU. É apresentado um EA pronto para uso com reajuste automático do modelo.

Neste artigo, apresentamos a implementação de um algoritmo de seleção de características descrito em um artigo acadêmico intitulado "FREL: Um algoritmo estável de seleção de características", chamado de Ponderação de Características como Aprendizado Baseado em Energia Regularizada.

Vamos considerar uma nova abordagem para analisar tendências de mercado, baseada em visualização tridimensional e análise tensora da microestrutura do mercado.

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.

ONNX é uma ótima ferramenta para integrar códigos complexos de IA entre diferentes plataformas, sendo uma ferramenta excelente, mas que vem com alguns desafios que devem ser superados para aproveitar ao máximo suas capacidades. Neste artigo, discutimos os problemas mais comuns que você pode enfrentar e como mitigá-los.