Artigos sobre programação na linguagem MQL5

Quer saber como lucrar com a diferença entre taxas de juros? Neste artigo, veremos como usar a arbitragem de swap no Forex para obter uma renda estável todas as noites, criando uma carteira resistente às oscilações do mercado.

A pesquisa do ambiente em tarefas de aprendizado por reforço é um problema atual. Anteriormente, já examinamos algumas abordagens. E hoje, eu proponho que nos familiarizemos com mais um método, baseado na maximização da norma nuclear. Ele permite que os agentes destaquem estados do ambiente com alto grau de novidade e diversidade.

Apresentamos o sistema de negociação híbrido StockFormer, que combina codificação preditiva e algoritmos de aprendizado por reforço (RL). O framework utiliza 3 ramos Transformer com mecanismo integrado Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn), que melhora o módulo de atenção padrão com um bloco Feed-Forward multicabeça, permitindo capturar padrões de séries temporais em diferentes subespaços.

Neste artigo, proponho tentarmos desenvolver nossa própria estratégia de negociação. Uma estratégia de negociação deve ser construída com base em uma determinada vantagem estatística. E tal vantagem deve ser duradoura.

Neste artigo, criamos um EA em MQL5 com base na estratégia de Rompimento do Intervalo Diário (Daily Range Breakout). Vamos abordar os conceitos-chave da estratégia, desenvolver o esquema do EA e implementar a lógica de rompimento em MQL5. Por fim, estudamos os métodos de backtest e otimização do EA para maximizar sua eficiência.

Neste artigo, implementamos filtros no painel do Calendário Econômico do MQL5 para refinar a exibição dos eventos de notícias por moeda, importância e tempo. Primeiro, estabelecemos critérios de filtro para cada categoria e depois os integramos ao painel para exibir apenas os eventos relevantes. Por fim, garantimos que cada filtro seja atualizado dinamicamente para fornecer aos traders insights econômicos focados e em tempo real.

Apresento o framework adaptativo multiagente MASA, que une aprendizado por reforço e estratégias adaptativas, oferecendo um equilíbrio harmonioso entre rentabilidade e controle de riscos em condições de mercado turbulentas.

Este artigo permitirá que um iniciante escreva uma implementação de um script do zero para balancear riscos ao negociar múltiplos instrumentos simultaneamente. Além disso, pode dar aos usuários experientes novas ideias para implementar suas soluções em relação às opções propostas neste artigo.

Damos continuidade à análise do StockFormer, um sistema híbrido de negociação que combina codificação preditiva e algoritmos de aprendizado por reforço para análise de séries temporais financeiras. O sistema se baseia em três ramificações Transformer com o mecanismo Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn), que permite identificar padrões complexos e interrelações entre ativos. Anteriormente, aprendemos os aspectos teóricos do framework e implementamos os mecanismos do DMH-Attn; hoje vamos abordar a arquitetura dos modelos e seu treinamento.

Uma abordagem inovadora para coletar informações de indicadores em MQL5 permite uma análise de dados mais flexível e simplificada, ao possibilitar que os desenvolvedores passem entradas personalizadas para os indicadores para cálculos imediatos. Essa abordagem é particularmente útil para o trading algorítmico, pois fornece maior controle sobre as informações processadas pelos indicadores, indo além das restrições tradicionais.

Este artigo explora como a divulgação de notícias econômicas, o comportamento dos investidores e vários fatores podem influenciar as reversões de tendências de mercado. Inclui uma explicação em vídeo e prossegue incorporando código MQL5 ao nosso programa para detectar reversões de tendência, nos alertar e tomar as ações apropriadas com base nas condições de mercado. Isso se baseia em artigos anteriores da série.

Soquetes. Você sabe para que eles servem, ou como fazer uso deles no MetaTrader 5? Se a resposta for não, vamos começar aprendendo um pouco sobre eles. Este artigo aqui envolve o básico do básico. Mas como existem diversas maneiras de se fazer a mesma coisa, e o que nos interessa realmente é sempre o resultado. Queria mostrar que sim, existe uma forma simples, de passar dados do MetaTrader 5 para dentro de outros programas, como por exemplo o Excel. Porém, a principal ideia, não é transferir dados do MetaTrader 5, para o Excel. E sim fazer o contrário. Ou seja, transferir dados do Excel, ou de qualquer outro programa, para dentro do MetaTrader 5.

Neste artigo, discutiremos como podemos construir Consultores Especialistas capazes de selecionar e mudar autonomamente as estratégias de negociação com base nas condições prevalentes do mercado. Vamos aprender sobre Cadeias de Markov e como elas podem ser úteis para nós, como traders algorítmicos.

A negociação de notícias pode ser complicada e esmagadora. Neste artigo, passaremos pelos passos para obter dados de notícias. Além disso, aprenderemos sobre o Calendário Econômico do MQL5 e o que ele tem a oferecer.

Até agora, analisamos a automação da execução de procedimentos sequenciais de otimização de EAs exclusivamente no testador de estratégias padrão. Mas o que fazer se, entre essas execuções, quisermos processar alguns dados já obtidos por outros meios? Vamos tentar adicionar a possibilidade de criar novas etapas de otimização, executadas por programas escritos em Python.

Se decidimos automatizar a execução da otimização periódica, também precisamos cuidar da atualização automática das configurações dos EAs que já estão operando na conta de negociação. Isso também deve permitir rodar o EA no testador de estratégias e alterar suas configurações dentro de uma única execução.

Muitos de vocês, caros leitores, podem ter um nível de experiência muito superior ao meu, no que rege trabalhar com bancos de dados. Tendo assim uma visão diferente da minha. Porém, como era preciso definir, e desenvolver alguma forma de explicar o motivo pelo qual os bancos de dados, são criados da forma como são criados. Explicar o por que o SQL tem o formato que tem. Mas principalmente, por que as chaves primárias e chaves estrangeiras vieram a surgir. Foi preciso deixar as coisas um pouco abstratas.

Neste artigo, começaremos a ver alguns tipos especiais de dados. Vamos começar definindo o que seria uma string e como usar alguns procedimentos básicos. Isto para que possamos começar a trabalhar com este tipo que é bem curioso. Apesar de em alguns momentos ser um tanto confuso para iniciantes. 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.

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.

Neste artigo, veremos como transferir informações em tempo real entre o indicador e o serviço, entender por que podem surgir problemas ao modificar o tempo gráfico e como resolvê-los corretamente. Como bônus, você terá acesso à última versão da aplicação de replay/simulador. O conteúdo é exclusivamente didático e não deve ser considerado como uma aplicação para outros fins.

Este artigo descreve modelos hierárquicos de aprendizado que propõem uma abordagem eficaz para resolver tarefas complexas de aprendizado de máquina. Os modelos hierárquicos consistem em vários níveis, cada um responsável por aspectos diferentes da tarefa.

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.

Apresentamos a estrutura adaptativa multiagente para otimização de portfólio financeiro (MASAAT), que integra mecanismos de atenção e análise de séries temporais. O MASAAT forma um conjunto de agentes que analisam séries de preços e mudanças direcionais, permitindo identificar variações significativas nos preços dos ativos em diferentes níveis de detalhamento.

Este artigo explora técnicas avançadas de otimização de portfólio usando Python e MQL5 com o MetaTrader 5. Ele demonstra como desenvolver algoritmos para análise de dados, alocação de ativos e geração de sinais de negociação, enfatizando a importância da tomada de decisões orientada por dados na gestão financeira moderna e na mitigação de riscos.

Neste artigo, vamos passar rapidamente, por alguns métodos para conseguir a função que poderá representar os nossos dados no banco. Não irei me aprofundar em detalhes relacionados ao como usar estatísticas e estudos de probabilidade para interpretar os resultados. Deixo isto como dever de casa, para cada um que realmente deseja se aprofundar, na parte matemática da coisa. De qualquer forma, estudar tais coisas será primordial para que você de fato consiga compreender tudo que envolve estudos de redes neurais. Aqui irei pegar bem leve no tema.