Artigos sobre programação na linguagem MQL5

Os modelos híbridos de sequências de grafos (GSM++) unem os pontos fortes de diferentes arquiteturas, garantindo alta precisão na análise de dados e otimização do custo computacional. Esses modelos se adaptam de forma eficiente a dados de mercado dinâmicos, melhorando a representação e o processamento das informações financeiras.

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.

Continuamos a explorar os métodos de aprendizado por reforço. Neste artigo, proponho apresentar um algoritmo ligeiramente diferente que considera a política do agente sob a perspectiva de construir uma sequência de ações.

A primeira parte do artigo foi dedicada ao conhecido e popular algoritmo de têmpera simulada, onde foram analisadas suas vantagens e descritos detalhadamente os pontos fracos. A segunda parte do artigo é dedicada a uma transformação radical do algoritmo, seu renascimento em um novo algoritmo de otimização, a simulação de têmpera isotrópica, SIA.

O artigo dá continuidade à série para iniciantes. Aqui serão abordados os princípios básicos da construção de EAs. Primeiro, criaremos um EA que operará sem indicadores, usando ordens pendentes, depois, criaremos um segundo EA, baseado no indicador padrão MA, operando com ordens a preço atual. Parto do princípio de que você já não é totalmente iniciante e domina o material dos artigos anteriores.

Junte-se a nós em uma análise empírica do indicador MACD para verificar se a aplicação da inteligência artificial à estratégia que inclui esse indicador pode aumentar a precisão da previsão do par EURUSD. Avaliamos simultaneamente se é mais fácil prever o próprio indicador do que o preço, bem como se o valor do indicador permite prever os níveis futuros de preço. Forneceremos as informações necessárias para que você decida se vale a pena investir seu tempo integrando o MACD às suas estratégias de trading com o uso de inteligência artificial.

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.

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.

Seguimos com o tema da análise de negociações realizadas no testador de estratégias para melhorar a qualidade da negociação. Vamos verificar como o uso de diferentes métodos de trailing pode alterar os resultados de negociação já obtidos.

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.

No artigo, vamos considerar o desenho de indicadores multissímbolos e multiperíodos com setas. Aprimoraremos os métodos da classe para a correta exibição das setas, que exibem dados dos indicadores de seta calculados em símbolo/período diferentes do símbolo/período do gráfico atual.

Este artigo descreve em detalhes a criação de um sistema de detecção do regime de mercado em MQL5 usando métodos estatísticos, como autocorrelação e volatilidade. O artigo apresenta o código de classes capazes de classificar condições de tendência, de range e de mercado volátil, bem como um indicador personalizado.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Este artigo analisa uma abordagem inovadora para prever os movimentos de preços nos mercados financeiros mediante computação quântica. O foco principal está na aplicação do algoritmo de estimativa de fase quântica (QPE) para buscar precursores de padrões de preços, o que permite acelerar significativamente o processo de análise de dados de mercado.

Neste artigo, criamos botões para filtros de pares de moedas, níveis de importância, filtros de tempo e uma opção de cancelamento para melhorar o controle do painel. Esses botões são programados para responder dinamicamente às ações do usuário, permitindo uma interação contínua. Também automatizamos seu comportamento para refletir mudanças em tempo real no painel. Isso aprimora a funcionalidade geral, a mobilidade e a responsividade do painel.

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.

Junte-se a nós para discutir como você pode usar IA para otimizar o dimensionamento de posições e a quantidade de ordens, a fim de maximizar o retorno do seu portfólio. Vamos mostrar como identificar, de forma algorítmica, um portfólio ideal e adaptar seu portfólio conforme sua expectativa de retorno ou níveis de tolerância ao risco. Nesta discussão, vamos utilizar a biblioteca SciPy e a linguagem MQL5 para criar um portfólio ideal e diversificado usando todos os dados que temos.

O framework de aprendizado multitarefa baseado no ResNeXt otimiza a análise de dados financeiros ao considerar sua alta dimensionalidade, não linearidade e dependências temporais. O uso de convolução em grupo e cabeças especializadas permite que o modelo extraia de forma eficiente as principais características dos dados brutos.

Neste artigo, exploramos o algoritmo Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA), desenvolvido em 2009. Voltado para a solução de problemas de otimização contínua, o algoritmo é utilizado para encontrar o melhor caminho entre dois pontos. Analisaremos como o ABHA se inspira no comportamento das colônias de abelhas, no qual cada abelha desempenha um papel único que contribui para uma busca mais eficiente por recursos.

Vamos prever a volatilidade extrema futura com ajuda da classificação binária. Criamos um indicador de previsão de volatilidade extrema com uso de aprendizado de máquina.