Artigos sobre programação na linguagem MQL5

Você aprenderá como desenvolver e implementar uma biblioteca EX5 abrangente para ordens pendentes em seu código ou projetos MQL5. Vamos analisar como importar e implementar essa biblioteca como parte de um painel de negociação ou interface gráfica do usuário (GUI). O painel de ordens do EA permitirá aos usuários abrir, acompanhar e excluir ordens pendentes por número mágico diretamente na interface gráfica exibida na janela do gráfico.

Neste artigo, vamos analisar, com exemplos reais, como publicar diferentes tipos de programas para o terminal na Biblioteca de códigos-fonte em linguagem MQL5.

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.

Como se realiza o trading com portfólio em Forex? Como pode ser feita a síntese entre a teoria de portfólio de Markowitz para otimizar as proporções do portfólio e o modelo VaR para otimizar o risco do portfólio? Vamos criar um código baseado na teoria de portfólio, onde, de um lado, obtemos um risco reduzido e, do outro, uma rentabilidade de longo prazo aceitável.

Este projeto explora a fusão entre aprendizado profundo e análise técnica para testar estratégias de trading no mercado de câmbio (forex). Um script em Python é usado para experimentação rápida, utilizando um modelo ONNX juntamente com indicadores tradicionais como PSAR, SMA e RSI para prever movimentos do par EUR/USD. Um script em MetaTrader 5 então leva essa estratégia para um ambiente ao vivo, usando dados históricos e análise técnica para tomar decisões de trading mais informadas. Os resultados do backtesting indicam uma abordagem cautelosa, porém consistente, com foco em gestão de risco e crescimento estável em vez da busca agressiva por lucros.

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.

Neste artigo, é demonstrado um método de criação de estratégias de trading para o ouro usando aprendizado de máquina. Ao analisar o método proposto para a previsão de séries temporais sob diferentes ângulos, é possível identificar suas vantagens e desvantagens em comparação com outras formas de criação de sistemas de trading baseadas somente na análise e previsão de séries temporais financeiras.

Neste artigo, desenvolvemos um Expert Advisor de Trading Rápido em MQL5, aproveitando os indicadores Parabolic SAR e Média Móvel Simples (SMA) para criar uma estratégia de trading responsiva. Detalhamos a implementação da estratégia, incluindo o uso de indicadores, geração de sinais e o processo de testes e otimização.

Este artigo é dedicado ao uso de ciclos no trading. Nele, vamos tentar entender como construir uma estratégia de negociação com base em modelos cíclicos.

Apresentamos o DADA, um framework inovador para identificação de anomalias em séries temporais. Ele ajuda a distinguir oscilações aleatórias de desvios suspeitos. Ao contrário dos métodos tradicionais, o DADA se ajusta de maneira flexível a diferentes conjuntos de dados. Em vez de usar um nível fixo de compressão, ele testa vários níveis e escolhe o mais adequado para cada situação.

Neste artigo, consideraremos o princípio de construção de algoritmos multipopulacionais e, como exemplo desse tipo de algoritmos, analisaremos a Evolução de Grupos Sociais (ESG), um novo algoritmo autoral. Analisaremos os conceitos principais, os mecanismos de interação entre populações e as vantagens desse algoritmo, bem como examinaremos seu desempenho em tarefas de otimização.

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.

Já falamos várias vezes sobre a importância de escolher corretamente a função de recompensa que usamos para incentivar o comportamento desejável do Agente, adicionando recompensas ou penalidades por ações específicas. Mas a questão de como o Agente interpreta nossos sinais permanece em aberto. Neste artigo, discutiremos a decomposição da recompensa em termos de transmissão de sinais individuais ao Agente a ser treinado.

Este artigo é o início de uma série de desenvolvimentos para uma biblioteca chamada “Connexus”, que tem como objetivo facilitar requisições HTTP com MQL5. O objetivo deste projeto é fornecer ao usuário final essa oportunidade e mostrar como usar esta biblioteca auxiliar. Eu procurei torná-lo o mais simples possível para facilitar o estudo e proporcionar a possibilidade de futuros desenvolvimentos.

Usamos o computador quântico da IBM para abrir todos os cenários possíveis de movimento do preço. Parece ficção científica? Bem-vindo ao mundo dos cálculos quânticos aplicados ao trading!

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.

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, 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.

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.

Neste artigo, vamos criar um indicador que exibe, em um painel interativo, estatísticas de trading da conta divididas por símbolos e estratégias de negociação. Escreveremos o código com base em exemplos da Documentação e do artigo sobre trabalho com bancos de dados.

Neste artigo mostrarei como, uma simples mudança no código, a fim de tornar o neurônio um pouco mais especializado. Pode tornar a fase de treinamento consideravelmente mais rápida. Visto que uma vez que o neurônio, ou rede neural, como será visto mais para frente. Já estiver sido treinada. O trabalho executado por ela, será feito de maneira muito mais rápida. Também falarei de um problema que existe, do qual poucos mencionam.

O artigo explora a possibilidade de melhorar a previsão de preços com base na análise do volume de negociações, integrando os princípios da análise técnica com a arquitetura de redes neurais LSTM. Dá-se atenção especial à identificação e interpretação de volumes anômalos, uso de clusterização e criação de características baseadas em volume, além de sua definição no contexto de aprendizado de máquina.

A Técnica Aprimorada de Confirmação de Tendência combina ação de preço, análise de volume e aprendizado de máquina para identificar movimentos genuínos do mercado. Ela requer tanto rompimentos de preço quanto aumentos de volume (50% acima da média) para validação da negociação, enquanto utiliza uma rede neural LSTM para confirmação adicional. O sistema emprega dimensionamento de posição baseado em ATR e gerenciamento dinâmico de risco, tornando-o adaptável a várias condições de mercado, ao mesmo tempo em que filtra sinais falsos.

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.