Artigos sobre programação na linguagem MQL5

O aprendizado autossupervisionado pode ser uma forma eficaz de analisar grandes volumes de dados brutos não rotulados. O principal fator de sucesso é a adaptação dos modelos às particularidades dos mercados financeiros, o que melhora o desempenho dos métodos tradicionais. Este artigo apresentará um mecanismo alternativo de atenção, que permite levar em conta dependências relativas e inter-relações entre os dados brutos.

Por conta do fato, de que estes artigos visam a didática. E não para mostrar como implementar esta ou aquela funcionalidade. Vamos fazer algo um pouco diferente aqui. Em vez de mostrar como implementar a fatoração para conseguir a inversa de uma matriz. Vamos focar em como fatorar a pseudo inversa. O motivo é que não faz sentido, mostrar como fatorar algo de forma genérica. Se podemos fazer a mesma coisa de forma especializada. E melhor, será algo que você, conseguirá entender muito mais do por que as coisas serem como são. Então vamos ver por que um hardware aparece depois de um tempo, em substituição a um software.

A integração permite um fluxo de trabalho contínuo, no qual os dados financeiros brutos do MQL5 podem ser importados para pacotes de processamento de dados, como o Jupyter Lab, possibilitando análises avançadas, incluindo testes estatísticos.

Neste artigo iremos ver como declarar diversos indicadores de plotagem, como DRAW_COLOR_LINE e DRAW_FILLING. Além é claro, aprender como plotar indicadores múltiplos de uma forma muito simples, prática e pouco trabalhosa. Agora que realmente pode mudar a sua forma de enxergar o MetaTrader 5 e o mercado em geral.

O EA em desenvolvimento deve apresentar bons resultados ao operar com diferentes corretoras. Porém, até agora, os testes foram realizados com base em cotações de uma conta de demonstração da MetaQuotes. Vamos verificar se o EA está pronto para operar em contas reais com cotações diferentes das utilizadas durante os testes e otimizações.

Você sabia que as estratégias Golden Cross e Death Cross, baseadas no cruzamento de médias móveis, são alguns dos indicadores mais confiáveis para identificar tendências de mercado de longo prazo? Um Golden Cross sinaliza uma tendência de alta quando uma média móvel mais curta cruza acima de uma média mais longa, enquanto o Death Cross indica uma tendência de baixa quando a média mais curta cruza abaixo. Apesar de sua simplicidade e eficácia, aplicar essas estratégias manualmente frequentemente leva a oportunidades perdidas ou negociações atrasadas.

Criamos um modelo matricial de previsão baseado em uma cadeia de Markov. O que são cadeias de Markov e como uma cadeia de Markov pode ser usada para trading no Forex.

Neste artigo, começaremos a explorar o uso do SQL dentro de um código MQL5. Vemos como podemos cria um banco de dados. Ou melhor dizendo, como podemos criar um arquivo de banco de dados em SQLite, usando para isto dispositivos ou procedimentos contidos dentro da linguagem MQL5. Veremos também, como criar uma tabela e depois como criar uma relação entre tabelas via chave primária e chave estrangeira. Isto tudo, usando novamente o MQL5. Veremos como é simples tornar um código que poderá no futuro ser portado para outras implementações do SQL, usando uma classe para nos ajudar a ocultar a implementação que está sendo criada. E o mais importante de tudo. Veremos que em diversos momentos, podemos correr o risco de fazer algo não dar certo ao usarmos SQL. Isto devido ao fato de que dentro do código MQL5, um código SQL irá ser sempre colocado como sendo uma STRING.