Artigos sobre programação na linguagem MQL5

Neste artigo iremos ver a primeira parte de algo que para iniciantes é muito confuso de entender. Mas para que fique devidamente explicado e assim o tema não se torne confuso, além do necessário. Irei dividir a coisa em etapas. A primeira etapa é a que estará sendo mostrada neste artigo. No entanto, apesar de no final parecer que ficamos em um beco sem saída. Não será bem isto que estará ocorrendo. Já que o próximo passo nos levará a uma outra situação em que será melhor entendida no próximo artigo.

O Deep-Q-Network é um algoritmo de aprendizado por reforço que utiliza redes neurais para projetar (estimar) o próximo valor-Q e a ação ideal durante o processo de treinamento de um módulo de aprendizado de máquina. Já consideramos um algoritmo alternativo de aprendizado por reforço, o Q-Learning. Este artigo, portanto, apresenta outro exemplo de como um MLP treinado com aprendizado por reforço pode ser usado dentro de uma classe de sinal personalizada.

Por décadas, traders vêm utilizando a fórmula do Critério de Kelly para determinar a proporção ideal de capital a ser alocada em um investimento ou aposta, a fim de maximizar o crescimento de longo prazo enquanto minimiza o risco de ruína. No entanto, seguir cegamente o Critério de Kelly utilizando o resultado de um único backtest costuma ser perigoso para traders individuais, pois, na negociação ao vivo, a vantagem de trading diminui com o tempo, e o desempenho passado não é garantia de resultado futuro. Neste artigo, apresentarei uma abordagem realista para aplicar o Critério de Kelly para alocação de risco de um ou mais EAs no MetaTrader 5, incorporando resultados de simulação de Monte Carlo provenientes do Python.

Apesar de podermos fazer as coisas com um banco de dados, tendo cerca de 10 ou pouco mais registros. A coisa realmente se torna melhor assimilada, quando usamos um arquivo de banco de dados que contenha mais de 15 mil registros. Ou seja, se você for criar isto manualmente irá ser uma bela de uma tarefa. No entanto, dificilmente você irá encontrar algum banco de dados, mesmo para fins didáticos disponível para download. Mas não precisamos de fato recorrer a este tipo de coisa. Podemos usar o MetaTrader 5, para criar um banco de dados para nos. Neste artigo veremos como fazer isto.

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 veremos como controlar de forma simples via código algumas propriedades de objetos. Vermos como podemos colocar mais de um objeto em um mesmo gráfico, usando para isto uma aplicação. E além disto, começaremos a ver a importância de definir um nome curto, para todo e qualquer indicador que venhamos a implementar.

No artigo anterior, abordamos os aspectos teóricos do framework PSformer, que incorpora duas inovações principais na arquitetura clássica do Transformer: o mecanismo de compartilhamento de parâmetros (Parameter Shared — PS) e a atenção a segmentos espaço-temporais (SegAtt). Neste artigo, damos continuidade à implementação dessas abordagens usando os recursos do MQL5.

Estamos construindo um sistema de neurônios biologicamente fiel para prever séries temporais. A introdução de um meio semelhante ao plasma na arquitetura da rede neural criou uma espécie de "inteligência coletiva", onde cada neurônio influencia o funcionamento do sistema não apenas por meio de conexões diretas, mas também por meio de interações eletromagnéticas de longo alcance. Como esse sistema neural modelando o cérebro irá se comportar no mercado?

Neste artigo irei mostrar como corrigir duas falhas que se encontram presentes no código. No entanto tais correções foram explicadas para que você, aspirante a programador, consiga entender que nem sempre as coisas irão acontecer como você havia previsto. Mas isto não é motivo para desespero e sim uma oportunidade de aprendizado. 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.

Como o mercado se movimenta com base em proporções derivadas dos números de Fibonacci? Essa sequência, em que cada número é a soma dos dois anteriores (1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21...), não descreve apenas o crescimento da população de coelhos. Vamos considerar a hipótese de Pitágoras de que tudo no mundo obedece a certas proporções numéricas...

Este artigo, veremos um conceito de programação muito interessante e bem divertido. Porém que deve ser tratado com extremo respeito. Já que um mal uso, ou mal entendimento do mesmo, torna programas relativamente simples em algo desnecessariamente complicado. Porém o bom uso, e a perfeita adequação em situações igualmente adequadas. Torna a recursividade um grande aliado para resolver questões que de outra forma seria muito mais trabalhoso e demorado. 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.

A identificação eficaz e a preservação da estrutura local dos dados de mercado em meio ao ruído são tarefas cruciais no trading. Embora o uso do mecanismo Self-Attention tenha mostrado bons resultados no processamento desses dados, o método clássico não leva em conta as características locais da estrutura original. Neste artigo, proponho conhecer um algoritmo capaz de considerar essas dependências estruturais.

O Parabolic Stop-and-Reversal (SAR) é um indicador de pontos de confirmação e término de tendência. Como ele detecta tendências com atraso, sua principal função era posicionar ordens stop-loss móveis para posições abertas. Vamos analisar se é possível utilizá-lo como sinal de EA com a ajuda de classes de sinais personalizadas para EAs, montadas usando o Assistente.

Alertas de segurança, como aqueles que aparecem sempre que o gráfico é atualizado, uma nova par é adicionada ao chat do painel administrativo do EA ou o terminal é reiniciado, podem se tornar cansativos. Nesta discussão, vamos analisar e implementar uma função que rastreia o número de tentativas de login para identificar um usuário confiável. Após um determinado número de tentativas malsucedidas, o aplicativo passará para um procedimento avançado de login, que também facilita a recuperação de senha para usuários que possam tê-la esquecido. Além disso, veremos como é possível integrar de forma eficiente a criptografia no painel administrativo para aumentar a segurança.

Como um trader deve gerir seu capital? Como um trader e investidor deve controlar despesas, receitas, ativos e passivos? Eu vou apresentar não apenas um programa de controle, mas sim uma ferramenta que pode se tornar seu guia financeiro confiável no turbulento mar do trading.

Criamos um Expert Advisor adaptativo e autodidata, baseado em aprendizado de máquina DQN com inferência causal multidimensional. Ele negociará com sucesso simultaneamente em sete pares de moedas, enquanto os agentes de diferentes pares trocarão informações entre si.

Aprendizado por Reforço é um dos três pilares principais do aprendizado de máquina, ao lado do aprendizado supervisionado e do aprendizado não supervisionado. Portanto, ele está relacionado ao controle ótimo, ou seja, aprender a melhor política de longo prazo que melhor se adeque à função objetivo. É nesse contexto que exploramos seu possível papel no processo de aprendizado de uma MLP (rede neural de múltiplas camadas) de um Expert Advisor montado pelo assistente do MQL5 Wizard.

Nesta série de artigos, analisamos estratégias clássicas de negociação usando algoritmos modernos para determinar se podemos melhorar a estratégia utilizando IA. No artigo de hoje, revisamos uma abordagem clássica para negociar o SP500 usando a relação que ele tem com as Notas do Tesouro dos EUA.

Neste artigo, apresentamos o método Mask-Attention-Free Transformer (MAFT) e sua aplicação na área de trading. Ao contrário dos Transformers tradicionais, que exigem mascaramento de dados ao processar sequências, o MAFT otimiza o processo de atenção, eliminando a necessidade de mascaramento, o que melhora significativamente a eficiência computacional.

Neste artigo, proponho olhar a questão da construção de uma estratégia de trading de outra perspectiva. Em vez de prever o movimento futuro dos preços, tentaremos construir um sistema de trading baseado na análise de dados históricos.

Aqui neste artigo, iremos ver de forma bem didática, como resolver um problema que foi demonstrado no final do artigo anterior. Onde estaríamos tentando fazer com que um template de tipo fosse criado, a fim de que fosse possível criar um template de uma união de dados.

Implementar a parte que será executada aqui no MetaTrader 5, está longe de ser complicado. Mas existem diversos cuidados e pontos de atenção a serem observados. Isto para que você caro leitor, consiga de fato fazer com que o sistema funcione. Lembre-se de uma coisa: Você não executará um único programa. Você estará na verdade, executando três programas ao mesmo tempo. E é importante que cada um seja implementado e construído de forma que trabalhem e conversem entre si. Isto sem que eles fiquem completamente sem saber o que cada um está querendo ou desejando fazer.

Neste artigo, discutimos o conceito de dynamic time warping como uma forma de identificar padrões preditivos em séries temporais financeiras. Veremos como ele funciona e também apresentaremos sua implementação em MQL5 puro.

Damos continuidade à discussão sobre o uso da representação linear por partes de séries temporais, iniciada no artigo anterior. Hoje, falaremos sobre a combinação desse método com outras abordagens de análise de séries temporais para melhorar a qualidade da previsão das tendências dos movimentos de preços.

Neste artigo, vamos conhecer os métodos de otimização da biblioteca ALGLIB para MQL5. O artigo inclui exemplos simples e visuais de aplicação da ALGLIB para resolver tarefas de otimização, o que tornará o processo de aprendizado dos métodos o mais acessível possível. Analisaremos detalhadamente a integração de algoritmos como BLEIC, L-BFGS e NS, e com base neles resolveremos uma tarefa de teste simples.

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.