Artigos sobre programação na linguagem MQL5

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Leia os artigos publicados aqui para aprender MQL5, a linguagem das estratégias de negociação. A maioria desses artigos foi escrita por vocês, membros da MQL5.community. Todos eles estão divididos em categorias para encontrar respostas rápidas relacionadas a aspectos específicos da programação: "Integração", "Testador", "Estratégias de negociação" e muito mais.

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Redes neurais de maneira fácil (Parte 72): previsão de trajetórias em condições de ruído

Redes neurais de maneira fácil (Parte 72): previsão de trajetórias em condições de ruído

A qualidade da previsão de estados futuros desempenha um papel importante no método Goal-Conditioned Predictive Coding, com o qual nos familiarizamos no artigo anterior. Neste artigo, quero apresentar a vocês um algoritmo capaz de aumentar significativamente a qualidade da previsão em ambientes estocásticos, que incluem os mercados financeiros.
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Analisando exemplos de estratégias de trading no terminal do cliente

Analisando exemplos de estratégias de trading no terminal do cliente

O artigo examina, com base em diagramas de blocos, a lógica dos Expert Advisors (EAs) educacionais incluídos no terminal, localizados na pasta Experts > Free Robots, que operam com padrões de velas.
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Reimaginando Estratégias Clássicas (Parte VI): Análise de Múltiplos Tempos Gráficos

Reimaginando Estratégias Clássicas (Parte VI): Análise de Múltiplos Tempos Gráficos

Nesta série de artigos, revisitamos estratégias clássicas para ver se podemos melhorá-las usando IA. No artigo de hoje, vamos examinar a popular estratégia de análise de múltiplos tempos gráficos para avaliar se a estratégia seria aprimorada com IA.
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Otimização com búfalos-africanos — African Buffalo Optimization (ABO)

Otimização com búfalos-africanos — African Buffalo Optimization (ABO)

O artigo é dedicado ao algoritmo de otimização com búfalos-africanos (ABO), uma abordagem meta-heurística desenvolvida em 2015 com base no comportamento único desses animais. Ele descreve detalhadamente as etapas de implementação do algoritmo e sua eficácia na busca por soluções de problemas complexos, tornando-o uma ferramenta valiosa na área de otimização.
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Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 28): GANs revisitados com uma introdução às taxas de aprendizado

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 28): GANs revisitados com uma introdução às taxas de aprendizado

A Taxa de Aprendizado é um tamanho de passo em direção a um objetivo de treinamento nos processos de treinamento de muitos algoritmos de aprendizado de máquina. Examinamos o impacto que seus diversos cronogramas e formatos podem ter no desempenho de uma Rede Generativa Adversária, um tipo de rede neural que já havíamos analisado em um artigo anterior.
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Criando um Painel Administrativo de Negociação em MQL5 (Parte II): Aprimorando a Responsividade e Mensagens Rápidas

Criando um Painel Administrativo de Negociação em MQL5 (Parte II): Aprimorando a Responsividade e Mensagens Rápidas

Neste artigo, vamos aprimorar a responsividade do Painel Administrativo que criamos anteriormente. Além disso, vamos explorar a importância das mensagens rápidas no contexto de sinais de negociação.
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Redes neurais em trading: Transformer para nuvens de pontos (Pointformer)

Redes neurais em trading: Transformer para nuvens de pontos (Pointformer)

Neste artigo, falaremos sobre os algoritmos que utilizam métodos de atenção para resolver tarefas de detecção de objetos em nuvens de pontos. A detecção de objetos em nuvens de pontos é de grande importância para diversas aplicações práticas.
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Formulando um EA Dinâmico de Múltiplos Pares (Parte 1): Correlação e Correlação Inversa entre Moedas

Formulando um EA Dinâmico de Múltiplos Pares (Parte 1): Correlação e Correlação Inversa entre Moedas

O Expert Advisor dinâmico de múltiplos pares utiliza estratégias de correlação e correlação inversa para otimizar o desempenho nas negociações. Ao analisar dados de mercado em tempo real, ele identifica e explora as relações entre os pares de moedas.
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Do básico ao intermediário: Template e Typename (III)

Do básico ao intermediário: Template e Typename (III)

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.
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Simulação de mercado (Parte 17): Sockets (XI)

Simulação de mercado (Parte 17): Sockets (XI)

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.
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Algoritmos de otimização de população: Resistência a ficar preso em extremos locais (Parte II)

Algoritmos de otimização de população: Resistência a ficar preso em extremos locais (Parte II)

Continuamos nosso experimento que visa examinar o comportamento dos algoritmos de otimização de população no contexto de sua capacidade de escapar eficientemente de mínimos locais quando a diversidade da população é baixa e alcançar máximos globais. Os resultados da pesquisa são fornecidos.
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Implementando uma Estratégia de Trading Rápido com Parabolic SAR e Média Móvel Simples (SMA) em MQL5

Implementando uma Estratégia de Trading Rápido com Parabolic SAR e Média Móvel Simples (SMA) em MQL5

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.
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Algoritmos de otimização de população: Resistência a ficar preso em extremos locais (Parte II)

Algoritmos de otimização de população: Resistência a ficar preso em extremos locais (Parte II)

Continuamos nosso experimento que visa examinar o comportamento dos algoritmos de otimização de população no contexto de sua capacidade de escapar eficientemente de mínimos locais quando a diversidade da população é baixa e alcançar máximos globais. Os resultados da pesquisa são fornecidos.
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Recursos do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 40): Parabolic SAR

Recursos do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 40): Parabolic SAR

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.
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Redes neurais em trading: Conjunto de agentes com uso de mecanismos de atenção (Conclusão)

Redes neurais em trading: Conjunto de agentes com uso de mecanismos de atenção (Conclusão)

No artigo anterior, exploramos o framework adaptativo multiagente MASAAT, que utiliza um conjunto de agentes para realizar análise cruzada de séries temporais multimodais em diferentes escalas de representação dos dados. Hoje, concluiremos o trabalho iniciado anteriormente, implementando as abordagens desse framework utilizando MQL5.
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Algoritmos de otimização populacionais: objetos de busca multissociais artificiais (artificial Multi-Social search Objects, MSO)

Algoritmos de otimização populacionais: objetos de busca multissociais artificiais (artificial Multi-Social search Objects, MSO)

Continuação do artigo anterior como desenvolvimento da ideia de grupos sociais. No novo artigo, explora-se a evolução dos grupos sociais utilizando algoritmos de movimentação e memória. Os resultados ajudarão a entender a evolução dos sistemas sociais e aplicá-los na otimização e busca de soluções.
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Integração do MQL5 com pacotes de processamento de dados (Parte 1): Análise avançada de dados e processamento estatístico

Integração do MQL5 com pacotes de processamento de dados (Parte 1): Análise avançada de dados e processamento estatístico

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.
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Do básico ao intermediário: Eventos (II)

Do básico ao intermediário: Eventos (II)

Neste artigo iremos ver que nem sempre precisamos implementar as coisas de uma ou de outra maneira. Existem maneiras alternativas de se fazer as coisas. Entender conceitos que foram explicados em artigos anteriores é primordial para conseguir compreender adequadamente o que será visto neste artigo. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como uma aplicação final, onde o objetivo não seja o estudo dos conceitos aqui mostrados.
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Simulação de mercado (Parte 14): Sockets (VIII)

Simulação de mercado (Parte 14): Sockets (VIII)

Muitos poderiam sugerir, que deveríamos abandonar o Excel, e usar o Python pura e simplesmente. Fazendo uso de alguns pacotes que permitiriam ao Python criar um arquivo de Excel, para que pudéssemos analisar os resultados depois. Mas como foi dito no artigo anterior, apesar desta solução ser a mais simples, pelo ponto de vista de muitos programadores. Ela de fato, não será bem vista, pelos olhos de alguns usuários. E nesta história toda, o usuário tem sempre razão. Você como programador deve, encontrar alguma forma ou alguma maneira de fazer as coisas funcionarem.
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Algoritmos de otimização populacionais: objetos de busca multissociais artificiais (artificial Multi-Social search Objects, MSO)

Algoritmos de otimização populacionais: objetos de busca multissociais artificiais (artificial Multi-Social search Objects, MSO)

Continuação do artigo anterior como desenvolvimento da ideia de grupos sociais. No novo artigo, explora-se a evolução dos grupos sociais utilizando algoritmos de movimentação e memória. Os resultados ajudarão a entender a evolução dos sistemas sociais e aplicá-los na otimização e busca de soluções.
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O Método de Agrupamento de Manipulação de Dados: Implementando o Algoritmo Combinatório em MQL5

O Método de Agrupamento de Manipulação de Dados: Implementando o Algoritmo Combinatório em MQL5

Neste artigo, continuamos nossa exploração da família de algoritmos do Método de Agrupamento de Manipulação de Dados, com a implementação do Algoritmo Combinatório, juntamente com sua versão refinada, o Algoritmo Combinatório Seletivo em MQL5.
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Do básico ao intermediário: Indicador (II)

Do básico ao intermediário: Indicador (II)

Neste artigo veremos como implementar o calculo de média móvel e os cuidados a serem tomados ao efetivamente criar este calculo. Além disto, vamos também falar sobre a sobrecarga da função OnCalculate a fim de podemos saber quando e como trabalhar com um ou outro modelo de sobrecarga.
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Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 23): CNNs

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 23): CNNs

As Redes Neurais Convolucionais são outro algoritmo de aprendizado de máquina que tende a se especializar em decompor conjuntos de dados multidimensionais em partes constituintes principais. Vamos ver como isso é normalmente alcançado e explorar uma possível aplicação para traders em outra classe de sinais do MQL5 Wizard.
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Redes neurais em trading: Injeção de informação global em canais independentes (InjectTST)

Redes neurais em trading: Injeção de informação global em canais independentes (InjectTST)

A maioria dos métodos modernos de previsão de séries temporais multimodais utiliza a abordagem de canais independentes, ignorando a dependência natural entre os diferentes canais de uma série temporal. Para melhorar a eficiência dos modelos, é fundamental utilizar equilibradamente duas abordagens: canais independentes e mistos.
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Criando um Expert Advisor Integrado com MQL5-Telegram (Parte 3): Enviando Capturas de Tela de Gráficos com Legendas de MQL5 para o Telegram

Criando um Expert Advisor Integrado com MQL5-Telegram (Parte 3): Enviando Capturas de Tela de Gráficos com Legendas de MQL5 para o Telegram

Neste artigo, criamos um Expert Advisor em MQL5 que codifica capturas de tela de gráficos como dados de imagem e os envia para um chat do Telegram via requisições HTTP. Ao integrar a codificação e transmissão de fotos, aprimoramos o sistema MQL5-Telegram existente com insights visuais de trading diretamente no Telegram.
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Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: Metodologia TDD (Parte 5)

Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: Metodologia TDD (Parte 5)

Este artigo é a quinta parte de uma série que descreve as etapas de desenvolvimento de um cliente MQL5 nativo para o protocolo MQTT 5.0. Nesta parte, vamos detalhar a estrutura dos pacotes PUBLISH, configuraremos seus flags de publicação, codificaremos os nomes dos tópicos e estabeleceremos identificadores de pacotes quando necessário.
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Redes neurais em trading: Detecção de objetos com reconhecimento de cena (HyperDet3D)

Redes neurais em trading: Detecção de objetos com reconhecimento de cena (HyperDet3D)

Apresentamos uma nova abordagem para a detecção de objetos por meio de hiper-redes. Uma hiper-rede de geração de pesos para o modelo subjacente, que nos permite levar em conta as peculiaridades do estado atual do mercado. Essa abordagem melhora a precisão da previsão, adaptando o modelo a diferentes condições de mercado.
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Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 10): RBM não convencional

Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 10): RBM não convencional

As máquinas de Boltzmann restritas (Restrictive Boltzmann Machines, RBM) são, em um nível básico, uma rede neural de duas camadas capaz de realizar classificação não supervisionada através da redução de dimensionalidade. Vamos usar seus princípios básicos e ver o que acontece se a desenharmos e a treinarmos de forma não convencional. Será que conseguiremos obter um filtro de sinais útil?
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Do básico ao intermediário: Template e Typename (IV)

Do básico ao intermediário: Template e Typename (IV)

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.
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DoEasy. Funções de Serviço (Parte 3): Padrão "Barra Externa"

DoEasy. Funções de Serviço (Parte 3): Padrão "Barra Externa"

Neste artigo, desenvolveremos o padrão Price Action "Barra Externa" na biblioteca DoEasy e otimizaremos os métodos de acesso ao gerenciamento de padrões de preço. Além disso, realizaremos correções de erros e melhorias identificadas durante os testes da biblioteca.
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Redes neurais em trading: Abordagem sem máscara para previsão do movimento de preços

Redes neurais em trading: Abordagem sem máscara para previsão do movimento de preços

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.
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Redes neurais em trading: Análise da situação do mercado usando o transformador de padrões

Redes neurais em trading: Análise da situação do mercado usando o transformador de padrões

Ao analisarmos a situação do mercado com nossos modelos, o elemento-chave é a vela. No entanto, sabe-se há muito tempo que os padrões de velas podem ajudar a prever movimentos futuros de preço. Neste artigo, apresentaremos um método que permite integrar essas duas abordagens.
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Métodos de otimização da biblioteca Alglib (Parte II)

Métodos de otimização da biblioteca Alglib (Parte II)

Neste artigo, continuaremos a análise dos métodos de otimização restantes da biblioteca ALGLIB, com foco especial em seus testes em funções complexas e multidimensionais. Isso nos permitirá não apenas avaliar a eficiência de cada algoritmo, mas também identificar seus pontos fortes e fracos em diferentes condições.
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Recursos do SQLite em MQL5: Exemplo de painel interativo com estatísticas de trading por símbolo e magic

Recursos do SQLite em MQL5: Exemplo de painel interativo com estatísticas de trading por símbolo e magic

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.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 95): Redução do consumo de memória em modelos Transformer

Redes neurais de maneira fácil (Parte 95): Redução do consumo de memória em modelos Transformer

Os modelos baseados na arquitetura Transformer demonstram alta eficiência, mas seu uso é dificultado pelos altos custos de recursos, tanto na fase de treinamento quanto durante a utilização prática. Neste artigo, proponho conhecer algoritmos que permitem reduzir o uso de memória por esses modelos.
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Construção de previsões econômicas: potencialidades do Python

Construção de previsões econômicas: potencialidades do Python

Como utilizar os dados econômicos do Banco Mundial para fazer previsões? O que acontece se combinarmos modelos de IA com economia?
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Algoritmo do buraco negro — Black Hole Algorithm (BHA)

Algoritmo do buraco negro — Black Hole Algorithm (BHA)

O algoritmo do buraco negro (Black Hole Algorithm, BHA) utiliza os princípios da gravidade dos buracos negros para otimizar soluções. Neste artigo, vamos explorar como o BHA atrai as melhores soluções, evitando mínimos locais, e por que esse algoritmo se tornou uma ferramenta poderosa para resolver problemas complexos. Descubra como ideias simples podem gerar resultados impressionantes no mundo da otimização.
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Ganhe uma Vantagem Sobre Qualquer Mercado (Parte III): Índice de Gastos com Cartões Visa

Ganhe uma Vantagem Sobre Qualquer Mercado (Parte III): Índice de Gastos com Cartões Visa

No mundo dos big data, existem milhões de conjuntos de dados alternativos que têm o potencial de aprimorar nossas estratégias de negociação. Nesta série de artigos, vamos ajudá-lo a identificar os conjuntos de dados públicos mais informativos.
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Redes neurais em trading: Transformer contrastivo de padrões

Redes neurais em trading: Transformer contrastivo de padrões

O Transformer contrastivo de padrões realiza a análise de situações de mercado, tanto no nível de velas individuais quanto no de padrões completos. Isso contribui para aprimorar a modelagem das tendências de mercado. Além disso, o uso do aprendizado contrastivo para alinhar as representações das velas e dos padrões leva à autorregulação e ao aumento da precisão das previsões.
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Simulação de mercado: Iniciando o SQL no MQL5 (I)

Simulação de mercado: Iniciando o SQL no MQL5 (I)

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.