Artigos sobre programação na linguagem MQL5

Nesta série de artigos, revisitamos estratégias de negociação bem conhecidas para ver se podemos melhorá-las utilizando IA. Na discussão de hoje, junte-se a nós enquanto testamos se existe uma relação confiável entre metais preciosos e moedas.

Apresentamos o novo algoritmo meta-heurístico Chaos Game Optimization (CGO), que demonstra capacidade única de manter alta eficiência em tarefas de grande dimensionalidade. Ao contrário da maioria dos algoritmos de otimização, o CGO não apenas não perde desempenho, como também às vezes melhora sua performance quando a complexidade do problema aumenta, o que constitui sua principal característica.

O framework CATCH combina a transformada de Fourier e o patching de frequência para a identificação precisa de anomalias de mercado, inacessíveis aos métodos tradicionais. Neste trabalho, examinaremos como essa abordagem revela padrões ocultos nos dados financeiros.

Proponho a você conhecer um método bastante eficaz de previsão de trajetórias multiagentes, que é capaz de se adaptar a diferentes condições ambientais.

Damos continuidade ao trabalho iniciado no artigo anterior sobre a construção do framework RefMask3D utilizando MQL5. Esse framework foi desenvolvido para um estudo aprofundado da interação multimodal e da análise de características em nuvens de pontos, com posterior identificação do objeto-alvo com base em uma descrição fornecida em linguagem natural.

Bem-vindo ao início de mais uma jornada! Este artigo abre uma série especial onde criaremos, passo a passo, uma biblioteca para manipulação de logs, feita sob medida para quem desenvolve na linguagem MQL5.

O framework DUET propõe uma abordagem inovadora para a análise de séries temporais, combinando clusterização temporal e de canais para identificar padrões ocultos nos dados analisados. Isso permite adaptar os modelos às mudanças ao longo do tempo e aumentar a precisão das previsões por meio da eliminação de ruídos.

Neste artigo, analisaremos detalhadamente o algoritmo DEA, um método metaheurístico de otimização inspirado na capacidade única dos golfinhos de encontrar presas por meio da ecolocalização. Das bases matemáticas à implementação prática em MQL5, da análise à comparação com algoritmos clássicos, vamos examinar minuciosamente por que esse método relativamente jovem merece um lugar no arsenal de quem enfrenta tarefas de otimização.

Neste artigo, que será um artigo divisor de águas. Vamos começar a explorar de maneira um pouco mais profunda a interação entre as aplicações que estão sendo desenvolvidas para dar suporte total ao sistema de replay/simulação. Aqui vamos analisar um problema. Este tem de um lado, algo bastante chato, mas de outro algo muito interessante de explicar como resolver. E o problema é: Como fazer para adicionar as linhas de take profit e stop loss, depois que elas foram removidas? Isto sem usar o terminal, mas sim fazendo a operação direto no gráfico. Bem isto de fato é algo, a primeira vista simples. Porém existem alguns percalços a serem superados.

Neste artigo, mostrarei como você, pode sem muito esforço, conseguir implementar a indicação se uma posição, está lhe dando prejuízo ou mesmo lucro. Isto de maneira extremamente simples e eficaz. Usando este indicador que estou mostrando como desenvolver, você, mesmo sem muito conhecimento, conseguirá facilmente saber quando é hora de fechar uma posição. E ao fazê-lo, não virá a ter um resultado diferente do esperado. Isto por que, estamos efetuando o calculo de forma a termos a real situação de nossa posição.

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.

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.

O aprendizado de máquina tradicional ensina os praticantes a serem vigilantes para não superajustar (overfitting) seus modelos. No entanto, essa ideologia está sendo desafiada por novas descobertas publicadas por pesquisadores diligentes de Harvard, que identificaram que o que parece ser overfitting pode, em certas circunstâncias, ser resultado de encerrar prematuramente os procedimentos de treinamento. Demonstramos como podemos usar as ideias publicadas no artigo de pesquisa para melhorar nosso uso de IA na previsão de retornos de mercado.

Apresentamos o framework do agente multimodal para negociação financeira FinAgent, projetado para analisar dados de diferentes tipos que refletem a dinâmica do mercado e padrões históricos de negociação.

Apresentamos o framework FinCon, que é um sistema multiagente baseado em grandes modelos de linguagem (LLM). O framework utiliza reforço verbal conceitual para melhorar a tomada de decisões e o gerenciamento de riscos, permitindo realizar diversas tarefas financeiras de forma eficiente.

Neste artigo, desenvolvemos um Expert Advisor em MQL5 para a estratégia Trend Flat Momentum. Combinamos um cruzamento de duas médias móveis com filtros de momentum RSI e CCI para gerar sinais de negociação. Também abordamos backtesting e possíveis melhorias para desempenho em condições reais de mercado.

No artigo anterior, exploramos os fundamentos teóricos e começamos a implementar as abordagens do framework Multitask-Stockformer, que combina wavelet transform e o modelo multitarefa Self-Attention. Damos continuidade à implementação dos algoritmos desse framework e avaliamos sua eficácia com dados históricos reais.

As abordagens de memória em camadas, que imitam os processos cognitivos humanos, permitem processar dados financeiros complexos e se adaptar a novos sinais, o que contribui para decisões de investimento mais eficazes em mercados dinâmicos.

Apesar do que foi visto no artigo anterior, se algo aparentemente simples. Ali, temos diversos problemas e muitas coisas a serem resolvidas e feita. Você caro leitor, pode imaginar que tudo é fácil e simples. E de maneira inocente, vai simplesmente aceitando o que lhe é apresentado. Isto é uma falha, na qual você, caro leitor, deverá tentar se livrar. Mas pior do que aceitar, é simplesmente, não entender e tentar usar algo sem de fato compreender o que está sendo usado. Não é raro, entre iniciantes, a fase de cópia e cola. Porém, caso você não queira ficar sempre nesta, é bom aprender como usar certas ferramentas. E uma das ferramentas mais utilizadas por programadores é a documentação. E a segunda ferramenta é os testes e arquivos de log. Aqui veremos como fazer isto.

Este talvez venha a ser o artigo mais divertido até este momento. Isto porque, aqui iremos implementar uma modificação de um objeto presente no MetaTrader 5, a fim de conseguir criar um outro objeto, que não existe originalmente na plataforma. Claro que o que será visto aqui, pode parecer meio que doideira. Mas funciona e tem um objetivo bastante interessante.

Uma das coisas que mais tem me incomodado, é o fato da classe C_ElementsTrade, ter em seu código, coisas que permitem acessar as posições. Não entenda isto como uma falha, pois de fato não é. Apenas torna algumas partes do que precisaremos fazer no futuro, algo um tanto quanto sujeitas a erros. Todo o trabalho que tem sido feito, para implementar o indicador de posição. Tem sido feito, pensando em usar ele no replay/simulador. Porém, uma vez que ele esteja sendo usado no replay/simulador. Não teremos de forma alguma acesso a uma posição real. Sendo assim, qualquer chamada da biblioteca MQL5, cujo objetivo é acessar dados da posição. Não terão qualquer efeito no código.

Imagine que um invasor tenha conseguido entrar no sistema de gerenciamento de trading e obtido acesso aos computadores e ao painel de administração usados para transmitir informações valiosas a milhões de traders em todo o mundo. Isso pode resultar em consequências catastróficas, como o envio não autorizado de mensagens enganosas ou cliques acidentais em botões que disparam ações indesejadas. Neste artigo, analisaremos as medidas de segurança do MQL5 e os novos recursos de proteção implementados em nosso painel de administração para evitar tais ameaças. Ao aprimorar nossos protocolos de segurança, buscamos proteger nossos canais de comunicação e manter a confiança dos membros de nossa comunidade de trading.

Aprenda a criar um módulo EX5 com funções exportáveis que permite consultar e armazenar facilmente os dados da última ordem pendente executada. Neste guia passo a passo, aprimoraremos a biblioteca EX5 de gerenciamento de histórico (History Management) desenvolvendo funções especializadas e independentes para extrair as principais propriedades da última ordem pendente executada. Entre essas propriedades estão o tipo de ordem, o horário de colocação, o horário de execução, o tipo de execução e outros dados importantes necessários para o gerenciamento e análise eficaz do histórico de operações com ordens pendentes.

Este artigo apresenta um guia detalhado para criar o indicador inovador 3DBarCustomSymbol.mq5, que gera símbolos personalizados no MetaTrader 5, reunindo preço, tempo, volume e volatilidade em uma representação tridimensional única. São abordados os fundamentos matemáticos, a arquitetura do sistema, os aspectos práticos de implementação e o uso em estratégias de trading.

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.

Este talvez venha a ser o artigo mais divertido até este momento. Isto porque, aqui iremos implementar uma modificação de um objeto presente no MetaTrader 5, a fim de conseguir criar um outro objeto, que não existe originalmente na plataforma. Claro que o que será visto aqui, pode parecer meio que doideira. Mas funciona e tem um objetivo bastante interessante.

Neste artigo, implementaremos o sistema de gerenciamento de risco desenvolvido em publicações anteriores e adicionaremos o indicador Order Blocks apresentado em outros artigos. Além disso, será realizado um backtest para comparar os resultados com a aplicação do sistema de gerenciamento de risco e para avaliar o impacto do risco dinâmico.

Neste artigo, analisaremos o que é o trading por pares e como ocorre a negociação baseada em correlações. Também criaremos um EA para automatizar o trading por pares e adicionaremos a possibilidade de otimização automática desse algoritmo de negociação com base em dados históricos. Além disso, dentro do projeto, aprenderemos a calcular as divergências entre dois pares por meio da pontuação Z.

Apresentamos a parte final da série dedicada ao GinAR, um framework de redes neurais para previsão de séries temporais. Neste artigo, analisamos os resultados do teste do modelo com novos dados e avaliamos sua estabilidade em condições reais de mercado.