Artigos sobre programação na linguagem MQL5
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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Equação simbólica para prever o preço com SymPy
O artigo apresenta uma abordagem interessante para o trading algorítmico, baseada em equações matemáticas simbólicas, em vez das tradicionais "caixas-pretas" do machine learning. O autor mostra como transformar redes neurais pouco transparentes em fórmulas matemáticas legíveis usando a biblioteca SymPy e regressão polinomial, o que permite compreender por completo a lógica por trás das decisões de trading. A abordagem combina o poder computacional do ML com a transparência dos métodos clássicos, permitindo que o trader analise, ajuste e adapte os modelos em tempo real.
Criando sistemas de trading com IA em MQL5 (Parte 3): Evoluindo para uma interface rolável voltada para um único chat
Neste artigo, aprimoramos o programa integrado ao ChatGPT em MQL5, adotando uma interface rolável voltada para um único chat e melhorando a exibição do histórico das conversas com marcas de tempo e rolagem dinâmica. O sistema utiliza parsing de JSON para gerenciar mensagens em conversas com múltiplos turnos e oferece modos configuráveis para a barra de rolagem, além de efeitos ao passar o mouse, melhorando a interação do usuário com o sistema.
Algoritmo do Bisão: Bison Algorithm (BIA)
O novo método de otimização Bison Algorithm (BIA) combina duas estratégias inspiradas no comportamento dos bisões para resolver problemas contínuos com uma única função objetivo. O BIA se baseia em dois princípios fundamentais observados no comportamento dos bisões: a capacidade de deslocamento dinâmico e a estratégia defensiva.
Dominando Logs (Parte 6): Armazenando logs em um banco de dados
Este artigo explora o uso de bancos de dados para armazenar logs de forma estruturada e escalável. Ele aborda conceitos fundamentais, operações essenciais, configuração e implementação de um manipuladores (handler) de banco de dados em MQL5. Por fim, valida os resultados e destaca os benefícios dessa abordagem para otimização e monitoramento eficiente do sistema.
Previsão da distribuição condicional com uma MLP
Neste artigo, analisaremos um modelo de regressão baseado em MLP que prevê não apenas a esperança matemática condicional, mas também a variância condicional. Em outras palavras, treinaremos nossa rede para prever toda a distribuição dos preços futuros com base em um vetor de atributos de entrada. Para isso, porém, precisaremos implementar nossa própria função de perda.
Redes neurais em trading: Modelo de consultas temporais (TQNet)
O TQNet é um framework que abre novas possibilidades para modelar e prever séries temporais financeiras, ao combinar modularidade, flexibilidade e alto desempenho. Neste artigo, exploramos a possibilidade de implementar mecanismos complexos para lidar com correlações globais, incluindo métodos avançados de inicialização de parâmetros.
Redes neurais em trading: Dos transformers aos neurônios spiking (Componentes principais)
Apresentamos ao leitor uma implementação das abordagens do framework SpikingBrain com base em atenção linear recorrente com gates, analisada em detalhes neste artigo. Os algoritmos de propagação para frente, propagação dos gradientes e atualização dos pesos proporcionam um processamento eficiente de séries temporais financeiras e permitem colocar em prática as principais ideias do framework.
Criação de um robô market-neutral probabilístico com base na distribuição dos retornos
Uma estratégia de trading market-neutral baseada na distribuição empírica dos retornos oferece uma alternativa aos métodos clássicos de análise técnica, substituindo a previsão da direção do preço pelo posicionamento estatístico de ordens em níveis com determinada probabilidade de serem atingidos. O artigo analisa em detalhes o formalismo matemático usado no cálculo de percentis, os algoritmos de ponderação do volume das posições de acordo com a probabilidade de execução e os mecanismos de adaptação às mudanças nas condições de mercado por meio da expiração da grade. Também é apresentada uma implementação completa em MQL5.
Modificação do algoritmo de otimização Dingo: Dingo Optimization Algorithm M (DOAm)
A modificação do algoritmo Dingo proposta pelo autor e apresentada neste artigo elevou consideravelmente o patamar na busca pelo melhor algoritmo de otimização. Será que ainda é possível alcançar resultados superiores?
Redes neurais em trading: treinamento de metaparâmetros com base na heterogeneidade (HimNet)
Propomos conhecer o framework HimNet, que combina a flexibilidade da adaptação espaço-temporal com alta eficiência computacional, permitindo obter previsões precisas e estáveis em séries temporais financeiras. O artigo mostra em detalhes como seus principais componentes interagem entre si, transformando algoritmos complexos em uma arquitetura gerenciável.
Desenvolvendo uma Estratégia de Pullback: Validação
A etapa de validação de um pullback avança com inclinação das EMAs, limites mínimo e máximo de distância por ATR, janela flexível do gatilho ATR e Walk-Forward Efficiency. As baterias comparam componentes e medem continuidade fora da amostra, dependência exclusiva da gestão. O resultado destaca plataformas paramétricas e critérios práticos para selecionar candidatos e evitar sobreajuste.
Engenharia de Atributos com Python e MQL5 (Parte IV): Reconhecimento de Padrões de Candlestick com Regressão UMAP
Técnicas de redução de dimensionalidade são amplamente utilizadas para melhorar o desempenho de modelos de machine learning. Vamos discutir uma técnica relativamente nova conhecida como Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP). Essa nova técnica oi desenvolvida explicitamente para superar as limitações de métodos tradicionais que criam artefatos e distorções nos dados. UMAP é uma poderosa técnica de redução de dimensionalidade e nos ajuda a agrupar candlesticks semelhantes de uma maneira nova e eficaz, reduzindo nossas taxas de erro em dados out-of-sample e melhorando nosso desempenho de trading.
Como criamos a plataforma de trading mais poderosa com Machine Learning: a crônica da evolução do MQL e do MetaTrader com base em arquivos, fóruns e releases
Crônica técnica da evolução do MQL: do MQL/MQL II limitado, passando pelo MQL4 procedural, até o MQL5 orientado a objetos, com compilação nativa, APIs avançadas e um ambiente completo de engenharia. São apresentadas as principais funcionalidades da linguagem e as integrações com Python, OpenCL, ONNX, OpenBLAS, bancos de dados e DirectX, além do AI Assistant baseado em agentes e do Model Context Protocol (MCP), que conecta a AI ao terminal, ao MetaEditor, aos dados de mercado, ao trading e às ferramentas de desenvolvimento. Também são analisadas fontes de arquivo sobre a formação da MetaQuotes/MetaTrader, o lançamento do MQL4.COM e do MQL5.COM, os campeonatos, o Algo Forge e sua influência sobre o ecossistema.
Automatizando Estratégias de Trading em MQL5 (Parte 14): Estratégia de Layering de Trades com MACD, RSI e Métodos Estatísticos
Neste artigo, apresentamos uma estratégia de trade layering (escalonamento de posições) que combina os indicadores MACD e RSI com métodos estatísticos para automatizar o trading dinâmico em MQL5. Exploramos a arquitetura dessa abordagem em cascata, detalhamos sua implementação por meio dos principais segmentos de código e orientamos os leitores sobre o backtesting para otimizar o desempenho. Por fim, concluímos destacando o potencial da estratégia e preparando o terreno para melhorias futuras no trading automatizado.
Como criamos a plataforma de trading mais poderosa com Machine Learning: a crônica da evolução do MQL e do MetaTrader com base em arquivos, fóruns e releases
Crônica técnica da evolução do MQL: do MQL/MQL II limitado, passando pelo MQL4 procedural, até o MQL5 orientado a objetos, com compilação nativa, APIs avançadas e um ambiente completo de engenharia. São apresentadas as principais funcionalidades da linguagem e as integrações com Python, OpenCL, ONNX, OpenBLAS, bancos de dados e DirectX, além do AI Assistant baseado em agentes e do Model Context Protocol (MCP), que conecta a AI ao terminal, ao MetaEditor, aos dados de mercado, ao trading e às ferramentas de desenvolvimento. Também são analisadas fontes de arquivo sobre a formação da MetaQuotes/MetaTrader, o lançamento do MQL4.COM e do MQL5.COM, os campeonatos, o Algo Forge e sua influência sobre o ecossistema.
Desenvolvendo um EA Dinâmico para Múltiplos Pares (Parte 2): Diversificação e Otimização de Portfólio
A Diversificação e Otimização de Portfólio distribui estrategicamente os investimentos entre múltiplos ativos para minimizar o risco, ao mesmo tempo em que seleciona a combinação ideal de ativos para maximizar os retornos com base em métricas de desempenho ajustadas ao risco.
Algoritmo dos Macacos-Azuis — Blue Monkey (BM) Algorithm
O artigo apresenta uma implementação do algoritmo meta-heurístico Blue Monkey, baseado na modelagem do comportamento social dos macacos-azuis. São abordados os principais mecanismos do algoritmo: a estrutura da população em grupos, a orientação pelos líderes locais e a renovação geracional por meio da substituição dos piores indivíduos adultos pelos melhores filhotes, além da análise dos resultados dos testes.
Redes neurais em trading: Treinamento de modelos spiking profundos (Integração de spikes)
O artigo apresenta uma implementação prática, em MQL5, dos principais componentes do framework SEW-ResNet. O uso de arrays dinâmicos e mecanismos spiking permite construir a arquitetura do modelo de forma flexível e processar séries temporais financeiras com eficiência. As soluções propostas mostram como o SEW-ResNet pode otimizar os cálculos e melhorar a extração de atributos relevantes.