Artigos sobre programação na linguagem MQL5

Neste artigo, vamos considerar o desenvolvimento de um indicador de símbolos múltiplos para análise de divergência de preço dentro de um período de tempo determinado. Os temas centrais já foram discutidas no artigo anterior sobre programação de indicadores de múltiplas moedas: "Guia prático do MQL5: Desenvolvimento de um Indicador de Símbolos Múltiplos em MQL5". Então, desta vez vamos focar apenas nas novas características e funções que foram alteradas drasticamente. Se você é novo em programação de indicadores de múltiplas moedas, primeiro eu recomendo a leitura do artigo anterior.

O artigo básico inicial não perdeu sua importância e todos os interessados neste tópico simplesmente devem lê-lo. Mas já se passou muito tempo desde então, e agora o Visual Studio 2017 com uma nova interface está à frente, também a própria plataforma MetaTrader 5 vem se desenvolvendo e segue em frente. O artigo descreve as etapas de criação de um projeto dll, abrangendo configurações e colaboração com as ferramentas do terminal MetaTrader 5.

Neste artigo, vamos expandir o conjunto de ferramentas atual. Para isso, acrescentaremos recursos para fechar ordens de negociação atendendo a certas condições, além disso, criaremos uma tabela para registrar ordens a mercado e pendentes, que poderão ser editadas.

Neste artigo, estudaremos um algoritmo para criar um testador de modelos de candles, em linguagem OpenCL, no modo "OHLC em M1". Além disso, compararemos sua velocidade com a do testador de estratégia embutido, no modo de otimização rápida e lenta.

No artigo, é apresentado o processo de desenvolvimento e implementação de uma classe-robô de sinais com base em pivôs, isto é, níveis de reversão. Com base nesta classe é construída uma estratégia usando a Biblioteca padrão. São consideradas as possibilidades de desenvolver uma estratégia de pivôs adicionando filtros.

Este artigo cobre os detalhes da interação entre o MetaTrader 5 e o pacote matemático MatLab. Ele mostra o mecanismo da conversão de dados, o processo de desenvolvimento de uma biblioteca universal para interagir com o desktop MatLab. Ele também cobre o uso do DLL gerado pelo ambiente MatLab. Este artigo é destinado a leitores experientes que conhecem C++ e MQL5.

O que o seu programa deve fazer, se os painéis de controle gráfico foram removidos ou modificados por alguém? Neste artigo, vamos mostrar a você o porquê de não ter objetos no gráfico "sem dono" e como não perder o controle sobre eles, se forem renomeados ou excluídos após o aplicativo ser deletado.

Este artigo apresenta um método alternativo de criação de GUI (Interface Gráfica do Usuário) baseado em layouts e containers, usando um gerenciador de layout - a classe CBox. A classe CBox é um controle auxiliar que atua como um container para controles essenciais em um painel de GUI. Ele pode gerar o design gráfico dos painéis facilmente, e, em alguns casos, reduzir o tempo de codificação.

Sabemos que a função de densidade de probabilidade (PDF) de um ciclo de mercado não se parece com uma curva de Gauss e sim com uma PDF de onda senoidal e que a maioria dos indicadores supõe que a PDF de ciclo de mercado seja uma curva de Gauss, precisamos encontrar uma maneira de "corrigir" isso. A solução é utilizar a transformada de Fisher. A transformada de Fisher faz com que a PDF de qualquer forma de onde se aproxime a uma onda de Gauss. Este artigo descreve a matemática por trás da transformada de Fisher e da transformada inversa de Fisher e sua aplicação a negociação. Um módulo de sinal de negócio proprietário com base na transformada inversa de Fisher é apresentada e avaliada.

Na primeira parte do artigo, eu descrevi um indicador ZigZag modificado e uma classe para receber os dados desses tipos de indicadores. Aqui, eu mostrarei como desenvolver indicadores baseados nessas ferramentas e escrever um EA para testes que apresentem operações de acordo com os sinais formados pelo indicador ZigZag. Como complemento, o artigo apresentará uma nova versão da biblioteca EasyAndFast para o desenvolvimento de interfaces gráficas do usuário.

Mais de 50 000 pedidos foram concluídos até outubro de 2018 pelos membros do serviço oficial Freelance MetaTrader — o maior site freelance do mundo para programadores MQL, contando com mais de mil desenvolvedores, com dezenas encomendas diárias e com localização em 7 idiomas.

EA Tree é o primeiro construtor do Consultor Especialista do MetaTrader MQL5 com recurso de arrastar e soltar. Você pode criar um MQL5 complexo usando uma interface gráfica do usuário muito fácil de usar. Na árvore EA, Consultores Especialistas são criados por ligação de caixas juntas. As caixas podem conter funções MQL5, indicadores técnicos, indicadores personalizados ou valores. Usando as "três caixas", o EA Tree gera o código MQL5 do Expert Advisor.

A caminhada aleatória parece muito similar com os dados de mercado reais, mas possui alguns recursos significativos. Neste artigo, considerarei as propriedades da Caminhada Aleatória, simulada usando o jogo de cara e coroa. Para estudar as propriedades dos dados, foi desenvolvido o indicador de modismo.

Aprenda como criar um EA que opera de forma automática, isto de forma simples e o mais seguro possível.

Este artigo nos leva a uma nova direção no desenvolvimento de EAs, indicadores e scripts no MQL4 e MQL5. No futuro, este paradigma de programação gradualmente se tornará uma padrão base para todos os negociantes na implementação de EAs. Usando o paradigma de programação baseada em autômatos, os desenvolvedores no MQL5 e MetaTrader 5 estarão próximos de criar uma nova linguagem - MQL6 - e uma nova plataforma - MetaTrader 6.

O artigo fornece uma descrição dos modos de uso da análise de regressão múltipla para desenvolvimento dos sistemas de negócio. Ele demonstra o uso da análise de regressão para automação da busca de estratégia. é dado neste exemplo uma equação de regressão gerada e integrada em um EA sem necessitar alta proficiência em programação.

Neste artigo, concluiremos a descrição do conceito de solicitações de negociação pendentes e criaremos uma funcionalidade para excluir ordens pendentes e modificar ordens/posições de acordo com as condições definidas. Assim, teremos toda uma funcionalidade com a qual poderemos criar estratégias personalizadas simples, mais precisamente alguma lógica para o EA se comportar quando ocorrerem as condições especificadas pelo usuário.

No artigo anterior, nós analisamos 14 padrões selecionados de uma grande variedade de formações de velas existentes. É impossível analisar todos os padrões um por um, portanto, outra solução foi encontrada. O novo sistema busca e testa novos padrões de velas com base nos tipos de velas conhecidos.

O artigo discute os principais pontos para integrar as redes neurais e um terminal de negociação, providenciando criar um robô de negociação robusto.

O artigo revela como o indicador "Rope" foi criado com base na "The Small Encyclopedia of Trader" (Pequena Enciclopédia do Trader), por Erik L. Nayman. Este indicador mostra a direção da tendência, usando cálculos dos valores das tendências de alta e de baixa durante um período de tempo determinado. O artigo também conta com os princípios do desenvolvimento e cálculos do indicador, bem como exemplos do código. Outros temas abordados incluem o desenvolvimento de um Expert Advisor com base no indicador, e também, a otimização dos parâmetros externos.

No mês, os mercados caíram mais de 30%. Estamos no momento oportuno para testar Expert Advisors gradadores e martingale. Este artigo é uma continuação da série de artigos "Criando um EA gradador multiplataforma", cuja publicação não tinha sido planejada. Mas, uma vez que o próprio mercado nós dá uma oportunidade para fazer um teste de estresse do EA gradador, é bom aproveitá-la. Então, vamos direto ao assunto.

Neste artigo, nós ainda consideramos um outro critério personalizado de otimização de uma estratégia de negociação com base na análise do gráfico de saldo. A regressão linear é calculada usando a função da biblioteca ALGLIB.

Aqueles que são familiares com os sentimentos do mercado, conhecem o indicador MACD (seu nome completo é convergência/divergência de média móvel) - a poderosa ferramenta para analisar o movimento de preço, usada por negociantes desde os primeiros momentos do aparecimento dos métodos de análise computacionais. Neste artigo, consideraremos possíveis modificações do MACD e o implementaremos no indicador com a possibilidade de mudar graficamente entre as modificações.

Podemos encontrar medidores com mostrador em carros e aviões, na produção industrial e na vida cotidiana. Eles são utilizados em todos os domínios que requerem uma resposta rápida a um comportamento de valor controlado. Este artigo descreve a biblioteca de medidores com mostrador para o MetaTrader 5.

Acredito que não será exagero dizer que os canais são a ferramenta mais popular para a análise de mercado e para a tomada de decisões de negociação após as médias móveis. Sem aprofundar na variedade de estratégias de negócio que usa canais e seus componentes, vamos discutir a base matemática e a implementação prática de um indicador que traça um canal estabelecido por três extremos na tela do terminal do cliente.

O artigo examina a possibilidade de criar um feed de notícias flexível, que oferece muitas opções para escolher o tipo de notícias e sua fonte. Além disso, ele mostra como você pode integrar uma API da Web ao terminal MetaTrader 5.

O artigo sugere uma tecnologia que ajuda todos a criar estratégias de negociação personalizadas, montando um conjunto de indicadores individuais, além de desenvolver sinais personalizados de entrada no mercado.

Este artigo descreverá indicadores adaptativos avançados e suas implementações no MQL5: ciclo cibernético adaptativo, centro adaptativo de gravidade e RVI adaptativo. Todos os indicadores foram originalmente apresentados em "Cybernetic Analysis for Stocks and Futures" por John F. Ehlers.

Apresentaremos uma versão modificada do Expert Advisor a partir fo artigo anterior "Guia prático do MQL5: Propriedades de posição no painel de informações personalizado". Alguns dos assuntos que abordaremos incluem a obtenção de dados das barras, verificação de eventos de uma nova barra no símbolo atual, inclusão de uma classe de negociação da Biblioteca padrão a um arquivo, criação de uma função para buscar por sinais de negociação e uma função para execução das operações de negócio, assim como determinar os eventos de negócio na função OnTrade().

Neste artigo, examinaremos criticamente a divergência clássica e analisaremos a eficácia de vários indicadores. Também oferecemos variantes de filtragem para aumentar a precisão da análise e continuar a considerar soluções não padrão. Como resultado, criaremos uma ferramenta atípica para resolver a tarefa em questão.

Nós continuamos a construir os ensembles. Desta vez, o bagging de ensemble criado anteriormente será complementado com um combinador treinável — uma rede neural profunda. Uma rede neural combina as 7 melhores saídas ensemble após a poda. A segunda obtém todas as 500 saídas do ensemble como entrada, realizando a poda e combinando elas. As redes neurais serão construídas usando o pacote keras/TensorFlow para Python. Os recursos do pacote serão brevemente considerados. Serão realizados os testes e a comparação da qualidade de classificação do bagging e stacking de ensembles.

Neste artigo, veremos o funcionamento do objeto-conta no novo objeto base de todos os objetos da biblioteca, o aprimoramento do objeto base CBaseObj, o teste da configuração de parâmetros monitorados, bem como a obtenção de eventos para qualquer objeto da biblioteca.

Este artigo considera a hipótese - uma das idéias básicas da estatística. Várias hipóteses são examinadas e verificadas através de exemplos usando métodos matemáticos da estatística. Os dados reais são generalizados usando métodos não-paramétricos. O pacote Statistica e a bilbioteca de análise numérica ALGLIB MQL5 são usadas ​​para o processamento de dados.

Não é segredo que o sucesso de qualquer robô de negociação depende da seleção correta de parâmetros (otimização). Mas os parâmetros que são ótimos para um intervalo de tempo nem sempre são os melhores em outros períodos. Muitas vezes, os EAs que são lucrativos nos testes se revelam não lucrativos em tempo real. Nesse momento, surge a necessidade de estar otimizando continuamente, o que se torna uma rotina, porém, sempre há alguém que procura maneiras de automatizar o trabalho. Nesse artigo, proponho uma abordagem não padrão para resolver esse problema.

Em artigos anteriores, verificamos a ideia de ordens de negociação pendentes. Uma ordem pendente é, em essência, uma ordem de negociação, mas, executada com base numa determinada condição. Hoje, criaremos classes completas de objetos-ordens pendentes, isto é, geraremos um objeto-ordem base com seus descendentes.

A linguagem de programação MQL5 foca principalmente na criação dos sistemas de negociação automatizada e instrumentos complexos da análise técnica. Mas, fora isso, ela permite criar sistemas de informação interessantes para rastrear situações de mercado e fornece uma conexão de retorno com o negociante. O artigo descreve os componentes da Biblioteca Padrão MQL5, e mostra exemplos de seu uso na prática para alcançar estes objetivos. Ela também demonstra um exemplo para utilizar o Google Chart API para criação de gráficos.

A linguagem de programação MQL permite concretizar o conceito de design modular de estratégias de negociação. O artigo mostra um exemplo de criação de um Expert Advisor multimodular que consiste em módulos de arquivo compilados separadamente.

A principal vantagem dos robôs de negociação é o fato de poderem trabalhar 24 horas por dia em servidores VPS remotos. Ás vezes, é necessário intervir em seu trabalho manualmente, porém, pode não haver acesso direto ao servidor. Será que é possível gerenciar o trabalho de EAs remotamente? Esse artigo propõe uma das maneiras para controlar robôs por meio de comandos externos.