Artigos com exemplos de como programar na linguagem MQL5

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.

Acompanhe neste artigo, as modificações que foram necessárias serem feitas, para que o serviço de replay / simulação, pudesse trabalhar de forma mais eficiente e segura. Aqui também, irei mostrar algo que pode ser de grande interesse para quem deseja fazer um uso mais eficiente das classes. Além de falar e explicar como contornar um problema que existe no MQL5, que reduz a performance do código quando usamos classes.

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 que iremos construir será complexo de entender. Por isso, apresentarei apenas o início da construção neste artigo. Leia com calma, pois entender o conteúdo aqui é essencial para o próximo passo. O objetivo deste conteúdo é apenas didático, sem aplicação prática além do aprendizado e estudo dos conceitos apresentados.

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.

Vamos continuar o desenvolvimento dos projetos Simple Candles e Adwizard, detalhando os aspectos do uso do sistema de controle de versão e do repositório MQL5 Algo Forge.

Neste artigo, analisamos empiricamente estratégias de trading clássicas para verificar se é possível aprimorá-las com inteligência artificial (IA). Utilizaremos o modelo de Análise Discriminante Linear (Linear Discriminant Analysis) para tentar prever máximas mais altas e mínimas mais baixas.

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.

Neste artigo, vamos explorar a visualização de dados avançada, incluindo recursos como interatividade, dados em camadas e elementos dinâmicos, que permitem aos traders examinar tendências, padrões e correlações com mais eficácia.

Enquanto os sistemas algorítmicos de trading gerenciam operações automatizadas, muitos traders de notícias e scalpers preferem manter controle ativo durante eventos importantes de notícias e condições de mercado que mudam rapidamente, exigindo execução e gestão rápidas das ordens. Isso evidencia a necessidade de ferramentas de interface intuitivas que integrem feeds de notícias em tempo real, dados do calendário econômico, leituras dos indicadores, análises baseadas em IA e gestão adaptativa do trading.

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.

Junte-se a nós hoje enquanto nos desafiamos a construir uma estratégia de negociação de rompimento lucrativa em MQL5. Selecionamos o par EURUSD e tentamos negociar rompimentos de preço no período de uma hora. Nosso sistema teve dificuldade em distinguir entre falsos rompimentos e o início de tendências reais. Camadas de filtros foram adicionadas ao sistema para minimizar perdas e aumentar ganhos. No final, conseguimos tornar nosso sistema lucrativo e menos propenso a falsos rompimentos.

A teoria das categorias representa um segmento diversificado e em constante expansão da matemática, que até agora está relativamente pouco explorado na comunidade MQL5. Esta série de artigos tem como objetivo descrever alguns de seus conceitos a fim de criar uma biblioteca aberta e utilizar ainda mais essa seção notável na criação de estratégias de negociação.

Pontos de suporte e resistência são níveis críticos que sinalizam possíveis reversões e continuações de tendência. Embora identificar esses níveis possa ser desafiador, uma vez que você os localiza, estará bem preparado para navegar no mercado. Para obter ajuda adicional, confira a ferramenta Quarters Drawer apresentada neste artigo; ela ajudará você a identificar tanto níveis primários quanto secundários de suporte e resistência.

Algoritmo de otimização caótica (COA) aprimorado, que combina a influência do caos com mecanismos adaptativos de busca. O algoritmo utiliza diversos mapeamentos caóticos e componentes inerciais para explorar o espaço de busca. O artigo revela os fundamentos teóricos dos métodos caóticos de otimização financeira.

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.

Este artigo, é uns dos que definitivamente, é necessário não apenas ver o código e o estudar para compreender o que estará acontecendo. É de fato, necessário, criar uma aplicação executável e a utilizar em um gráfico qualquer. Isto maneira a conseguir entender pequenos detalhes, que de outra forma são muito complicados de serem compreendidos. Como por exemplo, a combinação de teclado com o mouse, a fim de construir certos tipos de coisas.

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.

À medida que o ano se aproxima do fim, traders de longo prazo costumam refletir sobre o histórico do mercado para analisar seu comportamento e tendências, visando projetar potenciais movimentos futuros. Neste artigo, exploraremos o desenvolvimento de um Expert Advisor (EA) de monitoramento de entradas de longo prazo usando MQL5. O objetivo é abordar o desafio das oportunidades de negociação de longo prazo perdidas devido ao trading manual e à ausência de sistemas automatizados de monitoramento. Usaremos um dos pares mais negociados como exemplo para estruturar e desenvolver nossa solução de forma eficaz.

Junte-se a nós hoje enquanto nos desafiamos a construir uma estratégia de trading para o par USDJPY. Vamos negociar padrões de candles que são formados no gráfico diário, pois eles potencialmente têm mais força por trás deles. Nossa estratégia inicial foi lucrativa, o que nos encorajou a continuar refinando a estratégia e adicionando camadas extras de segurança, para proteger o capital obtido.

Os mercados financeiros geralmente são classificados como estando em consolidação (movimento lateral) ou em tendência. Essa visão estática do mercado pode facilitar o trading no curto prazo. No entanto, ela está desconectada da realidade do mercado. Neste artigo, vamos tentar compreender melhor como exatamente os mercados financeiros transitam entre esses dois possíveis regimes e vamos tentar compreender melhor como exatamente os mercados financeiros transitam entre esses dois possíveis regimes e como podemos utilizar esse novo entendimento do comportamento do mercado para ganhar confiança em nossas estratégias de trading algorítmico.

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.

Neste artigo, examinamos a evolução do algoritmo ACS: três modificações visando melhorar as características de convergência e eficácia do algoritmo. A transformação de um dos principais algoritmos de otimização. Das modificações de matrizes a abordagens revolucionárias para a formação de populações.

Este artigo é a quarta parte da nossa série sobre gerenciamento de riscos em MQL5, onde continuamos a explorar métodos avançados de proteção e otimização de estratégias de negociação. Após termos estabelecido as bases importantes nas partes anteriores, agora focaremos em finalizar todos os métodos que ficaram pendentes na terceira parte, incluindo as funções responsáveis por verificar o atingimento de determinados níveis de lucro ou prejuízo. Além disso, o artigo introduz novos eventos-chave que garantem um controle mais preciso e flexível.

Este artigo apresenta o Algoritmo do Campo Elétrico Artificial (AEFA), inspirado na lei de Coulomb da força eletrostática. Por meio de partículas carregadas e suas interações, o algoritmo simula fenômenos elétricos para resolver tarefas complexas de otimização. O AEFA demonstra propriedades únicas em relação a outros algoritmos baseados em leis da natureza.

Neste artigo começaremos a explorar uma pequena série de conceitos, que é de suma importância para quem realmente deseja aprender a programar da maneira correta. Com se trata de algo que a principio pode ser muito complicado. Apesar de usar coisas simples. Iremos ver isto aos poucos. Então aqui iremos começar a ver o que seria filas de dados.

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.