Artigos com exemplos de como programar na linguagem MQL5

Neste artigo, será explicado um mecanismo muito simples e fácil de entender, cujo proposito seria o de gerar a ordenação de uma array, qualquer. Nele veremos que nem sempre o resultado apresentado é aquele que realmente esperamos obter. Sendo assim necessário adaptar a própria implementação a fim de conseguir obter os resultados adequado.

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.

A volatilidade tende a atingir picos em torno de eventos de notícias de alto impacto, criando oportunidades significativas de breakout. Neste artigo, iremos delinear o processo de implementação de uma estratégia de breakout baseada em calendário. Abordaremos tudo, desde a criação de uma classe para interpretar e armazenar dados do calendário, o desenvolvimento de backtests realistas utilizando esses dados e, por fim, a implementação do código de execução para negociação ao vivo.

Determinar a direção do mercado pode ser simples, mas saber quando entrar pode ser desafiador. Como parte da série intitulada "Desenvolvimento do Kit de Ferramentas de Análise de Price Action", tenho o prazer de apresentar mais uma ferramenta que fornece pontos de entrada, níveis de take profit e definições de stop loss. Para isso, utilizamos a linguagem de programação MQL5. Vamos nos aprofundar em cada etapa neste artigo.

Na discussão de hoje, utilizamos dados alternativos diários do Federal Reserve de St. Louis sobre o Índice Amplo do Dólar dos EUA e um conjunto de outros indicadores macroeconômicos para prever a taxa de câmbio futura do EURUSD. Infelizmente, embora os dados aparentem ter uma correlação quase perfeita, não conseguimos obter ganhos materiais em nossa acurácia de modelo, o que pode nos indicar que os investidores talvez estejam melhores usando apenas as cotações normais do mercado.

Neste artigo será demonstrado como podemos controlar melhor o nosso código. Isto quando estivermos efetuando uma programação orientada em objetos. Apesar de que ainda, estamos apenas no inicio do que pretendo abordar quando o assunto é programação orientada em objetos. Mas o que será visto aqui, lhe ajudará a entender diversas coisas. Minimizando assim futuras dúvidas que podem surgir.

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.

Descubra como criar funções exportáveis em EX5 para consultar e salvar de forma eficiente dados históricos de posições. Neste guia passo a passo, ampliaremos a biblioteca EX5 de gerenciamento de histórico desenvolvendo módulos que recuperam propriedades-chave da posição fechada mais recentemente. Isso inclui lucro líquido, duração da negociação, stop loss em pips, take profit, valores de lucro e vários outros detalhes importantes.

Na discussão de hoje, examinamos a estratégia de análise de múltiplos time-frames para descobrir em qual time-frame nosso modelo de IA apresenta melhor desempenho. Nossa análise nos levou a concluir que os time-frames Mensal e de 1 Hora produzem modelos com taxas de erro relativamente baixas no par EURUSD. Usamos isso a nosso favor e criamos um algoritmo de negociação que faz previsões de IA no time-frame Mensal e executa suas negociações no time-frame de 1 Hora.

Continuamos o desenvolvimento da biblioteca Connexus. Neste capítulo, exploraremos o conceito de cabeçalhos no protocolo HTTP, explicando o que são, para que servem e como utilizá-los nas requisições. Analisaremos os principais cabeçalhos utilizados ao interagir com APIs e apresentaremos exemplos práticos de como configurá-los na biblioteca.

Nesta série de artigos, vamos revisitar estratégias de negociação já conhecidas para investigar se podemos aprimorá-las utilizando IA. No artigo de hoje, exploraremos o FTSE 100 e tentaremos prever o índice utilizando uma parte das ações individuais que compõem esse índice.

Os cruzamentos de médias móveis são amplamente conhecidos pelos traders em nossa comunidade, e ainda assim o núcleo da estratégia mudou muito pouco desde sua criação. Nesta discussão, apresentaremos um leve ajuste à estratégia original, que busca minimizar o atraso presente na estratégia de negociação. Todos os fãs da estratégia original podem considerar revisar a estratégia de acordo com os insights que discutiremos hoje. Ao usar 2 médias móveis com o mesmo período, reduzimos consideravelmente o atraso na estratégia de negociação, sem violar os princípios fundamentais da estratégia.

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.

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.

Neste artigo, discutiremos e demonstraremos como transformar variáveis nominais em formatos numéricos adequados para algoritmos de aprendizado de máquina, utilizando tanto Python quanto MQL5.

Neste artigo começaremos a criação da classe principal de gerenciamento de riscos, que será o elemento chave para o controle de riscos no sistema. Vamos nos concentrar na construção das bases, na definição das principais estruturas, variáveis e funções. Além disso, implementaremos os métodos necessários para atribuir valores de lucro máximo e prejuízo máximo, estabelecendo assim o alicerce do gerenciamento de riscos.

Empregar com sucesso o trading algorítmico exige aprendizado contínuo e interdisciplinar. No entanto, a gama infinita de possibilidades pode consumir anos de esforço sem gerar resultados tangíveis. Para lidar com isso, propomos uma estrutura que introduz complexidade de forma gradual, permitindo que os traders refinem suas estratégias de maneira iterativa, em vez de dedicar tempo indefinido a resultados incertos.

Esta é a segunda parte do artigo dedicada à implementação de um modelo de tabela em MQL5, utilizando o paradigma arquitetural MVC (Model-View-Controller). O artigo aborda o desenvolvimento das classes da tabela e de seu cabeçalho, com base no modelo de tabela criado anteriormente. As classes desenvolvidas servirão como base para a futura implementação dos componentes de visualização (View) e controle (Controller), que serão abordados nos próximos artigos.

Criar integrações com bolsas de criptomoedas sem arquivos DLL foi, por muito tempo, uma tarefa complexa, mas esta solução fornece uma base completa para conexão direta ao mercado.

Neste artigo, iremos demonstrar e explicar de uma maneira bastante lucida, como ocorre a remoção de um node de uma árvore. Algo que na maior parte das vezes, mais gera dúvidas e confusão na mente de iniciantes do que necessariamente os ajuda a entender como todo o processo acontece. E por que ele precisa ser feito desta ou daquela maneira.

Neste artigo faremos uma primeira abordagem a fim de trabalhar e demonstrar como podemos implementar a sobrecarga do operador subscrito e também do operador de atribuição. Tentando com isto trazer uma abordagem prática e que fosse interessante para todos. Porém o que será visto aqui, é apenas uma parte daquilo que pretendo ainda mostrar e que está diretamente ligado a sobrecarga de tais operadores.

Neste artigo veremos como implementar um algoritmo de balanceamento da árvore. O que será visto aqui, é a minha proposta para este tipo de mecanismo. Existem diversos outros mecanismos com o mesmo tipo de objetivo. Porém cada um tem seus problemas e suas vantagens. Depende de você, meu caro leitor, estudar e procurar encontrar o que melhor irá lhe atender.

Esta é a segunda parte do artigo dedicada à implementação de um modelo de tabela em MQL5, utilizando o paradigma arquitetural MVC (Model-View-Controller). O artigo aborda o desenvolvimento das classes da tabela e de seu cabeçalho, com base no modelo de tabela criado anteriormente. As classes desenvolvidas servirão como base para a futura implementação dos componentes de visualização (View) e controle (Controller), que serão abordados nos próximos artigos.

Explorando técnicas avançadas para integrar o MQL5 com ferramentas poderosas de processamento de dados, esta parte se concentra no tratamento eficiente de big data para aprimorar a análise de negociação e a tomada de decisões.

Quando surge a necessidade de exibir informações textuais no gráfico, podemos utilizar a função Comment(). Porém, suas possibilidades são bastante limitadas. Por isso, no âmbito deste artigo, criaremos nosso próprio componente, uma janela de diálogo em tela cheia, capaz de exibir texto multilinha com configurações flexíveis de fonte e suporte a rolagem.

Neste artigo veremos o básico sobre como utilizar indicadores técnicos que estão presentes e são mantidos pelo próprio MetaTrader 5. Saber, entender e conhecer este tipo de indicador pode vir a tornar seu trabalho de implementar algo, em uma tarefa muito mais simples, rápida e eficiente. Visto que você não precisa se preocupar com a parte referente aos cálculos a serem efetuados. A própria plataforma se encarrega de fazer isto para nós.

Neste artigo, analisaremos o desenvolvimento do modelo de tabela na linguagem MQL5, usando o conceito arquitetônico MVC (Model-View-Controller), que separa a lógica dos dados, a apresentação e o controle, o que ajuda a criar um código estruturado, flexível e escalável. Examinaremos a implementação das classes para construir o modelo de tabela, incluindo o uso de listas ligadas para armazenar dados.

Neste artigo, fazemos nossa segunda tentativa de converter as variações nos níveis de preço em qualquer mercado em uma variação correspondente de ângulo. Desta vez, selecionamos uma abordagem matematicamente mais sofisticada do que a escolhida em nossa primeira tentativa, e os resultados que obtivemos sugerem que a mudança de abordagem pode ter sido a decisão correta Junte-se a nós hoje, enquanto discutimos como podemos usar coordenadas polares para calcular o ângulo formado pelas variações nos níveis de preço, de forma significativa, independentemente de qual mercado você esteja analisando.