Artigos com exemplos de como programar na linguagem MQL5

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Inúmeros artigos com exemplos sobre como criar indicadores e robôs de negociação para a plataforma MetaTrader na linguagem MQL5 esperam por você. Cada artigo é acompanhado de códigos-fonte, que você pode abrir no MetaEditor e executar por conta própria.

Esses artigos serão úteis tanto para quem está se iniciando na negociação automatizada, bem como traders capacitados com experiência em programação e negociação. Aqui você encontrará não apenas exemplos, mas também novas ideias.

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Indicadores baseados na classe CCanvas: Preenchendo canais com transparência

Neste artigo, abordaremos os métodos de criação de indicadores personalizados que são desenhados usando a classe CCanvas da Biblioteca Padrão no MetaTrader 5. Também discutiremos as propriedades dos gráficos para a transformação de coordenadas. Daremos especial atenção aos indicadores que preenchem a área entre duas linhas usando transparência.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 17): Tiquete e mais tiquetes (I)

Aqui vamos começar a ver como implementar algo realmente bem interessante e curioso. Mas ao mesmo tempo extremamente complicado por conta de algumas questões que muitos confundem. Mas pior do que as confundir, é o fato de que alguns operadores que se dizem profissionais, não fazem ideia a importância de tais conceitos no mercado de capital. Sim, apesar do foco aqui ser programação, entender algumas questões que envolvem operações em mercados, é de extrema valia para o que iremos começar a implementar aqui.
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Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de mudas, semeadura e crescimento (SSG)

O algoritmo de “mudas, semeadura e crescimento” (Saplings Sowing and Growing up, SSG) é inspirado em um dos organismos mais resistentes do planeta, um exemplo notável de sobrevivência em inúmeras condições.
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Desenvolvendo um fator de qualidade para os EAs

Nesse artigo vamos explicar como desenvolver um fator de qualidade para ser retornado pelo seu EA no testador de estratégia. Iremos mostrar duas formas de cálculo conhecidas (Van Tharp e Sunny Harris).
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Algoritmos de otimização populacionais: Busca harmônica (Harmony Search, HS)

Hoje, estudaremos e testaremos o algoritmo de otimização mais avançado, a busca harmônica (HS), que é inspirada no processo de procura da harmonia sonora perfeita. Então, qual algoritmo é agora o líder em nossa classificação?
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Redes neurais de retropropagação em matrizes MQL5

Este artigo trata da teoria e prática do uso do algoritmo de retropropagação de erros no MQL5 através de matrizes. Oferecemos classes prontas e exemplos de scripts, indicadores e EAs.
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Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de pesquisa gravitacional (GSA)

O GSA é um algoritmo populacional inspirado na natureza inanimada. Sua capacidade de modelar com alta precisão a interação entre corpos físicos, através da lei da gravidade de Newton incorporada no algoritmo, permite contemplar um espetáculo fascinante de dança entre sistemas planetários e aglomerados galácticos, representado de forma impressionante em animações. Hoje vamos discutir um dos algoritmos de otimização mais interessantes e originais. Um simulador de movimento de objetos espaciais está incluído.
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Medindo o valor informativo do Indicador

O aprendizado de máquina se tornou uma técnica popular de desenvolvimento de estratégias. Na negociação, tradicionalmente, mais atenção é dada à maximização da lucratividade e à precisão das previsões. Enquanto isso, o processamento de dados usado para construir modelos preditivos permanece na periferia. Neste artigo, discutimos o uso do conceito de entropia para avaliar a adequação de indicadores na construção de modelos preditivos, conforme descrito no livro Testing and Tuning Market Trading Systems escrito por Timothy Masters.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 11): Nascimento do SIMULADOR (I)

Para poder usar dados que formam barras, precisamos abandonar o replay e começar a desenvolver um simulador. Não sabemos como ela foi criada. Estaremos utilizando as barras de 1 minuto, justamente pelo motivo, de elas nos darem, um nível de complexidade mínimo.
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Receitas MQL5 — Banco de dados de eventos macroeconômicos

Este artigo explora como trabalhar com bancos de dados baseados no mecanismo SQLite. Com o objetivo de oferecer conveniência e utilizar eficientemente os princípios da OOP, foi criada a classe CDatabase. Essa classe é responsável pela criação e gerenciamento de um banco de dados de eventos macroeconômicos. Além disso, são apresentados exemplos de como utilizar diferentes métodos da classe CDatabase.
Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 10): Usando apenas dados reais na replay

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 10): Usando apenas dados reais na replay

Aqui vamos ver como você pode utilizar dados mais fieis ( tickets negociados ) no sistema de replay, sem necessariamente ter que se preocupar se eles estão ou não ajustados.
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Desenvolvimento de uma DLL experimental com suporte a multithreading em C++ para MetaTrader 5 no Linux

Este artigo descreve o processo de desenvolvimento para a plataforma MetaTrader 5 exclusivamente em Linux. O produto final funciona tanto no Windows quanto no Linux sem nenhum problema. Veremos o Wine e o Mingw, ferramentas importantes para o desenvolvimento entre plataformas. O Mingw apresenta threads (POSIX e Win32), que você deve levar em conta ao escolher uma ferramenta adequada. Criaremos também uma DLL para testar o conceito e usá-la no código MQL5, comparando o desempenho das duas implementações de threading. O artigo tem como objetivo ser um ponto de partida para a realização de seus próprios experimentos. Depois de ler este artigo, você será capaz de criar ferramentas para o MetaTrader no Linux.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 09): Eventos Customizados

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 09): Eventos Customizados

Aqui vamos ver como disparar eventos customizados e melhorar a questão sobre como o indicador informa o status do serviço de replay/simulação.
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Algoritmos de otimização populacionais: Otimização de ervas invasivas (IWO)

Algoritmos de otimização populacionais: Otimização de ervas invasivas (IWO)

A surpreendente capacidade das plantas daninhas de sobreviver em uma ampla variedade de condições foi a inspiração para o desenvolvimento de um poderoso algoritmo de otimização. O IWO (Invasive Weed Optimization) é considerado um dos melhores entre os analisados até o momento.
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Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo de otimização de forrageamento bacteriano (BFO)

Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo de otimização de forrageamento bacteriano (BFO)

A base da estratégia de forrageamento de E. coli (E. coli) inspirou cientistas a desenvolverem o algoritmo de otimização BFO. Esse algoritmo apresenta ideias originais e abordagens promissoras para otimização e merece um estudo mais aprofundado.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 08): Travando o Indicador

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 08): Travando o Indicador

Aqui vou mostrar como travar um indicador, usando pura e simplesmente a linguagem MQL5, de uma forma muito interessante e surpreendente.
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Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo do morcego

Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo do morcego

Hoje estudaremos o algoritmo do morcego (Bat algorithm, BA), que possui convergência incrível em funções suaves.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 07): Primeiras melhorias (II)

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 07): Primeiras melhorias (II)

No artigo anterior fizemos a correção de alguns pontos, e adicionamos alguns testes no nosso sistema de replay, estes tentam garantir a maior estabilidade quanto for possível obter, ao mesmo tempo iniciamos a criação e o uso de um arquivo de configuração para o sistema de replay.
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Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo de vaga-lumes

Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo de vaga-lumes

Vamos considerar o método de otimização de vaga-lumes (Firefly Algorithm, FA). Esse algoritmo evoluiu de um método desconhecido por meio de modificações para se tornar um líder real na tabela de classificação.
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DoEasy. Controles (Parte 31): Rolando o conteúdo do controle "ScrollBar"

DoEasy. Controles (Parte 31): Rolando o conteúdo do controle "ScrollBar"

Neste artigo, criaremos a funcionalidade para rolar o conteúdo do contêiner usando os botões da barra de rolagem horizontal.
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DoEasy. Controles (Parte 30): Animando o controle "ScrollBar"

DoEasy. Controles (Parte 30): Animando o controle "ScrollBar"

Neste artigo continuaremos a desenvolver o controle ScrollBar e começaremos a fazer a funcionalidade de interação com o mouse. Além disso, vamos expandir as listas de bandeiras de status e eventos com o mouse.
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DoEasy. Controles (Parte 29): Controle auxiliar "ScrollBar"

DoEasy. Controles (Parte 29): Controle auxiliar "ScrollBar"

Neste artigo, iniciaremos o desenvolvimento do elemento de controle auxiliar ScrollBar e seus objetos derivados, incluindo as barras de rolagem vertical e horizontal. A ScrollBar (barra de rolagem) é utilizada para rolar o conteúdo da forma caso ele ultrapasse o contêiner. As barras de rolagem geralmente são posicionadas na parte inferior e à direita da forma. A barra de rolagem horizontal, localizada na parte inferior, permite rolar o conteúdo para a esquerda e direita, enquanto a barra de rolagem vertical possibilita rolar o conteúdo para cima e para baixo.
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DoEasy. Controles (Parte 28): Estilos de barra no controle ProgressBar

DoEasy. Controles (Parte 28): Estilos de barra no controle ProgressBar

Neste artigo veremos estilos de exibição e texto descritivo para o controle ProgressBar.
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Algoritmos de otimização populacionais: Busca por cardume de peixes (FSS - Fish School Search)

Algoritmos de otimização populacionais: Busca por cardume de peixes (FSS - Fish School Search)

O FSS (Fish School Search) é um algoritmo avançado de otimização inspirado no comportamento dos peixes que nadam em cardumes. Aproximadamente 80% desses peixes nadam em comunidades organizadas de parentes, o que tem sido comprovado como uma estratégia importante para melhorar a eficiência de procura por alimento e proteção contra predadores.
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Desenvolvendo um sistema de Replay — Simulação de mercado (Parte 05): Adicionando Previas

Desenvolvendo um sistema de Replay — Simulação de mercado (Parte 05): Adicionando Previas

Conseguimos desenvolver, uma forma de fazer com que o replay de mercado, fosse executado dentro de um tempo bastante realista e aceitável. Vamos continuar nosso projeto. Agora iremos adicionar dados de forma a ter um comportamento melhor do replay.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 04): Ajustando as coisas (II)

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 04): Ajustando as coisas (II)

Vamos continuar a criação do sistema e controle. Já que sem uma forma de controlar o serviço, fica muito complicado dar algum outro passo a fim de melhorar algo no sistema.
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Desenvolvendo um sistema de Replay — Simulação de mercado (Parte 03):  Ajustando as coisas (I)

Desenvolvendo um sistema de Replay — Simulação de mercado (Parte 03): Ajustando as coisas (I)

Vamos dar uma ajeitada nas coisas, pois este começo não está sendo um dos melhores. Se não fizermos isto agora, vamos ter problemas logo, logo.
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Indicadores não-lineares

Indicadores não-lineares

Neste artigo, vamos considerar algumas formas de construir indicadores não-lineares e seu uso na negociação. Existem alguns indicadores disponíveis na plataforma de negociação MetaTrader que utilizam abordagens não-lineares.
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DoEasy. Controles (Parte 27): Continuamos a trabalhar no objeto WinForms "ProgressBar"

DoEasy. Controles (Parte 27): Continuamos a trabalhar no objeto WinForms "ProgressBar"

Neste artigo, continuaremos desenvolvendo o controle ProgressBar. Criaremos a funcionalidade para gerenciar a barra de progresso e os efeitos visuais.
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Guia Prático MQL5 — Serviços

Guia Prático MQL5 — Serviços

O artigo descreve os recursos versáteis dos serviços — programas em MQL5 que não necessitam de gráficos para serem anexados. Eu ambém destacarei as diferenças dos serviços de outros programas em MQL5 e enfatizarei as nuances do trabalho do desenvolvedor com os serviços. Como exemplos, são oferecidas ao leitor várias tarefas que abrangem uma ampla gama de funcionalidades que podem ser implementadas como um serviço.
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MQL5 — Você também pode se tornar um mestre nesta linguagem

MQL5 — Você também pode se tornar um mestre nesta linguagem

Neste artigo, será algo como uma entrevista comigo, de como comecei no MQL5. Irei lhe mostrar, como você pode se tornar um grande programador de MQL5. Mostrarei as bases necessárias para você conseguir alcançar tal feito. O único requisito é ter vontade de aprender.
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Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de otimização de cuco (COA)

Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de otimização de cuco (COA)

O próximo algoritmo que abordaremos será a otimização de busca de cuco usando voos Levy. Este é um dos algoritmos de otimização mais recentes e um novo líder na tabela de classificação.
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Algoritmos de otimização populacionais: Otimizador lobo-cinzento (GWO)

Algoritmos de otimização populacionais: Otimizador lobo-cinzento (GWO)

Vamos falar sobre um dos algoritmos de otimização mais recentes e modernos: o "Packs of grey wolves" (manada de lobos-cinzentos). Devido ao seu comportamento distinto em funções de teste, este algoritmo se torna um dos mais interessantes em comparação com outros considerados anteriormente. Ele é um dos principais candidatos para treinamento de redes neurais e para otimizar funções suaves com muitas variáveis.
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Aprendendo a construindo um Expert Advisor que opera de forma automática (Parte 15): Automação (VII)

Aprendendo a construindo um Expert Advisor que opera de forma automática (Parte 15): Automação (VII)

Para coroar esta sequencia de automação. Vamos complementar o que foi visto no artigo anterior. Este definitivamente mostra como tudo irá se encaixar, fazendo o Expert Advisor, funcionar como um relógio.
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Algoritmos de otimização populacionais: Colônia artificial de abelhas (Artificial Bee Colony, ABC)

Algoritmos de otimização populacionais: Colônia artificial de abelhas (Artificial Bee Colony, ABC)

Hoje estudaremos o algoritmo de colônia artificial de abelhas. Complementaremos nosso conhecimento com novos princípios para estudar espaços funcionais. E neste artigo falarei sobre minha interpretação da versão clássica do algoritmo.
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DoEasy. Controles (Parte 26): Apurando o objeto WinForms "ToolTip" e desenvolvendo o "ProgressBar".

DoEasy. Controles (Parte 26): Apurando o objeto WinForms "ToolTip" e desenvolvendo o "ProgressBar".

Neste artigo vamos completar o desenvolvimento do controle ToolTip e começar a desenvolver o objeto WinForms ProgressBar. Ao trabalharmos nesses objetos, desenvolveremos uma funcionalidade versátil para animar os controles e seus componentes.
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DoEasy. Controles (Parte 25): Objeto WinForms Tooltip

DoEasy. Controles (Parte 25): Objeto WinForms Tooltip

Neste artigo, começaremos a desenvolver o controle Tooltip (dica de ferramenta) e começaremos a criar novas primitivas gráficas para a biblioteca. Naturalmente, nem todo elemento tem uma dica de ferramenta, mas todo objeto gráfico pode ter uma.
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DoEasy. Controles (Parte 24): Objeto WinForms dica

DoEasy. Controles (Parte 24): Objeto WinForms dica

Neste artigo, vamos reformular a lógica de especificação dos objetos base e principal para todos os objetos WinForms da biblioteca. Vamos desenvolver também um novo objeto dica que será base e algumas classes herdeiras para indicar a possível direção do movimento da linha divisória.
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Indicadores adaptativos

Indicadores adaptativos

Neste artigo, exploraremos diferentes enfoques para desenvolver indicadores adaptativos. Esses indicadores se destacam pelo uso de feedback entre as entradas e saídas, o que permite que eles se adaptem de forma autônoma para processar séries temporais financeiras de forma eficiente.
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DoEasy. Controles (Parte 23): apurando os objetos WinForms TabControl e SplitContainer

DoEasy. Controles (Parte 23): apurando os objetos WinForms TabControl e SplitContainer

Neste artigo, incluiremos novos eventos de mouse relacionados aos limites das áreas de trabalho dos objetos WinForms e corrigiremos algumas falhas na funcionalidade dos controles TabControl e SplitContainer.
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