Artigos sobre como programar e utilizar robôs de negociação na linguagem MQL5

Conceito de Smart Money (Break Of Structure) acoplado com o Indicador RSI para tomar decisões informadas de negociação automatizada com base na estrutura do mercado.

O artigo discute, de forma detalhada, como implementar a criação de um Expert Advisor (EA) baseado no algoritmo de negociação. Isso ajuda a automatizar o sistema em MQL5 e a controlar o Drawdown Diário.

O Ângulo de Ataque é uma métrica frequentemente citada, cuja inclinação é entendida como tendo uma forte correlação com a força de uma tendência predominante. Vamos analisar como ele é comumente usado e compreendido e examinar se há mudanças que poderiam ser introduzidas na forma como é medido, para benefício de um sistema de negociação que o utilize.

Imagine que você pode usar dados que não estão disponíveis no MetaTrader, você só obtém dados de indicadores por análise de preços e análise técnica. Agora imagine que você pode acessar dados que levarão seu poder de negociação a um novo nível. Você pode multiplicar o poder do software MetaTrader se misturar a saída de outros softwares, métodos de análise macroeconômica e ferramentas ultra-avançadas por meio da API de dados. Neste artigo, vamos ensinar como usar APIs e apresentar serviços de dados API úteis e valiosos.

O Exponente de Hurst é uma medida de quanto uma série temporal se autocorrela ao longo do tempo. Entende-se que ele captura as propriedades de longo prazo de uma série temporal e, portanto, tem um peso significativo na análise de séries temporais, mesmo fora do contexto econômico/financeiro. No entanto, focamos em seu potencial benefício para os traders ao analisar como essa métrica poderia ser combinada com médias móveis para construir um sinal potencialmente robusto.

Atualmente, nosso EA utiliza um banco de dados para obter as strings de inicialização de instâncias individuais de estratégias de trading. No entanto, o banco de dados é bastante volumoso e contém muitas informações desnecessárias para a operação real do EA. Tentaremos garantir o funcionamento do EA sem a necessidade de conexão obrigatória ao banco de dados.

Por padrão, estratégias baseadas em múltiplos timeframes não podem ser testadas em Expert Advisors montados pelo assistente devido à arquitetura de código MQL5 utilizada nas classes de montagem. Exploramos uma possível solução para essa limitação em estratégias que utilizam múltiplos timeframes em um estudo de caso com a média móvel quadrática.

É possível aplicar a teoria do caos nos mercados financeiros? Vamos explorar nesta matéria como a teoria clássica do caos e os sistemas caóticos diferem do conceito proposto por Bill Williams.

À medida que nos aproximamos de um EA pronto, é necessário prestar atenção em questões secundárias na etapa de teste da estratégia de trading, mas que se tornam importantes ao migrar para o trading real.

O gerenciador de risco anteriormente desenvolvido continha apenas funcionalidades básicas. Vamos explorar caminhos para aprimorá-lo, buscando melhorar os resultados de negociação sem alterar a lógica das estratégias de trading.

Esta parte da série de artigos é dedicada à integração do WhatsApp com o MetaTrader 5 para notificações. Incluímos um fluxograma para simplificar o entendimento e discutiremos a importância das medidas de segurança na integração. O principal objetivo dos indicadores é simplificar a análise por meio da automação, e eles devem incluir métodos de notificação para alertar os usuários quando condições específicas forem atendidas. Descubra mais neste artigo.

Este artigo é um pouco diferente dos trabalhos anteriores desta série. Nele, discutiremos uma representação alternativa de séries temporais. A representação linear por partes de séries temporais é um método de aproximação de séries temporais usando funções lineares em pequenos intervalos.

Ao estudar diferentes arquiteturas de construção de modelos, temos dado pouca atenção ao processo de treinamento dos modelos. Neste artigo, tentarei preencher essa lacuna.

Os modelos baseados na arquitetura Transformer demonstram alta eficiência, mas seu uso é dificultado pelos altos custos de recursos, tanto na fase de treinamento quanto durante a utilização prática. Neste artigo, proponho conhecer algoritmos que permitem reduzir o uso de memória por esses modelos.

Ao estudarmos o método FEDformer, abrimos uma porta para a área de representação de séries temporais no domínio da frequência. No novo artigo, continuaremos o tema iniciado, e analisaremos um método que permite não apenas conduzir uma análise, mas também prever estados futuros no domínio frequencial.

Os objetivos deste artigo são: demonstrar a necessidade obrigatória de um gerenciador de riscos, adaptar os princípios de controle de risco para trading algorítmico em uma classe específica, permitindo que todos possam comprovar, de forma independente, a eficácia da abordagem de normalização de risco no day trading e em investimentos nos mercados financeiros. Neste artigo, exploraremos em detalhes a criação de uma classe de gerenciador de riscos para trading algorítmico, continuando o tópico abordado no artigo anterior sobre o gerenciador de riscos para trading manual.

Médias Móveis são um indicador muito comum, usado e compreendido pela maioria dos traders. Exploramos possíveis casos de uso que podem não ser tão comuns dentro dos Expert Advisors montados no MQL5 Wizard.

Este artigo é voltado para desenvolvedores iniciantes e experientes em MQL5. Ele oferece um código que define indicadores para gerar sinais, limitando-os com base nas tendências de timeframes mais altos. Dessa forma, traders podem aprimorar suas estratégias ao incluir uma visão mais ampla do mercado, o que pode resultar em sinais de negociação potencialmente mais confiáveis.

Existem vários tipos de algoritmos para auto-otimização de estratégias de trading e parâmetros. Esses algoritmos são usados para melhorar automaticamente as estratégias de trading com base em dados históricos e atuais de mercado. Neste artigo, veremos um desses algoritmos com exemplos em Python e MQL5.

Hoje, estamos discutindo uma integração funcional do Telegram para notificações do Indicador MetaTrader 5 usando o poder do MQL5, em parceria com Python e a API do Bot do Telegram. Explicaremos tudo em detalhes para que ninguém perca nenhum ponto. Ao final deste projeto, você terá adquirido conhecimentos valiosos para aplicar em seus projetos.

Um guia abrangente para desenvolver um algoritmo de negociação automatizado baseado na estratégia de Suporte e Resistência. Informações detalhadas sobre todos os aspectos da criação de um expert advisor em MQL5 e testá-lo no MetaTrader 5 – desde a análise dos comportamentos de faixa de preço até o gerenciamento de risco.

Ao trabalhar com séries temporais, geralmente usamos os dados na sequência histórica. Mas isso é realmente o mais eficiente? Há quem acredite que modificar a sequência dos dados iniciais pode aumentar a eficácia dos modelos de aprendizado. Neste artigo, vou apresentar um desses métodos.

A primeira etapa do processo automatizado de otimização já foi implementada. Para diferentes símbolos e timeframes, realizamos a otimização com base em vários critérios e armazenamos as informações dos resultados de cada execução em um banco de dados. Agora, vamos nos dedicar à seleção dos melhores grupos de conjuntos de parâmetros encontrados na primeira etapa.

Dividiremos o código principal do MQL5 em trechos específicos para ilustrar a integração do Telegram e WhatsApp para receber notificações de sinais do indicador de Restrição de Tendência que estamos criando nesta série de artigos. Isso ajudará traders, tanto iniciantes quanto desenvolvedores experientes, a compreender o conceito com mais facilidade. Primeiro, abordaremos a configuração do MetaTrader 5 para notificações e sua importância para o usuário. Isso ajudará os desenvolvedores a tomarem nota antecipadamente para aplicar posteriormente em seus sistemas.

O artigo discute, de forma detalhada, os passos que precisam ser implementados para a criação de um advisor especializado baseado no algoritmo de negociação de Recuperação de Zona. Isso ajuda a automatizar o sistema, economizando tempo para os negociadores algorítmicos.

Um guia abrangente para desenvolver um algoritmo de negociação automatizado baseado na estratégia de Quebra de Estrutura (BoS). Informações detalhadas sobre todos os aspectos da criação de um consultor em MQL5 e testando-o no MetaTrader 5 — desde a análise de suporte e resistência de preços até a gestão de riscos.

Neste artigo, continuamos a implementação das abordagens do ATFNet — um modelo que adapta e combina os resultados de 2 blocos (frequencial e temporal) de previsão de séries temporais.

Os autores do método FreDF confirmaram experimentalmente a vantagem da previsão combinada nas áreas de frequência e tempo. No entanto, o uso de um hiperparâmetro de ponderação não é ideal para séries temporais não estacionárias. Neste artigo, proponho que você conheça um método de combinação adaptativa de previsões nas áreas de frequência e tempo.

No EA em desenvolvimento, já temos um mecanismo de controle de rebaixamento implementado. No entanto, ele tem uma natureza probabilística, pois se baseia nos resultados de testes com dados históricos de preços. Assim, o rebaixamento, embora com pequena probabilidade, às vezes pode exceder os valores máximos esperados. Vamos tentar adicionar um mecanismo que garanta a manutenção de um nível de rebaixamento predefinido.

Continuamos a explorar a análise e previsão de séries temporais na área de frequência. E nesta matéria, apresentaremos um novo método de previsão nessa área, que pode ser adicionado a muitos dos algoritmos que já estudamos anteriormente.

Redes Generativas Adversariais são uma combinação de Redes Neurais que treinam entre si para obter resultados mais precisos. Adotamos o tipo condicional dessas redes ao buscarmos uma possível aplicação na previsão de séries temporais financeiras dentro de uma Classe de Sinais de Expert.

Você sabia que podemos obter mais precisão ao prever certos indicadores técnicos do que ao prever o preço subjacente de um símbolo negociado? Junte-se a nós para explorar como aproveitar essa percepção para melhores estratégias de negociação

Com o rápido desenvolvimento da inteligência artificial hoje em dia, os modelos de linguagem (LLMs) são uma parte importante da IA, então devemos pensar em como integrar LLMs poderosos ao nosso trading algorítmico. Para a maioria das pessoas, é difícil ajustar esses modelos poderosos de acordo com suas necessidades, implantá-los localmente e depois aplicá-los ao trading algorítmico. Esta série de artigos adotará uma abordagem passo a passo para alcançar esse objetivo.