Artigos sobre como integrar a MetaTrader 5 usando a linguagem MQL5

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As tarefas que um trader enfrenta não só são interessantes, como também muitas vezes exigem procedimentos não padronizados. Aqui você encontra artigos que trazem as soluções mais inusitadas para avaliar, analisar e processar dados de preços e desempenho durante o pregão. Os autores dos artigos sugeridos tocam tópicos como: conexão de bancos de dados e ICQ, uso de OpenCL e redes sociais, uso de Delphi e C#.

Leia e aprenda a trabalhar com pacotes matemáticos e redes neurais e muito mais. Seja um autor e compartilhe seu próprio conhecimento com a MQL5.community.

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Integração do MQL5 com pacotes de processamento de dados (Parte 3): Visualização de dados aprimorada

Integração do MQL5 com pacotes de processamento de dados (Parte 3): Visualização de dados aprimorada

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.
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Desenvolvimento do Toolkit de Análise de Price Action (Parte 8): Painel de Métricas

Desenvolvimento do Toolkit de Análise de Price Action (Parte 8): Painel de Métricas

Como um dos mais poderosos toolkits de análise de Price Action, o Painel de Métricas foi projetado para otimizar a análise de mercado, fornecendo instantaneamente métricas essenciais do mercado com apenas um clique de botão. Cada botão exerce uma função específica, seja para analisar tendências de máxima/mínima, volume ou outros indicadores-chave. Esta ferramenta entrega dados precisos e em tempo real exatamente quando você mais precisa. Vamos explorar mais profundamente seus recursos neste artigo.
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Algoritmo de otimização Royal Flush — Royal Flush Optimization (RFO)

Algoritmo de otimização Royal Flush — Royal Flush Optimization (RFO)

O algoritmo Royal Flush Optimization, criado pelo autor, propõe uma nova forma de abordar problemas de otimização, substituindo a codificação binária clássica dos algoritmos genéticos por uma abordagem setorial, inspirada nos princípios do pôquer. O RFO demonstra como a simplificação de princípios fundamentais pode levar à criação de um método de otimização eficaz e prático. O artigo apresenta uma análise detalhada do algoritmo e os resultados dos testes realizados.
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Estratégia evolutiva de adaptação da matriz de covariância, Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES)

Estratégia evolutiva de adaptação da matriz de covariância, Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES)

Vamos explorar um dos algoritmos mais interessantes de otimização sem gradiente, que aprende a compreender a geometria da função objetivo. Consideraremos a implementação clássica do CMA-ES com uma pequena modificação, substituindo a distribuição normal por uma distribuição de potência. Uma análise detalhada da matemática do algoritmo, a implementação prática e uma avaliação honesta, onde o CMA-ES é imbatível e onde é melhor não aplicá-lo.
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Arbitragem no trading Forex: Análise dos movimentos de moedas sintéticas e seu retorno à média

Arbitragem no trading Forex: Análise dos movimentos de moedas sintéticas e seu retorno à média

Neste artigo, tentaremos analisar os movimentos das moedas sintéticas na integração Python + MQL5 e entender até que ponto a arbitragem ainda é viável no Forex atualmente. Além disso: apresentaremos um código pronto em Python para análise de moedas sintéticas e explicaremos em detalhes o que são essas moedas no mercado Forex.
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Desenvolvimento de ferramentas para análise do movimento de preços (Parte 7): Expert Advisor Signal Pulse

Desenvolvimento de ferramentas para análise do movimento de preços (Parte 7): Expert Advisor Signal Pulse

Libere o potencial da análise multitimeframe com o Signal Pulse, um EA em MQL5 que combina as Bandas de Bollinger e o Oscilador Estocástico para fornecer sinais de negociação precisos com alta probabilidade de ocorrência. Descubra como implementar essa estratégia e visualizar de forma eficiente oportunidades de compra e venda usando setas. O EA é ideal para traders que buscam aprimorar suas decisões por meio de análise automática em vários timeframes.
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Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 7): Seleção de grupos considerando o período forward

Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 7): Seleção de grupos considerando o período forward

Anteriormente, ao selecionar grupos de estratégias de trading para melhorar os resultados combinados, avaliamos os grupos apenas no mesmo período utilizado para a otimização dos EAs individuais. Vamos agora observar o que acontece ao aplicar a seleção no período forward.
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Simulação de mercado: Position View (VII)

Simulação de mercado: Position View (VII)

Neste artigo, começaremos a fazer algumas melhorias no indicador de posição. Isto para que seja possível interagir com ele. E modificar as linhas de preço, ou fechar uma posição diretamente via interação com o indicador de posição. Antes de realmente começarmos a parte da implementação. Vamos entender uma coisa aqui. Isto para os menos avisados. Não é possível, de maneira ou forma alguma, usar um indicador a fim de modificar algo no servidor de negociação. Isto por conta que o MetaTrader 5, conta com um sistema de segurança que permite apenas e somente aos Expert Advisores, fazerem algo em uma ordem ou posição. Nenhuma outra aplicação que não seja um Expert Advisor, conseguirá manipular ordens ou posições.
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De Python para MQL5: Uma Jornada em Sistemas de Trading Inspirados na Computação Quântica

De Python para MQL5: Uma Jornada em Sistemas de Trading Inspirados na Computação Quântica

O artigo explora o desenvolvimento de um sistema de trading inspirado na computação quântica, fazendo a transição de um protótipo em Python para uma implementação em MQL5 para trading no mundo real. O sistema utiliza princípios da computação quântica, como superposição e emaranhamento, para analisar estados de mercado, embora rode em computadores clássicos usando simuladores quânticos. Os principais recursos incluem um sistema de três qubits para analisar oito estados de mercado simultaneamente, períodos de análise de 24 horas e sete indicadores técnicos para análise de mercado. Embora as taxas de acurácia possam parecer modestas, elas fornecem uma vantagem significativa quando combinadas com estratégias adequadas de gerenciamento de risco.
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Simulação de mercado: Position View (XVII)

Simulação de mercado: Position View (XVII)

No artigo anterior, fizemos com que o indicador, nos mostrasse o resultado financeiro. Porém, nem todos gostam de fazer uso de tal modo de visualização. O motivo pode variar de operador para operador. Mas em alguns casos o motivo de fato me parece bastante plausível e justificável. Fazer as atualizações no código para promover isto. Não é nem de longe uma das tarefas mais complicadas. Na verdade é algo bastante simples e singelo. Assim neste artigo, veremos como fazer este tipo de coisa.
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Simulação de mercado: Position View (XII)

Simulação de mercado: Position View (XII)

No artigo, você aprenderá como criar uma indicação visual na sua plataforma de trading para saber se você está em uma posição comprada ou vendida no gráfico, sem precisar acessar o terminal. Além disso, o texto aborda a implementação de uma funcionalidade que melhora a visualização ao mover linhas de take profit e stop loss, ocultando a linha de preço do mouse durante a movimentação para evitar confusões. A leitura oferece insights práticos para customizar sistemas de simulação de mercado.
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Algoritmo de busca orbital atômica — Atomic Orbital Search (AOS): Modificação

Algoritmo de busca orbital atômica — Atomic Orbital Search (AOS): Modificação

Na segunda parte do artigo, continuaremos o desenvolvimento da versão modificada do algoritmo AOS (Atomic Orbital Search), focando em operadores específicos para aumentar sua eficiência e adaptabilidade. Após analisar as bases e mecânicas do algoritmo, discutiremos ideias para melhorar o desempenho e a capacidade de análise de espaços de soluções complexos, propondo novas abordagens para expandir sua funcionalidade como ferramenta de otimização.
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Construindo um Indicador Keltner Channel com Gráficos Canvas Personalizados em MQL5

Construindo um Indicador Keltner Channel com Gráficos Canvas Personalizados em MQL5

Neste artigo, construímos um indicador Keltner Channel com gráficos canvas personalizados em MQL5. Detalhamos a integração de médias móveis, cálculos de ATR e visualização aprimorada do gráfico. Também abordamos o backtesting para avaliar o desempenho do indicador e obter insights práticos de trading.
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Desenvolvendo um cliente MQTT para Metatrader 5: uma abordagem TDD — Parte 6

Desenvolvendo um cliente MQTT para Metatrader 5: uma abordagem TDD — Parte 6

Este artigo é a sexta parte de uma série que descreve nossas etapas de desenvolvimento de um cliente MQL5 nativo para o protocolo MQTT 5.0. Nesta parte, comentamos as principais mudanças em nosso primeiro refatoramento, como chegamos a um modelo viável para nossas classes de construção de pacotes, como estamos construindo pacotes PUBLISH e PUBACK, e a semântica por trás dos Códigos de Motivo PUBACK.
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Simulação de mercado: Iniciando o SQL no MQL5 (V)

Simulação de mercado: Iniciando o SQL no MQL5 (V)

No artigo anterior mostrei como você deveria proceder, a fim de conseguir adicionar o mecanismo de pesquisa. Isto para que dentro do código MQL5, você pudesse de fato fazer uso pleno do SQL. A fim de conseguir obter os resultados quando for usar o comando SELECT FROM do SQL. Mas ficou faltando falar da última função que precisamos implementar. Esta é a função DatabaseReadBind. E como para entender ela adequadamente é algo que exigirá um pouco mais de explicações. Ficou decidido que isto seria feito, não naquele artigo anterior, mas sim neste daqui. Já que o assunto é bem extenso.
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Classe base de algoritmos populacionais como alicerce para otimização eficiente

Classe base de algoritmos populacionais como alicerce para otimização eficiente

Uma tentativa única de pesquisa para combinar uma série de algoritmos populacionais em uma única classe com o objetivo de simplificar a aplicação dos métodos de otimização. Essa abordagem não apenas abre possibilidades para o desenvolvimento de novos algoritmos, incluindo variantes híbridas, mas também estabelece um banco de testes básico universal. Este banco se torna uma ferramenta chave para a escolha do algoritmo ideal, dependendo da tarefa específica em questão.
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Construção de previsões econômicas: potencialidades do Python

Construção de previsões econômicas: potencialidades do Python

Como utilizar os dados econômicos do Banco Mundial para fazer previsões? O que acontece se combinarmos modelos de IA com economia?
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Algoritmo de comportamento social adaptativo — Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Evolução em duas fases

Algoritmo de comportamento social adaptativo — Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Evolução em duas fases

Este artigo dá continuidade ao tema do comportamento social dos organismos vivos e ao seu impacto no desenvolvimento de um novo modelo matemático, o ASBO (Adaptive Social Behavior Optimization). Exploraremos a evolução em duas fases, realizaremos testes no algoritmo e apresentaremos as conclusões. Assim como na natureza, onde grupos de organismos vivos se unem para sobreviver, o ASBO utiliza princípios de comportamento coletivo para resolver problemas complexos de otimização.
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Métodos de otimização da biblioteca Alglib (Parte II)

Métodos de otimização da biblioteca Alglib (Parte II)

Neste artigo, continuaremos a análise dos métodos de otimização restantes da biblioteca ALGLIB, com foco especial em seus testes em funções complexas e multidimensionais. Isso nos permitirá não apenas avaliar a eficiência de cada algoritmo, mas também identificar seus pontos fortes e fracos em diferentes condições.
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Migrando para o MQL5 Algo Forge (Parte 4): Trabalhando com versões e lançamentos

Migrando para o MQL5 Algo Forge (Parte 4): Trabalhando com versões e lançamentos

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.
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Estudando a previsão conformal de séries temporais financeiras

Estudando a previsão conformal de séries temporais financeiras

Neste artigo, você conhecerá as previsões conformais e a biblioteca MAPIE, que as implementa. Essa abordagem é uma das mais modernas em aprendizado de máquina e permite focar no controle de riscos para os já existentes e variados modelos de aprendizado de máquina. As previsões conformais, por si só, não são uma forma de encontrar padrões nos dados. Elas apenas determinam o grau de confiança dos modelos existentes ao preverem exemplos específicos e permitem filtrar previsões confiáveis.
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Algoritmo de otimização da sociedade anárquica — Anarchic society optimization (ASO)

Algoritmo de otimização da sociedade anárquica — Anarchic society optimization (ASO)

No próximo artigo, conheceremos o algoritmo Anarchic Society Optimization (ASO) e discutiremos como um algoritmo baseado no comportamento irracional e aventureiro dos participantes de uma sociedade anárquica — um sistema anômalo de interação social, livre de autoridade centralizada e de qualquer tipo de hierarquia — é capaz de explorar o espaço de soluções e evitar armadilhas de ótimos locais. O artigo apresentará uma estrutura unificada do ASO, aplicável tanto a problemas contínuos quanto a problemas discretos.
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Criando um Expert Advisor Integrado MQL5-Telegram (Parte 7): Análise de Comandos para Automação de Indicadores em Gráficos

Criando um Expert Advisor Integrado MQL5-Telegram (Parte 7): Análise de Comandos para Automação de Indicadores em Gráficos

Neste artigo, exploramos como integrar comandos do Telegram com MQL5 para automatizar a adição de indicadores em gráficos de negociação. Cobrimos o processo de análise (parsing) dos comandos dos usuários, sua execução no MQL5 e o teste do sistema para garantir uma negociação baseada em indicadores de forma fluida.
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Simulação de mercado: Position View (IX)

Simulação de mercado: Position View (IX)

Neste artigo, que será um artigo divisor de águas. Vamos começar a explorar de maneira um pouco mais profunda a interação entre as aplicações que estão sendo desenvolvidas para dar suporte total ao sistema de replay/simulação. Aqui vamos analisar um problema. Este tem de um lado, algo bastante chato, mas de outro algo muito interessante de explicar como resolver. E o problema é: Como fazer para adicionar as linhas de take profit e stop loss, depois que elas foram removidas? Isto sem usar o terminal, mas sim fazendo a operação direto no gráfico. Bem isto de fato é algo, a primeira vista simples. Porém existem alguns percalços a serem superados.
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Simulação de mercado: Position View (XX)

Simulação de mercado: Position View (XX)

Neste artigo iremos ver como modificar o código do indicador de posição a fim de conseguir, criar um tipo de sombra para que possamos visualizar onde o preço se encontra atualmente no servidor de negociação. Tal principio tem como finalidade facilitar o planejamento de operações. Onde temos uma movimentação das linhas de stop loss ou take profit. Porém adicionar tal funcionalidade, ou seja sombras de preço. Pode parecer algo extremamente complexo. Mas neste artigo mostrarei que você conseguirá fazer isto de maneira muito simples e prática.
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Simulação de mercado: A união faz a força (I)

Simulação de mercado: A união faz a força (I)

Estamos chegando aos finalmente. O desenvolvimento do replay / simulador está quase concluído. É bem verdade que ainda precisaremos fazer algumas poucas coisas. Mas frente a tudo que realmente já foi feito. Implementar o que falta será moleza. Mas como tudo que será mostrado neste artigo, precisará ser adequadamente digerido e compreendido. Quero que você, meu caro leitor e entusiasta.
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Otimização com Jogo do Caos — Chaos Game Optimization (CGO)

Otimização com Jogo do Caos — Chaos Game Optimization (CGO)

Apresentamos o novo algoritmo meta-heurístico Chaos Game Optimization (CGO), que demonstra capacidade única de manter alta eficiência em tarefas de grande dimensionalidade. Ao contrário da maioria dos algoritmos de otimização, o CGO não apenas não perde desempenho, como também às vezes melhora sua performance quando a complexidade do problema aumenta, o que constitui sua principal característica.
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Simulação de mercado: Position View (IV)

Simulação de mercado: Position View (IV)

Aqui começaremos a unir diversas coisas, ou aplicações que antes estavam complemente isoladas entre si. Apesar de que o Chart Trade, o Indicador de Mouse e o Expert Advisor, já terem algum tipo de relacionamento. Não havia ainda uma forma de podermos observar, posições que estivessem abertas no servidor de negociação, isto diretamente no gráfico. Fazendo muitas das vezes uso de um sistema cross order. Mas a partir deste momento isto começa a se tornar possível. Abrindo diversas portas para novas ideias e implementações futuras. Se bem que estamos apenas começando a fazer as coisas acontecerem. Mas já teremos uma direção na qual seguir.
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Algoritmos de otimização populacional: Resistência a ficar preso em extremos locais (Parte I)

Algoritmos de otimização populacional: Resistência a ficar preso em extremos locais (Parte I)

Este artigo apresenta um experimento único que visa examinar o comportamento dos algoritmos de otimização populacional no contexto de sua capacidade de escapar eficientemente de mínimos locais quando a diversidade populacional é baixa e alcançar máximos globais. Trabalhar nessa direção fornecerá uma visão mais aprofundada sobre quais algoritmos específicos podem continuar sua busca com sucesso usando coordenadas definidas pelo usuário como ponto de partida e quais fatores influenciam seu sucesso.
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Otimização de recifes de coral — Coral Reefs Optimization (CRO)

Otimização de recifes de coral — Coral Reefs Optimization (CRO)

Neste artigo é apresentada uma análise abrangente do algoritmo de otimização de recifes de coral (CRO), um método meta-heurístico inspirado nos processos biológicos de formação e desenvolvimento de recifes de coral. Ele modela aspectos-chave da evolução dos corais: reprodução externa e interna, fixação de larvas, reprodução assexuada e competição por espaço limitado no recife. É dada atenção especial à versão aprimorada do algoritmo.
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O Método de Agrupamento para Manipulação de Dados: Implementando o Algoritmo Iterativo Multicamadas em MQL5

O Método de Agrupamento para Manipulação de Dados: Implementando o Algoritmo Iterativo Multicamadas em MQL5

Neste artigo, descrevemos a implementação do Algoritmo Iterativo Multicamadas do Método de Agrupamento para Manipulação de Dados em MQL5.
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Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 23): Colocando em ordem o pipeline de etapas da otimização automática de projetos (II)

Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 23): Colocando em ordem o pipeline de etapas da otimização automática de projetos (II)

Estamos buscando criar um sistema de otimização periódica e automática das estratégias de trading utilizadas em um único EA final. À medida que o sistema evolui, ele se torna mais complexo, sendo necessário, periodicamente, analisá-lo como um todo para identificar gargalos e soluções pouco eficientes.
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Desenvolvimento do Kit de Ferramentas de Análise de Price Action (Parte 11): EA de Sinal Heikin Ashi

Desenvolvimento do Kit de Ferramentas de Análise de Price Action (Parte 11): EA de Sinal Heikin Ashi

O MQL5 oferece infinitas oportunidades para desenvolver sistemas de negociação automatizados adaptados às suas preferências. Você sabia que ele pode até realizar cálculos matemáticos complexos? Neste artigo, apresentamos a técnica japonesa Heikin-Ashi como uma estratégia de negociação automatizada.
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Algoritmo do mercado acionário: Exchange Market Algorithm (EMA)

Algoritmo do mercado acionário: Exchange Market Algorithm (EMA)

O artigo é dedicado a uma análise detalhada do algoritmo Exchange Market Algorithm (EMA), inspirado no comportamento de traders no mercado acionário. O algoritmo modela o processo de negociação de ações, em que participantes do mercado com diferentes níveis de sucesso aplicam estratégias variadas para maximizar o lucro.
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Simulação de mercado: Position View (V)

Simulação de mercado: Position View (V)

Apesar do que foi visto no artigo anterior, se algo aparentemente simples. Ali, temos diversos problemas e muitas coisas a serem resolvidas e feita. Você caro leitor, pode imaginar que tudo é fácil e simples. E de maneira inocente, vai simplesmente aceitando o que lhe é apresentado. Isto é uma falha, na qual você, caro leitor, deverá tentar se livrar. Mas pior do que aceitar, é simplesmente, não entender e tentar usar algo sem de fato compreender o que está sendo usado. Não é raro, entre iniciantes, a fase de cópia e cola. Porém, caso você não queira ficar sempre nesta, é bom aprender como usar certas ferramentas. E uma das ferramentas mais utilizadas por programadores é a documentação. E a segunda ferramenta é os testes e arquivos de log. Aqui veremos como fazer isto.
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Explorando a Criptografia no MQL5: Uma Abordagem Passo a Passo

Explorando a Criptografia no MQL5: Uma Abordagem Passo a Passo

Este artigo explora a integração da criptografia dentro do MQL5, aprimorando a segurança e a funcionalidade dos algoritmos de negociação. Cobriremos os principais métodos criptográficos e sua implementação prática no trading automatizado.
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Desenvolvimento do Kit de Ferramentas de Análise de Ação de Preço (Parte 12): Fluxo Externo (III) Mapa de Tendências

Desenvolvimento do Kit de Ferramentas de Análise de Ação de Preço (Parte 12): Fluxo Externo (III) Mapa de Tendências

O fluxo do mercado é determinado pelas forças entre compradores e vendedores. Existem níveis específicos que o mercado respeita devido às forças que atuam sobre eles. Os níveis de Fibonacci e VWAP são especialmente poderosos na influência do comportamento do mercado. Junte-se a mim neste artigo enquanto exploramos uma estratégia baseada em níveis de VWAP e Fibonacci para geração de sinais.
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Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 25): Conectando uma nova estratégia (II)

Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 25): Conectando uma nova estratégia (II)

Neste artigo, continuaremos a conectar uma nova estratégia ao sistema de otimização automática já criado. Vamos ver quais mudanças devem ser feitas no EA responsável pela criação do projeto de otimização e nos EAs das segunda e terceira etapas.
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Otimização baseada em biogeografia — Biogeography-Based Optimization (BBO)

Otimização baseada em biogeografia — Biogeography-Based Optimization (BBO)

A otimização baseada em biogeografia (BBO) é um método elegante de otimização global inspirado nos processos naturais de migração de espécies entre ilhas de arquipélagos. A ideia por trás do algoritmo é simples, porém poderosa: soluções de alta qualidade compartilham ativamente suas características, enquanto soluções de baixa qualidade adotam novas características, criando um fluxo natural de informação das melhores soluções para as piores. Um operador adaptativo de mutação exclusivo garante um excelente equilíbrio entre diversificação e intensificação, e o BBO demonstra alta eficiência em diversas tarefas.
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Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 27): Componente para exibição de texto multilinha

Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 27): Componente para exibição de texto multilinha

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.