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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Indicador de força e direção da tendência em barras 3D

Indicador de força e direção da tendência em barras 3D

Vamos considerar uma nova abordagem para analisar tendências de mercado, baseada em visualização tridimensional e análise tensora da microestrutura do mercado.
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Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 8): Realizando testes de carga e processando um novo candle

Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 8): Realizando testes de carga e processando um novo candle

À medida que avançamos, utilizamos cada vez mais instâncias simultâneas de estratégias de negociação em um único EA. Vamos descobrir até quantas instâncias podemos utilizar antes de nos depararmos com limitações de recursos.
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Algoritmo de algas artificiais (AAA)

Algoritmo de algas artificiais (AAA)

Este artigo aborda o algoritmo de algas artificiais (AAA), desenvolvido com base nos processos biológicos característicos das microalgas. Ele incorpora movimento espiral, processo evolutivo e adaptação, e possibilita a resolução de problemas de otimização. O artigo oferece uma análise detalhada dos princípios de funcionamento do AAA e seu potencial na modelagem matemática, destacando a conexão entre a natureza e as soluções algorítmicas.
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Criando um Painel de Administração de Trading em MQL5 (Parte VI): Interface de Funções Múltiplas (I)

Criando um Painel de Administração de Trading em MQL5 (Parte VI): Interface de Funções Múltiplas (I)

O papel do Administrador de Trading vai além das comunicações via Telegram; ele também pode realizar várias atividades de controle, incluindo gerenciamento de ordens, acompanhamento de posições e personalização da interface. Neste artigo, compartilharemos insights práticos sobre como expandir nosso programa para suportar múltiplas funcionalidades em MQL5. Esta atualização tem como objetivo superar a limitação atual do Painel de Administração de se concentrar principalmente na comunicação, permitindo que ele lide com uma gama mais ampla de tarefas.
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Negociação de Notícias Facilitada (Parte 3): Realizando Negócios

Negociação de Notícias Facilitada (Parte 3): Realizando Negócios

Neste artigo, nosso especialista em negociação de notícias começará a abrir negociações com base no calendário econômico armazenado em nosso banco de dados. Além disso, melhoraremos os gráficos do especialista para exibir informações mais relevantes sobre os próximos eventos do calendário econômico.
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Análise de todas as variantes do movimento do preço em um computador quântico da IBM

Análise de todas as variantes do movimento do preço em um computador quântico da IBM

Usamos o computador quântico da IBM para abrir todos os cenários possíveis de movimento do preço. Parece ficção científica? Bem-vindo ao mundo dos cálculos quânticos aplicados ao trading!
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Introdução ao Connexus (Parte 1): Como usar a função WebRequest?

Introdução ao Connexus (Parte 1): Como usar a função WebRequest?

Este artigo é o início de uma série de desenvolvimentos para uma biblioteca chamada “Connexus”, que tem como objetivo facilitar requisições HTTP com MQL5. O objetivo deste projeto é fornecer ao usuário final essa oportunidade e mostrar como usar esta biblioteca auxiliar. Eu procurei torná-lo o mais simples possível para facilitar o estudo e proporcionar a possibilidade de futuros desenvolvimentos.
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Simulação de mercado (Parte 10): Sockets (IV)

Simulação de mercado (Parte 10): Sockets (IV)

Aqui neste artigo mostrei o que você precisa fazer para começar a usar o Excel para controlar o MetaTrader 5. Mas faremos isto de uma forma bastante interessante. Para fazer isto iremos usar um Add-in no Excel. Isto para não precisar de fato fazer uso do VBA presente no Excel. Se você não sabe de que Add-in estou falando. Veja este artigo e aprenda como fazer para programar em Python diretamente dentro do Excel.
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Desenvolvendo um cliente MQTT para MetaTrader 5: uma abordagem TDD — Final

Desenvolvendo um cliente MQTT para MetaTrader 5: uma abordagem TDD — Final

Este artigo é a última parte de uma série que descreve nossas etapas de desenvolvimento de um cliente MQL5 nativo para o protocolo MQTT 5.0. Embora a biblioteca ainda não esteja pronta para produção, nesta parte, usaremos nosso cliente para atualizar um símbolo personalizado com ticks (ou taxas) obtidos de outro corretor. Por favor, veja o final deste artigo para mais informações sobre o status atual da biblioteca, o que falta para que ela esteja totalmente em conformidade com o protocolo MQTT 5.0, um possível roadmap, e como acompanhar e contribuir para seu desenvolvimento.
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Criando um Painel Administrativo de Negociação em MQL5 (Parte III): Aprimorando a Interface com Estilo Visual (I)

Criando um Painel Administrativo de Negociação em MQL5 (Parte III): Aprimorando a Interface com Estilo Visual (I)

Neste artigo, focaremos no estilo visual da interface gráfica do usuário (GUI) do nosso Painel Administrativo de Negociação usando MQL5. Exploraremos várias técnicas e recursos disponíveis no MQL5 que permitem a personalização e otimização da interface, garantindo que ela atenda às necessidades dos traders enquanto mantém uma estética atraente.
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Criando um Expert Advisor Integrado com MQL5-Telegram (Parte 3): Enviando Capturas de Tela de Gráficos com Legendas de MQL5 para o Telegram

Criando um Expert Advisor Integrado com MQL5-Telegram (Parte 3): Enviando Capturas de Tela de Gráficos com Legendas de MQL5 para o Telegram

Neste artigo, criamos um Expert Advisor em MQL5 que codifica capturas de tela de gráficos como dados de imagem e os envia para um chat do Telegram via requisições HTTP. Ao integrar a codificação e transmissão de fotos, aprimoramos o sistema MQL5-Telegram existente com insights visuais de trading diretamente no Telegram.
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Algoritmo do buraco negro — Black Hole Algorithm (BHA)

Algoritmo do buraco negro — Black Hole Algorithm (BHA)

O algoritmo do buraco negro (Black Hole Algorithm, BHA) utiliza os princípios da gravidade dos buracos negros para otimizar soluções. Neste artigo, vamos explorar como o BHA atrai as melhores soluções, evitando mínimos locais, e por que esse algoritmo se tornou uma ferramenta poderosa para resolver problemas complexos. Descubra como ideias simples podem gerar resultados impressionantes no mundo da otimização.
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Algoritmos de otimização populacional: Mudamos a forma e deslocamos as distribuições de probabilidade e testamos com o "Cabeçudinho Inteligente" (Smart Cephalopod, SC)

Algoritmos de otimização populacional: Mudamos a forma e deslocamos as distribuições de probabilidade e testamos com o "Cabeçudinho Inteligente" (Smart Cephalopod, SC)

Com este artigo investigaremos como a mudança de forma das distribuições de probabilidade afetam o desempenho dos algoritmos de otimização. Realizaremos experimentos baseados no algoritmo de teste "cabeçudinho inteligente" (Smart Cephalopod, SC) para avaliar o desempenho de diferentes distribuições de probabilidade no contexto de tarefas de otimização.
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Algoritmo da Cauda de Cometa (Comet Tail Algorithm, CTA)

Algoritmo da Cauda de Cometa (Comet Tail Algorithm, CTA)

Neste artigo, vamos explorar o novo algoritmo de otimização autoral CTA (Comet Tail Algorithm), que se inspira em objetos cósmicos únicos, nomeadamente em cometas e suas impressionantes caudas, formadas quando se aproximam do Sol. Esse algoritmo é baseado no conceito de movimento dos cometas e suas caudas, e foi projetado para encontrar soluções ótimas em problemas de otimização.
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Construindo um Modelo de Restrição de Tendência de Candlestick (Parte 6): Integração Completa

Construindo um Modelo de Restrição de Tendência de Candlestick (Parte 6): Integração Completa

Um dos principais desafios é gerenciar várias janelas de gráfico do mesmo par, executando o mesmo programa com recursos diferentes. Vamos discutir como consolidar diversas integrações em um único programa principal. Além disso, compartilharemos informações sobre como configurar o programa para registrar mensagens em um diário e comentar sobre a transmissão bem-sucedida de sinais na interface do gráfico. Encontre mais informações neste artigo, à medida que avançamos na série.
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Criando um Expert Advisor Integrado MQL5-Telegram (Parte 4): Modularizando Funções de Código para Maior Reutilização

Criando um Expert Advisor Integrado MQL5-Telegram (Parte 4): Modularizando Funções de Código para Maior Reutilização

Neste artigo, reformulamos o código existente usado para enviar mensagens e capturas de tela do MQL5 para o Telegram, organizando-o em funções modulares reutilizáveis. Isso tornará o processo mais eficiente, permitindo uma execução mais rápida e uma gestão de código mais fácil em múltiplas instâncias.
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Simulação de mercado (Parte 16): Sockets (X)

Simulação de mercado (Parte 16): Sockets (X)

Estamos a um passo de concluir este desafio. Porém, quero que você, caro leitor, procure entender primeiro estes dois artigos. Tanto este como o anterior. Isto para que consiga de fato entender o próximo onde abordarei exclusivamente a parte referente a programação em MQL5. Apesar de que ali a coisa será igualmente voltada a ser fácil de entender. Se você não compreender estes dois últimos artigos. Com toda a certeza terá grandes problemas em entender o próximo. O motivo disto é simples: As coisas vão se acumulando. Quando mais coisas é preciso fazer, mais coisas é preciso criar e entender para poder atingir o objetivo.
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Previsão de Tendência com LSTM para Estratégias de Seguimento de Tendência

Previsão de Tendência com LSTM para Estratégias de Seguimento de Tendência

Memória de Curto e Longo Prazo (LSTM) é um tipo de rede neural recorrente (RNN) projetada para modelar dados sequenciais, capturando de forma eficaz dependências de longo prazo e resolvendo o problema do gradiente desvanecente. Neste artigo, exploraremos como utilizar LSTM para prever tendências futuras, aprimorando o desempenho de estratégias de seguimento de tendência. O artigo abordará a introdução de conceitos-chave e a motivação por trás do desenvolvimento, a obtenção de dados do MetaTrader 5, o uso desses dados para treinar o modelo em Python, a integração do modelo de aprendizado de máquina no MQL5 e a reflexão sobre os resultados e aspirações futuras com base em backtesting estatístico.
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Criando um Painel Administrativo de Negociação em MQL5 (Parte II): Aprimorando a Responsividade e Mensagens Rápidas

Criando um Painel Administrativo de Negociação em MQL5 (Parte II): Aprimorando a Responsividade e Mensagens Rápidas

Neste artigo, vamos aprimorar a responsividade do Painel Administrativo que criamos anteriormente. Além disso, vamos explorar a importância das mensagens rápidas no contexto de sinais de negociação.
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Desenvolvimento do Conjunto de Ferramentas de Análise de Price Action – Parte (4): Analytics Forecaster EA

Desenvolvimento do Conjunto de Ferramentas de Análise de Price Action – Parte (4): Analytics Forecaster EA

Estamos indo além de simplesmente visualizar métricas analisadas nos gráficos, ampliando a perspectiva para incluir a integração com o Telegram. Essa melhoria permite que resultados importantes sejam entregues diretamente ao seu dispositivo móvel por meio do aplicativo Telegram. Junte-se a nós enquanto exploramos essa jornada neste artigo.
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Portfolio Risk Model using Kelly Criterion and Monte Carlo Simulation

Portfolio Risk Model using Kelly Criterion and Monte Carlo Simulation

Por décadas, traders vêm utilizando a fórmula do Critério de Kelly para determinar a proporção ideal de capital a ser alocada em um investimento ou aposta, a fim de maximizar o crescimento de longo prazo enquanto minimiza o risco de ruína. No entanto, seguir cegamente o Critério de Kelly utilizando o resultado de um único backtest costuma ser perigoso para traders individuais, pois, na negociação ao vivo, a vantagem de trading diminui com o tempo, e o desempenho passado não é garantia de resultado futuro. Neste artigo, apresentarei uma abordagem realista para aplicar o Critério de Kelly para alocação de risco de um ou mais EAs no MetaTrader 5, incorporando resultados de simulação de Monte Carlo provenientes do Python.
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Simulação de mercado (Parte 22): Iniciando o SQL (V)

Simulação de mercado (Parte 22): Iniciando o SQL (V)

Antes que você chute o balde, e decida abandonar o estudo sobre como usar o SQL. Deixe-me lembrá-lo, meu caro leitor, que aqui estamos ainda usando apenas o básico do básico. Ainda não exploramos algumas coisas que são possíveis de serem feitas no SQL. Assim que as explorarmos você verá que o SQL é bem mais prático do que parece. Mesmo que muito provavelmente, eu venha a mudar a direção do que estamos criando. Isto por que, o processo de criação é dinâmico. Irei mostrar um pouco mais sobre como fazer as coisas no SQL. Isto por que, ele de fato é algo que você precisa entender e conhecer. Ficar simplesmente achando que é mais capaz, que toda uma comunidade de programadores e desenvolvedores, apenas lhe fará perder tempo e oportunidade. Tenha calma, pois a coisa irá se tornar ainda mais interessante.
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Criando um painel administrativo de negociação em MQL5 (Parte III): Expansão das classes incorporadas para gerenciamento de temas (II)

Criando um painel administrativo de negociação em MQL5 (Parte III): Expansão das classes incorporadas para gerenciamento de temas (II)

Vamos expandir a biblioteca existente Dialog, incorporando nela a lógica de gerenciamento de temas. Além disso, vamos integrar os métodos de troca de temas nas classes CDialog, CEdit e CButton, utilizadas no nosso projeto de painel administrativo.
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Modelos ocultos de Markov para previsão de volatilidade com consideração de tendência

Modelos ocultos de Markov para previsão de volatilidade com consideração de tendência

Os modelos ocultos de Markov (HMM) são uma poderosa ferramenta estatística que permite identificar estados ocultos do mercado com base na análise de movimentos observáveis dos preços. No trading, os HMM permitem melhorar a previsão da volatilidade e são aplicados no desenvolvimento de estratégias de tendência, modelando as mudanças nos regimes de mercado. Neste artigo, apresentaremos um processo passo a passo para o desenvolvimento de uma estratégia de seguimento de tendência que utiliza HMM como filtro para previsão de volatilidade.
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Integrando Discord com MetaTrader 5: Construindo um Bot de Trading com Notificações em Tempo Real

Integrando Discord com MetaTrader 5: Construindo um Bot de Trading com Notificações em Tempo Real

Neste artigo, veremos como integrar o MetaTrader 5 a um servidor Discord para receber notificações de negociações em tempo real de qualquer lugar. Veremos como configurar a plataforma e o Discord para habilitar o envio de alertas ao Discord. Também abordaremos questões de segurança que surgem em conexão com o uso de WebRequests e webhooks para esse tipo de solução de alertas.
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Visão computacional para trading (Parte 1): Criando uma funcionalidade básica simples

Visão computacional para trading (Parte 1): Criando uma funcionalidade básica simples

Sistema de previsão do EURUSD usando visão computacional e aprendizado profundo. Descubra como redes neurais convolucionais podem reconhecer padrões complexos de preços no mercado cambial e prever o movimento da cotação com precisão de até 54%. O artigo revela a metodologia de criação de um algoritmo que utiliza tecnologias de inteligência artificial para análise visual de gráficos, em vez de indicadores técnicos tradicionais. O autor demonstra o processo de transformação dos dados de preços em "imagens", seu processamento por uma rede neural e a oportunidade única de olhar para a "consciência" da IA por meio de mapas de ativação e mapas de calor de atenção. O código prático em Python, com a utilização da biblioteca MetaTrader 5, possibilita que os leitores reproduzam o sistema e o apliquem em seu próprio trading.
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Simulação de mercado (Parte 23): Iniciando o SQL (VI)

Simulação de mercado (Parte 23): Iniciando o SQL (VI)

Neste artigo exploremos como fazer a visualização, e por consequência entender como um banco de dados está estruturado. Isto foi feito, ao observarmos o diagrama interno do banco de dados. Mesmo que este tipo de coisa, pareça ser algo desnecessário. Pode ser algo bastante valido, se você pretende de fato se tornar um administrador de bancos de dados. E sim, existem pessoas que, vivem de fazer manutenção, e criação de bancos de dados.
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Implementação do mecanismo de breakeven em MQL5 (Parte 1): Classe base e modo de breakeven por pontos fixos

Implementação do mecanismo de breakeven em MQL5 (Parte 1): Classe base e modo de breakeven por pontos fixos

Neste artigo, analisamos a aplicação do mecanismo de breakeven (ponto de equilíbrio) em estratégias automatizadas na linguagem MQL5. Começaremos com uma explicação simples do que é o modo de breakeven, como ele é implementado e quais são suas possíveis variações. Em seguida, essa funcionalidade será integrada ao EA Order Blocks, criado por nós no último artigo sobre gerenciamento de riscos. Para avaliar a eficácia, faremos dois backtests sob determinadas condições: um com a aplicação do mecanismo de breakeven e outro, sem.
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Integração do MQL5 com pacotes de processamento de dados (Parte 1): Análise avançada de dados e processamento estatístico

Integração do MQL5 com pacotes de processamento de dados (Parte 1): Análise avançada de dados e processamento estatístico

A integração permite um fluxo de trabalho contínuo, no qual os dados financeiros brutos do MQL5 podem ser importados para pacotes de processamento de dados, como o Jupyter Lab, possibilitando análises avançadas, incluindo testes estatísticos.
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Algoritmo evolutivo de trading com aprendizado por reforço e extinção de estratégias não lucrativas (ETARE)

Algoritmo evolutivo de trading com aprendizado por reforço e extinção de estratégias não lucrativas (ETARE)

Apresentamos um algoritmo de trading inovador que combina algoritmos evolutivos com aprendizado profundo por reforço para operar no mercado Forex. O algoritmo utiliza um mecanismo de extinção das estratégias ineficientes, com o objetivo de otimizar a estratégia de negociação.
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Simulação de mercado: Iniciando o SQL no MQL5 (I)

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

Neste artigo, começaremos a explorar o uso do SQL dentro de um código MQL5. Vemos como podemos cria um banco de dados. Ou melhor dizendo, como podemos criar um arquivo de banco de dados em SQLite, usando para isto dispositivos ou procedimentos contidos dentro da linguagem MQL5. Veremos também, como criar uma tabela e depois como criar uma relação entre tabelas via chave primária e chave estrangeira. Isto tudo, usando novamente o MQL5. Veremos como é simples tornar um código que poderá no futuro ser portado para outras implementações do SQL, usando uma classe para nos ajudar a ocultar a implementação que está sendo criada. E o mais importante de tudo. Veremos que em diversos momentos, podemos correr o risco de fazer algo não dar certo ao usarmos SQL. Isto devido ao fato de que dentro do código MQL5, um código SQL irá ser sempre colocado como sendo uma STRING.
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Fibonacci no Forex (Parte I): Testando relações entre preço e tempo

Fibonacci no Forex (Parte I): Testando relações entre preço e tempo

Como o mercado se movimenta com base em proporções derivadas dos números de Fibonacci? Essa sequência, em que cada número é a soma dos dois anteriores (1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21...), não descreve apenas o crescimento da população de coelhos. Vamos considerar a hipótese de Pitágoras de que tudo no mundo obedece a certas proporções numéricas...
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Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 21): Preparação para um experimento importante e otimização do código

Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 21): Preparação para um experimento importante e otimização do código

Para avançar mais, seria interessante verificar se conseguimos melhorar os resultados executando periodicamente uma reotimização automática e a geração de um novo EA. Muitas discussões sobre o uso da otimização de parâmetros giram em torno da questão de por quanto tempo é possível usar os parâmetros obtidos para operar em um período futuro, mantendo os principais indicadores de lucratividade e rebaixamento dentro dos níveis estabelecidos. E será que isso é de fato possível?
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Migrando para o MQL5 Algo Forge (Parte 1): Criando o repositório principal

Migrando para o MQL5 Algo Forge (Parte 1): Criando o repositório principal

Ao trabalharem em projetos no MetaEditor, os desenvolvedores se deparam com a necessidade de gerenciar versões do código. Apesar dos planos de migração para o Git e do lançamento do MQL5 Algo Forge, a integração ainda não foi concluída. Este artigo discute maneiras de tornar o trabalho com as ferramentas atuais mais prático.
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Integrando o MQL5 com pacotes de processamento de dados (Parte 2): Aprendizado de Máquina e Análise Preditiva

Integrando o MQL5 com pacotes de processamento de dados (Parte 2): Aprendizado de Máquina e Análise Preditiva

Na nossa série sobre integração do MQL5 com pacotes de processamento de dados, mergulhamos na poderosa combinação de aprendizado de máquina e análise preditiva. Exploraremos como conectar o MQL5 de forma perfeita com bibliotecas populares de aprendizado de máquina, para possibilitar modelos preditivos sofisticados para os mercados financeiros.
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Criando um painel de administração de trading em MQL5 (Parte VII): Usuário confiável, recuperação e criptografia

Criando um painel de administração de trading em MQL5 (Parte VII): Usuário confiável, recuperação e criptografia

Alertas de segurança, como aqueles que aparecem sempre que o gráfico é atualizado, uma nova par é adicionada ao chat do painel administrativo do EA ou o terminal é reiniciado, podem se tornar cansativos. Nesta discussão, vamos analisar e implementar uma função que rastreia o número de tentativas de login para identificar um usuário confiável. Após um determinado número de tentativas malsucedidas, o aplicativo passará para um procedimento avançado de login, que também facilita a recuperação de senha para usuários que possam tê-la esquecido. Além disso, veremos como é possível integrar de forma eficiente a criptografia no painel administrativo para aumentar a segurança.
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Utilizando o modelo de Machine Learning CatBoost como Filtro para Estratégias de Seguimento de Tendência

Utilizando o modelo de Machine Learning CatBoost como Filtro para Estratégias de Seguimento de Tendência

CatBoost é um poderoso modelo de machine learning baseado em árvores que se especializa em tomada de decisão com base em features estacionárias. Outros modelos baseados em árvores como XGBoost e Random Forest compartilham características semelhantes em termos de robustez, capacidade de lidar com padrões complexos e interpretabilidade. Esses modelos têm uma ampla gama de usos, desde análise de features até gestão de risco. Neste artigo, vamos percorrer o procedimento de utilização de um modelo CatBoost treinado como filtro para uma estratégia clássica de seguimento de tendência com cruzamento de médias móveis.
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Criando um painel de administração de trading em MQL5 (Parte VI): Painel de controle de trading (II)

Criando um painel de administração de trading em MQL5 (Parte VI): Painel de controle de trading (II)

Neste artigo, vamos melhorar o painel de controle de trading do nosso painel administrativo multifuncional. Apresentaremos uma função auxiliar poderosa, que simplifica o código, tornando-o mais legível, fácil de manter e eficiente. Também mostraremos como integrar botões adicionais e aprimorar facilmente a interface para atender a um espectro mais amplo de tarefas de trading. Seja para gerenciar posições, ajustar ordens ou facilitar a interação com o usuário, este guia ajudará você a desenvolver um painel de controle de trading confiável e prático.
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Negociação de notícias facilitada (parte 5): realizando negociações (II)

Negociação de notícias facilitada (parte 5): realizando negociações (II)

Este artigo expandirá a classe de gerenciamento de trades para incluir ordens buy-stop e sell-stop para operar em eventos de notícias e implementará uma restrição de expiração nessas ordens para evitar qualquer negociação durante a noite. Uma função de slippage será incorporada ao expert para tentar prevenir ou minimizar possíveis deslizes que podem ocorrer ao usar ordens stop no trading, especialmente durante eventos de notícias.
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Análise angular dos movimentos de preço: um modelo híbrido de previsão dos mercados financeiros

Análise angular dos movimentos de preço: um modelo híbrido de previsão dos mercados financeiros

O que é análise angular dos mercados financeiros? Como usar os ângulos de movimento de preço e o aprendizado de máquina para prever com precisão de 67? Como combinar um modelo de regressão e um modelo de classificação com características angulares e obter um algoritmo funcional? O que Gann tem a ver com isso? Por que os ângulos de movimento do preço são bons indicadores para o aprendizado de máquina?