Artigos sobre programação na linguagem MQL5

Neste artigo, revelamos o potencial do modelo Value at Risk (VaR) para a otimização de portfólios multimoeda. Utilizando o Python e as funcionalidades do MetaTrader 5, demonstramos como implementar a análise VaR para uma distribuição eficiente de capital e gerenciamento de posições. Desde os fundamentos teóricos até a implementação prática, o artigo abrange todos os aspectos da aplicação de um dos sistemas mais robustos de cálculo de risco — o VaR — no trading algorítmico.

Neste artigo, examinamos detalhadamente o algoritmo de otimização inspirado na arquearia, com foco no uso do método de roleta como mecanismo de seleção de áreas promissoras para a colocação das "flechas". Esse método permite avaliar a qualidade das soluções e selecionar as posições mais promissoras para um estudo mais aprofundado.

Este artigo explora uma estratégia de trading que integra a Análise Discriminante Linear (LDA) com Bandas de Bollinger, aproveitando previsões de zonas categóricas para gerar sinais estratégicos de entrada no mercado.

Neste artigo, explicarei como criar um painel simples para ajustar as configurações de um indicador diretamente no gráfico e quais modificações são necessárias no indicador para integrar esse painel. O artigo é voltado exclusivamente para quem está começando a aprender a linguagem MQL5.

Neste artigo, falaremos sobre os algoritmos que utilizam métodos de atenção para resolver tarefas de detecção de objetos em nuvens de pontos. A detecção de objetos em nuvens de pontos é de grande importância para diversas aplicações práticas.

Que tal criar algo prático usando soquetes? Bem, neste artigo, vamos iniciar a criação de um mini chat. Acompanhe como isto será feito, pois será algo bastante interessante. Lembre-se que o que será mostrado aqui tem como objetivo ser um código puramente didático. Você de fato não deve usar este código de forma comercial ou em uma aplicação finalizada. Pois o mesmo não conta com nenhum tipo de segurança no transporte dos dados. Sendo possível ver o conteúdo do que está sendo transportado pelo soquete.

Continuamos estudando algoritmos para extração de características de nuvens de pontos. Neste artigo, exploraremos mecanismos para aumentar a eficiência do método PointNet.

Neste artigo iremos entender por que estrutura foram criadas em linguagens de programação como o MQL5. Assim como também por que alguns momentos, estruturas formas ideais de transferir valores entre funções e procedimentos. Enquanto em outros momentos, elas podem não ser a melhor forma de se fazer isto.

A Taxa de Aprendizado é um tamanho de passo em direção a um objetivo de treinamento nos processos de treinamento de muitos algoritmos de aprendizado de máquina. Examinamos o impacto que seus diversos cronogramas e formatos podem ter no desempenho de uma Rede Generativa Adversária, um tipo de rede neural que já havíamos analisado em um artigo anterior.

Apresentamos o método Transformer Vetorial Hierárquico (HiVT), desenvolvido para a previsão rápida e precisa de séries temporais multimodais.

Este artigo apresenta a versão original do algoritmo de otimização por quimiotaxia bacteriana (Bacterial Chemotaxis Optimization, BCO) e sua variante modificada. Examinaremos detalhadamente todas as diferenças, com foco especial na nova versão BCOm, que simplifica o mecanismo de movimento das bactérias, reduz a dependência do histórico de mudanças de posição e emprega operações matemáticas mais simples em comparação com a versão original, que possui um alto custo computacional. Além disso, serão realizados testes e apresentadas conclusões.

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.

A análise direta da nuvem de pontos permite evitar um aumento excessivo no volume de dados e aprimorar a eficiência dos modelos em tarefas de classificação e segmentação. Abordagens deste tipo demonstram um bom desempenho e resistência a perturbações nos dados brutos.

O artigo analisa o algoritmo de busca tabu, um dos primeiros e mais conhecidos métodos meta-heurísticos. Exploraremos detalhadamente como o algoritmo funciona, desde a escolha da solução inicial até a exploração das soluções vizinhas, com foco no uso da lista tabu. O artigo cobre os aspectos-chave do algoritmo e suas particularidades.

Continuaremos a explorar o método Transformer Vetorial Hierárquico. Neste artigo, concluiremos a construção do modelo, realizando seu treinamento e teste em dados históricos reais.

Por meio de um programa-serviço como exemplo, analisaremos a criação e a atualização dos gráficos do índice do dólar (USDX) e do índice do euro (EURX). Ao iniciar o serviço, verificaremos se o instrumento sintético necessário está presente, criaremos caso ele não exista e o adicionaremos à janela "Observação do Mercado". Em seguida, será gerado o histórico do instrumento sintético — tanto o de minutos quanto o de ticks — e o gráfico do instrumento criado será aberto.

Que tal começarmos a estudar estruturas de uma forma bem mais simples, prática e agradável? Isto por que estruturas é um dos fundamentos, ou pilares da programação. Seja ela estruturada ou não. Sei que muitos acham que estruturas são apenas coleções de dados. Mas posso garantir que elas são muito mais do que isto. E aqui iremos começar a explorar este novo universo, de uma maneira que seja a mais didática possível.

Soquetes. Você sabe para que eles servem, ou como fazer uso deles no MetaTrader 5? Se a resposta for não, vamos começar aprendendo um pouco sobre eles. Este artigo aqui envolve o básico do básico. Mas como existem diversas maneiras de se fazer a mesma coisa, e o que nos interessa realmente é sempre o resultado. Queria mostrar que sim, existe uma forma simples, de passar dados do MetaTrader 5 para dentro de outros programas, como por exemplo o Excel. Porém, a principal ideia, não é transferir dados do MetaTrader 5, para o Excel. E sim fazer o contrário. Ou seja, transferir dados do Excel, ou de qualquer outro programa, para dentro do MetaTrader 5.

Este artigo analisa os principais operadores para alterar o fluxo de execução: condições, laços e o operador switch. O uso desses operadores adicionará às funções que criamos a capacidade de agir de maneira "inteligente".

Compreender o comportamento de agentes é importante em diversas áreas, mas a maioria dos métodos se concentra em uma única tarefa (compreensão, remoção de ruído ou previsão), o que reduz sua eficácia em cenários reais. Neste artigo, apresento um modelo capaz de se adaptar à solução de diferentes tarefas.

No artigo anterior, discutimos uma RNN simples que, apesar de sua incapacidade de entender dependências de longo prazo nos dados, conseguiu desenvolver uma estratégia lucrativa. Neste artigo, discutiremos tanto a Memória de Longo e Curto Prazo (LSTM) quanto a Unidade Recorrente com Portões (GRU). Essas duas redes foram introduzidas para superar as limitações de uma RNN simples e superá-la.

A posição dos planetas e estrelas influencia os mercados financeiros? Vamos recorrer à estatística e aos big data para embarcar em uma jornada fascinante pelo mundo onde as estrelas e os gráficos do mercado se cruzam.

Os ciclos têm grande importância em nossas vidas. Dia e noite, estações do ano, dias da semana e muitos outros ciclos de naturezas diferentes fazem parte do cotidiano de qualquer pessoa. Neste artigo, tentaremos examinar os ciclos nos mercados financeiros.

Muita gente, principalmente os não programadores, tem muita dificuldade em conseguir transferir informações entre o MetaTrader 5 e outros programas. Um destes programas é o Excel. Muitos usam o Excel como uma forma de gerenciar e manter o seu controle de risco. Sendo um programa muito bom e fácil de aprender a utilizar. Mesmo para quem não é programador VBA. Aqui vou mostrar uma forma de fazer a comunicação entre o MetaTrader 5 e o Excel (Método super-simples).

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.

Neste artigo, quero apresentar a você um método interessante de previsão de trajetórias, desenvolvido para resolver problemas relacionados ao movimento autônomo de veículos. Os autores do método combinaram os melhores elementos de diferentes soluções arquitetônicas.

Este artigo aborda perguntas comuns de iniciantes nos fóruns de MQL5 e apresenta soluções práticas. Aprenda a realizar tarefas essenciais, como comprar e vender, obter preços de velas e gerenciar aspectos de negociação automatizada, como limites de operações, períodos de negociação e limites de lucro/perda. Receba orientações passo a passo para aprimorar sua compreensão e implementação desses conceitos no MQL5.

Vamos tentar criar um indicador baseado no Quadrado de 9 de Gann, construído com base na quadratura do tempo e do preço. Escreveremos o código e testaremos o indicador na plataforma em diferentes intervalos de tempo.

O artigo é dedicado ao algoritmo AMO, que modela o processo de migração sazonal dos animais em busca de condições ideais para sobrevivência e reprodução. As principais características do AMO incluem o uso da vizinhança topológica e um mecanismo probabilístico de atualização, tornando-o simples de implementar e flexível para diversas tarefas de otimização.

A base de muitos dos modelos que examinamos anteriormente é a arquitetura Transformer. No entanto, eles podem ser ineficientes ao lidar com sequências longas. Neste artigo, proponho uma abordagem alternativa de previsão de séries temporais com base em modelos de espaço de estados.

A maioria dos métodos modernos de previsão de séries temporais multimodais utiliza a abordagem de canais independentes, ignorando a dependência natural entre os diferentes canais de uma série temporal. Para melhorar a eficiência dos modelos, é fundamental utilizar equilibradamente duas abordagens: canais independentes e mistos.

Neste artigo, continuaremos o estudo do algoritmo de colmeia de abelhas ABHA, aprofundando-nos na escrita de código e analisando os métodos restantes. Lembremos que cada abelha no modelo é apresentada como um agente individual, cujo comportamento depende de informações internas e externas, bem como de seu estado motivacional. Realizaremos testes do algoritmo em diferentes funções e apresentaremos os resultados em uma tabela de classificação.

Aqui neste artigo, iremos ver de forma bem didática, como resolver um problema que foi demonstrado no final do artigo anterior. Onde estaríamos tentando fazer com que um template de tipo fosse criado, a fim de que fosse possível criar um template de uma união de dados.