Artigos sobre programação na linguagem MQL5

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.

Neste artigo, aplicamos um algoritmo relativamente complexo de rede neural chamado PatchTST, lançado em 2023, para prever a ação do preço nas próximas 24 horas. Usaremos o repositório oficial, faremos algumas modificações, treinaremos um modelo para EURUSD e o aplicaremos para fazer previsões futuras, tanto em Python quanto em MQL5.

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.

Neste artigo, vamos introduzir a Análise de Sentimento e Modelos ONNX com Python para serem usados em um EA. Um script executa um modelo ONNX treinado do TensorFlow para previsões de deep learning, enquanto outro busca manchetes de notícias e quantifica o sentimento usando IA.

Continuamos a imersão na teoria do caos nos mercados financeiros e analisamos sua aplicabilidade à análise de moedas e outros ativos.

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.

Neste artigo vamos compreender como o código faltante no artigo anterior, DispatchMessage, funciona. Aqui será feita a introdução do que será visto no próximo artigo. Sendo assim é importante compreender o funcionamento deste procedimento antes de ver o próximo artigo. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.

Neste artigo, faremos diversas coisas, que para muitos irão parecer estranho e totalmente fora de contexto. Mas que ser for bem empregado tornará seu aprendo muito mais divertido e empolgante. Já que podemos construir coisas bem interessantes, com base no que será visto aqui. A ponto de permitir uma melhor assimilação da sintaxe da linguagem MQL5. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.

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.

Neste artigo explicarei grande parte da classe C_ChartFloatingRAD. Esta é responsável por fazer com que o Chart Trade funcione. Porém aqui não irei de fato terminar a explicação. A mesma será finalizada no próximo artigo. Já que o conteúdo neste artigo é bastante denso e precisa ser compreendido a fundo. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.

Este artigo, veremos um conceito de programação muito interessante e bem divertido. Porém que deve ser tratado com extremo respeito. Já que um mal uso, ou mal entendimento do mesmo, torna programas relativamente simples em algo desnecessariamente complicado. Porém o bom uso, e a perfeita adequação em situações igualmente adequadas. Torna a recursividade um grande aliado para resolver questões que de outra forma seria muito mais trabalhoso e demorado. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.

Este artigo analisa as possibilidades de criação e fornecimento de dados de relatórios sobre o uso do fator de sazonalidade na negociação por meio de spreads no mercado Forex.

O artigo descreve as propriedades do modelo não linear de heterocedasticidade condicional (GARCH). O indicador iGARCH para prever a volatilidade um passo à frente é construído com base nele. A biblioteca de análise numérica ALGLIB é usada para estimar os parâmetros do modelo.

Neste artigo, revisitamos a clássica estratégia de cruzamento de médias móveis para avaliar sua eficácia atual. Dado o tempo desde sua criação, exploramos os possíveis aprimoramentos que a IA pode trazer a essa estratégia de negociação tradicional. Ao incorporar técnicas de IA, nosso objetivo é aproveitar as capacidades preditivas avançadas para otimizar pontos de entrada e saída de operações, adaptar-se a condições de mercado variáveis e melhorar o desempenho geral em comparação com abordagens convencionais.

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.

O artigo explora o potencial do algoritmo ANS, como um passo relevante no desenvolvimento de métodos de otimização flexíveis e inteligentes, capazes de considerar as especificidades da tarefa e a dinâmica do ambiente no espaço de busca.

Este será um artigo muito divertido e bastante curioso em diversos aspectos. Ele abordará a união para resolver um problema discutido anteriormente. Além disso, exploraremos algumas situações inusitadas que podem surgir ao usar uma união em aplicativos. O conteúdo exposto aqui visa pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como uma aplicação cuja finalidade não seja o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.

Continuamos o ciclo de artigos sobre a criação de um robô de negociação em Python e MQL5. Hoje, vamos abordar a tarefa de desenvolver um algoritmo de negociação em Python.

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.

Na primeira parte deste artigo, mergulharemos no mundo das reações químicas e descobriremos uma nova abordagem para a otimização! O método de otimização por reações químicas (CRO) utiliza os princípios das leis da termodinâmica para alcançar resultados eficazes. Revelaremos os segredos da decomposição, síntese e outros processos químicos que servem de base para este método inovador.

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.

Neste artigo, veremos como transferir informações em tempo real entre o indicador e o serviço, entender por que podem surgir problemas ao modificar o tempo gráfico e como resolvê-los corretamente. Como bônus, você terá acesso à última versão da aplicação de replay/simulador. O conteúdo é exclusivamente didático e não deve ser considerado como uma aplicação para outros fins.

Neste artigo começaremos a ver o que seria uma união. Aqui faremos a lição de casa, experimentando as primeiras construções em que uma união poderia ser utilizada. Apesar de tudo, o que será visto aqui, é apenas a parte básica de todo um conjunto de conceitos e informações que ainda serão melhor exploradas em artigos futuros. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.

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.