Artigos sobre como testar estratégias na linguagem MQL5
Saiba como desenvolver, escrever e testar uma estratégia de negociação, como encontrar os parâmetros ideais do sistema e como analisar os resultados obtidos. A plataforma MetaTrader dispõe de inúmeras funcionalidades para que os desenvolvedores de robôs de negociação testem suas ideias de negociação com rapidez e precisão. Aprenda nestes artigos como testar robôs multimoedas e como usar os recursos da MQL5 Cloud Network para otimização.
É importante os desenvolvedores de sistemas de negociação automatizados começarem por aprender os princípios básicos de como testar e gerar algoritmos de ticks dentro do Testador de Estratégias.
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Algoritmo de comportamento social adaptativo — Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Método de Schwefel, Box-Muller
Este artigo apresenta uma imersão fascinante no mundo do comportamento social de organismos vivos e sua influência na criação de um novo modelo matemático — ASBO (Adaptive Social Behavior Optimization). Exploramos como os princípios de liderança, vizinhança e cooperação, observados em sociedades de seres vivos, inspiram o desenvolvimento de algoritmos de otimização inovadores.
Simulação de mercado: Position View (XI)
Neste artigo, mostrarei como você, meu caro e estimado leitor, pode sem muito esforço. Conseguir modificar o indicador de posição a fim de que ele venha a ser capaz de fazer bem mais coisas, do que originalmente era capaz de fazer. Veremos como incluir a capacidade de podermos mover tanto os preços, quanto também criar as linhas de preço. E isto diretamente no gráfico. Algo que muitos imaginariam ser extremamente complicado e de difícil solução. Porém você notará que faremos tudo isto, com muita facilidade e com um mínimo de esforço. Tudo que será preciso fazer é parar e pensar um pouco.
Simulação de mercado: Position View (XVIII)
Neste artigo, mostrei da forma o mais didática possível. Como você pode conseguir modificar e gerar um código que seja capaz de cumprir alguns objetivos. Isto modificando o mínimo possível um código já existente. Iremos adicionar um indicador de volume, ao mesmo tempo impedir que o usuário ou operador venha a remover objetos criados pelo indicador de posição.
Otimização de nuvens atmosféricas — Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO): Teoria
Este artigo é dedicado ao algoritmo meta-heurístico Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO), que modela o comportamento das nuvens para resolver problemas de otimização. O algoritmo utiliza os princípios de geração, movimento e dispersão de nuvens, adaptando-se às "condições climáticas" no espaço de soluções. O artigo explora como a simulação meteorológica do algoritmo encontra soluções ótimas em um espaço complexo de possibilidades e descreve detalhadamente as etapas do ACMO, incluindo a preparação do "céu", o nascimento das nuvens, seu deslocamento e a concentração de chuva.
Simulação de mercado: A união faz a força (II)
Até o momento, a aplicação que estava sendo desenvolvida nesta sequência de artigos. Visava apenas e tão somente simular a parte gráfica. Mas para um sistema mais completo, onde temos a possibilidade de experimentar um Expert Advisor dentro do serviço de replay/simulador. Precisamos também fazer a simulação do servidor de negociação. Você notará, que a simulação usará o mínimo do mínimo possível. Mas se você, meu caro leitor, desejar, poderá completar as partes que faltam. Mas como isto não fará diferença para o que estou disposto a mostrar. Já temos mais do que o suficiente para desenvolver o que foi planejado.
Do iniciante ao especialista: criação de um EA animado para notícias em MQL5 (VI): Estratégia de trading pós-notícia
Durante o primeiro minuto após a divulgação de notícias econômicas importantes, o risco de erro de avaliação é extremamente alto. Nesse curto intervalo, o movimento do preço pode ser errático e volátil, frequentemente levando ao acionamento de ordens pendentes dos dois lados do mercado. Pouco depois da publicação, geralmente dentro de um minuto, o mercado tende a se estabilizar, retomando ou corrigindo a tendência predominante em patamares mais normais de volatilidade. Nesta seção, examinaremos uma abordagem alternativa para o trading baseado em notícias, a fim de avaliar sua eficácia como um complemento valioso ao conjunto de ferramentas do trader. Continue lendo para acompanhar mais detalhes desta discussão.
Uma Nova Abordagem para Critérios Personalizados em Otimizações (Parte 1): Exemplos de Funções de Ativação
O primeiro de uma série de artigos que analisam a matemática dos Critérios Personalizados com foco específico em funções não lineares usadas em Redes Neurais, código MQL5 para implementação e o uso de offsets direcionados e corretivos.
Desenvolvendo um EA Dinâmico para Múltiplos Pares (Parte 2): Diversificação e Otimização de Portfólio
A Diversificação e Otimização de Portfólio distribui estrategicamente os investimentos entre múltiplos ativos para minimizar o risco, ao mesmo tempo em que seleciona a combinação ideal de ativos para maximizar os retornos com base em métricas de desempenho ajustadas ao risco.
Operando com o Calendário Econômico do MQL5 (Parte 7): Preparação para Testes de Estratégia com Análise de Eventos de Notícias por Recurso Incorporado
Neste artigo, preparamos nosso sistema de trading MQL5 para testes de estratégia incorporando dados do calendário econômico como um recurso para análise fora do ambiente em tempo real. Implementamos o carregamento e a filtragem de eventos por horário, moeda e impacto e, em seguida, validamos o sistema no Strategy Tester. Isso permite realizar backtests eficazes de estratégias orientadas por notícias.
MetaTrader 5 Global Optimizer: Clusterização
Nesta terceira parte, o Global Optimizer deixa de escolher apenas o melhor passe do ISS e passa a identificar regiões paramétricas estáveis. Os resultados são analisados por clusterização, medóides e vizinhança, com suporte de execuções genéticas e possível refinamento local antes da validação OOS. O objetivo é reduzir a dependência de picos isolados e selecionar candidatos mais robustos.
Recursos do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 73): Uso de padrões do Ichimoku e do ADX-Wilder
O indicador Ichimoku (Ichimoku-Kinko-Hyo) e o oscilador ADX-Wilder formam uma combinação de indicadores complementares que pode ser utilizada em um EA MQL5. O Ichimoku oferece diversas possibilidades de análise, mas, neste artigo, vamos utilizá-lo principalmente para identificar níveis de suporte e resistência. Também usaremos o ADX para identificar a tendência. Como de costume, recorreremos ao Assistente MQL5 para construir os padrões e testar o potencial dessa combinação de indicadores.