Artigos sobre como testar estratégias na linguagem MQL5

Este artigo dá continuidade ao tópico sobre força bruta, trazendo novos recursos de análise de mercado para o algoritmo do meu programa e acelerando, assim, a velocidade da análise e a qualidade dos resultados finais, o que fornece a visão da mais alta qualidade de padrões globais dentro da estrutura desta abordagem.

Treinamento do classificador CatBoost em Python e exportação do modelo para a mql5, bem como a análise dos parâmetros do modelo e um testador de estratégia customizado. A linguagem Python e a biblioteca MetaTrader 5 são usadas para preparar os dados e treinar o modelo.

Neste artigo veremos as coisas às quais você deve prestar atenção ao comprar uma EA em primeiro lugar. Também analisaremos formas de aumentar os lucros e, o mais importante, como gastar o dinheiro sabiamente e obter lucro. Além disso, após a leitura, você perceberá que é possível ganhar dinheiro mesmo com produtos simples e gratuitos.

O principal objetivo do artigo é descrever o mecanismo de trabalho com nosso aplicativo e seus recursos. Assim, o artigo pode ser tratado como instruções sobre como utilizar o aplicativo. Ele cobre todas as possíveis dificuldades e detalhes do uso do aplicativo.

Neste artigo, veremos um modelo simples para a criação de um robô universal no MetaTrader que pode ser usado em vários gráficos, mas que é fixado em apenas um gráfico, sem a necessidade de configurar cada instância do robô em cada gráfico individual.

Vamos falar sobre um dos algoritmos de otimização mais recentes e modernos: o "Packs of grey wolves" (manada de lobos-cinzentos). Devido ao seu comportamento distinto em funções de teste, este algoritmo se torna um dos mais interessantes em comparação com outros considerados anteriormente. Ele é um dos principais candidatos para treinamento de redes neurais e para otimizar funções suaves com muitas variáveis.

Neste artigo, continuarei o tópico sobre força bruta. Tentarei apresentar melhor os padrões com ajuda de uma nova versão melhorada do meu programa e me esforçarei para encontrar a diferença a nível de estabilidade usando diferentes períodos gráficos.

A criação, agora, é efetuada no mesmo ponto que fazemos a conversão dos tickets em barras. Então se algo vim a dar errado durante a conversão, iremos logo notar o erro. Pois o mesmo código que lança as barras de 1 minuto no gráfico, quando fazemos um avanço rápido, também é utilizando pelo sistema de posicionamento, e também é usado para lançar as barras durante o avanço normal. Ou seja, agora o código responsável por tal tarefa, não esta mais sendo duplicado em ponto algum. Desta forma, já temos um sistema bem mais adequado, tanto para manutenção, quanto para melhorias.

Os desenvolvedores MQL5 devem dominar diversas ferramentas essenciais. Entre elas, destaca-se o testador de estratégias. Este artigo serve como um guia prático para a utilização do testador de estratégias MQL5.

Testamos e otimizamos estratégias de opções binárias no MetaTrader 5.

Neste artigo discutiremos como plotar todas passagens das otimizações e como selecionar o critério ótimo personalizado. Além disso, falaremos sobre como programarmos o que quisermos, simplesmente recorrendo a um conhecimento mínimo em MQL5, a uma grande vontade, ao uso dos artigos do site e aos comentários do fórum.

Vamos experimentar uma outra abordagem, desta vez tentando alcançar o objetivo de 1 minuto. Mas isto não é uma tarefa tão simples, como muitos pensam.

O trader moderno está quase sempre procurando novas ideias, consciente ou inconscientemente. Ele está constantemente tentando novas estratégias, modificando-as e descartando aquelas que não funcionam. Este processo de pesquisa é demorado e propenso a erros. Nesta série de artigos, tentarei provar que o assistente MQL5 é um verdadeiro suporte para qualquer operador. Graças ao assistente, o trader economiza tempo ao implementar suas ideias. Também reduz a probabilidade de erros que ocorrem ao duplicar o código. Assim, em vez de perder tempo com codificação, os operadores colocam em prática sua filosofia de negociação.

Trazendo o Chart Trade de volta a ativa ... mas agora ele será um indicador e poderá ou não estar presente no gráfico.

Este artigo serve como uma introdução à programação em MQL5 para novatos, abrindo portas para o empolgante mundo da negociação algorítmica. Aqui, você vai descobrir os princípios básicos do MQL5, a linguagem de programação usada para desenvolver estratégias de negociação no MetaTrader 5, que facilita a entrada no universo da negociação automatizada. Abrangendo desde a compreensão dos conceitos iniciais até os primeiros passos na programação, este texto é projetado para desbloquear as possibilidades da negociação algorítmica para todos os leitores, incluindo aqueles sem nenhuma experiência prévia em programação. Espero que aprecie esta incursão pelo mundo do trading com MQL5.

O programa foi modificado com base nos comentários e solicitações dos usuários e leitores desta série de artigos. Este artigo contém uma nova versão do otimizador automático. Esta versão implementa os recursos solicitados e fornece outras melhorias, que eu descobri ao trabalhar com o programa.

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).

Existem vários tipos de algoritmos para auto-otimização de estratégias de trading e parâmetros. Esses algoritmos são usados para melhorar automaticamente as estratégias de trading com base em dados históricos e atuais de mercado. Neste artigo, veremos um desses algoritmos com exemplos em Python e MQL5.

O próximo algoritmo que abordaremos será a otimização de busca de cuco usando voos Levy. Este é um dos algoritmos de otimização mais recentes e um novo líder na tabela de classificação.

Neste artigo apresentarei uma ferramenta de suma importância para quem desenvolve programas. Se você não conhece GIT, veja este artigo para ter uma noção do que se trata, tal ferramenta. E como usá-la junto ao MQL5.

Vamos continuar a criação do sistema e controle. Já que sem uma forma de controlar o serviço, fica muito complicado dar algum outro passo a fim de melhorar algo no sistema.

Bem, o Frames Analyzer é uma ferramenta para analisar quadros de otimização durante o processo de otimização de parâmetros quer seja no testador de estratégia ou fora do mesmo. Ele permite ler arquivos MQD ou bancos de dados criados após a otimização de parâmetros e compartilhar esses resultados com outros usuários da ferramenta. Ele é projetado para auxiliar a melhorar estratégias de negociação conjuntamente. Adicionalmente, é bom mencionar que quadro de otimização é um conjunto de dados que contém informações sobre as condições de mercado em um determinado momento, como preços, volumes, indicadores técnicos, entre outros, que são usados para avaliar e comparar a eficácia de diferentes estratégias de negociação.

O livro de ofertas - Depth of Market - é sem dúvidas algo de bastante relevância para a execução de trades rápidos, sobretudo em algoritmos de alta frequência - os HFT. Nessa série de artigos, iremos explorar esse tipo de evento de mercado que podemos obeter através do broker em muitos dos ativos negociados. Começaremos com um indicador em que são configuráveis a paleta de cores, a posição e o tamanho do histograma a ser exibido diretamente no gráfico. Também abordaremos uma forma de gerar eventos BookEvent para fins de testes do indicador em condições específicas. Como possíveis temas a serem abordados nos artigos futuros estão o armazenamento dessas distribuições de preços e formas de usá-las no testador de estratégia.

As cadeias de Markov são uma poderosa ferramenta matemática que pode ser usada para modelar e prever dados de séries temporais em vários campos, incluindo finanças. Na modelagem e previsão de séries temporais financeiras, as cadeias de Markov são frequentemente usadas para modelar a evolução de ativos financeiros ao longo do tempo, ativo esses como preços de ações ou pares de moedas. Uma das principais vantagens dos modelos das cadeias de Markov é sua simplicidade e facilidade de uso.

O algoritmo de simulação de têmpera é uma metaheurística inspirada no processo de têmpera de metais. Neste artigo, realizaremos uma análise detalhada do algoritmo e mostraremos como muitas concepções comuns e mitos em torno deste método de otimização popular e amplamente conhecido podem ser equivocados e incompletos. Anúncio da segunda parte do artigo: "Conheça nosso algoritmo autoral de simulação de têmpera isotrópica (Simulated Isotropic Annealing, SIA)!"

Todos conhecemos a importância da média móvel para muitos traders. Existem diferentes tipos de médias móveis que podem ser úteis no trading. Vamos examiná-las e realizar uma simples comparação para ver qual delas pode apresentar os melhores resultados.

Este artigo trata da teoria e prática do uso do algoritmo de retropropagação de erros no MQL5 através de matrizes. Oferecemos classes prontas e exemplos de scripts, indicadores e EAs.

Este artigo explora o uso de testes de permutação, aplicando-os a qualquer Expert Advisor através da reorganização de dados de ticks, recorrendo exclusivamente aos recursos disponíveis no MetaTrader 5.

As redes neurais são tudo para nós. E vamos verificar na prática se é assim, indagando se MetaTrader 5 é uma ferramenta autossuficiente para implementar redes neurais na negociação. A explicação vai ser simples.

Neste artigo, vamos falar sobre um grupo de algoritmos de otimização conhecidos como "Estratégias Evolutivas" (Evolution Strategies ou ES). Eles são alguns dos primeiros algoritmos que usam princípios de evolução para encontrar soluções ótimas. Vamos mostrar as mudanças feitas nas versões clássicas das ES, além de revisar a função de teste e a metodologia de avaliação dos algoritmos.

Neste artigo, vamos dar uma olhada em uma das estratégias famosas de Bill Williams, discuti-la e tentar melhorá-la com outros indicadores e previsões.

Desta vez, vamos dar uma olhada no algoritmo de otimização de colônia de formigas ("Ant Colony optimization algorithm", em inglês). O algoritmo é muito interessante e ambíguo. Trata-se de uma tentativa de criar um novo tipo de ACO.