Artigos sobre como automatizar sistemas de negociação na linguagem MQL5
Leia artigos sobre sistemas de negociação baseados em uma ampla diversidade de conceitos. Aprenda a usar métodos estatísticos e padrões sobre velas japonesas, a filtrar sinais e dominar indicadores 'semáforo'.
Graças ao Assistente MQL5, e sem ter que programar, você pode criar robôs para testar rapidamente suas ideias de negociação, além de aprender sobre algoritmos genéticos, entre outras coisas.
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Criando um Expert Advisor simples multimoeda usando MQL5 (Parte 2): Sinais do indicador - Parabolic SAR multiframe
Neste artigo, por EA multimoeda, entendemos um robô investidor ou um robô de negociação que pode negociar (abrir/fechar ordens, gerenciar ordens como trailing-stop-loss e trailing profit) mais de um par de moedas em um gráfico. Desta vez, usaremos apenas um indicador, o Parabolic SAR ou iSAR, em vários timeframes, começando com PERIOD_M15 e terminando com PERIOD_D1.
Desenvolvimento de uma DLL experimental com suporte a multithreading em C++ para MetaTrader 5 no Linux
Este artigo descreve o processo de desenvolvimento para a plataforma MetaTrader 5 exclusivamente em Linux. O produto final funciona tanto no Windows quanto no Linux sem nenhum problema. Veremos o Wine e o Mingw, ferramentas importantes para o desenvolvimento entre plataformas. O Mingw apresenta threads (POSIX e Win32), que você deve levar em conta ao escolher uma ferramenta adequada. Criaremos também uma DLL para testar o conceito e usá-la no código MQL5, comparando o desempenho das duas implementações de threading. O artigo tem como objetivo ser um ponto de partida para a realização de seus próprios experimentos. Depois de ler este artigo, você será capaz de criar ferramentas para o MetaTrader no Linux.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 27): Projeto Expert Advisor — Classe C_Mouse (I)
Neste artigo irá nascer a classe C_Mouse. Esta foi pensada de maneira que a programação, seja feita no mais alto nível quanto for possível ser feita. Mas dizer que trabalharemos em alto, ou baixo nível, nada tem haver com questões de colocarmos palavrões ou chavões no meio do código. Longe disto. Trabalhar em alto nível ou de baixo nível, quando se fala em programação, diz o quanto o programa pode ser mais simples ou mais difícil de ser lido por outro programador.
Expert Advisor de scalping Ilan 3.0 AI com aprendizado de máquina
Lembra do EA Ilan 1.6 Dynamic? Vamos tentar aprimorá-lo com aprendizado de máquina! Vamos reviver esse antigo projeto neste artigo e adicionar aprendizado de máquina com uma tabela Q. Passo a passo.
Como escolher um Expert Advisor: Vinte caraterísticas de um robô de baixa qualidade
Neste artigo, iremos responder à pergunta de como escolher o Expert Advisor correto. Quais são os mais adequados para o nosso portfólio e como podemos filtrar a maioria dos robôs de negociação disponíveis no mercado? Este artigo apresenta vinte caraterísticas evidentes de um EA de baixa qualidade. Ele ajudará você a tomar decisões mais informadas e criar uma coleção de EAs lucrativos.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 23): Criando uma ferramenta para transferência de aprendizado
Nesta série de artigos, já mencionamos a transferência de aprendizado mais de uma vez. Mas até agora o assunto não foi além das menções. Sugiro preencher essa lacuna e dar uma olhada mais de perto na transferência de aprendizado.
Desenvolvimento de um EA baseado na estratégia de rompimento do intervalo de consolidação em MQL5
O artigo descreve os passos para criar um EA (Expert Advisor) que aproveita os rompimentos de preços após períodos de consolidação. Ao identificar esses intervalos e estabelecer os níveis de rompimento, os traders podem automatizar suas decisões de negociação com base nessa estratégia. O EA foi projetado para fornecer pontos claros de entrada e saída, evitando rompimentos falsos.
Implementação do EA Deus: Negociação automatizada com RSI e médias móveis em MQL5
O artigo descreve as etapas para a implementação do EA Deus baseado nos indicadores RSI e média móvel para gerenciar a negociação automatizada.
Algoritmo baseado em fractais - Fractal-Based Algorithm (FBA)
Um novo método metaheurístico baseado na abordagem fractal de divisão do espaço de busca para resolver tarefas de otimização. O algoritmo identifica e divide sequencialmente áreas promissoras, criando uma estrutura fractal auto-semelhante que concentra os recursos computacionais nos trechos mais promissores. Um mecanismo exclusivo de mutação, direcionado para as melhores soluções, garante um equilíbrio ideal entre diversificação e intensificação do espaço de busca, aumentando significativamente a eficiência do algoritmo.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 36): Ajeitando as coisas (II)
Uma das coisas que mais pode complicar a nossa vida como programadores é o fato de supor as coisas. Neste artigo mostrarei o perigo de fazer suposições. Tanto na parte da programação em MQL5, onde você supõem que um tipo terá um dado tamanho. Assim como no uso do MetaTrader 5, onde você supõem que servidores diferentes funcionam da mesma forma.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 50): Soft Actor-Critic (otimização do modelo)
No artigo anterior, implementamos o algoritmo Soft Actor-Critic, mas não conseguimos treinar um modelo lucrativo. Neste artigo, vamos realizar a otimização do modelo previamente criado para obter os resultados desejados a nível de seu funcionamento.
Implementando uma Estratégia de Negociação com Bandas de Bollinger usando MQL5: Um Guia Passo a Passo
Um guia passo a passo para implementar um algoritmo de negociação automatizado em MQL5 baseado na estratégia de Bandas de Bollinger. Um tutorial detalhado sobre a criação de um Expert Advisor que pode ser útil para traders.
Criando um painel dinâmico multissímbolo e multiperíodo do Índice de Força Relativa (RSI) em MQL5
Este artigo aborda o desenvolvimento de um painel dinâmico multissímbolo e multiperíodo do indicador RSI em MQL5. O painel tem como objetivo fornecer aos traders os valores do RSI em tempo real para diferentes símbolos e períodos gráficos. Ele será equipado com botões interativos, atualizações em tempo real e indicadores de cores para ajudar os traders a tomarem decisões informadas.
Padrões de projeto no MQL5 (Parte 2): Padrões estruturais
Neste artigo, continuaremos a estudar os padrões de projeto que permitem aos desenvolvedores criar aplicativos expansíveis e confiáveis não apenas no MQL5, mas também em outras linguagens de programação. Desta vez, falaremos sobre outro tipo: modelos estruturais. Aprenderemos a projetar sistemas usando as classes disponíveis para formar estruturas maiores.
Criando um Expert Advisor simples multimoeda usando MQL5 (Parte 3): Prefixos/sufixos de símbolos e sessão de negociação
Recebi comentários de vários colegas traders sobre como usar o Expert Advisor multimoedas que estou analisando com corretoras que usam prefixos e/ou sufixos com nomes de símbolos, bem como sobre como implementar fusos horários de negociação ou sessões de negociação no Expert Advisor.
Padrões de projeto no MQL5 (Parte 4): Padrões comportamentais 2
Com este artigo concluímos a série sobre padrões de projeto na área de software. Já mencionei que existem três tipos de padrões de projeto: criacionais, estruturais e comportamentais. Finalizaremos os padrões comportamentais restantes, que ajudarão a definir a maneira de interação entre objetos, de modo a tornar nosso código mais limpo.
Desenvolvendo Sistemas de Trading ICT Avançados: Implementando Order Blocks em um Indicador
Neste artigo, vamos aprender a criar um indicador que detecta, desenha e emite alertas sobre a mitigação de order blocks. Também veremos em detalhes como identificar esses blocos no gráfico, configurar alertas precisos e visualizar sua posição utilizando retângulos, para compreender melhor a ação do preço. Este indicador servirá como uma ferramenta-chave para traders que seguem os Smart Money Concepts e a metodologia do Inner Circle Trader.
Desenvolvimento de sistemas de trading avançados ICT: Implementação de sinais no indicador Order Blocks
Neste artigo você vai aprender como desenvolver um indicador Order Blocks baseado no volume do livro de ofertas (profundidade de mercado) e otimizá-lo usando buffers para melhorar a precisão. Com isso, concluímos a etapa atual do projeto e nos preparamos para as próximas, nas quais será implementada uma classe de gerenciamento de risco e um robô de negociação que utilizará os sinais gerados pelo indicador.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 43): Projeto do Chart Trade (II)
Grande parte das pessoas que querem, ou desejam aprender a programar, não fazem de fato ideia, do que estão fazendo. O que elas fazem é tentar criar as coisas de uma determinada maneira. No entanto, quando programamos não estamos de fato tentando criar um solução. Se você tentar fazer isto, desta forma irá gerar mais problemas do que realmente uma solução. Aqui iremos fazer algo um pouco mais avançado, e por consequência diferente.
Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado ( Parte 21): FOREX (II)
Vamos continuar a montagem do sistema para cobrir o mercado de FOREX. Então para resolver este problema, precisaríamos primeiramente, declarar o carregamento dos tickets, antes de fazer o carregamento das barras previas. Isto resolve o problema, mas ao mesmo tempo força o usuário, a um tipo de modelagem do arquivo de configuração, que ao meu ver não faz muito sentido. O motivo é que, ao desenvolver a programação, responsável por analisar e executar o que esta no arquivo de configuração, podemos permitir ao usuário, declarar as coisas em qualquer ordem.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 35): Módulo de curiosidade intrínseca
Continuamos a explorar algoritmos de aprendizado por reforço. Todos os algoritmos que analisamos até agora exigiam a criação de uma política de recompensa de tal forma que o agente pudesse avaliar cada uma de suas ações em cada transição de um estado do sistema para outro. No entanto, essa abordagem é bastante artificial. Na prática, existe um intervalo de tempo entre a ação e a recompensa. Neste artigo, proponho que você se familiarize com um algoritmo de aprendizado de modelo capaz de lidar com diferentes atrasos temporais entre a ação e a recompensa.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 28): Projeto Expert Advisor — Classe C_Mouse (II)
Quanto de fato os primeiros sistema capazes de fatorar alguma coisa, começaram a ser produzidos. Tudo tinha que ser feito por engenheiros com grande conhecimento, no que estava sendo projetado. Isto nos primórdios da computação, onde se quer existia algum tipo de terminal, para que fosse possível programar algo. Conforme ia se desenvolvendo, e o interesse de que mais pessoas também conseguisse criar algo, começou surgir novas ideias e meios, de programar aquelas máquinas, que antes era feito mudando a posição dos conectores. Assim começamos a ter os primeiros terminais.
Padrões de projeto no MQL5 (Parte I): Padrões criacionais (creational patterns)
Existem métodos que podem ser usados para resolver problemas típicos. Depois de entender como usar esses métodos, você pode então escrever programas de maneira prática e aplicar o conceito DRY ("Don't Repeat Yourself" - "Não se Repita"). Neste contexto, os padrões de projeto são extremamente úteis, pois apresentam soluções para problemas bem descritos e recorrentes.
EA MQL5 integrado ao Telegram (Parte 2): Envio de sinais do MQL5 para o Telegram
Nesta parte do artigo, vamos criar um EA MQL5 integrado ao Telegram que envia sinais de cruzamento de médias móveis para o mensageiro. Descreveremos detalhadamente o processo de geração de sinais de negociação com base nesses cruzamentos, implementaremos o código necessário em MQL5 e garantiremos uma integração contínua. Como resultado, teremos um sistema que envia alertas de negociação em tempo real diretamente para um grupo no Telegram.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 44): Projeto do Chart Trade (III)
No artigo anterior, expliquei como você pode manipular os dados do template a fim de usá-los em um OBJ_CHART. Mas lá apenas introduzi a questão, mas sem entrar em muitos detalhes, já que naquela versão o trabalho foi feito de uma maneira bem simplificada. No entanto, ela foi feita daquela forma, justamente para facilitar a explicação do conteúdo. Pois apesar de parecer simples fazer certas coisas, algumas não são tão evidentes, e sem compreender a parte mais simples e básica, você não irá de fato entender o que estou fazendo.
EA de grid-hedge modificado em MQL5 (Parte III): Otimização de uma estratégia de cobertura simples (I)
Na terceira parte, retornamos aos EAs Simple Hedge e Simple Grid, desenvolvidos anteriormente. Agora, vamos melhorar o Simple Hedge EA por meio de análise matemática e abordagem de força bruta (brute force) com o objetivo de otimizar o uso da estratégia. Este artigo se aprofunda na otimização matemática da estratégia, estabelecendo a base para a futura pesquisa de otimização baseada em código nas partes seguintes.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 30): Algoritmos genéticos
Hoje quero apresentar-lhes um método de aprendizado um pouco diferente. Pode-se dizer que é emprestado da teoria da evolução de Darwin. É provavelmente menos controlável do que os métodos discutidos anteriormente. Mas, mesmo assim, permite também treinar modelos indiferenciados.
Experimentos com redes neurais (Parte 4): Padrões
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.
Simulação de mercado (Parte 01): Cross Order (I)
Deste artigo em diante iniciaremos a fase dois, na questão sobre replay / simulação de mercado. Então aqui vamos começar mostrando uma possível solução para fazer cruzamento de ordens. Esta solução que mostrarei, não é uma solução definitiva. Ela é apenas uma proposta de solução para o problema que ainda será preciso abordar em breve.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 49): Soft Actor-Critic (SAC)
Continuamos nossa exploração dos algoritmos de aprendizado por reforço na resolução de problemas em espaços de ação contínua. Neste artigo, apresento o algoritmo Soft Actor-Critic (SAC). A principal vantagem do SAC está em sua capacidade de encontrar políticas ótimas que não apenas maximizam a recompensa esperada, mas também têm a máxima entropia (diversidade) de ações.
Redes neurais em trading: Resultados práticos do método TEMPO
Damos continuidade à exploração do método TEMPO. Neste artigo, avaliaremos a eficácia prática das abordagens propostas com base em dados históricos reais.
A Estratégia de Negociação do Inverse Fair Value Gap
Um inverse fair value gap (IFVG) ocorre quando o preço retorna a um fair value gap previamente identificado e, em vez de apresentar a reação esperada de suporte ou resistência, falha em respeitá-lo. Essa falha pode sinalizar uma possível mudança na direção do mercado e oferecer uma vantagem contrária de negociação. Neste artigo, vou apresentar minha abordagem desenvolvida por mim para quantificar e utilizar o inverse fair value gap como uma estratégia para expert advisors do MetaTrader 5.
Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 22): FOREX (III)
Para quem ainda não entendeu a diferença entre o mercado de bolsa e o de forex, apesar de este já ser o terceiro artigo em que estou abordando isto. Devo deixar claro, que a grande diferença, é o fato de que no forex não existe, ou melhor, não nos é informado algumas coisas a respeito do que aconteceu de fato na negociação.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 59): dicotomia do controle (DoC)
No artigo anterior, nos familiarizamos com o transformador de decisões. Porém, o complexo ambiente estocástico do mercado de moedas não permitiu revelar totalmente o potencial do método apresentado. Hoje, quero apresentar a vocês um algoritmo focado em melhorar o desempenho dos algoritmos em ambientes estocásticos.
Modelos de regressão não linear no mercado
Modelos de regressão não linear no mercado: é realmente possível prever os mercados financeiros? Vamos tentar criar um modelo para prever os preços do euro-dólar e, com base nele, fazer dois robôs: um em Python e outro em MQL5.
Gerenciamento de riscos (Parte 1): Fundamentos da construção de uma classe de gerenciamento de riscos
Neste artigo, analisaremos os fundamentos do gerenciamento de riscos no trading e veremos como criar nossas primeiras funções para calcular o lote adequado para uma operação, assim como o stop loss. Além disso, examinaremos em detalhes como essas funções funcionam, explicando cada etapa. Nosso objetivo é fornecer uma compreensão clara de como aplicar esses conceitos na negociação automática. No final, aplicaremos tudo na prática, criando um script simples com o arquivo incluível que desenvolveremos.
Desenvolvimento de robô em Python e MQL5 (Parte 3): Implementação do algoritmo de negociação baseado em modelo
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.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 37): Pavimentando o Terreno (I)
Neste artigo iremos começar a fazer algo, que eu gostaria de ter feito a muito mais tempo. No entanto, por falta de "terreno firme", não me sentia seguro para apresentar de forma publica. Mas agora já tenho as bases para poder fazer o que iremos começar a fazer, a partir de agora. É bom que foque ao máximo em compreender o conteúdo deste artigo. E não estou dizendo isto, apenas para que você o leia apenas por ler. Quero e preciso enfatizar que se você não entender este artigo especifico. Poderá abandonar completamente qualquer esperança em compreender o conteúdo dos próximos.
Como construir e otimizar um sistema de negociação baseado em volatilidade (Chaikin Volatility - CHV)
Neste artigo, vamos apresentar outro indicador baseado em volatilidade, chamado Chaikin Volatility. Vamos entender como construir um indicador personalizado, após identificar como ele pode ser usado e construído. Vamos compartilhar algumas estratégias simples que podem ser usadas e, em seguida, testá-las para entender qual delas pode ser melhor.
Multibot no MetaTrader (Parte II): Modelo dinâmico aprimorado
Desenvolvendo o tema do artigo anterior, decidi criar um modelo mais flexível e funcional que possui maiores capacidades e pode ser usado de forma eficaz tanto em freelancing quanto como base para o desenvolvimento de EAs multicurrency e multiperíodo com a capacidade de integrar com soluções externas.