Artigos sobre como automatizar sistemas de negociação na linguagem MQL5

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.

Apresentamos um algoritmo relativamente novo, o Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC), que permite a construção de políticas de variáveis latentes no contexto da maximização da entropia.

Neste artigo, vamos nos aprofundar na preparação detalhada do nosso indicador para o desenvolvimento de Expert Advisor (EA). Nossa discussão abrangerá refinamentos adicionais na versão atual do indicador para melhorar sua precisão e funcionalidade. Além disso, vamos introduzir novos recursos que marcam pontos de saída, abordando uma limitação da versão anterior, que identificava apenas os pontos de entrada.

Neste artigo, continuamos a implementação das abordagens do ATFNet — um modelo que adapta e combina os resultados de 2 blocos (frequencial e temporal) de previsão de séries temporais.

Antes de começarmos a segunda fase de desenvolvimento, é preciso reforçar algumas ideias. Então você sabe como forçar o MQL5 a fazer o que é preciso ser feito ?!?! Já tentou ir além do que a documentação informar ?!?! Se não. Se prepare. Pois irei começar a fazer coisas muito além do que grande parte faz normalmente.

Os modelos leves para previsão de séries temporais oferecem alto desempenho utilizando uma quantidade mínima de parâmetros. Isso reduz o consumo de recursos computacionais e acelera a tomada de decisões. Ao mesmo tempo, eles alcançam qualidade de previsão comparável à de modelos mais complexos.

Neste artigo, exploraremos o papel que o método de máquinas de vetores de suporte (<i>support vector machines</i>, SVM) desempenha na formação do futuro do trading. Este artigo pode ser visto como um guia detalhado que explica como usar o SVM para melhorar estratégias de trading, otimizar a tomada de decisões e descobrir novas oportunidades nos mercados financeiros. Você mergulhará no mundo do SVM através de aplicações reais, instruções passo a passo e avaliações de especialistas. Talvez essa ferramenta indispensável o ajude a entender as complexidades do trading moderno. De qualquer forma, o SVM se tornará uma ferramenta muito útil no arsenal de cada trader.

Neste artigo, vamos desvendar os segredos da alquimia algorítmica, explorando a arte e precisão dos mercados financeiros. Você vai ver como as florestas aleatórias transformam dados em previsões e ajudam a navegar nas complexidades do mercado financeiro. Vamos entender o papel das florestas aleatórias com dados financeiros e ver se elas podem ajudar a aumentar os lucros.

O correto entendimento das coisas, nos permite fazer mais e com menos esforço. Neste artigo irei explicar por que temos que temporizar a colocação do template, antes do serviço realmente começar a mexer no gráfico. Além disto, que tal melhorar o indicador de mouse, para podermos fazer mais coisas com ele.

O treinamento de modelos Transformer exige grandes volumes de dados e muitas vezes é dificultado pela fraca capacidade dos modelos de generalizar em amostras pequenas. O framework SAMformer ajuda a resolver esse problema ao evitar mínimos locais ruins. E aumenta a eficiência dos modelos mesmo em conjuntos de treinamento limitados.

Apesar dos módulos estarem se comunicando de maneira adequada, existe uma falha quando é tentado usar o indicador de mouse no serviço de replay. Precisamos corrigir isto agora, antes de dar o próximo passo. Além disto, havia uma falha que finalmente foi devidamente corrigida no código do indicador de mouse. Então esta versão finalmente se tornou estável, e devidamente finalizada.

Finalmente o Indicador Chart Trade passa a se comunicar com algum Expert Advisor, podendo lançar as informações de modo interativo. Então neste artigo iremos finalizar, o indicador Chart Trade, o tornando funcional a ponto de podermos usá-lo em conjunto com algum Expert Advisor. O que iremos fazer, irá nos permitir, acessar e trabalhar com o indicador, como se ele estivesse de fato ligado ao Expert Advisor. Mas vamos fazer isto de uma maneira, bem mais interessante do que foi feito lá no passado.

As tendências são parte importante de muitas estratégias de negociação. Neste artigo, examinaremos algumas das ferramentas usadas para identificar tendências e suas características. Compreender e interpretar corretamente as tendências pode aumentar significativamente o desempenho do trading e minimizar riscos.

O trader moderno está quase sempre à procura de novas ideias. Para isso, tenta novas estratégias, modifica e descarta aquelas que não funcionam. Nesta série de artigos, tentarei provar que o assistente MQL5 é a verdadeira espinha dorsal de um trader moderno.

O trader de hoje é um filomata que está quase sempre procurando novas ideias, experimentando-as, escolhendo modificá-las ou descartá-las; um processo exploratório que deve custar uma quantidade razoável de diligência. Esta série de artigos proporá que o assistente MQL5 deve ser um esteio para os traders.

No último artigo, elaboramos uma ferramenta para criar e editar a arquitetura de redes neurais. E hoje quero convidá-lo a continuar trabalhando nela, para torná-la mais amigável. De certa forma, ao fazer isso, estamos nos afastando um pouco do nosso tópico. Mas convenhamos que a organização do espaço de trabalho desempenha um papel importante na obtenção do resultado.

Este artigo foca em aproveitar os indicadores embutidos no MetaTrader 5 para filtrar sinais fora da tendência. Avançando a partir do artigo anterior, exploraremos como fazer isso usando o código MQL5 para comunicar nossa ideia ao programa final.

Hoje, estamos discutindo uma integração funcional do Telegram para notificações do Indicador MetaTrader 5 usando o poder do MQL5, em parceria com Python e a API do Bot do Telegram. Explicaremos tudo em detalhes para que ninguém perca nenhum ponto. Ao final deste projeto, você terá adquirido conhecimentos valiosos para aplicar em seus projetos.

Aprenda sobre paradigmas de programação e suas aplicações no código MQL5. Neste artigo, exploramos as características da programação procedural, além de oferecer exemplos práticos. Você aprenderá como desenvolver um Expert Advisor baseado na dinâmica de preços (Price Action), utilizando o indicador EMA e dados de velas. Além disso, o artigo apresenta o paradigma da programação funcional.

Esse artigo é uma continuação da série sobre como implementar a teoria das categorias no MQL5. Aqui consideramos como a teoria dos grafos pode ser integrada com monoides e outras estruturas de dados ao desenvolver uma estratégia para fechar um sistema de negociação.

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

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.

Nesse artigo, veremos uma forma interessante e diferente de construir um indicador em MQL5. Ao invés de focar em uma tendência ou padrão gráfico, será no gerenciamento de nossas próprias posições, nas entradas e saídas parciais. Usaremos intensivamente arrays dinâmicos e algumas funções de negociação (Trade) relacionadas a histórico de transações e a posições abertas, naturalmente, para indicar no gráfico onde ocorreram essas negociações.

Neste artigo, criamos um EA (Expert Advisor) em MQL5 com base na estratégia PIRANHA, utilizando as Bandas de Bollinger para aumentar a eficiência da negociação. Discutimos os princípios-chave da estratégia, a implementação do código, bem como os métodos de teste e otimização. Esse conhecimento permitirá usar o EA com eficácia em seus cenários de trading.

A estratégia de captura de liquidez é um componente-chave do Smart Money Concepts (SMC), que visa identificar e aproveitar as ações dos participantes institucionais no mercado. Ela envolve mirar áreas de alta liquidez, como zonas de suporte ou resistência, onde ordens de grande volume podem provocar um movimento de preço antes que o mercado retome sua tendência. Este artigo explica em detalhes o conceito de captura de liquidez e descreve o processo de desenvolvimento de um EA para a estratégia de captura de liquidez em MQL5.

A cada vez que consideramos métodos de aprendizado por reforço, nos deparamos com a questão da exploração eficiente do ambiente. A solução deste problema frequentemente leva à complexificação do algoritmo e ao treinamento de modelos adicionais. Neste artigo, vamos considerar uma abordagem alternativa para resolver esse problema.

Nos capítulos anteriores, o EA desenvolvido só podia usar um tamanho de posição fixo para negociações. Isso é adequado para testes, mas não é aconselhável ao negociar mediante uma conta real. Vamos adicionar a capacidade de operar com tamanhos de posição variáveis.

Os perceptrons, redes com uma única camada oculta, podem ser um bom suporte para aqueles familiarizados com os fundamentos do trading automático e que desejam mergulhar nas redes neurais. Vamos examinar passo a passo como eles podem ser implementados no conjunto de classes de sinais, que faz parte das classes do Assistente MQL5 para EAs.

Vamos continuar a desenvolver o EA multimoeda com várias estratégias funcionando paralelamente. Tentaremos transferir todo o trabalho relacionado à abertura de posições a mercado do nível das estratégias para o nível do expert que gerencia as estratégias. As próprias estratégias irão negociar apenas virtualmente, sem abrir posições a mercado.

Neste artigo, veremos como deveremos implementar a parte do receptor. Ou seja, aqui implementaremos uma versão do Expert Advisor, apenas para testar e aprender como a comunicação via protocolo funciona. 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.

Desta vez, veremos exemplos de passagem de indicadores ao perceptron. Abordaremos conceitos gerais, um Expert Advisor simples pronto, os resultados de sua otimização e testes forward.

O Ângulo de Ataque é uma métrica frequentemente citada, cuja inclinação é entendida como tendo uma forte correlação com a força de uma tendência predominante. Vamos analisar como ele é comumente usado e compreendido e examinar se há mudanças que poderiam ser introduzidas na forma como é medido, para benefício de um sistema de negociação que o utilize.

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.

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.

O artigo apresenta um testador rápido de estratégias para modelos de aprendizado de máquina com o uso do Numba. Em termos de velocidade, ele supera o testador de estratégias feito em Python puro em 50 vezes. O autor recomenda o uso dessa biblioteca para acelerar cálculos matemáticos, especialmente em casos que envolvem laços.