Artigos sobre como automatizar sistemas de negociação na linguagem MQL5

Máquinas de Vetores de Suporte classificam dados com base em classes predefinidas, explorando os efeitos de aumentar sua dimensionalidade. É um método de aprendizado supervisionado que é bastante complexo, dado seu potencial para lidar com dados multidimensionais. Neste artigo, consideramos como uma implementação muito básica de dados bidimensionais pode ser feita de maneira mais eficiente com o Polinômio de Newton ao classificar a ação do preço.

Desbloqueie seu potencial! Você está cercado de oportunidades. Descubra 3 segredos principais para iniciar sua jornada MQL5 ou levá-la para o próximo nível. Vamos mergulhar na discussão de dicas e truques para iniciantes e profissionais.

Aprenda como concluir a criação do módulo final na biblioteca History Manager EX5, com foco nas funções responsáveis por lidar com a ordem pendente cancelada mais recente. Isso fornecerá a você as ferramentas para recuperar e armazenar de forma eficiente os principais detalhes relacionados às ordens pendentes canceladas com MQL5.

Neste artigo, desenvolvemos o Sistema Adaptive Crossover RSI Trading Suite, que utiliza cruzamentos de médias móveis de 14 e 50 períodos para geração de sinais, confirmados por um filtro de RSI de 14 períodos. O sistema inclui um filtro de dias de negociação, setas de sinal com anotações e um painel em tempo real para monitoramento. Essa abordagem garante precisão e adaptabilidade no trading automatizado.

Os modelos de linguagem (LLMs) são uma parte importante da inteligência artificial que evolui rapidamente. E para aproveitar isso devemos pensar em como integrar LLMs avançados em nossa negociação algorítmica. Muitos acham desafiador ajustar esses modelos de acordo com suas necessidades, implantá-los localmente e, logo, aplicá-los à negociação algorítmica. Esta série de artigos explorará uma abordagem passo a passo para alcançar esse objetivo.

Este artigo apresenta o método Big Bang - Big Crunch, que possui duas fases principais: a criação cíclica de pontos aleatórios e sua compressão em direção à solução ótima. Essa abordagem combina diversificação e intensificação, permitindo encontrar gradualmente soluções melhores e abrindo novas possibilidades na área de otimização.

Neste artigo, gostaria de apresentar outro tipo de modelos voltados para o estudo da dinâmica do estado do ambiente.

Neste artigo, construímos um expert advisor de grid trading em MQL5 que utiliza escalonamento dinâmico de lote. Cobrimos o design da estratégia, a implementação do código e o processo de backtesting. Por fim, compartilhamos insights principais e boas práticas para otimizar o sistema de negociação automatizado.

Continuamos a análise dos algoritmos de aprendizado de modelos de previsão de trajetórias. E neste artigo, proponho que você conheça o método chamado “AutoBots”.

Continuamos a implementação do framework DA-CG-LSTM, que propõe métodos inovadores de análise e previsão de séries temporais. O uso de CG-LSTM e do mecanismo de atenção dupla permite identificar com maior precisão tanto dependências de longo prazo quanto de curto prazo nos dados, o que é especialmente útil para o trabalho com mercados financeiros.

Neste artigo irei introduzir um tema muito importante, porém que poucos de fato compreender. Eventos Customizados. Perigos. Vantagens e falhas causados por tais coisas. Este assunto é muito importante para quem deseja se tornar um programador profissional em MQL5, ou em qualquer outro tipo de linguagem. Mas aqui iremos focar no MQL5 e no MetaTrader 5.

Neste artigo, serão apresentados métodos para melhorar o desempenho do EA no testador de estratégias, além da implementação de um código para dividir o horário dos eventos de notícias em categorias por hora. O acesso a esses eventos será permitido apenas no horário especificado para cada um. Isso permite que o EA gerencie operações de maneira eficiente com base nos eventos, tanto em condições de alta quanto de baixa volatilidade.

As estratégias de rompimento da faixa de abertura (Opening Range Breakout, ORB) partem da ideia de que a faixa inicial de negociação, formada logo após a abertura do mercado, reflete níveis de preço relevantes, quando compradores e vendedores chegam a um acordo sobre o valor. Ao identificar rompimentos de uma determinada faixa para cima ou para baixo, os traders podem aproveitar o momentum que costuma surgir quando a direção do mercado fica mais clara. Neste artigo, vamos analisar três estratégias ORB adaptadas a partir de materiais da Concretum Group.

Neste artigo, analisaremos as particularidades da aplicação prática de alguns critérios de tendência. Além disso, tentaremos desenvolver alguns novos critérios. A principal atenção será dada à eficácia desses critérios na análise de dados de mercado e no trading.

Neste artigo, criamos um Expert Advisor (EA) que automatiza a estratégia Kumo Breakout utilizando o indicador Ichimoku Kinko Hyo e o Awesome Oscillator. Percorremos o processo de inicialização dos identificadores de indicadores, detecção das condições de breakout e codificação das entradas e saídas automatizadas de trades. Além disso, implementamos trailing stops e lógica de gerenciamento de posição para aprimorar o desempenho e a adaptabilidade do EA às condições de mercado.

Neste artigo, automatizaremos o padrão "Cabeça e Ombros" em MQL5. Analisaremos sua arquitetura, implementaremos um EA para sua detecção e negociação, e testaremos os resultados no histórico. Esse processo revela um algoritmo de negociação prático, que pode ser aprimorado.

Neste artigo, vamos considerar métodos de redução de dimensionalidade e sua aplicação no ambiente de trading MQL5. Especificamente, vamos estudar as nuances da Análise Discriminante Linear (LDA) e da Análise de Componentes Principais (PCA), bem como analisar sua influência no desenvolvimento de estratégias e na análise de mercado.

Neste artigo iremos dissecar o serviço de teste que foi visto no artigo anterior. Mas por conta que lá já havia muita informação, e não queria complicar a coisa toda com mais informações. Vamos fazer isto neste artigo daqui. Então se você não tem ideia de como o serviço que foi visto no artigo anterior, permitia que as coisas funcionassem daquela forma. Venha comigo neste artigo para compreender o que será base para os próximos artigos.

Vamos expandir a biblioteca existente Dialog, incorporando nela a lógica de gerenciamento de temas. Além disso, vamos integrar os métodos de troca de temas nas classes CDialog, CEdit e CButton, utilizadas no nosso projeto de painel administrativo.

Neste artigo começaremos a criação da classe principal de gerenciamento de riscos, que será o elemento chave para o controle de riscos no sistema. Vamos nos concentrar na construção das bases, na definição das principais estruturas, variáveis e funções. Além disso, implementaremos os métodos necessários para atribuir valores de lucro máximo e prejuízo máximo, estabelecendo assim o alicerce do gerenciamento de riscos.

Apresentamos o novo framework PSformer, que adapta a arquitetura do Transformer puro para resolver tarefas de previsão de séries temporais multivariadas. O framework é baseado em duas inovações principais: o mecanismo de compartilhamento de parâmetros (PS) e a atenção aos segmentos espaço-temporais (SegAtt).

Neste artigo, montamos passo a passo o núcleo do modelo inteligente TimeFound, adaptado para tarefas reais de previsão de séries temporais. Se você se interessa pela implementação prática de algoritmos de patching com redes neurais em MQL5, você está no lugar certo.

Neste artigo você irá compreender uma das coisas mais complexas que existe na programação MQL5. A forma correta de adquirir a ID de gráfico, e por que algumas vezes objetos não são plotados no gráfico. 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.

Ao estudar diferentes arquiteturas de construção de modelos, temos dado pouca atenção ao processo de treinamento dos modelos. Neste artigo, tentarei preencher essa lacuna.

Dando continuidade ao nosso trabalho para simplificar a interação com o comportamento do preço, temos o prazer de apresentar mais uma ferramenta que pode melhorar significativamente sua análise de mercado e ajudar na tomada de decisões bem fundamentadas. Esta ferramenta exibe indicadores técnicos importantes, como os preços do dia anterior, níveis significativos de suporte e resistência, além do volume de negociação, gerando automaticamente dicas visuais no gráfico.

Determinar a direção do mercado pode ser simples, mas saber quando entrar pode ser desafiador. Como parte da série intitulada "Desenvolvimento do Kit de Ferramentas de Análise de Price Action", tenho o prazer de apresentar mais uma ferramenta que fornece pontos de entrada, níveis de take profit e definições de stop loss. Para isso, utilizamos a linguagem de programação MQL5. Vamos nos aprofundar em cada etapa neste artigo.

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.

Para avançar mais, seria interessante verificar se conseguimos melhorar os resultados executando periodicamente uma reotimização automática e a geração de um novo EA. Muitas discussões sobre o uso da otimização de parâmetros giram em torno da questão de por quanto tempo é possível usar os parâmetros obtidos para operar em um período futuro, mantendo os principais indicadores de lucratividade e rebaixamento dentro dos níveis estabelecidos. E será que isso é de fato possível?

Este artigo discute uma abordagem de trading apenas em uma direção escolhida (compra ou venda). Para isso, é utilizada a técnica de inferência causal e aprendizado de máquina.

Em trabalhos anteriores, sempre avaliamos o estado atual do ambiente. No entanto, a dinâmica das mudanças dos indicadores sempre ficou "nos bastidores". Neste artigo, quero apresentar a vocês um algoritmo que permite avaliar a mudança direta dos dados entre dois estados consecutivos do ambiente.

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.

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 RSI é um oscilador de momentum popular que mede o ritmo e a magnitude da recente variação no preço de um título financeiro, para avaliar situações de sobrecompra ou sobrevenda. Entender a velocidade e a escala é essencial para identificar pontos de reversão. Aplicaremos esse oscilador em mais uma classe personalizada de sinais e examinaremos algumas de suas características. No entanto, começaremos resumindo nossa discussão sobre as bandas de Bollinger.