Artigos sobre como automatizar sistemas de negociação na linguagem MQL5

Essa é a continuação do artigo Outra classe orientada a objeto do MQL5, que mostrou a você como construir um CE orientado a objeto simples do inicio e deu a você algumas dicas sobre programação orientada a objeto. Hoje vou mostrar a você o fundamental técnico necessário para desenvolver um EA capaz de negociar as notícias. Meu objetivo é continuar a dar ideias a você sobre OOP e também cobrir um novo tópico nesta série de artigos, trabalhando com o sistema de arquivo.

O artigo apresenta um estudo extenso das características sazonais: autocorrelação, mapas de calor e gráficos de dispersão. O objetivo do artigo é mostrar que a "memória de mercado" é de natureza sazonal, na qual ela é expressa através da correlação maximizada de incrementos de ordem arbitrária.

O TD Sequential mostra perfeitamente as mudanças no equilíbrio durante o movimento do preço. Isso é especialmente evidente se usarmos seus sinais juntamente com um indicador de nível, como com os níveis de Murray. Este artigo falará sobre essa combinação. O texto é destinado principalmente a iniciantes e àqueles que ainda não conseguiram encontrar seu "Graal", embora eu mostre alguns recursos de construção de níveis que não vi em outros fóruns. Sendo assim, algumas partes podem ser úteis também para usuários avançados. Por outra parte, quanto aos gurus, eu os convido ao diálogo e à crítica...

Este artigo descreve a utilização da função TesterWithDrawal() para estimar riscos nos sistemas de negócio que implicam na remoção de uma determinada parte dos ativos durante sua operação. Além disso, ele descreve o efeito desta função no algoritmo de cálculo do rebaixamento de igualdade no Strategy tester. Esta função é útil quando otimizar parâmetros de seus Expert Advisors.

Agora analisaremos uma descrição da abordagem para aumentar a eficácia de qualquer sistema de negociação automatizado. Este artigo mostra resumidamente a ideia, os fundamentos básicos, as possibilidades e as desvantagens do método.

O artigo descreve o método do teste de visual rápido de ideias de negociação. O método baseia-se na combinação de um gráfico de preço, um indicador de sinal e um indicador de cálculo de balanço. Eu gostaria de compartilhar o meu método de busca de ideias de negociação, bem como o método que uso para testá-las rapidamente.

Este artigo explica a idéia da programação multi-modo de um robô de negociação em MQL5. Cada modalidade é implementada com a abordagem orientada a objetos. São fornecidos as instâncias de ambos os modos de hierarquias de classe e das classes para testes. A programação multi-modo de robôs de negociação presumi-se levar em conta todas as peculiaridades de cada modo operacional de um EA escrito em MQL5. Funções e enumerações são criadas para identificar o modo.

O artigo considera trabalhar com os eventos da conta para monitorar alterações importantes nas propriedades da conta que afetam a negociação automatizada. Nós já implementamos algumas funcionalidades para monitorar os eventos da conta no artigo anterior ao desenvolver a coleção de objetos da conta.

O preço de mercado é formado pelo estável equilíbrio entre demanda e fornecimento que, por sua vez, depende de uma variedade de fatores econômicos, políticos e psicológicos. As diferenças na natureza também como causas de influência destes fatores dificultam considerar diretamente todos os componentes. Este artigo estabelece uma tentativa de prever o preço de mercado, com base em um modelo de regressão elaborada.

O artigo implementa um aplicativo MQL com uma interface gráfica para a visualização estendida do processo de otimização. A interface gráfica utiliza a última versão da biblioteca EasyAndFast. Muitos usuários podem questionar-se sobre a necessidade de utilizar interfaces gráficas em aplicativos MQL. Este artigo demonstra um dos vários casos em que eles podem ser úteis para os traders.

No artigo, veremos uma classe para exibir mensagens de texto. Agora, vamos supor que temos suficientes mensagens de texto e devemos pensar em comoarmazená-las, exibi-las, editá-las em outro idioma e adicionar novos idiomas à biblioteca e alterná-los rapidamente.

Este artigo conclui a série dedicada à negociação de cestas de pares de moedas. Aqui nós testamos o padrão restante e discutimos a aplicação de todo o método na negociação real. Serão considerados as entradas e saídas no mercado, busca e análise de padrões e a aplicação de indicadores combinados.

Nos artigos anteriores, nós começamos a criar uma grande biblioteca multi-plataforma, simplificando o desenvolvimento de programas para as plataformas MetaTrader 5 e MetaTrader 4. Na quarta parte, nós testamos o monitoramento de eventos de negociação na conta. Neste artigo, nós vamos desenvolver classes de eventos de negociação e colocá-los nas coleções de eventos. A partir daí, eles serão enviados ao objeto base da biblioteca Engine e ao gráfico do programa de controle.

Este artigo é uma continuação do ciclo em que mostro como criar uma biblioteca conveniente para mim, a fim de desenhar o layout de gráficos manualmente com ajuda de atalhos de teclado. A marcação é feita com linhas retas e suas combinações. Nesta parte, vou falar diretamente sobre o desenho em si usando as funções descritas na primeira parte. A biblioteca pode ser anexada a qualquer Expert Advisor ou indicador, facilitando muito suas tarefas de layout. Esta solução NÃO USA dlls externas, todos os comandos são implementados usando ferramentas MQL integradas.

No artigo anterior, nós definimos os eventos de encerramento de posição para a MQL4 na biblioteca e nos livramos das propriedades de ordem não utilizadas. Aqui, nós vamos considerar a criação do objeto Conta, desenvolver a coleção de objetos da conta e preparar a funcionalidade para monitorar os eventos da conta.

Este artigo mostra como construir um Expert Advisor orientado a objeto desde o começo, desde conceber a ideia da negociação teórica até a programação de um MQL EA que torne esta ideia real no mundo empírico. Aprender fazendo é, na minha opinião, uma abordagem sólida para o sucesso, então, mostro em um exemplo prático para que você veja como pode organizar suas ideias para finalmente codificar seus robôs Forex. Meu objetivo é convidá-lo a aderir aos princípios de OO.

Este é o terceiro artigo sobre o conceito de ordens pendentes. Nele, concluiremos o teste de ordens pendentes de negociação, criaremos métodos para fechar posições, excluir ordens pendentes e modificar os parâmetros de posições e de ordens pendentes.

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Este artigo sugere uma variável de um sistema adaptativo que consiste em várias estratégias, cada uma realizando suas operações de negociação "virtuais". Negociações reais são realizadas de acordo com os sinais da estratégia mais rentável no momento. Obrigado por utilizar a abordagem orientada a objeto, classes para trabalhar com dados e classes de negociação da biblioteca padrão, a arquitetura do sistema pareceu ser simples e escalável; agora você pode facilmente criar e analisar os sistemas adaptativos que incluem centenas de estratégias de negociação.

O artigo considera um exemplo de aplicação da lógica difusa para construir um sistema de negociação simples, usando a biblioteca Fuzzy. São propostas melhorias ao sistema através da combinação da lógica difusa, algoritmos genéticos e redes neurais.

No artigo, abordaremos o armazenamento de alguns dados no valor do número mágico de ordens e posições, e implementaremos ordens pendentes. Para examinar a ideia, criaremos a primeira ordem pendente de teste para abrir posições a mercado quando recebermos um erro do servidor requerendo aguardar e enviar uma segunda solicitação.

A partir deste artigo, criaremos um recurso que permite negociar através de solicitações pendentes de acordo com uma determinada condição: se atingirmos/ou ultrapassarmos uma determinada hora, se ultrapassarmos um lucro predeterminado ou se for registrado um evento de fechamento de posição por stop-loss.

Um algorítimo de proteção estatística de posições swap positivas abertas de movimentos de preço indesejados. Este artigo apresenta uma variante da estratégia de proteção Carry Trade, que permite que você compense potenciais riscos em relação ao movimento de preços na direção oposta à posição aberta.

Este artigo continua a série de publicações do modelo universal de um Expert Advisor. Esta parte descreve em detalhes o modelo de eventos original, baseado no processamento de dados centralizado e considera a estrutura da classe base CStrategy.

Neste artigo, iniciaremos uma nova seção da biblioteca, nomeadamente as classes de negociação, e consideraremos a criação de um único objeto básico de negociação para as plataformas MetaTrader 5 e MetaTrader 4. Tal objeto de negociação implicará que, ao enviar uma consulta ao servidor, para ele terão sido enviados os parâmetros da solicitação de negociação já verificados e corretos.

No artigo anterior, nós consideramos a aplicação dos padrões de Merill a vários dados, como em valores de preço em um gráfico de par de moeda e de indicadores padrão do MetaTrader 5: ATR, WPR, CCI, RSI, entre outros. Agora, vamos tentar criar um conjunto para a construção de estratégias baseado nos padrões de Merill.

No artigo, consideramos o uso da biblioteca DoEasy para criar indicadores multissímbolos e multiperíodos. Prepararemos as classes da biblioteca, para trabalhar como parte dos indicadores, e testaremos a criação correta de séries temporais para usá-los como fontes de dados em indicadores. Realizaremos a criação e o envio de eventos de séries temporais.

Hoje, concluiremos a lógica da funcionalidade do objeto básico de todos os objetos de biblioteca, o que permitirá que qualquer objeto de biblioteca criado com base nela interaja com o usuário. Por exemplo, podemos definir o tamanho máximo aceitável de spread para abrir uma posição, bem como o nível de preço que intersetado causará que nosso programa receba um evento do objeto-símbolo sobre um sinal indicando o tamanho do spread e o preço que cruza o nível controlado.

Neste artigo, continuaremos a estudar a abordagem OLAP aplicada à negociação, bem como a expandir os recursos apresentados nos dois primeiros artigos. Desta vez, analisaremos cotações de maneira operacional. Formularemos e testaremos uma hipótese sobre estratégias de negociação baseadas em indicadores históricos agregados. Apresentaremos EAs para estudos de padrões de barras e negociação adaptativa.

Os traders costumam falar sobre tendências e lateralizações, mas poucos deles realmente entendem o que realmente é uma tendência/lateralização e menos ainda são capazes de explicar claramente esses conceitos. A discussão desses termos básicos costuma ser cercada por um sólido conjunto de preconceitos e equívocos. No entanto, se nós quisermos ter lucro, nós precisamos entender o significado matemático e lógico desses conceitos. Neste artigo, eu examinarei em detalhes a essência da tendência e da lateralização, bem como tentar definir se a estrutura do mercado é baseada em tendências, lateralizações ou em outra coisa. Eu também considerarei as melhores estratégias para a obtenção de lucro em mercados com tendência e laterais.

Hoje vamos aprender a ligar um terminal MetaTrader 5 com o Twitter para que você possa "tuitar" os sinais de negociação de seus EAs. Estaremos desenvolvendo um Sistema de Apoio à Decisão Social em PHP com base no serviço web RESTful. Essa idéia vem de um conceito específico da negociação automatizada chamada de negociação assistida por computador. Nós queremos as habilidades cognitivas dos traders humanos para filtrar os sinais de negociação, que de outra maneira eles seriam colocadas automaticamente no mercado pelos Expert Advisors.

Nos artigos anteriores desta série, tentamos de várias maneiras criar um EA gradador mais ou menos rentável. Agora é a vez de tentarmos aumentar a lucratividade do EA por meio da diversificação. Nosso objetivo é obter o desejado lucro de 100% ao ano, com um rebaixamento máximo de saldo de 20%.

O objetivo deste artigo é estudar a rentabilidade dos algoritmos com diferentes entradas em negócios e saídas usando um limite móvel. Os tipos de entrada a serem usados são entradas aleatórias e entradas reversas. As ordens de parada a serem usadas são limite móvel e tomada móvel. O artigo demonstra os algoritmos para fazer dinheiro com uma rentabilidade de cerca de 30% por ano.

Na primeira parte, nós começamos a criar uma grande biblioteca multi-plataforma, simplificando o desenvolvimento de programas para as plataformas MetaTrader 5 e MetaTrader 4. Nós criamos o objeto abstrato COrder, que é um objeto base para o armazenamento de dados do histórico de ordens e negócios, bem como as ordens à mercado e posições. Agora nós vamos desenvolver todos os objetos necessários para o armazenamento de dados do histórico da conta em coleções.

Nos artigos anteriores, nós começamos a criar uma grande biblioteca multi-plataforma, simplificando o desenvolvimento de programas para as plataformas MetaTrader 5 e MetaTrader 4. Na quinta parte da série de artigos, nós criamos as classes de eventos de negociação e a coleção de eventos, a partir dos quais os eventos são enviados para o objeto base da biblioteca Engine e para o gráfico do programa de controle. Nesta parte, nós vamos deixar a biblioteca trabalhar em contas netting.

O sistema "Método da área" funciona com base na interpretação pouco comum das leituras do oscilador RSI. Neste artigo fala-se tanto do indicador que processa o método da área, como do conselheiro que negocia de acordo com este sistema. Além disso, adicionamos resultados de teste detalhados do conselheiro para vários símbolos, timeframes e valores de área.

Numa série de artigos, mostrarei um exemplo de como desenvolver algoritmos auto-adaptativos que levam em consideração a maioria de fatores que surgem nos mercados, apresentarei como sistematizar essas situações, como descrevê-las de forma lógica e como considerá-las na hora de negociar. Vou começar com um algoritmo muito simples, que com o tempo irá ganhar teoria e evoluir para um projeto muito complexo.