Artigos sobre como automatizar sistemas de negociação na linguagem MQL5

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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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Como escolher o Expert Advisor certo no Mercado MetaTrader?

Como escolher o Expert Advisor certo no Mercado MetaTrader?

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.
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Desenvolvendo um EA de negociação do zero (Parte 11): Sistema CROSS ORDER

Desenvolvendo um EA de negociação do zero (Parte 11): Sistema CROSS ORDER

Criando um sistema cross order. Existem uma classe de ativos que dificulta muito a vida dos operadores, estes são os ativos de contrato futuro, e por que eles dificultam a vida do operador ?
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Desenvolvendo um EA de negociação do zero (Parte 10): Acessando indicadores personalizados

Desenvolvendo um EA de negociação do zero (Parte 10): Acessando indicadores personalizados

Como acessar Indicadores personalizados diretamente no EA ? Um EA de negociação, só será realmente bem explorado se for possível você usar indicadores personalizados nele, caso contrário ele será apenas um conjunto de códigos e instruções.
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Matemática na negociação: indices de Sharpe e de Sortino

Matemática na negociação: indices de Sharpe e de Sortino

A rentabilidade é a medida mais óbvia que investidores e operadores novatos utilizam para analisar o desempenho da negociação. Já os traders profissionais empregam ferramentas mais robustas para analisar estratégias, entre elas os índices de Sharpe e de Sortino.
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Desenvolvendo um EA de negociação do zero (Parte 07): Adicionando o Volume At Price (I)

Desenvolvendo um EA de negociação do zero (Parte 07): Adicionando o Volume At Price (I)

Este é um dos indicadores mais poderosos que existe. Para quem opera e tenta ter um certo grau de assertividade, não pode deixar de ter este indicador em seu gráfico, apesar de ele ser mais utilizado por quem opera observando o Fluxo (Tape Reading ) ele também pode ser usado por aqueles que fazem uso apenas do Price Action.
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Indicadores múltiplos em um gráfico (Parte 06): Transformando o MetaTrader 5 em um sistema RAD (II)

Indicadores múltiplos em um gráfico (Parte 06): Transformando o MetaTrader 5 em um sistema RAD (II)

No artigo anterior mostrei como criar um Chart Trade usando os objetos do MetaTrader 5, transformando a plataforma em um sistema RAD, o sistema funciona muito bem, e acredito que muitos tenham pensado em criar uma biblioteca para ter cada vez mais funcionalidade no sistema proposto, e assim conseguir desenvolver um EA que seja mais intuitivo ao mesmo tempo que tenha uma interface mais agradável e simples de usar.
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Indicadores múltiplos em um gráfico (Parte 05): Transformando o MetaTrader 5 em um sistema RAD (I)

Indicadores múltiplos em um gráfico (Parte 05): Transformando o MetaTrader 5 em um sistema RAD (I)

Muita gente não sabe de fato como programar, mas são bem criativas, tendo excelentes ideias, mas a falta de conhecimento ou entendimento sobre programação as proíbe de fazer algumas coisas. Aprenda com criar um Chart Trade, mas usando a própria plataforma MT5, como se fosse uma IDE.
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Matrizes e vetores em MQL5

Matrizes e vetores em MQL5

Os tipos de dados especiais matrix e vector permitem escrever um código que se aproxima da notação matemática. Isto poupa o trabalho de criar laços aninhados e de lembrar de indexar corretamente as matrizes que estão envolvidas no cálculo. Isto aumenta a confiabilidade e a velocidade de desenvolvimento de programas complexos.
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Indicadores múltiplos em um gráfico (Parte 04): Iniciando pelo EA

Indicadores múltiplos em um gráfico (Parte 04): Iniciando pelo EA

Em artigos anteriores, eu expliquei como criar um indicador com múltiplas sub janela, mas apesar de ser interessante de se fazer, quando usamos um indicador personalizado. Aqui vamos entender como adicionar múltiplas janelas em um EA.
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Stop-loss fixo com base na ação do preço e RSI (stop-loss "inteligente")

Stop-loss fixo com base na ação do preço e RSI (stop-loss "inteligente")

O Stop-loss é a principal ferramenta de gerenciamento de dinheiro na negociação. O uso eficaz do stop-loss, take-profit e tamanho do lote pode tornar a negociação mais consistente e, em geral, mais lucrativa. No entanto, fazer uso disto tem suas próprias dificuldades. A principal delas é a caça ao stop-loss. Neste artigo analisaremos como minimizar o efeito da caça ao stop-loss e compararemos isto com o uso clássico de stop loss para determinar lucratividade.
Desenvolvimento de robôs de negociação usando programação visual
Desenvolvimento de robôs de negociação usando programação visual

Desenvolvimento de robôs de negociação usando programação visual

Este artigo demonstra as capacidades do editor botbrains.app, uma plataforma no-code para o desenvolvimento de robôs de negociação. Para criar um robô de negociação você não precisa programar, basta arrastar os blocos necessários para o esquema, definir seus parâmetros e estabelecer as ligações entre eles.
Modelo de regressão universal para previsão de preços do mercado (Parte 2): funções de processos transitórios naturais, sociais e de origem tecnológica
Modelo de regressão universal para previsão de preços do mercado (Parte 2): funções de processos transitórios naturais, sociais e de origem tecnológica

Modelo de regressão universal para previsão de preços do mercado (Parte 2): funções de processos transitórios naturais, sociais e de origem tecnológica

Este artigo é uma continuação lógica do anterior e é escrito para destacar suas conclusões ao longo da década seguinte à sua publicação, no que diz respeito às três funções de processos dinâmicos transitórios que descrevem os padrões de mudança de preços de mercado.
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Construindo uma rede neural profunda do zero em linguagem MQL

Construindo uma rede neural profunda do zero em linguagem MQL

Neste artigo, vou apresentar a vocês uma rede neural profunda implementada em linguagem MQL com suas diferentes funções de ativação, entre elas estão a função tangente hiperbólica para as camadas ocultas e a função Softmax para a camada de saída. Avançaremos do primeiro passo até o final para formar completamente a rede neural profunda.
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Trabalhando com o tempo (Parte 2): funções

Trabalhando com o tempo (Parte 2): funções

Vamos aprender a reconhecer automaticamente as diferenças de tempo junto à corretora, bem como o Tempo Médio de Greenwich. Em vez de preguntar à corretora, que provavelmente dará uma resposta imprecisa (e quem quer explicar onde está o horário de negociação?), seremos nós mesmos a ver a que horas ela recebe as cotações nas semanas em que os fusos horários são trocados. Mas é claro que não vamos fazer isso manualmente, deixaremos o software fazer o trabalho por nós.
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Conjunto de ferramentas para marcação manual de gráficos e negociação (Parte III). Otimização e novas ferramentas

Conjunto de ferramentas para marcação manual de gráficos e negociação (Parte III). Otimização e novas ferramentas

Desenvolveremos o tema do desenho de objetos gráficos em gráficos usando atalhos de teclado. Foram acrescentadas novas ferramentas à biblioteca, em particular uma linha reta, que atravessa máximos arbitrários, e um conjunto de retângulos que permitem estimar tanto o nível quanto o tempo de reversão. Também veremos a possibilidade de otimizar o código para melhorar o desempenho. O exemplo de implementação será reescrito como um indicador, o que tornará possível definir Shortcuts junto com outros programas de negociação. O nível de proficiência do código está um pouco acima do nível de iniciante.
Desenvolvendo um EA de negociação do zero
Desenvolvendo um EA de negociação do zero

Desenvolvendo um EA de negociação do zero

Entenda como se dá o desenvolvimento de um EA para negociação programando o mínimo possível.
Use canais e bate-papos em grupo da MQL5.community
Use canais e bate-papos em grupo da MQL5.community

Use canais e bate-papos em grupo da MQL5.community

O site MQL5.com reúne traders de todo o mundo que publicam artigos, códigos e produtos gratuitos no Mercado, desenvolvem projetos para outros usuários no serviço Freelance e copiam sinais de negociação. Você pode se comunicar com eles no fórum, nos bate-papos para traders e nos canais MetaTrader.
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Explorando as possibilidades de criar gráficos de velas multicoloridas

Explorando as possibilidades de criar gráficos de velas multicoloridas

Neste artigo, veremos as possibilidades de criação de indicadores de velas personalizados, e falaremos sobre suas vantagens e desvantagens.
Como se tornar um bom programador (Parte 2): mais cinco hábitos que devem ser abandonados para programar melhor em MQL5
Como se tornar um bom programador (Parte 2): mais cinco hábitos que devem ser abandonados para programar melhor em MQL5

Como se tornar um bom programador (Parte 2): mais cinco hábitos que devem ser abandonados para programar melhor em MQL5

Este artigo é uma leitura obrigatória destinada a todos que desejam melhorar sua carreira como programadores. O objetivo desta série de artigos é ajudar o leitor, incluindo experientes, a melhorar suas habilidades de programação. As ideias descritas são aplicáveis tanto a programadores iniciantes em MQL5 quanto a profissionais.
Padrões com exemplos (Parte I): Topo múltiplo
Padrões com exemplos (Parte I): Topo múltiplo

Padrões com exemplos (Parte I): Topo múltiplo

Com este artigo começamos um ciclo em que consideraremos padrões de reversão no âmbito da negociação algorítmica. Iniciamos examinando a primeira e mais interessante família de padrões desse tipo que se originam dos chamados topo duplo e fundo duplo.
Swaps (Parte I): bloqueio e posições sintéticas
Swaps (Parte I): bloqueio e posições sintéticas

Swaps (Parte I): bloqueio e posições sintéticas

Neste artigo, tentarei expandir o conceito clássico de métodos de negociação de swap, e também explicarei porque cheguei à conclusão de que ele, em minha opinião, merece atenção especial e vale absolutamente a pena ser estudado.
Scalping combinado: trades do passado ou melhoria do desempenho dos trades futuros
Scalping combinado: trades do passado ou melhoria do desempenho dos trades futuros

Scalping combinado: trades do passado ou melhoria do desempenho dos trades futuros

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.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 13): normalização em lote

Redes neurais de maneira fácil (Parte 13): normalização em lote

No artigo anterior, começamos a examinar métodos para melhorar a qualidade do treinamento da rede neural. Neste artigo, proponho continuar este tópico e considerar uma outra abordagem, em particular a de normalização de dados em lote.
Padrão de design MVC e a possibilidade de usá-lo
Padrão de design MVC e a possibilidade de usá-lo

Padrão de design MVC e a possibilidade de usá-lo

Este artigo falará sobre um padrão MVC comum, bem como sobre os prós e os contras de seu uso em programas MQL. Seu propósito é o de "dividir" o código existente em três componentes separados: Modelo (Model), Visualização (View) e Controlador (Controller).
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Força bruta para encontrar padrões (Parte IV): funcionalidade mínima

Força bruta para encontrar padrões (Parte IV): funcionalidade mínima

Neste artigo, mostrarei uma versão aprimorada da abordagem de força bruta, com base nos objetivos definidos no artigo anterior, e tentarei cobrir este tópico da forma mais ampla possível usando os EAs e as configurações obtidas por meio desse método. Também deixarei que a comunidade experimente a nova versão do programa.
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Aprendizado de máquina em sistemas de negociação baseados em grade e martingale. Deveríamos apostar nele?

Aprendizado de máquina em sistemas de negociação baseados em grade e martingale. Deveríamos apostar nele?

Este artigo apresentará ao leitor a técnica de aprendizado de máquina para negociação baseada em grade e martingale. Para minha surpresa, essa abordagem, por algum motivo, não é afetada de forma alguma na rede global. Após ler o artigo, podemos criar nossos próprios bots.
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Redes Neurais de Maneira Fácil (Parte 12): Dropout

Redes Neurais de Maneira Fácil (Parte 12): Dropout

Como a próxima etapa no estudo das redes neurais, eu sugiro considerar os métodos de aumentar a convergência durante o treinamento da rede neural. Existem vários desses métodos. Neste artigo, nós consideraremos um deles intitulado Dropout.
Outras classes na biblioteca DoEasy (Parte 66): classe-coleção de Sinais MQL5.com
Outras classes na biblioteca DoEasy (Parte 66): classe-coleção de Sinais MQL5.com

Outras classes na biblioteca DoEasy (Parte 66): classe-coleção de Sinais MQL5.com

Neste artigo, criaremos uma classe-coleção de sinais - do serviço Sinais MQL5.com - com funções para gerenciar sinais assinados e também modificaremos a classe do objeto-instantâneo do livro de ofertas para exibir o volume total de ordens sell e buy.
Trabalhando com preços e sinais na biblioteca DoEasy (Parte 65): coleção de livros de ofertas e classe para trabalhar com sinais MQL5.com
Trabalhando com preços e sinais na biblioteca DoEasy (Parte 65): coleção de livros de ofertas e classe para trabalhar com sinais MQL5.com

Trabalhando com preços e sinais na biblioteca DoEasy (Parte 65): coleção de livros de ofertas e classe para trabalhar com sinais MQL5.com

Neste artigo, criaremos uma classe-coleção de livros de ofertas para todos os símbolos e começaremos a desenvolver a funcionalidade para trabalhar com o serviço de sinais MQL5.com - criaremos uma classe objeto-sinal.
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Redes Neurais de Maneira Fácil (Parte 11): Uma visão sobre a GPT

Redes Neurais de Maneira Fácil (Parte 11): Uma visão sobre a GPT

Talvez um dos modelos mais avançados entre as redes neurais de linguagem atualmente existentes seja a GPT-3, cuja variante máxima contém 175 bilhões de parâmetros. Claro, nós não vamos criar tal monstro em nossos PCs domésticos. No entanto, nós podemos ver quais soluções arquitetônicas podem ser usadas em nosso trabalho e como nós podemos nos beneficiar delas.
Trabalhando com preços na biblioteca DoEasy (Parte 64): livro de ofertas, classes do objeto-instantâneo e objeto-série de instantâneos do livro de ofertas
Trabalhando com preços na biblioteca DoEasy (Parte 64): livro de ofertas, classes do objeto-instantâneo e objeto-série de instantâneos do livro de ofertas

Trabalhando com preços na biblioteca DoEasy (Parte 64): livro de ofertas, classes do objeto-instantâneo e objeto-série de instantâneos do livro de ofertas

Neste artigo, criaremos duas classes (a do objeto-instantânea do livro de ofertas e a do objeto-série dos instantâneos do livro de ofertas) e testaremos a criação de uma série de dados do livro de ofertas.
Algoritmo auto-adaptável (Parte IV): funcionalidade e testes adicionais
Algoritmo auto-adaptável (Parte IV): funcionalidade e testes adicionais

Algoritmo auto-adaptável (Parte IV): funcionalidade e testes adicionais

Continuo a complementar o algoritmo com a funcionalidade mínima necessária, vou fazer testes do que obtivemos como resultado. A lucratividade acabou sendo baixa, mas os artigos mostram um modelo que permite negociar com lucro de modo totalmente automático com base em instrumentos de negociação completamente diferentes, e não apenas diferentes, mas também operados em mercados fundamentalmente diferentes.
Trabalhando preços na biblioteca DoEasy (Parte 63): livro de ofertas, classe de ordem abstrata do livro de ofertas
Trabalhando preços na biblioteca DoEasy (Parte 63): livro de ofertas, classe de ordem abstrata do livro de ofertas

Trabalhando preços na biblioteca DoEasy (Parte 63): livro de ofertas, classe de ordem abstrata do livro de ofertas

Neste artigo, começaremos a desenvolver funcionalidades para trabalhar com o livro de ofertas. Criaremos uma classe de objeto para uma ordem abstrata do livro de ofertas e dos seus herdeiros.
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Aplicação prática de redes neurais no trading (Parte 2). Visão computacional

Aplicação prática de redes neurais no trading (Parte 2). Visão computacional

O uso da visão computacional permite treinar redes neurais, usando uma representação visual do gráfico de preços e indicadores. Este método nos permite operar mais livremente com todo o conjunto de indicadores técnicos, uma vez que não requer feed digital para a rede neural.
Trabalhando com preços na biblioteca DoEasy (Parte 62): atualização em tempo real da série de ticks, preparação para trabalhar com o livro de ofertas
Trabalhando com preços na biblioteca DoEasy (Parte 62): atualização em tempo real da série de ticks, preparação para trabalhar com o livro de ofertas

Trabalhando com preços na biblioteca DoEasy (Parte 62): atualização em tempo real da série de ticks, preparação para trabalhar com o livro de ofertas

Neste artigo, atualizaremos em tempo real da coleção de dados de ticks e prepararemos a classe do objeto-símbolo para trabalhar com o livro de ofertas, cujo funcionamento abordaremos no próximo artigo.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 10): Atenção Multi-Cabeça

Redes neurais de maneira fácil (Parte 10): Atenção Multi-Cabeça

Nós já consideramos anteriormente o mecanismo de self-attention (autoatenção) em redes neurais. Na prática, as arquiteturas de rede neural modernas usam várias threads de self-attention paralelas para encontrar várias dependências entre os elementos de uma sequência. Vamos considerar a implementação de tal abordagem e avaliar seu impacto no desempenho geral da rede.
Trabalhando com preços na biblioteca DoEasy (Parte 61): coleção de séries de ticks para símbolos
Trabalhando com preços na biblioteca DoEasy (Parte 61): coleção de séries de ticks para símbolos

Trabalhando com preços na biblioteca DoEasy (Parte 61): coleção de séries de ticks para símbolos

Visto que diferentes símbolos podem ser usados durante a operação do programa, é necessário criar uma lista própria para cada um deles. Hoje vamos combinar essas listas numa coleção de dados de ticks. Na verdade, irá tratar-se de uma lista normal baseada numa classe de array dinâmico de ponteiros para instâncias da classe CObject e seus herdeiros da Biblioteca Padrão.
Algoritmo auto-adaptável (Parte III): evitando a otimização
Algoritmo auto-adaptável (Parte III): evitando a otimização

Algoritmo auto-adaptável (Parte III): evitando a otimização

É impossível obter um algoritmo verdadeiramente estável se para a seleção de parâmetros com base em dados históricos for usada uma otimização. Um algoritmo estável em si deve saber que parâmetros são necessários para trabalhar com qualquer instrumento de negociação a qualquer momento. Ele não deve adivinhar, ele deve saber com certeza.
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Busca de padrões sazonais no mercado de Forex usando o algoritmo CatBoost

Busca de padrões sazonais no mercado de Forex usando o algoritmo CatBoost

O artigo considera a criação de modelos de aprendizado de máquina com filtros de tempo e discute a eficácia dessa abordagem. O fator humano pode ser eliminado agora simplesmente instruindo o modelo a negociar em uma determinada hora de um determinado dia da semana. A busca de padrões pode ser fornecida por um algoritmo separado.
O mercado e a física de seus padrões globais
O mercado e a física de seus padrões globais

O mercado e a física de seus padrões globais

Neste artigo, eu tentarei testar a suposição de que qualquer sistema, mesmo com uma pequena compreensão do mercado, pode operar em escala global. Eu não inventarei nenhuma teoria ou padrão, mas apenas usarei de fatos conhecidos, traduzindo gradualmente esses fatos para a linguagem da análise matemática.