Artigos sobre programação nas linguagens MQL4 e MQL5

Neste artigo, criaremos uma lista para armazenar dados de tick de um símbolo e verificaremos tal criação e respectiva recepção de dados a partir dela no EA. Essas listas de dados de tick - separadamente para cada símbolo usado - formarão uma coleção de dados de tick.

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.

Neste artigo, continuarei meu tópico, mas começarei tornando o algoritmo desenvolvido anteriormente mais flexível. Ele se tornou mais estável com o aumento no número de candles na janela de análise ou com o aumento no valor limite da porcentagem a nível de preponderância de candles decrescentes ou crescentes. Tivemos que fazer concessões e definir um tamanho de amostra maior para análise ou uma porcentagem maior de preponderância de candles prevalecentes.

Com este artigo, vamos começar a criar a funcionalidade de biblioteca para trabalhar com dados de preços. Hoje vamos criar uma classe de objeto que armazenará todos os dados de preços recebidos no tick a seguir.

O artigo descreve os princípios básicos e abordagens que permitem analisar qualquer estratégia usando planilhas - Excel, Calc, Google. Os resultados também são comparados com os do testador do MetaTrader 5.

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.

No final do tópico sobre trabalho com séries temporais, realizaremos o armazenamento, a pesquisa e a classificação dos dados armazenados em buffers de indicadores, o que nos permitirá realizar análises posteriores com base nos valores dos indicadores criados assentes na biblioteca para nossos programas. O conceito geral por trás de todas as classes-coleções da biblioteca torna mais fácil encontrar os dados necessários na coleção correspondente, assim, o mesmo será possível na classe que será criada hoje.

Este artigo descreve uma das possíveis abordagens para a transformação de dados com o objetivo de melhorar a generalização do modelo, ele também discute a amostragem e seleção dos modelos CatBoost.

Neste artigo, veremos um objeto que conterá todos os dados de um buffer de um indicador. Tais objetos serão necessários para armazenar dados seriais de buffers de indicadores, e com a ajuda dos quais será possível classificar e comparar dados de buffers de quaisquer indicadores e outros dados semelhantes entre si.

Neste artigo, veremos a criação de um objeto de indicador personalizado para ser usado em Expert Advisors. Vamos modificar ligeiramente as classes da biblioteca e escrever métodos para receber dados desde objetos-indicadores em Expert Advisors.

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...

Neste artigo, além de tentar apresentar que critérios usar ao escolher um sistema ou sinal para investir seu dinheiro, aventurar-me-ei a mostrar qual é a melhor abordagem para desenvolver sistemas de negociação, e explicar por que isso é tão importante ao operar moedas.

Nos artigos anteriores, nós usamos o gradiente descendente estocástico para treinar uma rede neural usando a mesma taxa de aprendizado para todos os neurônios da rede. Neste artigo, eu proponho olhar para os métodos de aprendizagem adaptativos que permitem a mudança da taxa de aprendizagem para cada neurônio. Nós também consideraremos os prós e os contras dessa abordagem.

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.

Discutimos anteriormente alguns tipos de implementações da rede neural. Nas redes consideradas, as mesmas operações são repetidas para cada neurônio. Uma etapa lógica adicional é utilizar os recursos da computação multithread (paralelismo em nível de threads) fornecidos pela tecnologia moderna em um esforço para acelerar o processo de aprendizagem da rede neural. Uma das possíveis implementações é descrita neste artigo.

Nós continuamos estudando o mundo das redes neurais. Neste artigo, nós analisaremos outro tipo de rede neural, as redes recorrentes. Este tipo de rede foi proposto para uso com as séries temporais, que são representadas na plataforma de negociação MetaTrader 5 por meio do gráfico de preços.

Neste artigo, tentarei explicar em detalhes o que são grade e martingale, bem como o que eles têm em comum. Além disso, procurarei analisar o quão viáveis essas estratégias são na realidade. Teremos uma parte matemática e outra prática.

Como uma continuação do tópico das redes neurais, eu proponho ao leitor a análise das redes neurais convolucionais. Esse tipo de rede neural geralmente é aplicado para analisar imagens visuais. Neste artigo, nós consideraremos a aplicação dessas redes no mercado financeiro.

Neste artigo, continuaremos a desenvolver as classes de objetos-indicadores e suas coleções. Para cada objeto-indicador vamos criar uma descrição e ajustar a classe-coleção para armazenamento sem erros e recuperação de objetos-indicadores a partir da lista-coleção.

Neste artigo, analisaremos a criação de classes de objetos herdeiros do indicador base abstrato. Esses objetos nos darão acesso à capacidade de criar EAs de indicador, coletar e receber estatísticas sobre valores de dados de diferentes indicadores e preços. Também criaremos uma coleção de objetos-indicadores a partir da qual será possível acessar as propriedades e dados de cada indicador criado no programa.

Neste artigo, veremos a criação de uma classe de indicador abstrato que será posteriormente usada como uma classe base para a criação de objetos de indicadores padrão e personalizados da biblioteca.

O artigo considera a metodologia para o desenvolvimento de algoritmos de negociação, na qual uma abordagem científica consistente é usada para analisar os possíveis padrões de preços e para construir algoritmos de negociação com base nesses padrões. Os ideais de desenvolvimento são demonstrados por meio de exemplos.

O objetivo do artigo consiste em descrever as principais características da negociação forex da forma mais simples e rápida possível, compartilhando verdades simples com iniciantes. Aqui tentaremos responder às perguntas mais interessantes no ambiente de negociação, bem como escrever um indicador simples.

Este artigo descreve uma forma de otimização rápida por meio do método de enxame de partículas e apresenta uma implementação em MQL pronta para ser utilizada tanto no modo thread único dentro do EA quanto no modo multi-thread paralelo com complemento que executado nos agentes locais do testador.

Neste artigo, consideraremos a criação de um indicador padrão Accumulation/Distribution multissímbolo multiperíodo. Para que os programas escritos para a plataforma MetaTrader 4 desatualizada baseada nesta biblioteca funcionem normalmente ao mudar para o MetaTrader 5, iremos modificar ligeiramente as classes da biblioteca, a nível de indicadores.

Neste artigo, vamos completar o desenvolvimento de objetos para indicadores padrão multissímbolos multiperíodos. Usando o indicador padrão Ichimoku Kinko Hyo como exemplo, analisaremos a criação de indicadores personalizados complexos que têm buffers desenhados auxiliares para exibir dados num gráfico.