Artigos sobre programação nas linguagens MQL4 e MQL5

Nesse artigo, quero descrever como funciona um dos modelos de continuação de movimento. O trabalho é baseado na definição de duas ondas — uma principal e outra corretiva. Como extremos serão usados fractais e, como eu os chamo, potenciais fractais - extremos que ainda não se formaram como fractais.

Não é segredo que o sucesso de qualquer robô de negociação depende da seleção correta de parâmetros (otimização). Mas os parâmetros que são ótimos para um intervalo de tempo nem sempre são os melhores em outros períodos. Muitas vezes, os EAs que são lucrativos nos testes se revelam não lucrativos em tempo real. Nesse momento, surge a necessidade de estar otimizando continuamente, o que se torna uma rotina, porém, sempre há alguém que procura maneiras de automatizar o trabalho. Nesse artigo, proponho uma abordagem não padrão para resolver esse problema.

O artigo fornece uma visão geral das capacidades do terminal para criar e trabalhar com símbolos personalizados, oferece opções para modelar um histórico de negociação usando símbolos personalizados, tendências e vários padrões gráficos.

Neste artigo, tentaremos entender, além do conceito de reversão, se vale a pena implementá-la para melhorar nossas estratégias de negociação. Após criarmos um Expert Advisor, usaremos dados históricos a fim de não só ver quais indicadores são mais indicados para reversão, mas também saber se é possível utilizar o EA sem indicadores como um sistema de negociação independente. Consideraremos se é possível converter um sistema de negociação desfavorável num lucrativo com a ajuda de reversões.

Sistema de negociação Raios Elder (em inglês, 'Elder-ray') baseado nos indicadores Bulls Power, Bears Power e Moving Average (EMA — MME, média móvel exponencial). Este sistema foi descrito por Alexander Elder em seu livro "Como se transformar em um operador e investidor de sucesso" (na versão original em inglês, 'Trading for a Living').

Existem diversas estratégias de negociação - algumas procuram movimentos direcionais e operam com a tendência, já outras identificam faixas de preço e negociam dentro desses corredores. Neste ponto, surge a pergunta: é possível combinar as duas abordagens para aumentar a rentabilidade da negociação?

Comparar várias séries temporais durante uma análise técnica é uma tarefa bastante comum que requer ferramentas apropriadas. Neste artigo, eu sugiro o desenvolvimento de uma ferramenta para análise gráfica e a detecção de correlações entre duas ou mais séries temporais.

Este artigo descreve um algoritmo para construir indicadores de bolsa com base em volumes reais usando as funções CopyTicks() e CopyTicksRange(). Também apresenta as particularidades de construção desses indicadores, bem como seus aspetos de funcionamento tanto em tempo real quanto no testador de estratégias.

O artigo considera três métodos que podem ser usados ​​para aumentar a qualidade de classificação do bagging de ensembles, e a estimação de sua eficiência. Os efeitos da otimização dos hiperparâmetros da rede neural ELM e dos parâmetros de pós-processamento são avaliados.

Este artigo descreve como adicionar a um EA um recurso para trabalhar com o servidor de banco de dados Microsoft SQL Server. São importadas funções de uma DLL. Para criar a DLL, é implementada a plataforma Microsoft .NET e a linguagem C#. Com pequenas alterações, os métodos usados no artigo também são adequados para EAs escritos em MQL4.

A maioria dos assinantes escolhe sinais de negociação pela aparência da curva de saldo e pelo número de assinantes. Daí que muitos provedores hoje se preocupam mais com estatísticas bonitas do que com a qualidade real do sinal, muitas vezes testando diversos volumes de transação e melhorando artificialmente a aparência da curva de saldo. Este artigo aborda critérios de confiabilidade e maneiras pelas quais um provedor pode melhorar a qualidade de seu sinal. São exemplificadas a análise do histórico de um determinado sinal e as maneiras que podem ajudar o provedor a torná-lo mais lucrativo e menos arriscado.

Mais de 50 000 pedidos foram concluídos até outubro de 2018 pelos membros do serviço oficial Freelance MetaTrader — o maior site freelance do mundo para programadores MQL, contando com mais de mil desenvolvedores, com dezenas encomendas diárias e com localização em 7 idiomas.

Ao desenvolver algoritmos de negociação, muitas vezes enfrentamos o desafio de como determinar onde começa e termina a tendência/fase de correção. Neste artigo, tentaremos criar um indicador universal compatível com sinais para diferentes tipos de estratégias. Procuraremos simplificar ao máximo o recebimento de sinais para operações de negociação no EA. Exemplificaremos como combinar diferentes indicadores num único indicador.

Nós continuamos a construir os ensembles. Desta vez, o bagging de ensemble criado anteriormente será complementado com um combinador treinável — uma rede neural profunda. Uma rede neural combina as 7 melhores saídas ensemble após a poda. A segunda obtém todas as 500 saídas do ensemble como entrada, realizando a poda e combinando elas. As redes neurais serão construídas usando o pacote keras/TensorFlow para Python. Os recursos do pacote serão brevemente considerados. Serão realizados os testes e a comparação da qualidade de classificação do bagging e stacking de ensembles.

A adição do widget fornece os sites com um cronograma detalhado de 500 indicadores das maiores economias do mundo. Assim, além do conteúdo principal do site, os traders recebem rapidamente informações atualizadas sobre todos os eventos importantes com explicações e gráficos.

O artigo descreve métodos personalizados, a fim de avaliar o histórico de negociação. Para fazer isso, são descritas duas classes para seu carregamento e análise. A primeira recolhe o histórico de negociação numa pequena tabela. Já a segunda está encarregada das estatísticas, uma vez que calcula vários indicadores e plota gráficos que ajudam a tornar mais conveniente a avaliação da eficácia da negociação.

A maior loja de aplicativos prontos para algotrading já possui 13 970 produtos — entre eles 4 800 robôs, 6 500 indicadores, 2.400 utilitários e outras soluções. Quase metade dos aplicativos (6 000) não podem ser comprados, mas, sim, alugados. Um quarto dos produtos (3 800) é totalmente gratuito.

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.

O artigo explora as vantagens e desvantagens de negociar durante movimentos laterais. São criadas e testadas 10 estratégias que se baseiam no acompanhamento do movimento de preços dentro do canal. Cada estratégia possui um mecanismo de filtragem para eliminar sinais falsos de entrada no mercado.

O monitoramento da conta de negociação é um relatório detalhado de todas as transações concluídas. Todas as estatísticas de negociação são coletadas automaticamente e fornecidas a você na forma de diagramas e gráficos amigáveis.

Você está negociando usando sua própria estratégia? Se as regras do sistema puderem ser formalmente descritas como algoritmos de software, é melhor confiar a negociação a um Expert Advisor automatizado. Um robô não precisa de sono ou comida e não está sujeito as fraquezas humanas. Neste artigo, nós mostramos como criar uma Especificação de Requisitos ao solicitar um robô de negociação no serviço Freelance.

Antes de lançar um robô em uma conta de negociação, geralmente nós realizamos testes e otimizações no histórico das cotações. No entanto, surge uma pergunta razoável: como os resultados passados ​​podem nos ajudar no futuro? O artigo descreve a aplicação do método de Monte Carlo para construir critérios personalizados para a otimização da estratégia de negociação. Além disso, são considerados os critérios de estabilidade do EA.

O artigo discute os métodos de construção e treinamento de ensembles de redes neurais com estrutura de bagging. Ele também determina as peculiaridades da otimização de hiperparâmetros para classificadores de redes neurais individuais que compõem o ensemble. A qualidade da rede neural otimizada obtida no artigo anterior da série é comparada com a qualidade do ensemble de redes neurais criado. São consideradas as possibilidades de melhorar ainda mais a qualidade da classificação do ensemble.

Este artigo apresenta um construtor de estratégia visual. É mostrado como qualquer usuário pode criar robôs de negociação e utilitários sem programação. Os Expert Advisors criados são totalmente funcionais e podem ser testados no testador de estratégias, otimizados na nuvem ou executados ao vivo em gráficos em tempo real.

Esta é a segunda parte do artigo sobre criação de um EA multissímbolo de sinal para negociação manual. Nós já criamos uma interface gráfica. Neste artigo, vamos falar sobre como vinculá-la à funcionalidade do programa.

A Floresta Aleatória (RF), com o uso de bagging, é um dos métodos mais poderosos de aprendizado de máquina, o que é ligeiramente inferior ao gradient boosting. Este artigo tenta desenvolver um sistema de negociação de autoaprendizagem que toma decisões com base na experiência adquirida com a interação com o mercado.

Apesar de muitos traders ainda preferirem negociar manualmente, há poucas hipóteses de fazer o trabalho sem automatizar as operações de rotina. O artigo mostra um exemplo em que é criado um EA multissímbolo de sinal para negociação manual.

O serviço Sinais de negociação se desenvolve rapidamente. E como você está confiando seu dinheiro a um provedor do sinais, seria bom minimizar o risco de perder o depósito. Como lidar com essa selva de sinais de negociação? Como encontrar esse sinal que trará o lucro para você? O artigo propõe a criação de uma ferramenta para analisar visualmente o histórico de trades de sinais de negociação no gráfico do instrumento.

Existem vários motivos que justificam a transferência do código do indicador para o EA. Mas como avaliar os prós e contras desta abordagem? Este artigo propõe uma maneira de transferir o código do indicador para um EA. Além disso, são realizados vários experimentos para avaliar a velocidade de funcionamento do EA.

Continuamos a estudar o trabalho com a CAppDialog. Agora, aprenderemos a como definir a cor de fundo, de borda e de barra de título para o painel gráfico. Consideraremos passo a passo como adicionar transparência à janela do aplicativo ao movê-la no gráfico. Em seguida, analisaremos a criação de descendentes da CAppDialog ou da CWndClient e veremos novas sutilezas ao trabalhar com controles. Finalmente, olharemos de uma nova perspectiva os novos Projetos.

No artigo, continuamos a desenvolver o aplicativo MQL para trabalhar com resultados de otimização que foi iniciado em artigos anteriores. Desta vez, veremos um exemplo em que podemos gerar uma tabela de melhores resultados após a otimização de parâmetros, especificando através da interface gráfica outro critério.

O artigo apresenta a criação do indicador ZigZag de acordo com os termos de referência para um dos exercícios descritos no artigo "Como criar uma especificação de requisitos para solicitar um indicador". O indicador é construído com base em extremos determinados com a ajuda de um oscilador. O indicador suporta o uso de um dos seguintes osciladores: WPR, CCI, Chaikin, RSI, Stochastic Oscillator.

O artigo considera a possibilidade de aplicar a otimização Bayesiana para os hiperparâmetros das redes neurais profundas, obtidas por diversas variantes de treinamento. É realizado a comparação da qualidade de classificação de uma DNN com os hiperparâmetros ótimos em diferentes variantes de treinamento. O nível de eficácia dos hiperparâmetros ótimos da DNN foi verificado nos testes fora da amostra (forward tests). As direções possíveis para melhorar a qualidade da classificação foram determinadas.

Continuamos a desenvolver o tópico sobre o processamento e análise de resultados de otimização. Desta vez, a tarefa é selecionar os 100 melhores resultados de otimização e exibi-los na tabela da GUI. Vamos fazer com que o usuário, selecionando uma série na tabela de resultados de otimização, receba um gráfico multissímbolo de saldo e rebaixamento, em gráficos separados.

O artigo mostra um aplicativo MQL de exemplo com uma interface gráfica em que gráficos multissímbolos de saldo e rebaixamento do depósito são exibidos com base nos resultados do último teste.

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.

A linguagem de programação MQL permite concretizar o conceito de design modular de estratégias de negociação. O artigo mostra um exemplo de criação de um Expert Advisor multimodular que consiste em módulos de arquivo compilados separadamente.

Muitas vezes, para tomar decisões, no processo de negociação, é necessário analisar simultaneamente gráficos em vários timeframes. Ao mesmo tempo, há objetos de análise gráfica nos gráficos. Implementar os mesmos objetos em todos os gráficos é incômodo. Neste artigo, proponho automatizar a clonagem de objetos em gráficos.

O artigo compara o acesso MQL5 clássico a indicadores com métodos alternativos em estilo MQL4. São consideradas algumas variações de acesso - em estilo MQL4 - a indicadores, nomeadamente, o acesso com cache de identificadores e sem ele. É estudada a contabilização de identificadores de indicadores dentro do kernel MQL5.