Artigos sobre programação nas linguagens MQL4 e MQL5

O vasto processamento de dados requer ferramentas extensas e muitas vezes está além do ambiente seguro de um único aplicativo. Linguagens de programação especializadas são usadas para processar e analisar dados, estatísticas e aprendizado de máquina. Uma das principais linguagens de programação para processamento de dados é o Python. O artigo fornece uma descrição de como conectar a MetaTrader 5 e o Python usando sockets, além de como receber cotações por meio da API do terminal.

Este artigo descreve um pré-processador, um leitor e um analisador para examinar códigos fonte em MQL. A implementação em MQL está anexada ao artigo.

Na primeira parte do artigo, eu descrevi um indicador ZigZag modificado e uma classe para receber os dados desses tipos de indicadores. Aqui, eu mostrarei como desenvolver indicadores baseados nessas ferramentas e escrever um EA para testes que apresentem operações de acordo com os sinais formados pelo indicador ZigZag. Como complemento, o artigo apresentará uma nova versão da biblioteca EasyAndFast para o desenvolvimento de interfaces gráficas do usuário.

Neste artigo, nós vamos considerar os padrões populares de velas e tentaremos descobrir se eles ainda são relevantes e eficazes nos mercados atuais. A análise de velas ou candlestick apareceu há mais de 20 anos e desde então se tornou bem popular. Muitos traders consideram as velas japoneses a forma de visualização de preços de ativos mais conveniente e fácil de compreender.

Muitos pesquisadores não prestam atenção o suficiente para determinar o comportamento dos preços. Ao mesmo tempo, são usados métodos complexos, que muitas vezes são “caixas pretas”, como aprendizado de máquina ou redes neurais. A questão mais importante que surge nesse caso é quais dados enviar para o treinamento de um determinado modelo.

Neste artigo, nós analisaremos o conceito de correlação entre variáveis, bem como os métodos para o cálculo dos coeficientes de correlação e seu uso prático na negociação. A Correlação é uma relação estatística entre duas ou mais variáveis aleatórias (ou quantidades que podem ser consideradas aleatórias com algum grau aceitável de precisão). Mudanças em uma ou mais variáveis levam a mudanças sistemáticas em outras variáveis relacionadas.

Neste artigo, nós continuamos expandindo os recursos do utilitário para coleta e navegação através dos símbolos. Desta vez, nós criaremos novas guias exibindo apenas os símbolos que satisfazem alguns dos parâmetros necessários e descobriremos como adicionar facilmente guias personalizadas com as regras de classificação necessárias.

Com base nas ferramentas universais projetadas para trabalhar com as redes de Kohonen, nós construímos o sistema de análise e seleção dos parâmetros ótimos do EA e consideramos a previsão das séries temporais. Na Parte I, nós corrigimos e melhoramos as classes das redes neurais publicamente disponíveis, adicionando os algoritmos necessários. Agora é hora de colocá-los em prática.

Neste artigo vamos considerar em detalhes o sistema martingale, vamos analisar se este sistema pode ser aplicado na negociação e como usá-lo para minimizar os riscos. A principal desvantagem deste sistema é a probabilidade de perder todo o seu depósito, este fato deve ser levado em conta, caso decida negociar usando a técnica martingale.

O uso de aprendizado por reforço para desenvolver EAs de autoaprendizagem. No artigo anterior, vimos o algoritmo Random Decision Forest e escrevemos um EA simples de autoaprendizagem baseado no aprendizado por reforço. Observamos que a principal vantagem desta abordagem era a fácil escrita do algoritmo de negociação e a alta velocidade de aprendizagem. O aprendizado por reforço (doravante simplesmente AR) é facilmente incorporado a qualquer EA e acelera sua otimização.

A plataforma MetaTrader 5 apresenta funcionalidade para salvar relatórios de negociação, bem como relatórios de testes e otimização de Expert Advisor. Os relatórios de negociações e testes podem ser salvos em dois formatos: XLSX e HTML, enquanto o relatório de otimização pode ser salvo em XML. Neste artigo, analisamos o relatório de teste HTML, o relatório de otimização XML e o relatório de histórico de negociação HTML.

O presente artigo desenvolve a ideia de usar os Mapas de Kohonen na MetaTrader 5, abordado em algumas publicações anteriores. As classes avançadas e aprimoradas fornecem ferramentas para solucionar as tarefas da aplicação.

Embora a tarefa de plotar diagramas horizontais no gráfico do terminal não seja frequente, é o desenvolvedor que deve lidar com ela. Essa tarefa envolve indicadores de distribuição de volumes para um período específico. Também implica distribuição de preços, diversos livros de ofertas, etc. O artigo considera a criação e o gerenciamento de diagramas horizontais em gráficos, arrays de primitivas gráficas.

Neste artigo, vamos expandir os recursos criados em publicação anterior, acrescentando abas para selecionar os símbolos que precisamos. Também aprenderemos como salvar objetos gráficos que criamos na plataforma, referente a símbolos específicos e assim, se necessitarmos, não tenhamos que criá-los novamente. E ainda, vamos descobrir como trabalhar apenas com símbolos que foram selecionados preliminarmente usando um site específico.

O artigo considera a aplicação do método de otimização separada durante várias condições de mercado. A otimização separada significa definir os parâmetros ideais do sistema de negociação, otimizando para uma tendência de alta e tendência de baixa separadamente. Para reduzir o efeito de sinais falsos e melhorar a lucratividade, os sistemas são flexíveis, o que significa que eles têm um conjunto específico de configurações ou dados de entrada, o que se justifica porque o comportamento do mercado está em constante alteração.

O artigo descreve a criação de um símbolo de ativo personalizado da bolsa de valores usando a linguagem MQL5, em particular, descreve o uso de cotações no popular site "Finam". Outra opção considerada neste artigo é a possibilidade de trabalhar com um formato arbitrário de arquivos de texto, usados na criação do símbolo personalizado. Isso permite trabalhar com quaisquer símbolos financeiros e fontes de dados, depois de criar um símbolo personalizado, podemos usar todos os recursos do Testador de Estratégia do MetaTrader 5 a fim de testarmos os algoritmos de negociação para os instrumentos da bolsa.

Traders experientes estão bem cientes do fato de que a maioria das coisas demoradas na negociação não são abrir e monitorar posições, mas sim selecionar símbolos e procurar pontos de entrada. Neste artigo, nós vamos desenvolver um EA simplificando a busca por pontos de entrada em instrumentos de negociação fornecidos pela sua corretora.

Este artigo é uma continuação do artigo "Padrões de reversão: Testando o padrão 'topo/fundo duplo'" publicado anteriormente. Agora consideraremos o padrão de reversão O-C-O, o bem conhecido Ombro-Cabeça-Ombro, compararemos o desemprenho de dois padrões e, por último, tentaremos combinar o trading de dois padrões num só sistema de negociação.

Neste artigo, nós aplicaremos a teoria da probabilidade e métodos da estatística matemática para criar e testar estratégias de negociação. Nós também veremos o risco de negociação ótimo usando as diferenças entre o preço e o passeio aleatório. Está provado que, se os preços se comportarem como um passeio aleatório de deslocamento de zero (sem tendência direcional), então a negociação com lucro é impossível.

Este é o último artigo da série sobre estratégia de reversão. Nele, tentaremos resolver um problema que levou a resultados inconsistentes relativamente a testes em artigos anteriores. Adicionalmente, escreveremos e testaremos nosso próprio algoritmo para negociar manualmente usando a estratégia de reversão em qualquer mercado.

Neste artigo, estudaremos um algoritmo para criar um testador de modelos de candles, em linguagem OpenCL, no modo "OHLC em M1". Além disso, compararemos sua velocidade com a do testador de estratégia embutido, no modo de otimização rápida e lenta.

Este artigo descreve uma biblioteca que permite aumentar a eficiência ao trabalhar com solicitações HTTP em linguagem MQL5. O WebRequest é iniciado no modo sem bloqueio em threads adicionais usando gráficos e EAs assistentes, compartilhando eventos personalizados e lendo recursos compartilhados. Códigos fonte estão anexados ao artigo.

Na prática, os traders muitas vezes procuram por pontos de reversão, uma vez que é no momento em que surge a tendência que o preço tem o maior potencial de movimento. É por isso que, na prática da análise técnica, são considerados vários padrões de reversão. Um dos padrões mais famosos e usados é o de 'topo/fundo duplo'. Este artigo apresenta uma opção para detectar padrão algoritmicamente, além disso, nele é testada sua rentabilidade em dados históricos.

Nesse artigo, continuaremos falando sobre reversão; tentaremos reduzir o rebaixamento máximo para um nível aceitável em instrumentos já discutidos; verificaremos, enquanto isso, quão afectado fica o lucro obtido. Adicionalmente, checaremos como funciona a reversão em outros mercados, como o de ações, commodities, índices e ETF, agrário. Atenção, esse artigo tem muitas imagens.

Esse artigo considera o fenômeno gap - situação em que a diferença entre o preço de fechamento do timeframe anterior e o preço de abertura do próximo é significativa. Adicionalmente, toca a questão da direção tomada pela barra diária. Aqui é implementada a DLL de sistema da função GetOpenFileName.

No fórum já foi amplamente discutido o uso de ordens limitadas, em vez de colocar take-profit padrão. Qual é a vantagem dessa abordagem e como ela pode ser implementada em nossa negociação? Nesse artigo, quero contar a vocês minha opinião sobre as respostas a essas perguntas.

Este artigo descreve um mecanismo de auto-otimização de um EA para o MetaTrader 5.

A principal vantagem dos robôs de negociação é o fato de poderem trabalhar 24 horas por dia em servidores VPS remotos. Ás vezes, é necessário intervir em seu trabalho manualmente, porém, pode não haver acesso direto ao servidor. Será que é possível gerenciar o trabalho de EAs remotamente? Esse artigo propõe uma das maneiras para controlar robôs por meio de comandos externos.

O artigo trata do desenvolvimento de um aplicativo para selecionar os melhores passes de otimização usando várias opções possíveis. O aplicativo é capaz de ordenar os resultados de otimização por diversos fatores. Os passes de cada otimização são sempre gravadas em um banco de dados, portanto, você sempre poderá selecionar os novos parâmetros do robô sem realizar a re-otimização. Além disso, você pode ver todos os passes de otimização em um único gráfico, calcular a métrica do VaR paramétrico e construir o gráfico de distribuição normal de passes e resultados da negociação de um determinado conjunto de métricas. Além disso, os gráficos de algumas taxas calculadas são construídos dinamicamente, começando com o início da otimização (ou de uma data selecionada para outra data selecionada).

A plataforma MetaTrader 5 não é apenas multimercado, pois ela também permite que utilizar diferentes sistemas de registro de posição. Esses recursos expandem significativamente as ferramentas para a implementação e formalização de ideias de negociação. O artigo trata de como processar e levar em conta as propriedades das posições quando elas são registradas independentemente (cobertura - 'hedge'). Além disso, é proposta uma classe derivada, é exemplificado como processar e obter as propriedades de uma posição de cobertura.

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.