Artigos sobre programação nas linguagens MQL4 e MQL5

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Leia os artigos publicados aqui para aprender MQL5, a linguagem das estratégias de negociação. A maioria desses artigos foi escrita por vocês, membros da MQL5.community. Todos eles estão divididos em categorias para encontrar respostas rápidas relacionadas a aspectos específicos da programação: "Integração", "Testador", "Estratégias de negociação" e muito mais.

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Combine Estratégias de Análise Fundamental e Técnica no MQL5 Para Iniciantes

Combine Estratégias de Análise Fundamental e Técnica no MQL5 Para Iniciantes

Neste artigo, discutiremos como integrar princípios de seguimento de tendência e análise fundamental em um único Expert Advisor para construir uma estratégia mais robusta. Este artigo demonstrará como qualquer pessoa pode facilmente começar a construir algoritmos de trading personalizados usando MQL5.
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Otimização por Quimiotaxia Bacteriana (BCO)

Otimização por Quimiotaxia Bacteriana (BCO)

Este artigo apresenta a versão original do algoritmo de otimização por quimiotaxia bacteriana (Bacterial Chemotaxis Optimization, BCO) e sua variante modificada. Examinaremos detalhadamente todas as diferenças, com foco especial na nova versão BCOm, que simplifica o mecanismo de movimento das bactérias, reduz a dependência do histórico de mudanças de posição e emprega operações matemáticas mais simples em comparação com a versão original, que possui um alto custo computacional. Além disso, serão realizados testes e apresentadas conclusões.
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Construindo um Modelo de Restrição de Tendência de Candlestick (Parte 6): Integração Completa

Construindo um Modelo de Restrição de Tendência de Candlestick (Parte 6): Integração Completa

Um dos principais desafios é gerenciar várias janelas de gráfico do mesmo par, executando o mesmo programa com recursos diferentes. Vamos discutir como consolidar diversas integrações em um único programa principal. Além disso, compartilharemos informações sobre como configurar o programa para registrar mensagens em um diário e comentar sobre a transmissão bem-sucedida de sinais na interface do gráfico. Encontre mais informações neste artigo, à medida que avançamos na série.
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Redes neurais em trading: Análise de nuvem de pontos (PointNet)

Redes neurais em trading: Análise de nuvem de pontos (PointNet)

A análise direta da nuvem de pontos permite evitar um aumento excessivo no volume de dados e aprimorar a eficiência dos modelos em tarefas de classificação e segmentação. Abordagens deste tipo demonstram um bom desempenho e resistência a perturbações nos dados brutos.
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Busca com restrições — Tabu Search (TS)

Busca com restrições — Tabu Search (TS)

O artigo analisa o algoritmo de busca tabu, um dos primeiros e mais conhecidos métodos meta-heurísticos. Exploraremos detalhadamente como o algoritmo funciona, desde a escolha da solução inicial até a exploração das soluções vizinhas, com foco no uso da lista tabu. O artigo cobre os aspectos-chave do algoritmo e suas particularidades.
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Redes neurais em trading: Transformer vetorial hierárquico (Conclusão)

Redes neurais em trading: Transformer vetorial hierárquico (Conclusão)

Continuaremos a explorar o método Transformer Vetorial Hierárquico. Neste artigo, concluiremos a construção do modelo, realizando seu treinamento e teste em dados históricos reais.
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Gráficos do índice do dólar e do índice do euro — exemplo de serviço no MetaTrader 5

Gráficos do índice do dólar e do índice do euro — exemplo de serviço no MetaTrader 5

Por meio de um programa-serviço como exemplo, analisaremos a criação e a atualização dos gráficos do índice do dólar (USDX) e do índice do euro (EURX). Ao iniciar o serviço, verificaremos se o instrumento sintético necessário está presente, criaremos caso ele não exista e o adicionaremos à janela "Observação do Mercado". Em seguida, será gerado o histórico do instrumento sintético — tanto o de minutos quanto o de ticks — e o gráfico do instrumento criado será aberto.
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Do básico ao intermediário: Struct (I)

Do básico ao intermediário: Struct (I)

Que tal começarmos a estudar estruturas de uma forma bem mais simples, prática e agradável? Isto por que estruturas é um dos fundamentos, ou pilares da programação. Seja ela estruturada ou não. Sei que muitos acham que estruturas são apenas coleções de dados. Mas posso garantir que elas são muito mais do que isto. E aqui iremos começar a explorar este novo universo, de uma maneira que seja a mais didática possível.
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Simulação de mercado (Parte 07): Sockets (I)

Simulação de mercado (Parte 07): Sockets (I)

Soquetes. Você sabe para que eles servem, ou como fazer uso deles no MetaTrader 5? Se a resposta for não, vamos começar aprendendo um pouco sobre eles. Este artigo aqui envolve o básico do básico. Mas como existem diversas maneiras de se fazer a mesma coisa, e o que nos interessa realmente é sempre o resultado. Queria mostrar que sim, existe uma forma simples, de passar dados do MetaTrader 5 para dentro de outros programas, como por exemplo o Excel. Porém, a principal ideia, não é transferir dados do MetaTrader 5, para o Excel. E sim fazer o contrário. Ou seja, transferir dados do Excel, ou de qualquer outro programa, para dentro do MetaTrader 5.
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Aprendendo MQL5 do iniciante ao profissional (Parte V): Principais operadores de redirecionamento do fluxo de comandos

Aprendendo MQL5 do iniciante ao profissional (Parte V): Principais operadores de redirecionamento do fluxo de comandos

Este artigo analisa os principais operadores para alterar o fluxo de execução: condições, laços e o operador switch. O uso desses operadores adicionará às funções que criamos a capacidade de agir de maneira "inteligente".
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Redes neurais em trading: Modelo universal de geração de trajetórias (UniTraj)

Redes neurais em trading: Modelo universal de geração de trajetórias (UniTraj)

Compreender o comportamento de agentes é importante em diversas áreas, mas a maioria dos métodos se concentra em uma única tarefa (compreensão, remoção de ruído ou previsão), o que reduz sua eficácia em cenários reais. Neste artigo, apresento um modelo capaz de se adaptar à solução de diferentes tarefas.
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Ciência de Dados e ML (Parte 26): A Batalha Definitiva em Previsão de Séries Temporais — Redes Neurais LSTM vs GRU

Ciência de Dados e ML (Parte 26): A Batalha Definitiva em Previsão de Séries Temporais — Redes Neurais LSTM vs GRU

No artigo anterior, discutimos uma RNN simples que, apesar de sua incapacidade de entender dependências de longo prazo nos dados, conseguiu desenvolver uma estratégia lucrativa. Neste artigo, discutiremos tanto a Memória de Longo e Curto Prazo (LSTM) quanto a Unidade Recorrente com Portões (GRU). Essas duas redes foram introduzidas para superar as limitações de uma RNN simples e superá-la.
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Métodos de William Gann (Parte III): A astrologia funciona?

Métodos de William Gann (Parte III): A astrologia funciona?

A posição dos planetas e estrelas influencia os mercados financeiros? Vamos recorrer à estatística e aos big data para embarcar em uma jornada fascinante pelo mundo onde as estrelas e os gráficos do mercado se cruzam.
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Ciclos e Forex

Ciclos e Forex

Os ciclos têm grande importância em nossas vidas. Dia e noite, estações do ano, dias da semana e muitos outros ciclos de naturezas diferentes fazem parte do cotidiano de qualquer pessoa. Neste artigo, tentaremos examinar os ciclos nos mercados financeiros.
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Do básico ao intermediário: Template e Typename (V)

Do básico ao intermediário: Template e Typename (V)

Neste artigo iremos ver um último caso simples de utilização de templates. Mas também iremos ver qual o utilidade e por que a necessidade de se utilizar typename em seus códigos. Apesar deste artigo possa vir a parecer um tanto quanto complicado no inicio. O mesmo precisa ser compreendido de maneira adequada, para que futuras aplicações que utilizem template e typename, sejam de fato compreendidas.
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Simulação de mercado (Parte 06): Transferindo informações do MetraTrader 5 para o Excel

Simulação de mercado (Parte 06): Transferindo informações do MetraTrader 5 para o Excel

Muita gente, principalmente os não programadores, tem muita dificuldade em conseguir transferir informações entre o MetaTrader 5 e outros programas. Um destes programas é o Excel. Muitos usam o Excel como uma forma de gerenciar e manter o seu controle de risco. Sendo um programa muito bom e fácil de aprender a utilizar. Mesmo para quem não é programador VBA. Aqui vou mostrar uma forma de fazer a comunicação entre o MetaTrader 5 e o Excel (Método super-simples).
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Algoritmo de algas artificiais (AAA)

Algoritmo de algas artificiais (AAA)

Este artigo aborda o algoritmo de algas artificiais (AAA), desenvolvido com base nos processos biológicos característicos das microalgas. Ele incorpora movimento espiral, processo evolutivo e adaptação, e possibilita a resolução de problemas de otimização. O artigo oferece uma análise detalhada dos princípios de funcionamento do AAA e seu potencial na modelagem matemática, destacando a conexão entre a natureza e as soluções algorítmicas.
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Redes neurais em trading: Método abrangente de previsão de trajetórias (Traj-LLM)

Redes neurais em trading: Método abrangente de previsão de trajetórias (Traj-LLM)

Neste artigo, quero apresentar a você um método interessante de previsão de trajetórias, desenvolvido para resolver problemas relacionados ao movimento autônomo de veículos. Os autores do método combinaram os melhores elementos de diferentes soluções arquitetônicas.
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Introdução ao MQL5 (Parte 8): Guia do Iniciante para Construção de Expert Advisors (II)

Introdução ao MQL5 (Parte 8): Guia do Iniciante para Construção de Expert Advisors (II)

Este artigo aborda perguntas comuns de iniciantes nos fóruns de MQL5 e apresenta soluções práticas. Aprenda a realizar tarefas essenciais, como comprar e vender, obter preços de velas e gerenciar aspectos de negociação automatizada, como limites de operações, períodos de negociação e limites de lucro/perda. Receba orientações passo a passo para aprimorar sua compreensão e implementação desses conceitos no MQL5.
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Métodos de William Gann (Parte II): Criando um Indicador do Quadrado de Gann

Métodos de William Gann (Parte II): Criando um Indicador do Quadrado de Gann

Vamos tentar criar um indicador baseado no Quadrado de 9 de Gann, construído com base na quadratura do tempo e do preço. Escreveremos o código e testaremos o indicador na plataforma em diferentes intervalos de tempo.
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Algoritmo de otimização da sociedade anárquica — Anarchic society optimization (ASO)

Algoritmo de otimização da sociedade anárquica — Anarchic society optimization (ASO)

No próximo artigo, conheceremos o algoritmo Anarchic Society Optimization (ASO) e discutiremos como um algoritmo baseado no comportamento irracional e aventureiro dos participantes de uma sociedade anárquica — um sistema anômalo de interação social, livre de autoridade centralizada e de qualquer tipo de hierarquia — é capaz de explorar o espaço de soluções e evitar armadilhas de ótimos locais. O artigo apresentará uma estrutura unificada do ASO, aplicável tanto a problemas contínuos quanto a problemas discretos.
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Métodos de William Gann (Parte I): Criando um indicador de ângulos de Gann

Métodos de William Gann (Parte I): Criando um indicador de ângulos de Gann

Qual é a essência da teoria de Gann? Como são construídos os ângulos de Gann? Criamos um indicador de ângulos de Gann para o MetaTrader 5.
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Algoritmo de otimização de migração animal (AMO)

Algoritmo de otimização de migração animal (AMO)

O artigo é dedicado ao algoritmo AMO, que modela o processo de migração sazonal dos animais em busca de condições ideais para sobrevivência e reprodução. As principais características do AMO incluem o uso da vizinhança topológica e um mecanismo probabilístico de atualização, tornando-o simples de implementar e flexível para diversas tarefas de otimização.
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Redes neurais em trading: Modelos de espaço de estados

Redes neurais em trading: Modelos de espaço de estados

A base de muitos dos modelos que examinamos anteriormente é a arquitetura Transformer. No entanto, eles podem ser ineficientes ao lidar com sequências longas. Neste artigo, proponho uma abordagem alternativa de previsão de séries temporais com base em modelos de espaço de estados.
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Analisando exemplos de estratégias de trading no terminal do cliente

Analisando exemplos de estratégias de trading no terminal do cliente

O artigo examina, com base em diagramas de blocos, a lógica dos Expert Advisors (EAs) educacionais incluídos no terminal, localizados na pasta Experts > Free Robots, que operam com padrões de velas.
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Redes neurais em trading: Injeção de informação global em canais independentes (InjectTST)

Redes neurais em trading: Injeção de informação global em canais independentes (InjectTST)

A maioria dos métodos modernos de previsão de séries temporais multimodais utiliza a abordagem de canais independentes, ignorando a dependência natural entre os diferentes canais de uma série temporal. Para melhorar a eficiência dos modelos, é fundamental utilizar equilibradamente duas abordagens: canais independentes e mistos.
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Colmeia artificial de abelhas (ABHA): Testes e resultados

Colmeia artificial de abelhas (ABHA): Testes e resultados

Neste artigo, continuaremos o estudo do algoritmo de colmeia de abelhas ABHA, aprofundando-nos na escrita de código e analisando os métodos restantes. Lembremos que cada abelha no modelo é apresentada como um agente individual, cujo comportamento depende de informações internas e externas, bem como de seu estado motivacional. Realizaremos testes do algoritmo em diferentes funções e apresentaremos os resultados em uma tabela de classificação.
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Do básico ao intermediário: Template e Typename (IV)

Do básico ao intermediário: Template e Typename (IV)

Aqui neste artigo, iremos ver de forma bem didática, como resolver um problema que foi demonstrado no final do artigo anterior. Onde estaríamos tentando fazer com que um template de tipo fosse criado, a fim de que fosse possível criar um template de uma união de dados.
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Simulação de mercado (Parte 05): Iniciando a classe C_Orders (II)

Simulação de mercado (Parte 05): Iniciando a classe C_Orders (II)

Neste artigo, explicarei como o Chart Trade conseguirá lidar, junto com o Expert Advisor, a um pedido do usuário para encerrar todas as posições que se encontram em aberto. Parece ser algo simples. Porém existem alguns agravantes que você precisa saber como lidar com eles.
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Colmeia artificial de abelhas — Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA): Teoria e métodos

Colmeia artificial de abelhas — Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA): Teoria e métodos

Neste artigo, exploramos o algoritmo Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA), desenvolvido em 2009. Voltado para a solução de problemas de otimização contínua, o algoritmo é utilizado para encontrar o melhor caminho entre dois pontos. Analisaremos como o ABHA se inspira no comportamento das colônias de abelhas, no qual cada abelha desempenha um papel único que contribui para uma busca mais eficiente por recursos.
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Redes neurais em trading: Resultados práticos do método TEMPO

Redes neurais em trading: Resultados práticos do método TEMPO

Damos continuidade à exploração do método TEMPO. Neste artigo, avaliaremos a eficácia prática das abordagens propostas com base em dados históricos reais.
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Simulação de mercado (Parte 04): Iniciando a classe C_Orders (I)

Simulação de mercado (Parte 04): Iniciando a classe C_Orders (I)

Neste artigo vamos começar a montar a classe C_Orders, para poder enviar pedidos ao servidor de negociação. Vamos fazer isto aos pouco. Já que o intuito será explicar o mais detalhadamente possível como isto será feito, via sistema de mensagens.
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Do básico ao intermediário: Template e Typename (III)

Do básico ao intermediário: Template e Typename (III)

Neste artigo iremos ver a primeira parte de algo que para iniciantes é muito confuso de entender. Mas para que fique devidamente explicado e assim o tema não se torne confuso, além do necessário. Irei dividir a coisa em etapas. A primeira etapa é a que estará sendo mostrada neste artigo. No entanto, apesar de no final parecer que ficamos em um beco sem saída. Não será bem isto que estará ocorrendo. Já que o próximo passo nos levará a uma outra situação em que será melhor entendida no próximo artigo.
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Aprendendo MQL5 do iniciante ao profissional (Parte IV): Sobre Arrays, Funções e Variáveis Globais do Terminal

Aprendendo MQL5 do iniciante ao profissional (Parte IV): Sobre Arrays, Funções e Variáveis Globais do Terminal

Este artigo é uma continuação do ciclo para iniciantes. Ele descreve em detalhes arrays de dados, a interação entre dados e funções, bem como variáveis globais do terminal que permitem a troca de dados entre diferentes programas MQL5.
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Redes neurais em trading: Usando modelos de linguagem para previsão de séries temporais

Redes neurais em trading: Usando modelos de linguagem para previsão de séries temporais

Continuamos a analisar modelos de previsão de séries temporais. Neste artigo, proponho a apresentação de um algoritmo complexo baseado no uso de um modelo de linguagem previamente treinado.
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Redes neurais em trading: Modelos "leves" para previsão de séries temporais

Redes neurais em trading: Modelos "leves" para previsão de séries temporais

Os modelos leves para previsão de séries temporais oferecem alto desempenho utilizando uma quantidade mínima de parâmetros. Isso reduz o consumo de recursos computacionais e acelera a tomada de decisões. Ao mesmo tempo, eles alcançam qualidade de previsão comparável à de modelos mais complexos.
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Algoritmo de comportamento social adaptativo — Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Evolução em duas fases

Algoritmo de comportamento social adaptativo — Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Evolução em duas fases

Este artigo dá continuidade ao tema do comportamento social dos organismos vivos e ao seu impacto no desenvolvimento de um novo modelo matemático, o ASBO (Adaptive Social Behavior Optimization). Exploraremos a evolução em duas fases, realizaremos testes no algoritmo e apresentaremos as conclusões. Assim como na natureza, onde grupos de organismos vivos se unem para sobreviver, o ASBO utiliza princípios de comportamento coletivo para resolver problemas complexos de otimização.
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Redes neurais em trading: Redução de consumo de memória com o método de otimização Adam-mini

Redes neurais em trading: Redução de consumo de memória com o método de otimização Adam-mini

Uma das abordagens para aumentar a eficiência no treinamento e na convergência de modelos é aprimorar os métodos de otimização. O Adam-mini é um método adaptativo projetado para aprimorar o algoritmo base Adam.
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Algoritmo de comportamento social adaptativo — Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Método de Schwefel, Box-Muller

Algoritmo de comportamento social adaptativo — Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Método de Schwefel, Box-Muller

Este artigo apresenta uma imersão fascinante no mundo do comportamento social de organismos vivos e sua influência na criação de um novo modelo matemático — ASBO (Adaptive Social Behavior Optimization). Exploramos como os princípios de liderança, vizinhança e cooperação, observados em sociedades de seres vivos, inspiram o desenvolvimento de algoritmos de otimização inovadores.
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Desenvolvimento de um EA baseado na estratégia de rompimento do intervalo de consolidação em MQL5

Desenvolvimento de um EA baseado na estratégia de rompimento do intervalo de consolidação em MQL5

O artigo descreve os passos para criar um EA (Expert Advisor) que aproveita os rompimentos de preços após períodos de consolidação. Ao identificar esses intervalos e estabelecer os níveis de rompimento, os traders podem automatizar suas decisões de negociação com base nessa estratégia. O EA foi projetado para fornecer pontos claros de entrada e saída, evitando rompimentos falsos.