Artigos sobre como negociar manual e automaticamente na plataforma MetaTrader 5

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.

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.

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.

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.

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...

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.

Os traders costumam falar sobre tendências e lateralizações, mas poucos deles realmente entendem o que realmente é uma tendência/lateralização e menos ainda são capazes de explicar claramente esses conceitos. A discussão desses termos básicos costuma ser cercada por um sólido conjunto de preconceitos e equívocos. No entanto, se nós quisermos ter lucro, nós precisamos entender o significado matemático e lógico desses conceitos. Neste artigo, eu examinarei em detalhes a essência da tendência e da lateralização, bem como tentar definir se a estrutura do mercado é baseada em tendências, lateralizações ou em outra coisa. Eu também considerarei as melhores estratégias para a obtenção de lucro em mercados com tendência e laterais.

Consideraremos problemas de criptografia/descriptografia de objetos no MetaTrader e em programas de terceiros, a fim de descobrir as condições sob as quais são obtidos os mesmos resultados quando os dados iniciais são os mesmos.

Neste artigo, vamos expandir o conjunto de ferramentas atual. Para isso, acrescentaremos recursos para fechar ordens de negociação atendendo a certas condições, além disso, criaremos uma tabela para registrar ordens a mercado e pendentes, que poderão ser editadas.

Atualmente mais e mais traders estão mudando para sistemas de negociação automáticos que ou requerem configuração inicial ou estão totalmente automatizados. No entanto, ainda existe uma parte considerável de traders que negociam manualmente à moda antiga, Neste artigo, criaremos um conjunto de ferramentas para negociação manual rápida usando teclas de atalho e realizando ações de negociação típicas com um clique.

Neste artigo, começaremos a ver um conjunto de ferramentas para marcação gráfica usando atalhos de teclado. É bastante conveniente: clicaremos num botão e aparecerá uma linha de tendência, clicaremos noutro e aparecerá um leque de Fibonacci com os parâmetros desejados. Também poderemos alternar timeframes, mudar a ordem das "camadas" de objetos ou remover todos os objetos do gráfico.

No quinto artigo relacionado à criação de um monitor de sinal de negociação, nós consideraremos os sinais compostos e implementaremos a funcionalidade necessária. Em versões anteriores, nós usamos os sinais simples, como o RSI, WPR e CCI, e também introduzimos a possibilidade de usar os indicadores personalizados.

Nesta parte, nós expandimos o sistema de busca e edição de sinais de negociação, além de apresentar a possibilidade de usar indicadores personalizados e adicionar a localização do programa. Nós criamos anteriormente um sistema básico para busca de sinais, mas ele era baseado em um pequeno conjunto de indicadores e em um conjunto simples de regras de busca.

No artigo anterior, nós desenvolvemos a parte visual do aplicativo, bem como a interação básica dos elementos da GUI. Desta vez, nós adicionaremos a lógica interna e o algoritmo de preparação dos dados do sinal de negociação, bem como a capacidade de configurar os sinais, buscá-los e visualizá-los no monitor.

O artigo oferece ferramentas básicas para análise OLAP dos relatórios do testador sobre execuções únicas e resultados de otimização em formatos padrão (tst e opt), bem como uma interface gráfica interativa. Os códigos fonte MQL são anexados ao final artigo.

Um programa grande começa com um arquivo pequeno que, por sua vez, gradualmente se torna maior, sendo preenchido com conjuntos de funções e objetos. A maioria dos desenvolvedores de robôs lida com esse problema por meio de arquivos de inclusão. Mas, o melhor é começar imediatamente a escrever os programas de negociação em projetos, pois isso é benéfico em todos os aspectos.

No artigo anterior, nós criamos a estrutura do aplicativo, que nós usaremos como base para todo o trabalho adicional. Nesta parte, nós prosseguiremos com o desenvolvimento: nós criaremos a parte visual do aplicativo e configuraremos a interação básica dos elementos da interface.

Neste artigo, nós visualizaremos características sazonais de séries temporais financeiras usando diagramas Boxplot. Cada boxplot separado (ou diagrama de caixa) fornece uma boa visualização de como os valores são distribuídos ao longo do conjunto de dados. Os boxplots não devem ser confundidos com os gráficos de velas, embora possam ser visualmente semelhantes.

Nos dois artigos anteriores, nós discutimos a aplicação dos padrões de Merrill a vários tipos de dados. Um aplicativo foi desenvolvido para testar as ideias apresentadas. Neste artigo, nós continuaremos trabalhando com o Construtor de Estratégia, para melhorar sua eficiência e implementar novos recursos e capacidades.

Este artigo apresenta o Oscilador Pivô Médio (PMO), uma implementação da média móvel cumulativa (CMA) como um indicador de negociação para as plataformas MetaTrader. Em particular, nós introduzimos primeiro o Pivô Médio (PM) como um índice de normalização para as séries temporais que calcula a fração entre qualquer ponto de dados e o CMA. Em seguida, nós criamos o PMO como a diferença entre as médias móveis aplicadas a dois sinais de PM. Também são relatadas algumas experiências preliminares realizadas no símbolo EURUSD para testar a eficácia do indicador proposto, deixando um amplo espaço para considerações e melhorias adicionais.

No artigo anterior, nós consideramos a aplicação dos padrões de Merill a vários dados, como em valores de preço em um gráfico de par de moeda e de indicadores padrão do MetaTrader 5: ATR, WPR, CCI, RSI, entre outros. Agora, vamos tentar criar um conjunto para a construção de estratégias baseado nos padrões de Merill.

Um trader mantendo relações comerciais com outros traders, assinantes, clientes ou amigos pode certamente ter a tarefa de enviar mala direta por e-mail. Enviar capturas de tela, revistas, registros ou relatórios são tarefas relevantes que não são necessárias todos os dias, mas raramente, em qualquer caso, cada um gostaria de ter esse recurso. O artigo mostra o uso de vários serviços do Google, sua compilação em C # e integração com ferramentas em MQL.

Neste artigo, criaremos um EA que nos permitirá automatizar o processo para determinar o lote com o qual precisamos entrar no mercado de acordo com nossos riscos. Além disso, este EA permitirá que definamos automaticamente o take-profit com uma proporção em relação ao stop-loss, para cumprir a razão de 3 para 1, 4 para 1 ou qualquer outra que escolhermos.

O campo para aplicar a diferenciação fracionária é bastante amplo. Por exemplo, os algoritmos de aprendizado de máquina geralmente recebem uma série diferenciada na entrada. O problema é que é necessário derivar novos dados de acordo com o histórico existente, para que o modelo de aprendizado de máquina possa reconhecê-los. Este artigo discute a abordagem inicial para a diferenciação das séries temporais, além disso, é fornecido um exemplo de estratégia de negociação otimizada automaticamente baseada nas séries diferenciadas obtidas.

Hoje vamos tentar desenvolver um EA de grade para trabalhar dentro de um intervalo na direção da tendência, para instrumentos de Forex ou para mercados de commodities. Como mostraram os testes, nosso gradador tem sido lucrativo desde 2018. No entanto, de 2014 a 2018, houve uma perda constante do depósito.

O artigo discute diversos aspectos da criação de interfaces gráficas interativas de programas MQL projetados para processamento analítico online (OLAP) do histórico de contas e de relatórios de negociação. Para obter um resultado visual, são usadas janelas maximizadas e escaláveis, uma disposição adaptável de controles de borracha e um novo 'controle' para exibir diagramas. Com base nisso, é implementada uma GUI com a possibilidade de escolher indicadores ao longo dos eixos de coordenadas, funções de agregação, tipos de gráficos e classificações.

O artigo descreve os princípios gerais de como construir uma estrutura para analisar dados multidimensionais (OLAP) rapidamente, além disso, apresenta como implementá-la em MQL e como usá-la no ambiente MetaTrader usando um exemplo que mostra o processamento do histórico de uma conta de negociação.

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.

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.

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 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.