Artigos sobre como automatizar sistemas de negociação na linguagem MQL5

O artigo descreve as etapas para a implementação do EA Deus baseado nos indicadores RSI e média móvel para gerenciar a negociação automatizada.

Vamos resolver a questão da ID do gráfico, mas ao mesmo tempo, vamos começar a garantir que o usuário possa fazer uso de um template pessoal, voltado para analisar o ativo que ele gostaria de efetuar estudos e simulações. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.

Neste artigo, discutiremos o uso de transformações espaço-temporais para prever com eficácia o movimento futuro dos preços. Para melhorar a precisão das previsões numéricas na STNN, foi proposto um mecanismo de atenção contínua que permite ao modelo considerar melhor os aspectos relevantes dos dados.

Todos os modelos que analisamos anteriormente examinam o estado do ambiente na forma de uma sequência temporal. No entanto, a mesma série temporal pode ser representada por suas características de frequência. Neste artigo, proponho que você conheça um algoritmo que utiliza as características de frequência da sequência temporal para prever estados futuros.

Este Expert Advisor para MetaTrader 5 implementa uma estratégia de Scalping OrderFlow com gerenciamento de risco avançado. Ele utiliza múltiplos indicadores técnicos para identificar oportunidades de negociação com base em desequilíbrios de fluxo de ordens. Os testes de retrocesso (backtesting) mostram potencial de lucratividade, mas destacam a necessidade de mais otimizações, especialmente no gerenciamento de risco e nas taxas de acerto das operações. Adequado para traders experientes, exige testes aprofundados e compreensão antes da utilização em ambiente real.

Deste artigo em diante iniciaremos a fase dois, na questão sobre replay / simulação de mercado. Então aqui vamos começar mostrando uma possível solução para fazer cruzamento de ordens. Esta solução que mostrarei, não é uma solução definitiva. Ela é apenas uma proposta de solução para o problema que ainda será preciso abordar em breve.

Hoje quero apresentar-lhes um método de aprendizado um pouco diferente. Pode-se dizer que é emprestado da teoria da evolução de Darwin. É provavelmente menos controlável do que os métodos discutidos anteriormente. Mas, mesmo assim, permite também treinar modelos indiferenciados.

Aqui demonstrarei uma técnica que pode lhe ajudar muito, em vários momentos durante a sua vida como programador. Diferente do que muitos dizem, não é a plataforma que é limitada, mas sim o conhecimento do individuo que diz que tal coisa. O que será explicado aqui, mostrar que com um pouco de bom senso e criatividade, você pode tornar a plataforma MetaTrader 5 muito mais interessante e versátil. E sem precisar de fato criar programas malucos ou coisas do estilo. Você pode criar um código simples, porém seguro e confiável. Usando de perspicácia, domar o código a fim de modificar algo já existente, sem se quer remover ou adicionar uma única linha se quer, no código original.

Vamos agora criar algo um pouco mais interessante. No entanto, iremos fazer de forma que o código que mostrei no passado, estará completamente obsoleto. Mas não vou estragar a surpresa. Acompanhe o artigo para entender. Desde o inicio desta sequencia sobre como desenvolver um sistema de replay / simulação, venho dizendo que a ideia aqui, é usar a plataforma MetaTrader 5, de forma idêntica, tanto no sistema que estamos desenvolvendo, quanto no mercado real. É importante que isto se dê de maneira adequada. Você não vai querer treinar e aprender a lutar usando determinadas ferramentas, e na hora da briga ter que usar outras.

Um guia passo a passo para implementar um algoritmo de negociação automatizado em MQL5 baseado na estratégia de Bandas de Bollinger. Um tutorial detalhado sobre a criação de um Expert Advisor que pode ser útil para traders.

Neste artigo, aplicamos um algoritmo relativamente complexo de rede neural chamado PatchTST, lançado em 2023, para prever a ação do preço nas próximas 24 horas. Usaremos o repositório oficial, faremos algumas modificações, treinaremos um modelo para EURUSD e o aplicaremos para fazer previsões futuras, tanto em Python quanto em MQL5.

Melhorar o painel GUI do MQL5 com recursos dinâmicos pode melhorar significativamente a experiência de negociação para os usuários. Ao incorporar elementos interativos, efeitos de hover e atualizações de dados em tempo real, o painel se torna uma ferramenta poderosa para os traders modernos.

Bem-vindo a um novo artigo em nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação com base nos indicadores técnicos mais populares, aqui está um novo artigo sobre como aprender a desenvolver um sistema de negociação pelo indicador técnico Bull's Power.

Esse artigo continua a série sobre a implementação da teoria da categoria em MQL5. Aqui, apresentamos os monoides como um domínio (conjunto) que distingue a teoria da categoria de outros métodos de classificação de dados ao incorporar regras e um elemento de equivalência.

Lembra do EA Ilan 1.6 Dynamic? Vamos tentar aprimorá-lo com aprendizado de máquina! Vamos reviver esse antigo projeto neste artigo e adicionar aprendizado de máquina com uma tabela Q. Passo a passo.

Nos últimos artigos, exploramos várias formas de usar o método Decision Transformer. Ele permite analisar não só o estado atual, mas também a trajetória de estados anteriores e as ações realizadas neles. Neste artigo, proponho que você conheça uma forma de usar este método em modelos hierárquicos.

Neste artigo, vamos apresentar outro indicador baseado em volatilidade, chamado Chaikin Volatility. Vamos entender como construir um indicador personalizado, após identificar como ele pode ser usado e construído. Vamos compartilhar algumas estratégias simples que podem ser usadas e, em seguida, testá-las para entender qual delas pode ser melhor.

A primeira etapa do processo automatizado de otimização já foi implementada. Para diferentes símbolos e timeframes, realizamos a otimização com base em vários critérios e armazenamos as informações dos resultados de cada execução em um banco de dados. Agora, vamos nos dedicar à seleção dos melhores grupos de conjuntos de parâmetros encontrados na primeira etapa.

Continuamos o tópico de busca de regras de associação. No artigo anterior, consideramos os aspectos teóricos desse tipo de problema. No artigo de hoje, ensinarei a implementação do método FP-Growth usando MQL5. Também vamos testá-la com dados reais.

Continuamos o ciclo de artigos sobre a criação de um robô de negociação em Python e MQL5. Hoje, vamos abordar a tarefa de desenvolver um algoritmo de negociação em Python.

Estamos criando um indicador profissional para análise da força das moedas em MQL5. Neste guia passo a passo, você aprenderá a desenvolver uma poderosa ferramenta de trading com painel visual para o MetaTrader 5, a calcular a força das moedas em múltiplos timeframes (H1, H4 e D1), a implementar a atualização dinâmica de dados e a criar uma interface amigável para o usuário.

Desenvolvendo o tema do artigo anterior, decidi criar um modelo mais flexível e funcional que possui maiores capacidades e pode ser usado de forma eficaz tanto em freelancing quanto como base para o desenvolvimento de EAs multicurrency e multiperíodo com a capacidade de integrar com soluções externas.

O principal neste artigo, é justamente a apresentação e explicação da classe C_ChartFloatingRAD. Temos o indicador Chart Trade, funcionando de uma maneira bastante interessante. No entanto, se você notará que ainda temos um numero bastante reduzido de objetos no gráfico. E mesmo assim temos exatamente o comportamento esperado. Podendo editar os valores presentes no indicador. A pergunta é: Como isto é possível ?!?! Neste artigo você começará a entender isto.

Neste artigo, revisitamos a clássica estratégia de cruzamento de médias móveis para avaliar sua eficácia atual. Dado o tempo desde sua criação, exploramos os possíveis aprimoramentos que a IA pode trazer a essa estratégia de negociação tradicional. Ao incorporar técnicas de IA, nosso objetivo é aproveitar as capacidades preditivas avançadas para otimizar pontos de entrada e saída de operações, adaptar-se a condições de mercado variáveis e melhorar o desempenho geral em comparação com abordagens convencionais.

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.

Um novo artigo da nossa série sobre como criar sistemas de negociação simples pelos indicadores técnicos mais populares. Nós aprenderemos sobre o indicador Oscilador Acelerador e aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação usando-o.

Os autores do método FreDF confirmaram experimentalmente a vantagem da previsão combinada nas áreas de frequência e tempo. No entanto, o uso de um hiperparâmetro de ponderação não é ideal para séries temporais não estacionárias. Neste artigo, proponho que você conheça um método de combinação adaptativa de previsões nas áreas de frequência e tempo.

Continuamos a construção dos algoritmos que formam a base do DADA, um framework avançado para detecção de anomalias em séries temporais. Essa abordagem permite distinguir, de maneira eficiente, as flutuações aleatórias dos desvios realmente significativos. Ao contrário dos métodos clássicos, o DADA se adapta dinamicamente a diferentes tipos de dados, selecionando o nível ideal de compressão para cada caso específico.

Neste artigo, continuamos a explorar indicadores de negociação populares sob uma nova ótica. Vamos processar a composição horizontal de transformações naturais. O melhor indicador para isso é a média móvel exponencial dupla (Double Exponential Moving Average, DEMA).

Este artigo propõe um método autoral para a criação de robôs usando aprendizado de máquina.

Vamos neste artigo concluir a primeira fase da construção. Será algo relativamente rápido, mas explicarei detalhes que podem não ter sido comentados no passado. Mas ainda assim aqui explicarei algumas coisas que muitos não entender por que são como são. Um destes casos é o Mouse. Você sabe o motivo de ter que pressionar a tecla Shift ou Ctrl no teclado ?!?!