Artigos sobre como automatizar sistemas de negociação na linguagem MQL5

Neste artigo, mostraremos como explorar a biblioteca padrão de classes de estratégia de negociação e como adicionar estratégias personalizadas e filtros/sinais utilizando a lógica de padrões e modelos do Assistente MQL5. No final, você será capaz de adicionar facilmente as suas próprias estratégias utilizando os indicadores padrão do MetaTrader 5 e o Assistente do MQL5 criará um código limpo e poderoso bem como um Expert Advisor totalmente funcional.

Análise e exemplos de técnicas de como a análise de negociação pode ser realizada na plataforma MetaTrader 5, mas executada pelo MetaTrader 4. O artigo irá mostrar-lhe como criar provedor de sinais simples em seu MetaTrader 5, e conectá-lo a vários clientes, mesmo executando MetaTrader 4. Além disso, você vai descobrir como você pode acompanhar os participantes do Campeonato de negociação automatizada na sua conta real do MetaTrader 4.

Este artigo resume e sintetiza os princípios da criação de algoritmos e elementos dos sistemas de negócio. O artigo considera o planejamento do algoritmo de especialista. Como um exemplo, a classe CExpertAdvisor é considerada, o que pode ser usado para facilmente e rapidamente desenvolver sistemas de negócio.

O artigo apresenta uma nova versão do aplicativo Pattern Analyzer. Esta versão fornece correções de bugs e novos recursos, bem como a interface de usuário revisada. Os comentários e sugestões do artigo anterior foram levados em conta no desenvolvimento da nova versão. A aplicação resultante é descrita neste artigo.

Neste artigo continuaremos a tratar do trabalho com ordens de negociação, implementaremos o posicionamento de ordens pendentes, corrigiremos erros encontrados no funcionamento da classe de negociação.

Nos artigos anteriores, nós começamos a criar uma grande biblioteca multi-plataforma, simplificando o desenvolvimento de programas para as plataformas MetaTrader 5 e MetaTrader 4. Nós já temos as coleções do histórico de ordens e negócios, ordens e posições de mercado, bem como a classe para a seleção conveniente e ordenação das ordens. Nesta parte, nós continuaremos com o desenvolvimento do objeto base e ensinaremos a Biblioteca Engine a monitorar os eventos de negociação na conta.

Neste artigo, concluiremos a descrição do conceito de solicitações de negociação pendentes e criaremos uma funcionalidade para excluir ordens pendentes e modificar ordens/posições de acordo com as condições definidas. Assim, teremos toda uma funcionalidade com a qual poderemos criar estratégias personalizadas simples, mais precisamente alguma lógica para o EA se comportar quando ocorrerem as condições especificadas pelo usuário.

O artigo básico inicial não perdeu sua importância e todos os interessados neste tópico simplesmente devem lê-lo. Mas já se passou muito tempo desde então, e agora o Visual Studio 2017 com uma nova interface está à frente, também a própria plataforma MetaTrader 5 vem se desenvolvendo e segue em frente. O artigo descreve as etapas de criação de um projeto dll, abrangendo configurações e colaboração com as ferramentas do terminal MetaTrader 5.

O artigo discute os principais pontos para integrar as redes neurais e um terminal de negociação, providenciando criar um robô de negociação robusto.

O artigo dedica-se à aplicação prática do conceito da lógica fuzzy para análise de mercados financeiros. Propomos o exemplo dos sinais de geração de indicador com base em duas regras fuzzy baseadas no indicador Envelopes. O indicador desenvolvido usa diversos buffers de indicador: 7 buffers para cálculo, 5 buffers para a exibição dos gráficos e 2 buffers de cor.

Neste artigo, continuamos a falar sobre a programação das estratégias de negociação descritas no livro de L. Raschke e L. Connors "Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies, devoted to testing of range limits by price". Desta vez, estudamos o sistema "Momentum Pinball": é descrita a criação de dois indicadores, um robô de negociação e um bloco de sinal com base nele.

A caminhada aleatória parece muito similar com os dados de mercado reais, mas possui alguns recursos significativos. Neste artigo, considerarei as propriedades da Caminhada Aleatória, simulada usando o jogo de cara e coroa. Para estudar as propriedades dos dados, foi desenvolvido o indicador de modismo.

Este artigo nos leva a uma nova direção no desenvolvimento de EAs, indicadores e scripts no MQL4 e MQL5. No futuro, este paradigma de programação gradualmente se tornará uma padrão base para todos os negociantes na implementação de EAs. Usando o paradigma de programação baseada em autômatos, os desenvolvedores no MQL5 e MetaTrader 5 estarão próximos de criar uma nova linguagem - MQL6 - e uma nova plataforma - MetaTrader 6.

EA Tree é o primeiro construtor do Consultor Especialista do MetaTrader MQL5 com recurso de arrastar e soltar. Você pode criar um MQL5 complexo usando uma interface gráfica do usuário muito fácil de usar. Na árvore EA, Consultores Especialistas são criados por ligação de caixas juntas. As caixas podem conter funções MQL5, indicadores técnicos, indicadores personalizados ou valores. Usando as "três caixas", o EA Tree gera o código MQL5 do Expert Advisor.

O artigo fornece uma descrição dos modos de uso da análise de regressão múltipla para desenvolvimento dos sistemas de negócio. Ele demonstra o uso da análise de regressão para automação da busca de estratégia. é dado neste exemplo uma equação de regressão gerada e integrada em um EA sem necessitar alta proficiência em programação.

Neste artigo, examinaremos criticamente a divergência clássica e analisaremos a eficácia de vários indicadores. Também oferecemos variantes de filtragem para aumentar a precisão da análise e continuar a considerar soluções não padrão. Como resultado, criaremos uma ferramenta atípica para resolver a tarefa em questão.

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.

Qualquer desenvolvedor de Expert Advisor, independentemente de suas habilidades de programação, diariamente é confrontado com as mesmas tarefas de negociação e problemas algorítmicos, que devem ser resolvidos para organizar um processo de negociação confiável. O artigo descreve as possibilidades do motor de negociação CStrategy que possibilita a solução destas tarefas e fornece ao usuário um mecanismo eficaz para descrever uma idéia de negociação personalizada.

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.

No mês, os mercados caíram mais de 30%. Estamos no momento oportuno para testar Expert Advisors gradadores e martingale. Este artigo é uma continuação da série de artigos "Criando um EA gradador multiplataforma", cuja publicação não tinha sido planejada. Mas, uma vez que o próprio mercado nós dá uma oportunidade para fazer um teste de estresse do EA gradador, é bom aproveitá-la. Então, vamos direto ao assunto.

O artigo sugere uma tecnologia que ajuda todos a criar estratégias de negociação personalizadas, montando um conjunto de indicadores individuais, além de desenvolver sinais personalizados de entrada no mercado.

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.

A busca e o estudo do comportamento fractal de dados financeiros implica que, por trás do comportamento aparentemente caótico de séries temporais econômicas, estão ocultos e operam mecanismos estáveis que governam a conduta coletiva dos participantes. Na bolsa de valores, essa mecânica pode levar ao surgimento de uma dinâmica de preços que determina e descreve as propriedades específicas das séries de preços. Na negociação, seria interessante ter indicadores que pudessem estimar os parâmetros de fractalidade de maneira efetiva e estável, numa escala e num intervalo de tempo que fossem uteis na prática.

Neste artigo, tentarei explicar em detalhes o que são grade e martingale, bem como o que eles têm em comum. Além disso, procurarei analisar o quão viáveis essas estratégias são na realidade. Teremos uma parte matemática e outra prática.

Este artigo fornece uma resposta à seguinte questão: "É possível formular uma estratégia de negociação automatizada baseada em dados do histórico com redes neurais?".

Neste artigo, veremos o funcionamento do objeto-conta no novo objeto base de todos os objetos da biblioteca, o aprimoramento do objeto base CBaseObj, o teste da configuração de parâmetros monitorados, bem como a obtenção de eventos para qualquer objeto da biblioteca.

Em artigos anteriores, verificamos a ideia de ordens de negociação pendentes. Uma ordem pendente é, em essência, uma ordem de negociação, mas, executada com base numa determinada condição. Hoje, criaremos classes completas de objetos-ordens pendentes, isto é, geraremos um objeto-ordem base com seus descendentes.

O artigo estuda a teoria e a aplicação prática de um algoritmo de previsão de séries temporais com base na decomposição em modos empíricos, além disso, propõe sua implementação em MQL5 e fornece indicadores de teste e EAs.

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.

Neste segundo artigo, nós continuaremos a estudar as redes neurais e nós vamos considerar um exemplo utilizando a nossa classe criada CNet nos Expert Advisors. Nós trabalharemos com dois modelos de rede neural, que apresentam resultados semelhantes tanto em termos de tempo de treinamento quanto de precisão de predição.

Na primeira parte, começamos a criar uma grande biblioteca multi-plataforma, simplificando o desenvolvimento de programas para as plataformas MetaTrader 5 e MetaTrader 4. Além disso, nós implementamos a coleção do histórico de ordens e negócios. Nosso próximo passo é criar uma classe para uma seleção conveniente e a ordenação de ordens, negócios e posições nas listas de coleção. Nós vamos implementar o objeto da biblioteca base chamada Engine e adicionar uma coleção de ordens e posições de mercado para a biblioteca.

Neste artigo, estamos lançando uma nova série de descrições de criação de bibliotecas DoEasy para criação simples e rápida de programas. Hoje começaremos a preparar a funcionalidade da biblioteca para acessar e trabalhar com dados de séries temporais de símbolos. Criaremos um objeto "Barra" que armazenará os dados básicos e avançados da barra da série temporal e colocaremos os objetos-barras na lista de séries temporais para facilitar a pesquisa e a classificação desses objetos.

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.

No artigo, começaremos a criar uma classe básica de negociação da biblioteca e dotaremos a primeira versão com uma funcionalidade de verificação de permissões inicial para realizar operações de negociação. Também expandiremos levemente os recursos e o conteúdo da classe básica de negociação.

O artigo foi escrito com base no livro de Ralph Vince, “The Mathematics of Money Management”. Nele, são discutidos os métodos empíricos e paramétricos, a fim de encontrar o tamanho ideal de lotes de negociação, em cuja base estão escritos os módulos de gerenciamento de capital para o assistente MLQ5.

Neste artigo, veremos as possibilidades de criação de indicadores de velas personalizados, e falaremos sobre suas vantagens e desvantagens.

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.