Artigos sobre programação nas linguagens MQL4 e MQL5

Neste artigo, vamos criar um painel holográfico dinâmico em MQL5 para monitorar ativos e períodos gráficos por meio do RSI, com alertas de volatilidade e opções de ordenação. Também vamos adicionar animações pulsantes, botões interativos e efeitos holográficos para tornar a ferramenta visualmente atraente e responsiva.

Este artigo apresenta como identificar programaticamente padrões de ondas de Wolfe de alta e de baixa e negociar com base neles usando a linguagem MQL5. Veremos como detectar essas estruturas e executar operações a partir dos sinais identificados. Isso inclui localizar os principais pontos de swing, validar as regras do padrão e preparar o EA para operar de acordo com os sinais encontrados.

Neste artigo, desenvolveremos um sistema de negociação por rompimento da sessão de Londres que identificará rompimentos da faixa de preços formada antes da abertura da sessão e posicionará ordens pendentes com configuração do tipo de operação e dos parâmetros de risco. Implementaremos trailing stop, relação risco/retorno, controle do drawdown máximo e um painel de controle para monitoramento em tempo real.

Dando continuidade ao nosso artigo anterior sobre a combinação do indicador Awesome Oscillator com os canais de envelopes (Envelope Channels), vamos analisar como o aprendizado supervisionado pode aprimorar essa combinação. O Awesome Oscillator e os canais de envelopes são ferramentas complementares que permitem identificar tendências e estabelecer níveis de suporte e resistência. Nossa abordagem de aprendizado supervisionado utiliza uma rede neural convolucional (CNN), que emprega um kernel de produto escalar (Dot Product Kernel) com mecanismo de atenção temporal cruzada (Cross-Time-Attention) para determinar as dimensões de seus kernels e canais. Como de costume, essa implementação é feita em um arquivo personalizado que contém a classe de sinais (signal class), que se integra ao Assistente MQL5 para criar um EA.

N-BEATS é um modelo revolucionário de aprendizado profundo desenvolvido para a previsão de séries temporais. Ele foi criado com o objetivo de superar o desempenho dos modelos clássicos de previsão de séries temporais, como ARIMA, PROPHET, VAR, entre outros. Vamos conhecer esse modelo e explorar suas possibilidades de aplicação na previsão do mercado de ações.

Neste artigo, desenvolveremos uma faixa de cotações com rolagem contínua em MQL5 para monitorar vários instrumentos em tempo real, exibindo preços Bid, spreads e variações percentuais diárias com efeito de rolagem. Implementaremos opções de personalização de fontes, cores e velocidade de rolagem para destacar os movimentos dos preços e as tendências do mercado.

Este artigo apresenta o desenvolvimento de uma estratégia de cruzamento duplo de médias móveis que utiliza sinais de um timeframe superior (D1) para determinar as entradas em um timeframe inferior (M15), enquanto os níveis de stop-loss são calculados com base em um timeframe intermediário (H4), utilizado para a gestão de risco. São introduzidas constantes do sistema, enumerações personalizadas e a lógica dos modos de seguimento de tendência e reversão à média, com ênfase na modularidade e na futura otimização por meio de um algoritmo genético. Essa abordagem oferece condições flexíveis de entrada e saída, buscando reduzir o atraso dos sinais e melhorar o timing das operações ao alinhar as entradas nos timeframes inferiores às tendências dos timeframes superiores.

O Awesome Oscillator de Bill Williams e o canal Envelopes (Envelopes Channel) são dois indicadores que podem se complementar em um EA desenvolvido em MQL5. Utilizamos o Awesome Oscillator para identificar tendências, enquanto o canal Envelopes ajuda a determinar níveis de suporte e resistência. Como de costume, recorremos ao Assistente MQL5 para desenvolver padrões de sinal e testar o potencial dessa combinação de indicadores.

Neste artigo, vamos apresentar a implementação de um módulo semelhante ao requests do Python, com o objetivo de simplificar o envio de requisições web e o recebimento de respostas no MetaTrader 5 usando MQL5.

Neste artigo, vamos aprimorar o painel do scanner multitimeframe em MQL5, adicionando recursos de movimentação e alternância entre modos de exibição. Implementaremos a possibilidade de arrastar o painel pelo gráfico e de recolhê-lo ou expandi-lo para aproveitar melhor o espaço disponível na tela. Também vamos testar esses aprimoramentos para proporcionar mais flexibilidade às operações de negociação.

Os padrões de candles são fundamentais para a negociação baseada em Price Action e fornecem sinais valiosos de uma possível reversão do mercado ou da continuação da tendência. Imagine uma ferramenta confiável que monitora continuamente cada nova barra, identifica formações importantes, como padrões de engolfo, martelos, dojis e estrelas, e emite um alerta imediato sempre que detecta um setup operacional relevante. Foi exatamente essa funcionalidade que desenvolvemos. Seja você iniciante ou trader experiente, o sistema fornece alertas em tempo real sobre padrões de candles, permitindo abrir operações com mais confiança e eficiência. Continue a leitura para entender como ele funciona e de que forma pode aprimorar sua estratégia de negociação.

Dando continuidade ao artigo anterior, no qual apresentamos a combinação dos indicadores Ichimoku e ADX, vamos analisar como aprimorá-la por meio do aprendizado supervisionado. O Ichimoku e o ADX se complementam na identificação de níveis de suporte e resistência e na avaliação de tendências. Nossa abordagem de aprendizado supervisionado utiliza uma rede neural com um kernel profundo de mistura espectral (Deep Spectral Mixture Kernel) para refinar as previsões obtidas a partir dessa combinação de indicadores. Como de costume, essa implementação é feita em um arquivo personalizado que contém a classe de sinais (signal class), que se integra ao Assistente MQL5 para criar um EA.

Nesta terceira parte da série sobre o desenvolvimento de um EA dinâmico para múltiplos pares (Dynamic Multi-Pair Expert Advisor), vamos nos concentrar na integração de estratégias de negociação baseadas em reversão à média e momentum. Veremos como identificar desvios dos preços em relação à média por meio do escore Z e como operar a partir desses desvios, além de medir o momentum em diferentes pares de moedas para determinar a direção das operações.

Desenvolveremos um sistema de recuperação por zonas (Zone Recovery System) integrado a uma estratégia de negociação a favor da tendência baseada no indicador Envelopes (Envelopes trend-trading strategy), utilizando MQL5. Também apresentaremos a arquitetura que combina os indicadores RSI e Envelopes para abrir operações e gerenciar a recuperação por zonas, com o objetivo de minimizar as perdas. Por meio da implementação prática e dos testes, demonstraremos como criar um sistema de negociação automatizada eficiente para mercados dinâmicos.

Este artigo apresenta uma introdução acessível aos testes de cointegração mais utilizados, voltada para traders, além de um guia prático para interpretar seus resultados. Os testes de Engle-Granger e Johansen permitem identificar pares ou grupos de ativos com relações estatisticamente significativas e uma dinâmica comum de longo prazo. O teste de Johansen é especialmente útil para carteiras com três ou mais ativos, pois avalia simultaneamente a força dos vetores de cointegração que relacionam todos os instrumentos.

Dando continuidade ao artigo anterior sobre a combinação dos indicadores MACD e OBV, veremos como aprimorá-la com o uso de machine learning. O MACD e o OBV são indicadores complementares que refletem, respectivamente, a tendência e o volume. Nossa abordagem de machine learning utiliza uma rede neural convolucional (convolution neural network, CNN) que emprega um kernel exponencial (Exponential kernel) para definir as dimensões de seus kernels e o número de canais ao configurar as previsões geradas por essa combinação de indicadores. Como de costume, essa implementação é feita em um arquivo personalizado da classe de sinais (signal class), que interage com o Assistente MQL5 para criar um EA.

Neste artigo, vamos aprimorar uma estratégia de trading baseada em redes neurais em MQL5, utilizando uma taxa de aprendizado adaptativa (adaptive learning rate) para aumentar a precisão das previsões. Vamos desenvolver e implementar essa melhoria e, em seguida, testar seu desempenho. Ao final, apresentaremos recomendações para otimizar o trading algorítmico.

Neste artigo, desenvolveremos um painel de scanner multitemporal em MQL5 para exibir sinais de negociação em tempo real. Planejaremos uma interface interativa em formato de grade, implementaremos cálculos de sinais utilizando múltiplos indicadores e adicionaremos um botão de fechamento. O artigo se conclui com backtesting e com os benefícios dessa abordagem para a negociação estratégica.

Descubra como o EA Boom & Crash Interceptor transforma seus gráficos em um sistema proativo de alertas, capaz de identificar movimentos explosivos dos preços por meio da análise de velocidade, da detecção de picos de volatilidade, da confirmação de tendência e de filtros de zonas de pivô. Com setas verdes para "Boom" e vermelhas para "Crash", o EA facilita a tomada de decisões ao filtrar o ruído do mercado e ajudar a aproveitar melhor os movimentos bruscos dos preços. Vamos entender como ele funciona e por que essa ferramenta pode se tornar um diferencial importante nas suas operações.

Dando continuidade à nossa discussão, vamos combinar nossas duas primeiras estratégias de trading em uma estratégia de conjunto (ensemble). Apresentaremos diferentes formas de combinar várias estratégias e de gerenciar o espaço de parâmetros, permitindo uma otimização eficiente mesmo com o aumento do número de parâmetros.

No início de cada sessão de negociação, a direção do mercado muitas vezes só fica clara quando o preço rompe os limites da faixa de abertura. Neste artigo, veremos como desenvolver um EA em MQL5 capaz de detectar e analisar automaticamente esses rompimentos, fornecendo sinais oportunos baseados em dados para embasar entradas intradiárias com maior confiança.

A análise da ação do preço é uma abordagem fundamental para identificar oportunidades de negociação lucrativas. No entanto, monitorar manualmente os movimentos e padrões de preços pode ser uma tarefa desafiadora e demorada. Para resolver esse problema, estamos desenvolvendo ferramentas que analisam automaticamente a ação do preço, fornecendo sinais oportunos sempre que possíveis oportunidades são identificadas. Este artigo apresenta uma ferramenta robusta que combina rompimentos de fractais com as EMAs de 14 e 200 períodos para gerar sinais de negociação confiáveis, ajudando os traders a tomar decisões fundamentadas com maior confiança.

Vamos tentar incorporar novas melhorias à nossa estratégia de cruzamento de médias móveis, buscando reduzir a defasagem dos sinais e aumentar sua confiabilidade por meio de análises adicionais dos dados. Como sabemos, projetar dados em um espaço multidimensional pode, em alguns casos, melhorar o desempenho dos modelos de machine learning. Vamos entender o que isso significa na prática para nós, traders, e como podemos aplicar esse princípio no terminal MetaTrader 5.

Nesta oitava parte da série "A arte de trabalhar com logs", vamos explorar a implementação de mensagens de erro multilíngues no Logify, uma poderosa biblioteca de logging para MQL5. Você aprenderá a estruturar erros com informações de contexto, traduzir mensagens para vários idiomas e formatar logs dinamicamente conforme o nível de logging. Tudo isso com uma arquitetura limpa, extensível e pronta para produção.

O oscilador de convergência e divergência de médias móveis (Moving Average Convergence Divergence, MACD) e o indicador de volume em balanço (On-Balance Volume, OBV) formam mais uma combinação de indicadores que pode ser utilizada em um EA MQL5. Como é habitual nesta série de artigos, os dois indicadores se complementam: o MACD confirma as tendências, enquanto o OBV verifica se o comportamento do volume sustenta esses movimentos. Mais uma vez, utilizamos o Assistente MQL5 para criar padrões e avaliar o potencial dessa combinação de indicadores.