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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Algoritmo da viagem evolutiva no tempo — Time Evolution Travel Algorithm (TETA)

Algoritmo da viagem evolutiva no tempo — Time Evolution Travel Algorithm (TETA)

Meu algoritmo original. Neste artigo é apresentado o Algoritmo da Viagem Evolutiva no Tempo (TETA), inspirado no conceito de universos paralelos e fluxos temporais. A ideia central do algoritmo é que, embora a viagem no tempo no sentido convencional seja impossível, podemos escolher uma sequência de eventos que leva a diferentes realidades.
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Algoritmo evolutivo de trading com aprendizado por reforço e extinção de estratégias não lucrativas (ETARE)

Algoritmo evolutivo de trading com aprendizado por reforço e extinção de estratégias não lucrativas (ETARE)

Apresentamos um algoritmo de trading inovador que combina algoritmos evolutivos com aprendizado profundo por reforço para operar no mercado Forex. O algoritmo utiliza um mecanismo de extinção das estratégias ineficientes, com o objetivo de otimizar a estratégia de negociação.
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Do básico ao intermediário: Eventos em Objetos (II)

Do básico ao intermediário: Eventos em Objetos (II)

Neste artigo iremos ver como funciona os três últimos tipos de eventos que podem ser disparados por um objeto. Entender isto será algo muito divertido. Já que no final faremos algo que para muitos pode parecer um tanto quanto insanidade. Porém que é perfeitamente possível de ser feito, e tem um resultado bastante surpreendente.
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Simulação de mercado: Iniciando o SQL no MQL5 (V)

Simulação de mercado: Iniciando o SQL no MQL5 (V)

No artigo anterior mostrei como você deveria proceder, a fim de conseguir adicionar o mecanismo de pesquisa. Isto para que dentro do código MQL5, você pudesse de fato fazer uso pleno do SQL. A fim de conseguir obter os resultados quando for usar o comando SELECT FROM do SQL. Mas ficou faltando falar da última função que precisamos implementar. Esta é a função DatabaseReadBind. E como para entender ela adequadamente é algo que exigirá um pouco mais de explicações. Ficou decidido que isto seria feito, não naquele artigo anterior, mas sim neste daqui. Já que o assunto é bem extenso.
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Análise pós-fato da negociação: ajustando TrailingStop e novos stops no testador de estratégias

Análise pós-fato da negociação: ajustando TrailingStop e novos stops no testador de estratégias

Seguimos com o tema da análise de negociações realizadas no testador de estratégias para melhorar a qualidade da negociação. Vamos verificar como o uso de diferentes métodos de trailing pode alterar os resultados de negociação já obtidos.
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Redes neurais em trading: Aprendizado dependente de contexto com memória (Conclusão)

Redes neurais em trading: Aprendizado dependente de contexto com memória (Conclusão)

Estamos finalizando a implementação do framework MacroHFT para trading de alta frequência com criptomoedas, que utiliza aprendizado por reforço dependente de contexto e memória para se adaptar às condições dinâmicas do mercado. E para concluir este artigo, será realizado um teste com os métodos implementados utilizando dados históricos reais, a fim de avaliar sua eficácia.
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Usando PSAR, Heiken Ashi e Aprendizado Profundo Juntos para Operações de Trading

Usando PSAR, Heiken Ashi e Aprendizado Profundo Juntos para Operações de Trading

Este projeto explora a fusão entre aprendizado profundo e análise técnica para testar estratégias de trading no mercado de câmbio (forex). Um script em Python é usado para experimentação rápida, utilizando um modelo ONNX juntamente com indicadores tradicionais como PSAR, SMA e RSI para prever movimentos do par EUR/USD. Um script em MetaTrader 5 então leva essa estratégia para um ambiente ao vivo, usando dados históricos e análise técnica para tomar decisões de trading mais informadas. Os resultados do backtesting indicam uma abordagem cautelosa, porém consistente, com foco em gestão de risco e crescimento estável em vez da busca agressiva por lucros.
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Criando um Painel Administrativo de Negociação em MQL5 (Parte III): Aprimorando a Interface com Estilo Visual (I)

Criando um Painel Administrativo de Negociação em MQL5 (Parte III): Aprimorando a Interface com Estilo Visual (I)

Neste artigo, focaremos no estilo visual da interface gráfica do usuário (GUI) do nosso Painel Administrativo de Negociação usando MQL5. Exploraremos várias técnicas e recursos disponíveis no MQL5 que permitem a personalização e otimização da interface, garantindo que ela atenda às necessidades dos traders enquanto mantém uma estética atraente.
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Como Implementar Otimização Automática em Expert Advisors MQL5

Como Implementar Otimização Automática em Expert Advisors MQL5

Guia passo a passo para otimização automática em MQL5 para Expert Advisors. Vamos abordar uma lógica de otimização robusta, boas práticas para seleção de parâmetros e como reconstruir estratégias com backtesting. Além disso, métodos mais avançados como a otimização walk-forward serão discutidos para aprimorar sua abordagem de trading.
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Métodos de discretização dos movimentos de preço em Python

Métodos de discretização dos movimentos de preço em Python

Vamos explorar métodos de discretização de preços com Python + MQL5. Neste artigo, compartilho minha experiência prática no desenvolvimento de uma biblioteca em Python que implementa uma variedade de abordagens para formar barras, desde as clássicas Volume e Range bars até métodos mais exóticos como Renko e Kagi. Barras, candles de três linhas rompidas, range bars — qual é a sua estatística? De que outras formas podemos representar os preços de maneira discreta?
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Avaliação visual e ajuste da negociação no MetaTrader 5

Avaliação visual e ajuste da negociação no MetaTrader 5

No testador de estratégias, é possível não apenas otimizar os parâmetros do robô de negociação. Vamos mostrar como avaliar, após o fato, o histórico de negociação de sua conta e fazer ajustes na negociação dentro do testador, alterando os tamanhos dos stop orders das posições abertas.
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Do básico ao intermediário: Eventos em Objetos (I)

Do básico ao intermediário: Eventos em Objetos (I)

Neste artigo irei ver três dos seis eventos que podem ser disparado pelo MetaTrader 5, quando algo acontece a um objeto presente no gráfico. Estes evento são muito uteis quando o assunto é interação com o usuário. Isto por que sem entender estes eventos, você irá ter muito mais trabalho para manter uma certa configuração no gráfico. Tentando controlar objetos com finalidades específicas.
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Simulação de mercado: Iniciando o SQL no MQL5 (IV)

Simulação de mercado: Iniciando o SQL no MQL5 (IV)

Muitos costuma subutilizar o SQL, ou mesmo não fazer uso dele, devido a uma má compreensão de como ele realmente funciona. Quando pesquisamos dentro de um banco de dados SQL. Não queremos necessariamente saber de uma resposta genérica. Podemos em alguns casos, estar buscando uma resposta bastante objetiva e prática. Se você criar um banco de dados, com uma certa estruturação e modelagem. Poderá colocar, virtualmente qualquer tipo de informação dentro do banco de dados.
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Exemplo de CNA (Análise de Rede de Causalidade), SMOC (Controle Otimizado com Modelo Estocástico) e Teoria dos Jogos de Nash com Aprendizado Profundo

Exemplo de CNA (Análise de Rede de Causalidade), SMOC (Controle Otimizado com Modelo Estocástico) e Teoria dos Jogos de Nash com Aprendizado Profundo

Adicionaremos Aprendizado Profundo a esses três exemplos que foram publicados em artigos anteriores e compararemos os resultados com os anteriores. O objetivo é aprender como adicionar Deep Learning a outros EAs.
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Do básico ao intermediário: Objetos (IV)

Do básico ao intermediário: Objetos (IV)

Este talvez venha a ser o artigo mais divertido até este momento. Isto porque, aqui iremos implementar uma modificação de um objeto presente no MetaTrader 5, a fim de conseguir criar um outro objeto, que não existe originalmente na plataforma. Claro que o que será visto aqui, pode parecer meio que doideira. Mas funciona e tem um objetivo bastante interessante.
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Redes neurais em trading: Aprendizado contextual com memória (MacroHFT)

Redes neurais em trading: Aprendizado contextual com memória (MacroHFT)

Apresento o framework MacroHFT, que aplica aprendizado por reforço contextual com memória para melhorar as decisões em trading de alta frequência de criptomoedas, utilizando dados macroeconômicos e agentes adaptativos.
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Algoritmo de Partenogênese Cíclica — Cyclic Parthenogenesis Algorithm (CPA)

Algoritmo de Partenogênese Cíclica — Cyclic Parthenogenesis Algorithm (CPA)

Neste artigo, vamos analisar um novo algoritmo populacional de otimização, o CPA (Cyclic Parthenogenesis Algorithm), inspirado na estratégia reprodutiva única dos pulgões. O algoritmo combina dois mecanismos de reprodução — partenogênese e sexual — e utiliza uma estrutura de colônia populacional com possibilidade de migração entre colônias. As principais características do algoritmo são a alternância adaptativa entre diferentes estratégias reprodutivas e o sistema de troca de informação entre colônias por meio do mecanismo de voo.
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Dados de mercado sem intermediários: conectando MetaTrader 5 à MOEX via ISS API

Dados de mercado sem intermediários: conectando MetaTrader 5 à MOEX via ISS API

Este artigo propõe uma solução para integrar o MetaTrader 5 com o serviço web ISS da MOEX. São fornecidas utilidades para geração automática de códigos-fonte com base no diretório da API e no índice dos principais elementos do serviço.
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Sistemas neurossimbólicos no algotrading: Unindo regras simbólicas e redes neurais

Sistemas neurossimbólicos no algotrading: Unindo regras simbólicas e redes neurais

Este artigo fala sobre a experiência de desenvolver um sistema de negociação híbrido que combina análise técnica clássica com redes neurais. O autor destrincha a arquitetura do sistema, desde a análise básica de padrões e estrutura da rede neural até os mecanismos de tomada de decisão, compartilhando código real e observações práticas.
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Redes neurais em trading: Sistema multiagente com confirmação conceitual (Conclusão)

Redes neurais em trading: Sistema multiagente com confirmação conceitual (Conclusão)

Continuamos a implementação das abordagens propostas pelos autores do framework FinCon. O FinCon é um sistema multiagente baseado em grandes modelos de linguagem (LLM). Hoje vamos implementar os módulos necessários e realizar testes abrangentes do modelo com dados históricos reais.
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Simulação de mercado: Iniciando o SQL no MQL5 (III)

Simulação de mercado: Iniciando o SQL no MQL5 (III)

No artigo anterior vimos como poderíamos desenvolver uma classe em MQL5, que seria capaz de nos dar algum suporte. Cuja finalidade, se dá justamente para que possamos colocar o código SQL dentro de um arquivo de script. Isto de forma que não precisaríamos, ter que digitar o mesmo código em uma string, no código MQL5. Mas apesar de daquela solução, ser funcional. Ela contem alguns detalhes, que podemos melhorar e devemos melhorar.
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Redes neurais em trading: Sistema multiagente com validação conceitual (FinCon)

Redes neurais em trading: Sistema multiagente com validação conceitual (FinCon)

Apresentamos o framework FinCon, que é um sistema multiagente baseado em grandes modelos de linguagem (LLM). O framework utiliza reforço verbal conceitual para melhorar a tomada de decisões e o gerenciamento de riscos, permitindo realizar diversas tarefas financeiras de forma eficiente.
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Funções de ativação de neurônios durante o aprendizado: chave para uma convergência rápida?

Funções de ativação de neurônios durante o aprendizado: chave para uma convergência rápida?

Este trabalho apresenta uma análise da interação entre diferentes funções de ativação e algoritmos de otimização no contexto do treinamento de redes neurais. A atenção principal está voltada para a comparação entre o ADAM clássico e sua versão populacional ao lidar com uma ampla gama de funções de ativação, incluindo as funções oscilatórias ACON e Snake. Mediante uma arquitetura MLP minimalista (1-1-1) e um único exemplo de treino, isola-se a influência das funções de ativação no processo de otimização, eliminando interferências de outros fatores. Propomos um método de controle dos pesos da rede por meio dos limites das funções de ativação e um mecanismo de reflexão de pesos, permitindo evitar problemas de saturação e estagnação no aprendizado.
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Computação quântica e trading: Um novo olhar sobre as previsões de preços

Computação quântica e trading: Um novo olhar sobre as previsões de preços

Este artigo analisa uma abordagem inovadora para prever os movimentos de preços nos mercados financeiros mediante computação quântica. O foco principal está na aplicação do algoritmo de estimativa de fase quântica (QPE) para buscar precursores de padrões de preços, o que permite acelerar significativamente o processo de análise de dados de mercado.
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Do básico ao intermediário: Objetos (III)

Do básico ao intermediário: Objetos (III)

Neste artigo iremos ver como podemos implementar um sistema de interação muito bacana e bastante interessante. Ainda mais para quem esteja começando a praticar programação MQL5. Não se trata de algo realmente novo. Porém a forma como irei abordar o assunto, de fato, tornará tudo muito mais simples de entender. Já que iremos ver na prática uma programação estrutural sendo feita com um objetivo bastante divertido.
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Do básico ao intermediário: Eventos de mouse

Do básico ao intermediário: Eventos de mouse

Este artigo, é uns dos que definitivamente, é necessário não apenas ver o código e o estudar para compreender o que estará acontecendo. É de fato, necessário, criar uma aplicação executável e a utilizar em um gráfico qualquer. Isto maneira a conseguir entender pequenos detalhes, que de outra forma são muito complicados de serem compreendidos. Como por exemplo, a combinação de teclado com o mouse, a fim de construir certos tipos de coisas.
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Analisamos o código binário dos preços no mercado (Parte I): Um novo olhar sobre a análise técnica

Analisamos o código binário dos preços no mercado (Parte I): Um novo olhar sobre a análise técnica

Este artigo apresenta uma abordagem inovadora para a análise técnica, baseada na conversão dos movimentos de preço em código binário. O autor mostra como diferentes aspectos do comportamento do mercado - desde movimentos simples de preço até padrões complexos - podem ser codificados em sequências de zeros e uns.
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Redes neurais em trading: Agente multimodal com ferramentas complementares (FinAgent)

Redes neurais em trading: Agente multimodal com ferramentas complementares (FinAgent)

Apresentamos o framework do agente multimodal para negociação financeira FinAgent, projetado para analisar dados de diferentes tipos que refletem a dinâmica do mercado e padrões históricos de negociação.
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Simulação de mercado: Iniciando o SQL no MQL5 (II)

Simulação de mercado: Iniciando o SQL no MQL5 (II)

Apesar de muitos imaginarem que podemos usar tranquilamente códigos em SQL dentro de outros códigos. Isto normalmente não se aplica. Devido ao fato, de que um código SQL, será sempre colocado dentro de um executável, como sendo uma string. E este fato de colocar o código SQL como sendo uma string, apesar de não ser problemático, para pequenos trechos de código. Podem sim ser algo que nos causará muitos transtornos e uma baita de uma dor de cabeça.
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Redes neurais em trading: Agente com memória multinível (Conclusão)

Redes neurais em trading: Agente com memória multinível (Conclusão)

Damos continuidade ao desenvolvimento do framework FinMem, que utiliza abordagens de memória multinível, imitando os processos cognitivos humanos. Isso permite que o modelo não apenas processe dados financeiros complexos de forma eficiente, mas também se adapte a novos sinais, aumentando significativamente a precisão e a efetividade das decisões de investimento em mercados altamente dinâmicos.
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Modelos polinomiais no trading

Modelos polinomiais no trading

Este artigo é dedicado aos polinômios ortogonais. Seu uso pode se tornar a base para uma análise mais precisa e eficaz das informações do mercado, permitindo que o trader tome decisões mais fundamentadas.
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Instalação do MetaTrader 5 e de outros aplicativos da MetaQuotes no HarmonyOS NEXT

Instalação do MetaTrader 5 e de outros aplicativos da MetaQuotes no HarmonyOS NEXT

Os aplicativos da MetaQuotes, incluindo as plataformas MetaTrader 5 e MetaTrader 4, podem ser instalados em dispositivos com o sistema operacional HarmonyOS NEXT usando o componente DroiTong. Este artigo apresenta um guia passo a passo para instalar os programas em seu telefone ou notebook.
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Redes neurais em trading: Agente com memória em camadas

Redes neurais em trading: Agente com memória em camadas

As abordagens de memória em camadas, que imitam os processos cognitivos humanos, permitem processar dados financeiros complexos e se adaptar a novos sinais, o que contribui para decisões de investimento mais eficazes em mercados dinâmicos.
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Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 38): Bandas de Bollinger

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 38): Bandas de Bollinger

As Bandas de Bollinger são um indicador do tipo Envelope muito comum, utilizado por muitos traders para abrir e fechar operações manualmente. Vamos examinar esse indicador considerando o máximo possível dos diferentes sinais que ele pode gerar e ver como eles podem ser utilizados em um Expert Advisor montado com o wizard.
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Algoritmo do Big Bang e do Grande Colapso — BBBC (Big Bang - Big Crunch)

Algoritmo do Big Bang e do Grande Colapso — BBBC (Big Bang - Big Crunch)

Este artigo apresenta o método Big Bang - Big Crunch, que possui duas fases principais: a criação cíclica de pontos aleatórios e sua compressão em direção à solução ótima. Essa abordagem combina diversificação e intensificação, permitindo encontrar gradualmente soluções melhores e abrindo novas possibilidades na área de otimização.
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Criando um Expert Advisor Integrado ao Telegram em MQL5 (Parte 6): Adicionando Botões Inline Interativos

Criando um Expert Advisor Integrado ao Telegram em MQL5 (Parte 6): Adicionando Botões Inline Interativos

Neste artigo, integramos botões inline interativos em um Expert Advisor MQL5, permitindo controle em tempo real via Telegram. Cada clique em um botão dispara ações específicas e envia respostas de volta ao usuário. Também modularizamos funções para lidar com mensagens do Telegram e consultas de callback de forma eficiente.
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Simulação de mercado: Iniciando o SQL no MQL5 (I)

Simulação de mercado: Iniciando o SQL no MQL5 (I)

Neste artigo, começaremos a explorar o uso do SQL dentro de um código MQL5. Vemos como podemos cria um banco de dados. Ou melhor dizendo, como podemos criar um arquivo de banco de dados em SQLite, usando para isto dispositivos ou procedimentos contidos dentro da linguagem MQL5. Veremos também, como criar uma tabela e depois como criar uma relação entre tabelas via chave primária e chave estrangeira. Isto tudo, usando novamente o MQL5. Veremos como é simples tornar um código que poderá no futuro ser portado para outras implementações do SQL, usando uma classe para nos ajudar a ocultar a implementação que está sendo criada. E o mais importante de tudo. Veremos que em diversos momentos, podemos correr o risco de fazer algo não dar certo ao usarmos SQL. Isto devido ao fato de que dentro do código MQL5, um código SQL irá ser sempre colocado como sendo uma STRING.
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Aplicando Seleção de Recursos Localizada em Python e MQL5

Aplicando Seleção de Recursos Localizada em Python e MQL5

Este artigo explora um algoritmo de seleção de recursos introduzido no artigo 'Local Feature Selection for Data Classification' de Narges Armanfard et al. O algoritmo é implementado em Python para construir modelos de classificação binária que podem ser integrados com aplicativos MetaTrader 5 para inferência.
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Simulação de mercado (Parte 24): Iniciando o SQL (VII)

Simulação de mercado (Parte 24): Iniciando o SQL (VII)

No artigo anterior terminamos de fazer as devidas apresentações sobre o SQL. Então o que eu havia me proposto a mostrar e explicar, sobre SQL, ao meu ver, foi devidamente explicado. Isto para que todos, que vierem a ver o sistema de replay / simulador, sendo construído. Consigam no mínimo terem alguma noção do que pode estar se passando ali. Devido ao fato, de que não faz sentido, programar diversas coisas, que podem ser perfeitamente cobertas pelo SQL.
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Do básico ao intermediário: Ponteiro para função

Do básico ao intermediário: Ponteiro para função

Você provavelmente já deve ter ouvido falar em ponteiro. Isto quando o assunto é programação. Mas você sabia que podemos fazer uso deste tipo de dado aqui no MQL5? Isto claro, de uma forma a não perder o controle ou gerar coisas bizarras durante a execução do código. Porém, sendo um recurso com uso muito específico e voltado para certos tipos de atividade. É difícil ver alguém falando sobre o que seria de fato um ponteiro e como usar eles no MQL5.