Artigos sobre programação na linguagem MQL4/MQL5 e negociação automática/algorítmica na plataforma MetaTrader

Esperança moral na negociação

Este artigo trata da esperança moral. Veremos vários exemplos de como ela é aplicada na negociação e quais resultados podem ser obtidos com ela.

Medindo o valor informativo do Indicador

O aprendizado de máquina se tornou uma técnica popular de desenvolvimento de estratégias. Na negociação, tradicionalmente, mais atenção é dada à maximização da lucratividade e à precisão das previsões. Enquanto isso, o processamento de dados usado para construir modelos preditivos permanece na periferia. Neste artigo, discutimos o uso do conceito de entropia para avaliar a adequação de indicadores na construção de modelos preditivos, conforme descrito no livro Testing and Tuning Market Trading Systems escrito por Timothy Masters.

Exemplo de criação da estratégia de negociação abrangente Owl

Minha estratégia se baseia em fundamentos clássicos de negociação e no aprimoramento de indicadores amplamente usados em todos os tipos de mercados. Na verdade, trata-se de uma ferramenta pronta para trabalhar integralmente com a nova estratégia de negociação lucrativa que proponho.

Como escolher um Expert Advisor: Vinte caraterísticas de um robô de baixa qualidade

Neste artigo, iremos responder à pergunta de como escolher o Expert Advisor correto. Quais são os mais adequados para o nosso portfólio e como podemos filtrar a maioria dos robôs de negociação disponíveis no mercado? Este artigo apresenta vinte caraterísticas evidentes de um EA de baixa qualidade. Ele ajudará você a tomar decisões mais informadas e criar uma coleção de EAs lucrativos.

Teste e otimização de estratégias para opções binárias no MetaTrader 5

Testamos e otimizamos estratégias de opções binárias no MetaTrader 5.

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 12): Nascimento do SIMULADOR (II)

Desenvolver um simulador pode ser muito mais interessante do que parece. Então vamos dar mais alguns passos nesta direção, pois a coisa está começando a ficar empolgante.

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 11): Nascimento do SIMULADOR (I)

Para poder usar dados que formam barras, precisamos abandonar o replay e começar a desenvolver um simulador. Não sabemos como ela foi criada. Estaremos utilizando as barras de 1 minuto, justamente pelo motivo, de elas nos darem, um nível de complexidade mínimo.

Receitas MQL5 — Banco de dados de eventos macroeconômicos

Este artigo explora como trabalhar com bancos de dados baseados no mecanismo SQLite. Com o objetivo de oferecer conveniência e utilizar eficientemente os princípios da OOP, foi criada a classe CDatabase. Essa classe é responsável pela criação e gerenciamento de um banco de dados de eventos macroeconômicos. Além disso, são apresentados exemplos de como utilizar diferentes métodos da classe CDatabase.

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 10): Usando apenas dados reais na replay

Aqui vamos ver como você pode utilizar dados mais fieis ( tickets negociados ) no sistema de replay, sem necessariamente ter que se preocupar se eles estão ou não ajustados.

Desenvolvimento de uma DLL experimental com suporte a multithreading em C++ para MetaTrader 5 no Linux

Este artigo descreve o processo de desenvolvimento para a plataforma MetaTrader 5 exclusivamente em Linux. O produto final funciona tanto no Windows quanto no Linux sem nenhum problema. Veremos o Wine e o Mingw, ferramentas importantes para o desenvolvimento entre plataformas. O Mingw apresenta threads (POSIX e Win32), que você deve levar em conta ao escolher uma ferramenta adequada. Criaremos também uma DLL para testar o conceito e usá-la no código MQL5, comparando o desempenho das duas implementações de threading. O artigo tem como objetivo ser um ponto de partida para a realização de seus próprios experimentos. Depois de ler este artigo, você será capaz de criar ferramentas para o MetaTrader no Linux.

Mais sobre o sistema Murray

Os sistemas gráficos de análise de preços são amplamente reconhecidos e apreciados pelos traders. Neste artigo, irei abordar o sistema Murray em sua totalidade, que engloba não apenas os renomados níveis, mas também outras técnicas úteis para avaliar a posição atual do preço e tomar decisões de negociação.

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 09): Eventos Customizados

Aqui vamos ver como disparar eventos customizados e melhorar a questão sobre como o indicador informa o status do serviço de replay/simulação.

Algoritmos de otimização populacionais: Otimização de ervas invasivas (IWO)

A surpreendente capacidade das plantas daninhas de sobreviver em uma ampla variedade de condições foi a inspiração para o desenvolvimento de um poderoso algoritmo de otimização. O IWO (Invasive Weed Optimization) é considerado um dos melhores entre os analisados até o momento.

Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo de otimização de forrageamento bacteriano (BFO)

A base da estratégia de forrageamento de E. coli (E. coli) inspirou cientistas a desenvolverem o algoritmo de otimização BFO. Esse algoritmo apresenta ideias originais e abordagens promissoras para otimização e merece um estudo mais aprofundado.

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 08): Travando o Indicador

Aqui vou mostrar como travar um indicador, usando pura e simplesmente a linguagem MQL5, de uma forma muito interessante e surpreendente.

Experiências com redes neurais (Parte 3): Uso pratico

As redes neurais são tudo para nós. E vamos verificar na prática se é assim, indagando se MetaTrader 5 é uma ferramenta autossuficiente para implementar redes neurais na negociação. A explicação vai ser simples.

Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo do morcego

Hoje estudaremos o algoritmo do morcego (Bat algorithm, BA), que possui convergência incrível em funções suaves.

Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 05): cadeias de Markov

As cadeias de Markov são uma poderosa ferramenta matemática que pode ser usada para modelar e prever dados de séries temporais em vários campos, incluindo finanças. Na modelagem e previsão de séries temporais financeiras, as cadeias de Markov são frequentemente usadas para modelar a evolução de ativos financeiros ao longo do tempo, ativo esses como preços de ações ou pares de moedas. Uma das principais vantagens dos modelos das cadeias de Markov é sua simplicidade e facilidade de uso.

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 07): Primeiras melhorias (II)

No artigo anterior fizemos a correção de alguns pontos, e adicionamos alguns testes no nosso sistema de replay, estes tentam garantir a maior estabilidade quanto for possível obter, ao mesmo tempo iniciamos a criação e o uso de um arquivo de configuração para o sistema de replay.

Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo de vaga-lumes

Vamos considerar o método de otimização de vaga-lumes (Firefly Algorithm, FA). Esse algoritmo evoluiu de um método desconhecido por meio de modificações para se tornar um líder real na tabela de classificação.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 34): Função quantil totalmente parametrizada

Continuamos a estudar os algoritmos de aprendizado Q distribuído. Em artigos anteriores, já discutimos os algoritmos de aprendizado Q distribuído e de quantil. No primeiro, aprendemos as probabilidades de determinados intervalos de valores. No segundo, aprendemos intervalos com uma probabilidade específica. Em ambos os algoritmos, utilizamos o conhecimento prévio de uma distribuição e ensinamos a outra. Neste artigo, vamos examinar um algoritmo que permite que o modelo aprenda ambas as distribuições.

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 06): Primeiras melhorias (I)

Neste artigo vamos começar a estabilizar todo o sistema. Pois sem que o sistema esteja de fato estabilizado, podemos correr risco de não conseguir cumprir os próximos passos.

DoEasy. Controles (Parte 31): Rolando o conteúdo do controle "ScrollBar"

Neste artigo, criaremos a funcionalidade para rolar o conteúdo do contêiner usando os botões da barra de rolagem horizontal.

DoEasy. Controles (Parte 30): Animando o controle "ScrollBar"

Neste artigo continuaremos a desenvolver o controle ScrollBar e começaremos a fazer a funcionalidade de interação com o mouse. Além disso, vamos expandir as listas de bandeiras de status e eventos com o mouse.

DoEasy. Controles (Parte 29): Controle auxiliar "ScrollBar"

Neste artigo, iniciaremos o desenvolvimento do elemento de controle auxiliar ScrollBar e seus objetos derivados, incluindo as barras de rolagem vertical e horizontal. A ScrollBar (barra de rolagem) é utilizada para rolar o conteúdo da forma caso ele ultrapasse o contêiner. As barras de rolagem geralmente são posicionadas na parte inferior e à direita da forma. A barra de rolagem horizontal, localizada na parte inferior, permite rolar o conteúdo para a esquerda e direita, enquanto a barra de rolagem vertical possibilita rolar o conteúdo para cima e para baixo.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 35): Módulo de curiosidade intrínseca

Continuamos a explorar algoritmos de aprendizado por reforço. Todos os algoritmos que analisamos até agora exigiam a criação de uma política de recompensa de tal forma que o agente pudesse avaliar cada uma de suas ações em cada transição de um estado do sistema para outro. No entanto, essa abordagem é bastante artificial. Na prática, existe um intervalo de tempo entre a ação e a recompensa. Neste artigo, proponho que você se familiarize com um algoritmo de aprendizado de modelo capaz de lidar com diferentes atrasos temporais entre a ação e a recompensa.

DoEasy. Controles (Parte 28): Estilos de barra no controle ProgressBar

Neste artigo veremos estilos de exibição e texto descritivo para o controle ProgressBar.

Algoritmos de otimização populacionais: Busca por cardume de peixes (FSS - Fish School Search)

O FSS (Fish School Search) é um algoritmo avançado de otimização inspirado no comportamento dos peixes que nadam em cardumes. Aproximadamente 80% desses peixes nadam em comunidades organizadas de parentes, o que tem sido comprovado como uma estratégia importante para melhorar a eficiência de procura por alimento e proteção contra predadores.

Desenvolvendo um sistema de Replay — Simulação de mercado (Parte 05): Adicionando Previas

Conseguimos desenvolver, uma forma de fazer com que o replay de mercado, fosse executado dentro de um tempo bastante realista e aceitável. Vamos continuar nosso projeto. Agora iremos adicionar dados de forma a ter um comportamento melhor do replay.

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 04): Ajustando as coisas (II)

Vamos continuar a criação do sistema e controle. Já que sem uma forma de controlar o serviço, fica muito complicado dar algum outro passo a fim de melhorar algo no sistema.

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 2)

A Teoria das Categorias é um ramo diverso da Matemática e em expansão, sendo uma área relativamente recente na comunidade MQL5. Esta série de artigos visa introduzir e examinar alguns de seus conceitos com o objetivo geral de estabelecer uma biblioteca aberta que atraia comentários e discussões enquanto esperamos promover o uso deste campo notável no desenvolvimento da estratégia dos traders.

Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Gator Oscillator

Um novo artigo em nossa série sobre como aprender a desenvolver um sistema de negociação baseado nos indicadores técnicos mais populares será sobre o indicador técnico Gator Oscillator e como criar um sistema de negociação por meio de estratégias simples.

Ciência de dados e Aprendizado de Máquina (parte 10): Regressão de Ridge

A regressão de Ridge é uma técnica simples para reduzir a complexidade do modelo e evitar o ajuste excessivo que pode resultar da regressão linear simples

Desenvolvendo um sistema de Replay — Simulação de mercado (Parte 03): Ajustando as coisas (I)

Vamos dar uma ajeitada nas coisas, pois este começo não está sendo um dos melhores. Se não fizermos isto agora, vamos ter problemas logo, logo.

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 02): Primeiros experimentos (II)

Vamos experimentar uma outra abordagem, desta vez tentando alcançar o objetivo de 1 minuto. Mas isto não é uma tarefa tão simples, como muitos pensam.

Matrix Utils, estendendo as matrizes e a funcionalidade da biblioteca padrão de vetores

As matrizes servem como base para os algoritmos de aprendizado de máquina e computação em geral devido à sua capacidade de lidar efetivamente com grandes operações matemáticas. A biblioteca padrão tem tudo o que é necessário, mas vamos ver como podemos estendê-la introduzindo várias funções no arquivo utils, ainda não disponível na biblioteca

Indicadores não-lineares

Neste artigo, vamos considerar algumas formas de construir indicadores não-lineares e seu uso na negociação. Existem alguns indicadores disponíveis na plataforma de negociação MetaTrader que utilizam abordagens não-lineares.

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 1)

A Teoria das Categorias é um ramo diverso da Matemática e em expansão, sendo uma área relativamente recente na comunidade MQL. Esta série de artigos visa introduzir e examinar alguns de seus conceitos com o objetivo geral de estabelecer uma biblioteca aberta que atraia comentários e discussões enquanto esperamos promover o uso deste campo notável no desenvolvimento da estratégia dos traders.

Desenvolvendo um sistema de Replay — Simulação de mercado (Parte 01): Primeiros experimentos (I)

Que tal criar um sistema para estudar o mercado quando ele está fechado, ou mesmo simular situações de mercado. Aqui vamos iniciar uma nova sequencia de artigos, a fim de tratar deste tema.

DoEasy. Controles (Parte 27): Continuamos a trabalhar no objeto WinForms "ProgressBar"

Neste artigo, continuaremos desenvolvendo o controle ProgressBar. Criaremos a funcionalidade para gerenciar a barra de progresso e os efeitos visuais.

Artigos de Programação MQL4 e MQL5