Discussão do artigo "Simplificando a negociação com base em notícias (Parte 1): Criando um Banco de Dados"
Belo artigo e código bem elaborado.
Gostei da abordagem que você adotou para obter o tipo de DST da corretora por meio das reações de preço ao NFP dos Estados Unidos nos gráficos EURUSD, que funciona perfeitamente.
Testei também os ajustes de horário de verão dos eventos de folha de pagamento não agrícola (NFP) dos Estados Unidos em várias corretoras (DST_NONE, DST_UK e DST_US) e isso mostrou que eles são calculados corretamente dentro do método CDaylightSavings_AU::adjustDaylightSavings() e seus irmãos nas outras duas classes. No entanto, o desempenho do processo para identificar os horários de verão pode ser bastante aprimorado com o cálculo direto dos horários de troca de dst usando equações matemáticas em vez da pesquisa linear em CArrayObj() dos valores codificados. Veja aqui.
Observe também que SymbolInfoString(SymName,SYMBOL_CURRENCY_BASE) pode falhar em algumas corretoras que não configuram essa propriedade corretamente em seus servidores (elas definem"erroneamente" a moeda base do EURUSD como USD em vez de EUR), portanto, é mais seguro usar StringSubstr(SymName,0,3).
Obrigado.
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Novo artigo Simplificando a negociação com base em notícias (Parte 1): Criando um Banco de Dados foi publicado:
A negociação de notícias pode ser complicada e esmagadora. Neste artigo, passaremos pelos passos para obter dados de notícias. Além disso, aprenderemos sobre o Calendário Econômico do MQL5 e o que ele tem a oferecer.
Neste artigo, aprenderemos a criar um banco de dados no qual armazenaremos dados do Calendário Econômico do MQL5. Esses dados podem ser usados posteriormente, em artigos futuros, para negociar com base nas notícias. Também exploraremos como executar consultas SQL básicas para recuperar certas informações organizadas desse banco de dados. Todo o processo será realizado no IDE do MQL5.
Os traders mantêm um olhar atento nas fontes de notícias em busca de informações que possam impactar os mercados. Isso inclui eventos geopolíticos, anúncios de lucros corporativos, eventos políticos e relatórios econômicos como crescimento do PIB ou dados de emprego. Os traders agem rapidamente para responder a lançamentos de notícias significativas, buscando lucrar com as mudanças resultantes no mercado. Dependendo de como a notícia é interpretada, pode ser necessário comprar ou vender ativos. Neste artigo, focaremos em eventos econômicos, pois eles estão prontamente disponíveis para nós através do Calendário Econômico do MQL5.
Um banco de dados é uma coleção estruturada de dados que é armazenada e acessada eletronicamente. Os bancos de dados podem gerenciar e armazenar eficientemente grandes quantidades de dados, permitindo várias atividades, como análise de dados, armazenamento e gestão. No MQL5, trabalhamos com bancos de dados SQLite que são criados e gerenciados pelo motor de banco de dados SQLite. Os bancos de dados SQLite podem ter qualquer extensão de arquivo, mas geralmente são arquivos de disco único com extensões .sqlite, .sqlite3 ou .db. Esses arquivos contêm todos os dados e estruturas presentes nos bancos de dados, incluindo tabelas, gatilhos, índices e outros metadados.
Os bancos de dados são perfeitos para lidar com grandes conjuntos de dados e simplificam o processo de recuperação de dados de uma data ou evento específico, sem a necessidade de loops complexos. Além disso, o calendário econômico do MQL5 é inacessível no testador de estratégias. Então, se você quiser testar sua estratégia com base em notícias, como faria isso?
Autor: Kabelo Frans Mampa