O artigo examina a possibilidade de criar um indicador ZigZag avançado. A ideia de identificar nós é baseada no uso de indicador Envelopes. Presumimos que podemos encontrar uma certa combinação de parâmetros de entrada para uma série de Envelopes, pelos quais a maioria dos nós dos ZigZags se encontram nos confins das faixas dos Envelopes. Consequentemente, podemos tentar prever as coordenadas do novo nó.
O artigo descreve um exemplo do gráfico Renko e implementação no MQL5 como um indicador. As modificações deste indicador o distingue de um gráfico clássico. Pode ser construído tanto na janela do indicador como no gráfico principal. Além disso, existe o indicador ZigZag, onde pode-se encontrar alguns exemplos de implementação no gráfico.
Os tipos de dados especiais matrix e vector permitem escrever um código que se aproxima da notação matemática. Isto poupa o trabalho de criar laços aninhados e de lembrar de indexar corretamente as matrizes que estão envolvidas no cálculo. Isto aumenta a confiabilidade e a velocidade de desenvolvimento de programas complexos.
Este artigo serve como familiarização do leitor com o método de decomposição do modo epírico (EMD). é uma parte fundamental da transformação Hilbert-Huang e é destinada a análise de dados a partir de processos não lineares e não estacionários. Este artigo apresenta uma possível implementação do software deste método juntamente com uma breve consideração de suas peculiaridades e fornece simples exemplos de seu uso.
O Perfil de mercado foi desenvolvido pelo pensador realmente brilhante Peter Steidlmayer. Ele sugeriu o uso da representação alternativa de informação sobre movimentos de mercados "horizontais" e "verticais" que levam a um conjunto de modelos completamente diferentes. Ele presumiu que existe um pulso subjacente do mercado ou de um padrão fundamental chamado de ciclo de equilíbrio e desequilíbrio. Neste artigo, considerarei o Histograma de preço - um modelo simplificado de Perfil de mercado e descreverei sua implementação no MQL5.
O artigo examina o mecanismo de criação de um módulo DLL, usando a linguagem de programação popular de ObjectPascal, dentro de um ambiente de programação Delphi. Os materiais, fornecidos neste artigo, são designados a focar principalmente em programadores iniciantes, que estejam trabalhando com problemas que rompem os limites da linguagem de programação embutidos do MQL5, conectando os módulos DLL externos.
Qualquer atividade de negociação do trader envolve diversos mecanismos e inter-relações, incluindo as relações entre ordens. Este artigo sugere uma solução de processamento de ordens OCO. As classes da biblioteca padrão são amplamente envolvidas, bem como os novos tipos de dados que são criados aqui.
O artigo descreve a automação da plotagem de linhas de tendência com base no indicador Fractals usando MQL4 e MQL5. A estrutura do artigo fornece uma visão comparativa da solução para as duas linguagens. As linhas de tendência são plotados usando os dois últimos fractais conhecidos.
Este artigo considera o uso do pacote Rattle na busca automática de padrões para prever as posições compradas ou vendidas dos pares de moedas no Forex. Este artigo pode ser útil tanto para novatos quanto para profissionais experientes.
Encontrar regras para um sistema de negócio e programá-las em um Expert Advisor é metade do trabalho. De alguma forma, você precisa corrigir a operação do Expert Advisor conforme ele acumular os resultados da negociação. Este artigo descreve uma das abordagens, que permite melhorar a performance de um Expert Advisor pela criação de um feedback que mede o declive da curva de equilíbrio.
Neste artigo, considerarei a possibilidade de atualizar o indicador CCI. Além disso, eu apresentarei uma modificação do indicador.
As árvores de decisão imitam a maneira como os humanos pensam para classificar os dados. Vamos ver como construir árvores e usá-las para classificar e prever alguns dados. O principal objetivo do algoritmo de árvores de decisão é separar os dados impuros em puros ou próximos a nós.
Neste artigo, vou apresentar a vocês uma rede neural profunda implementada em linguagem MQL com suas diferentes funções de ativação, entre elas estão a função tangente hiperbólica para as camadas ocultas e a função Softmax para a camada de saída. Avançaremos do primeiro passo até o final para formar completamente a rede neural profunda.