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Ao longo da minha carreira, refinei minhas habilidades, enfrentando desafios, fracassos e sucessos que me ensinaram que o trading não é apenas números, mas sim disciplina, estratégia e um compromisso contínuo com a melhoria. Meu objetivo sempre foi claro: criar soluções que capacitem os traders a operar com confiança, mesmo em tempos de incerteza.
Hoje, ao olhar para trás, vejo não apenas anos de experiência, mas uma paixão que me impulsiona a continuar inovando e ajudando outros a alcançarem seus objetivos. Cada ferramenta que desenvolvo é fruto de anos de estudo e prática, além de um desejo genuíno de oferecer resultados confiáveis e eficazes. Para mim, trading não é apenas um trabalho: é uma arte e uma ciência que, quando bem aplicadas, podem transformar vidas.
Presentamos una clase reutilizable de dimensionamiento adaptativo, CRiskEngine, que calcula el lote por riesgo y stop y lo reduce según tres factores medibles: racha de pérdidas, volatilidad actual frente a su promedio y caída de capital. Se incluye un asesor de prueba con modos conmutables para comparar seis esquemas (lote fijo, riesgo fijo, cada factor y combinados) sobre 842 operaciones de EURUSD, con métricas y curvas. El lector obtiene un motor listo para integrar y una medición clara del efecto de cada factor.
A Sharpe ratio read off the best of many optimization runs is not the number it looks like. This article ships a reusable native CDeflatedSharpe class that turns a raw Sharpe into an honest confidence statement. The Probabilistic Sharpe Ratio corrects it for sample length and for skew and kurtosis; the Deflated Sharpe Ratio adds the correction almost nobody applies, for the number of variants you tried before keeping the best. Everything is from scratch, the sample moments, the normal CDF and its inverse included, so there is no Python, no DLL and no library. On a real sweep of 56 moving-average variants on XAUUSD the winner looked significant at 98.5 percent by PSR, then fell to 90.6 percent once the 56 trials were admitted, below the usual bar. That gap is the selection bias, made measurable.
The series develops state persistence for MQL5 Expert Advisors. Part 1 delivers a crash-safe key-value store: a CStateStore class that saves through a temporary file and a rename, carries a versioned header with a checksum, and stores integers, doubles, strings, booleans, and double arrays, plus a demo advisor that resumes a counter and a rolling window after a restart. Readers get a compact include file and a pattern that protects the live state file if the process dies mid-save.
This article applies the Kelly criterion to position sizing in native MQL5. It presents a reusable CKelly class that estimates win rate and payoff from closed deals, derives the Kelly fraction, and sizes lots from a stop distance. A Monte Carlo sweep of the Kelly multiplier shows growth peaking at full Kelly while drawdown and ruin increase, motivating fractional Kelly such as half Kelly that preserves most growth with materially lower drawdown.
Ваш советник по золоту сегодня молчал. EVA объяснит почему.
A MAIORIA DOS EAs DE OURO PEDE QUE VOCÊ CONFIE EM UMA CURVA. A EVA MOSTRA CADA DECISÃO E RESPONDE QUANDO VOCÊ PERGUNTA POR QUÊ. Um backtest pode ficar perfeito. Treine um modelo com o mesmo histórico que o testador repete, ou dê às operações perdedoras um stop enorme até elas voltarem, e quase qualquer curva sobe. A EVA não faz nenhuma das duas coisas. Seus motores são regras fixas com um stop real em cada operação, e os ajustes foram verificados com dados que não foram usados para escolhê-los
The series develops machine learning in 100% native MQL5 with no external dependencies. Part 1 delivers logistic regression from first principles: a CLogReg class with standardization, a stable sigmoid, SGD training, and model persistence, plus a script that builds ATR-normalized features, labels the next bar, and tests out-of-sample against a baseline. Readers get a compact include file and a clear template for leakage-free evaluation.
