Artigos de programação no site MQL5.com

Neste artigo, analisaremos detalhadamente o algoritmo DEA, um método metaheurístico de otimização inspirado na capacidade única dos golfinhos de encontrar presas por meio da ecolocalização. Das bases matemáticas à implementação prática em MQL5, da análise à comparação com algoritmos clássicos, vamos examinar minuciosamente por que esse método relativamente jovem merece um lugar no arsenal de quem enfrenta tarefas de otimização.

Este artigo é dedicado ao estudo do modelo Grey, uma ferramenta promissora, capaz de ampliar as possibilidades do trader. Vamos considerar algumas formas de aplicar esse modelo na análise técnica e na construção de estratégias de negociação.

Neste artigo abordaremos o tema intrigante da análise fractal e da previsão de mercados por meio de aprendizado de máquina. Estes são apenas os primeiros passos no caminho para o estudo das diversas estruturas fractais que se formam nos gráficos de cotações financeiras. Utilizaremos a correlação para a busca de padrões e o algoritmo CatBoost para a classificação desses padrões.

Este artigo mostrará de forma envolvente como o embedding SwiGLU revela padrões ocultos do mercado, e como a mistura esparsa de especialistas dentro do Decoder-Only Transformer torna as previsões mais precisas com custos computacionais razoáveis. Analisamos detalhadamente a integração do Time-MoE em MQL5 e OpenCL, descrevendo passo a passo a configuração e o treinamento do modelo.

Neste artigo, construímos um expert advisor de grid trading em MQL5 que utiliza escalonamento dinâmico de lote. Cobrimos o design da estratégia, a implementação do código e o processo de backtesting. Por fim, compartilhamos insights principais e boas práticas para otimizar o sistema de negociação automatizado.

A análise de price action pode ser realizada de forma eficaz por meio da identificação de divergências, utilizando indicadores técnicos como o RSI para fornecer sinais cruciais de confirmação. Neste conteúdo, é explicado como a análise automatizada de divergência do RSI pode identificar continuações de tendência e reversões, oferecendo percepções valiosas sobre o sentimento do mercado.

Nesta discussão, damos um passo adiante ao dividir nosso programa MQL5 em módulos menores e mais gerenciáveis. Esses componentes modulares serão então integrados ao programa principal, melhorando sua organização e capacidade de manutenção. Essa abordagem simplifica a estrutura do programa principal e torna os componentes individuais reutilizáveis em outros Expert Advisors (EAs) e no desenvolvimento de indicadores. Ao adotar esse design modular, criamos uma base sólida para melhorias futuras, beneficiando tanto nosso projeto quanto a comunidade mais ampla de desenvolvedores.

Neste artigo, construímos um indicador Keltner Channel com gráficos canvas personalizados em MQL5. Detalhamos a integração de médias móveis, cálculos de ATR e visualização aprimorada do gráfico. Também abordamos o backtesting para avaliar o desempenho do indicador e obter insights práticos de trading.

Vamos explorar um dos algoritmos mais interessantes de otimização sem gradiente, que aprende a compreender a geometria da função objetivo. Consideraremos a implementação clássica do CMA-ES com uma pequena modificação, substituindo a distribuição normal por uma distribuição de potência. Uma análise detalhada da matemática do algoritmo, a implementação prática e uma avaliação honesta, onde o CMA-ES é imbatível e onde é melhor não aplicá-lo.

Propomos conhecer a implementação prática do bloco de mistura esparsa de especialistas para séries temporais no ambiente computacional OpenCL. No artigo, é analisado passo a passo o funcionamento da convolução multi-janela mascarada, bem como a organização do aprendizado por gradiente em condições de múltiplos fluxos de informação.

No presente artigo é feita uma tentativa de examinar séries temporais financeiras sob a perspectiva de estruturas fractais autossimilares. Como temos muitas analogias que confirmam a possibilidade de considerar as cotações de mercado como fractais autossimilares, podemos formar uma compreensão sobre os horizontes de previsão dessas estruturas.

O artigo aborda a avaliação da qualidade de uma abordagem de negociação sazonal no timeframe diário, tanto para símbolos individuais quanto para spreads. É dada atenção especial à identificação de ciclos mensais recorrentes e às possibilidades de sua aplicação na negociação ao longo do ano corrente.

Construímos, em MQL5 puro, um indicador para plotar no gráfico uma função de ativação e sua derivada, tomando a ReLU como exemplo. Explicamos o impacto das derivadas na escolha da ativação e os cuidados com pontos não diferenciáveis. O leitor visualiza as curvas de forma interativa e obtém uma base prática para decidir quando usar ou não determinadas ativações.

Este texto detalha o uso de sub janelas em indicadores MQL5: criação básica, detecção de instâncias e prevenção de duplicações. Aborda INDICATOR_SHORTNAME, consulta de janelas/indicadores do gráfico e a diferença entre exibição no gráfico principal e em janela separada. Mostra ainda como definir altura e limites da sub janela para padronizar a interface e facilitar a disposição de objetos.

Propomos conhecer o framework moderno Time-MoE, adaptado para tarefas de previsão de séries temporais. No artigo, implementaremos passo a passo os principais componentes da arquitetura, acompanhando-os com explicações e exemplos práticos. Essa abordagem permitirá não apenas compreender os princípios de funcionamento do modelo, mas também aplicá-los em tarefas reais de trading.

Este artigo é dedicado à construção prática do modelo TimeFound para previsão de séries temporais. São abordadas as principais etapas de implementação das abordagens centrais do framework utilizando os recursos do MQL5.

Soft Actor Critic é um algoritmo de Aprendizado por Reforço que analisamos em um artigo anterior, onde também introduzimos Python e ONNX nesta série como abordagens eficientes para treinar redes. Retomamos o algoritmo com o objetivo de explorar tensores, grafos computacionais que frequentemente são utilizados em Python.

Experimente um guia passo a passo sobre como criar um parser JSON personalizado em MQL5, completo com manipulação de objetos e arrays, verificação de erros e serialização. Obtenha insights práticos para conectar sua lógica de trading e dados estruturados com esta solução flexível para lidar com JSON no MetaTrader 5.

Neste artigo, automatizamos a detecção de order blocks em MQL5 usando análise pura de price action. Definimos os order blocks, implementamos sua detecção e integramos a execução automatizada de trades. Por fim, realizamos o backtest da estratégia para avaliar seu desempenho.

O fluxo do mercado é determinado pelas forças entre compradores e vendedores. Existem níveis específicos que o mercado respeita devido às forças que atuam sobre eles. Os níveis de Fibonacci e VWAP são especialmente poderosos na influência do comportamento do mercado. Junte-se a mim neste artigo enquanto exploramos uma estratégia baseada em níveis de VWAP e Fibonacci para geração de sinais.

O artigo mostra como encapsular um neurônio em MQL5 usando a classe C_Neuron, com pesos, viés e quantidade de entradas definida por parâmetro. Detalhamos o cálculo do custo por mínimo quadrado e a organização dos dados de treino em arrays. Como resultado, torna-se simples alterar entradas e repetir experimentos sem modificar a implementação.

O artigo aprofunda o uso de sub janelas no MetaTrader 5, mostrando como a direção do cálculo em OnCalculate afeta buffers e a plotagem de médias. Explica na prática o encadeamento de indicadores com FIRST INDICATOR’S DATA e PREVIOUS INDICATOR’S DATA, o impacto na remoção em cadeia e o comportamento de indicatorseparatewindow. O leitor aprende a diagnosticar falhas de exibição e a estruturar indicadores que funcionam corretamente em sub janelas.

Aprenda como criar um indicador personalizado em MQL5. Com uma abordagem baseada em projetos. Este guia voltado para iniciantes aborda buffers de indicadores, propriedades e visualização de tendências, permitindo que você aprenda passo a passo.

No desenvolvimento de estratégias, há muitos detalhes complexos a serem considerados, muitos dos quais não são destacados para traders iniciantes. Como resultado, muitos traders, eu incluído, tiveram de aprender essas lições da maneira mais difícil. Este artigo é baseado em minhas observações sobre armadilhas comuns que a maioria dos traders iniciantes encontra ao desenvolver estratégias em MQL5. Ele oferecerá uma variedade de dicas, truques e exemplos para ajudar a identificar a desqualificação de um EA e testar a robustez dos nossos próprios EAs de uma forma fácil de implementar. O objetivo é educar os leitores, ajudando-os a evitar futuros golpes ao comprar EAs, bem como a prevenir erros no desenvolvimento de suas próprias estratégias.

Implementamos em MQL5 um neurônio com Gradiente Descendente Estocástico e comparamos sua função de custo à regressão linear. Mostramos, com código e gráficos, como normalização, escolha de taxa e estrutura do problema afetam a convergência. O artigo oferece um roteiro para depurar treinamento, ler os sinais do erro e selecionar a arquitetura ou função de ativação adequada.

Aqui iremos começar a ver como trabalhar com sub janelas no MetaTrader 5. Usando para isto o MQL5. Porém, como este é um assunto bem longo e com diversas coisas mais ou menos complicadas, devido a algumas questões práticas. Sendo assim faremos apenas uma breve a rápida introdução ao assunto. No entanto, apesar disto, é necessário que você entenda o que será mostrado neste artigo, meu caro leitor. Pois isto poderá fazer uma enorme diferença no seu futuro.

Criação, em Python, de um sistema de análise de taxas de câmbio baseado na paridade do poder de compra (PPC). O autor desenvolveu um algoritmo com 5 métodos de cálculo de taxas justas, utilizando dados do FMI. Trata-se de um guia prático de análise fundamentalista de moedas, processamento de dados econômicos e integração com sistemas de trading. Código completo de fonte aberta.

Carregamento de dados do Fundo Monetário Internacional em Python: extraindo dados do FMI para aplicação em estratégias cambiais macroeconômicas. Como a macroeconomia pode ajudar o trader e o algotrader?

A otimização baseada em biogeografia (BBO) é um método elegante de otimização global inspirado nos processos naturais de migração de espécies entre ilhas de arquipélagos. A ideia por trás do algoritmo é simples, porém poderosa: soluções de alta qualidade compartilham ativamente suas características, enquanto soluções de baixa qualidade adotam novas características, criando um fluxo natural de informação das melhores soluções para as piores. Um operador adaptativo de mutação exclusivo garante um excelente equilíbrio entre diversificação e intensificação, e o BBO demonstra alta eficiência em diversas tarefas.

Neste artigo, examinaremos os fundamentos dos processos gaussianos (PG) como um modelo probabilístico de aprendizado de máquina e demonstraremos sua aplicação em tarefas de regressão usando dados sintéticos como exemplo.

Neste artigo, montamos passo a passo o núcleo do modelo inteligente TimeFound, adaptado para tarefas reais de previsão de séries temporais. Se você se interessa pela implementação prática de algoritmos de patching com redes neurais em MQL5, você está no lugar certo.

Neste artigo, você conhecerá as previsões conformais e a biblioteca MAPIE, que as implementa. Essa abordagem é uma das mais modernas em aprendizado de máquina e permite focar no controle de riscos para os já existentes e variados modelos de aprendizado de máquina. As previsões conformais, por si só, não são uma forma de encontrar padrões nos dados. Elas apenas determinam o grau de confiança dos modelos existentes ao preverem exemplos específicos e permitem filtrar previsões confiáveis.

O artigo explica, na prática, como calcular e aplicar os gradientes de peso e viés no neurônio linear em MQL5, além de apresentar a variante estocástica do gradiente descendente. Discutimos critérios de parada, limitação de iterações e efeitos da amostragem parcial. No terminal do MetaTrader 5, são exibidos resultados e uma plotagem simples. O leitor é orientado a alterar o conjunto de treino e analisar o comportamento.

Neste artigo mostramos como criar um indicador em MQL5 que desenha múltiplas médias móveis no mesmo gráfico, reduzindo código duplicado. São usados iMA, buffers de indicador, CopyBuffer, PlotIndexSetInteger/String e uma estrutura constante que concentra períodos, métodos e cores. O dimensionamento de indicatorbuffers e indicatorplots é derivado de Averange.Size(). O resultado facilita manutenção e permite adicionar ou remover médias alterando apenas uma lista.

Vamos tentar minerar dados da CFTC, carregar os relatórios COT e TFF via Python, conectar isso às cotações do MetaTrader 5 e a um modelo de IA e obter previsões. O que são os relatórios COT no mercado Forex? Como usar os relatórios COT e TFF para previsão?

A mineração de dados dos balanços dos bancos centrais permite obter um panorama da liquidez global do mercado Forex e das principais moedas. Nós unificamos dados do Fed, do BCE, do BOJ e do PBoC em um índice composto e aplicamos aprendizado de máquina para identificar padrões ocultos. Essa abordagem transforma um fluxo bruto de dados em sinais reais de trading, conectando a análise fundamentalista e a análise técnica.

Quando surge a necessidade de exibir informações textuais no gráfico, podemos utilizar a função Comment(). Porém, suas possibilidades são bastante limitadas. Por isso, no âmbito deste artigo, criaremos nosso próprio componente, uma janela de diálogo em tela cheia, capaz de exibir texto multilinha com configurações flexíveis de fonte e suporte a rolagem.

Adaptação do modelo clássico CAPM para o mercado cambial Forex em MQL5. O indicador calcula a rentabilidade esperada e o prêmio de risco com base na volatilidade histórica. Os indicadores aumentam nos picos e nas depressões, refletindo os princípios fundamentais de precificação. Aplicação prática para estratégias contra a tendência e de seguimento de tendência, levando em conta a dinâmica da relação entre risco e rentabilidade em tempo real. Inclui o aparato matemático e a implementação técnica.

Mantis é uma ferramenta universal para análise profunda de séries temporais, escalável de forma flexível para quaisquer cenários financeiros. Saiba como a combinação de patching, convoluções locais e atenção cruzada permite obter uma interpretação de alta precisão dos padrões de mercado.