Artigos de programação no site MQL5.com

O oscilador ATR é um indicador muito popular para atuar como um proxy de volatilidade, especialmente nos mercados de forex onde os dados de volume são escassos. Nós o examinamos com base em padrões, assim como fizemos com indicadores anteriores, e compartilhamos estratégias e relatórios de testes graças às classes da biblioteca MQL5 wizard e sua montagem.

Este artigo aborda o aumento da segurança do painel de administração de trading, atualmente em desenvolvimento. Vamos explorar como integrar o MQL5 a uma nova estratégia de segurança, utilizando a API do Telegram para autenticação de dois fatores (2FA). O artigo traz informações valiosas sobre a aplicação de MQL5 para reforçar medidas de segurança. Além disso, veremos a função MathRand, focando em sua funcionalidade e na forma como pode ser usada de forma eficiente em nosso sistema de segurança.

O artigo analisa a implementação de um algoritmo modificado de análise de componentes de seleção direta, inspirado nas pesquisas apresentadas no livro de Luca Puggini e Sean McLoone "Análise de Componentes de Seleção Direta: algoritmos e aplicações".

Neste artigo, vamos transformar nosso painel de monitoramento MQL5 estático em uma ferramenta interativa, adicionando responsividade aos botões. Veremos como automatizar a funcionalidade dos componentes da interface gráfica, garantindo que eles respondam corretamente aos cliques do usuário. Ao final do artigo, criaremos uma interface dinâmica que melhora o engajamento do usuário e a praticidade da negociação.

O SARSA (State-Action-Reward-State-Action, estado–ação–recompensa–estado–ação) é outro algoritmo que pode ser utilizado na implementação de aprendizado por reforço. Vamos analisar como esse algoritmo pode ser implementado como um modelo independente (e não apenas como um mecanismo de aprendizado) em Expert Advisors gerados no Wizard, de forma semelhante ao que fizemos nos casos de Q-learning e DQN.

Neste artigo, faremos diversas melhorias, visando obter com que o indicador de posição, venha a refletir o que de fato está ocorrendo no servidor de negociação em termos de posições e seu status atual. Devo lembrar, que estas aplicações que serão mostradas aqui, não visam de maneira alguma substituir qualquer elemento presente no MetaTrader 5. E tal pouco devem ser utilizadas sem os devidos cuidados e critérios. Já que elas tem como objetivo terem um código didático. Ou seja, para fins de aprendizado de como as coisas funcionam. E o motivo para que eu diga que o código é didático. É pelo fato de que o uso de mensagens em alguns casos não é a melhor forma de implementar as coisas.

Neste artigo iremos ver como duas abordagens ligeiramente diferentes podem ter um impacto muito grande em todo uma metodologia de implementação. Tanto pelo ponto de vista de performance, quanto pelo ponto de vista de como acessos ao disco devem ser pensados a fim de evitar problemas de compatibilidade entre diferentes aplicações.

Neste artigo, vamos entender os métodos HTTP e os códigos de status, dois elementos muito importantes para a interação entre cliente e servidor na internet. Compreender o que cada método faz de fato permite criar requisições mais precisas, informando ao servidor qual ação deve ser executada e tornando a comunicação mais eficiente.

Neste artigo, criamos um EA em MQL5 com base na estratégia de Rompimento do Intervalo Diário (Daily Range Breakout). Vamos abordar os conceitos-chave da estratégia, desenvolver o esquema do EA e implementar a lógica de rompimento em MQL5. Por fim, estudamos os métodos de backtest e otimização do EA para maximizar sua eficiência.

Na discussão de hoje, examinamos a estratégia de análise de múltiplos time-frames para descobrir em qual time-frame nosso modelo de IA apresenta melhor desempenho. Nossa análise nos levou a concluir que os time-frames Mensal e de 1 Hora produzem modelos com taxas de erro relativamente baixas no par EURUSD. Usamos isso a nosso favor e criamos um algoritmo de negociação que faz previsões de IA no time-frame Mensal e executa suas negociações no time-frame de 1 Hora.

Nesta discussão, aplicaremos uma Cadeia de Markov simples sobre um indicador RSI, para observar como o preço se comporta após o indicador atravessar níveis-chave. Concluímos que os sinais de compra e venda mais fortes no par NZDJPY são gerados quando o RSI está nas faixas de 11-20 e 71-80, respectivamente. Vamos demonstrar como você pode manipular seus dados para criar estratégias de trading ideais aprendidas diretamente a partir dos dados que possui. Além disso, mostraremos como treinar uma rede neural profunda para aprender a utilizar a matriz de transição de forma otimizada.

A resolução de problemas pode estabelecer uma rotina concisa para dominar habilidades complexas, como programar em MQL5. Essa abordagem permite que você se concentre na resolução de problemas enquanto desenvolve suas habilidades ao mesmo tempo. Quanto mais problemas você resolver, mais conhecimento avançado será transferido para o seu cérebro. Pessoalmente, acredito que a depuração é a forma mais eficaz de dominar a programação. Hoje, vamos percorrer o processo de limpeza de código e discutir as melhores técnicas para transformar um programa desorganizado em um funcional e limpo. Leia este artigo e descubra insights valiosos.

Neste artigo, serão apresentados métodos para melhorar o desempenho do EA no testador de estratégias, além da implementação de um código para dividir o horário dos eventos de notícias em categorias por hora. O acesso a esses eventos será permitido apenas no horário especificado para cada um. Isso permite que o EA gerencie operações de maneira eficiente com base nos eventos, tanto em condições de alta quanto de baixa volatilidade.

Crie um diário de negociações usando o MetaTrader e o Google Sheets! Você aprenderá como sincronizar seus dados de negociação via HTTP POST e recuperá-los usando requisições HTTP. Ao final, você terá um diário de negociações que ajudará a acompanhar suas operações de forma eficaz e eficiente.

Imagine que um invasor tenha conseguido entrar no sistema de gerenciamento de trading e obtido acesso aos computadores e ao painel de administração usados para transmitir informações valiosas a milhões de traders em todo o mundo. Isso pode resultar em consequências catastróficas, como o envio não autorizado de mensagens enganosas ou cliques acidentais em botões que disparam ações indesejadas. Neste artigo, analisaremos as medidas de segurança do MQL5 e os novos recursos de proteção implementados em nosso painel de administração para evitar tais ameaças. Ao aprimorar nossos protocolos de segurança, buscamos proteger nossos canais de comunicação e manter a confiança dos membros de nossa comunidade de trading.

As SMC (Order Block) são áreas-chave em que os traders institucionais realizam compras ou vendas significativas. Após uma movimentação considerável de preço, os níveis de Fibonacci ajudam a identificar um possível recuo desde o máximo recente de oscilação (swing high) até o mínimo de oscilação (swing low), de modo a determinar o ponto de entrada ideal na operação.

O Deep-Q-Network é um algoritmo de aprendizado por reforço que utiliza redes neurais para projetar (estimar) o próximo valor-Q e a ação ideal durante o processo de treinamento de um módulo de aprendizado de máquina. Já consideramos um algoritmo alternativo de aprendizado por reforço, o Q-Learning. Este artigo, portanto, apresenta outro exemplo de como um MLP treinado com aprendizado por reforço pode ser usado dentro de uma classe de sinal personalizada.

Apesar do que foi visto no artigo anterior, se algo aparentemente simples. Ali, temos diversos problemas e muitas coisas a serem resolvidas e feita. Você caro leitor, pode imaginar que tudo é fácil e simples. E de maneira inocente, vai simplesmente aceitando o que lhe é apresentado. Isto é uma falha, na qual você, caro leitor, deverá tentar se livrar. Mas pior do que aceitar, é simplesmente, não entender e tentar usar algo sem de fato compreender o que está sendo usado. Não é raro, entre iniciantes, a fase de cópia e cola. Porém, caso você não queira ficar sempre nesta, é bom aprender como usar certas ferramentas. E uma das ferramentas mais utilizadas por programadores é a documentação. E a segunda ferramenta é os testes e arquivos de log. Aqui veremos como fazer isto.

Neste artigo teremos a nossa primeira experiência no que se refere ao acesso aleatório ao conteúdo de um arquivo. Isto visando tanto a escrita quanto também a leitura de informações e dados presentes em um arquivo. No entanto, como este tema é um tanto quanto longo para ser explicado em um único artigo. Aqui iremos apenas fazer uma introdução sobre esta questão do acesso aleatório.

Neste artigo, vamos explorar a visualização de dados avançada, incluindo recursos como interatividade, dados em camadas e elementos dinâmicos, que permitem aos traders examinar tendências, padrões e correlações com mais eficácia.

Você aprenderá como desenvolver e implementar uma biblioteca EX5 abrangente para ordens pendentes em seu código ou projetos MQL5. Vamos analisar como importar e implementar essa biblioteca como parte de um painel de negociação ou interface gráfica do usuário (GUI). O painel de ordens do EA permitirá aos usuários abrir, acompanhar e excluir ordens pendentes por número mágico diretamente na interface gráfica exibida na janela do gráfico.

Neste artigo, exploramos a integração dinâmica das Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e das Redes Neurais Recorrentes (RNNs) na previsão do mercado de ações. Aproveitando a capacidade das CNNs de extrair padrões e a proficiência das RNNs em lidar com dados sequenciais. Vamos ver como essa combinação poderosa pode aumentar a precisão e eficiência dos algoritmos de negociação.

Neste artigo, exploramos como integrar comandos do Telegram com MQL5 para automatizar a adição de indicadores em gráficos de negociação. Cobrimos o processo de análise (parsing) dos comandos dos usuários, sua execução no MQL5 e o teste do sistema para garantir uma negociação baseada em indicadores de forma fluida.

Hoje, vamos explorar as possibilidades de incorporar múltiplas estratégias em um Expert Advisor (EA) usando MQL5. Os Expert Advisors oferecem capacidades mais amplas do que apenas indicadores e scripts, permitindo abordagens de negociação mais sofisticadas que podem se adaptar às mudanças das condições do mercado. Confira mais na discussão deste artigo.

Junte-se a nós em uma análise empírica do indicador MACD para verificar se a aplicação da inteligência artificial à estratégia que inclui esse indicador pode aumentar a precisão da previsão do par EURUSD. Avaliamos simultaneamente se é mais fácil prever o próprio indicador do que o preço, bem como se o valor do indicador permite prever os níveis futuros de preço. Forneceremos as informações necessárias para que você decida se vale a pena investir seu tempo integrando o MACD às suas estratégias de trading com o uso de inteligência artificial.

Neste artigo, vamos criar um painel de negociação interativo utilizando a classe Controls no MQL5, voltado para otimizar as operações de trading. O painel conterá um cabeçalho, botões de navegação para trading, fechamento e informações, além de botões especializados para envio de ordens e gerenciamento de posições. Ao final do artigo, teremos um painel básico pronto para futuras melhorias.

Este artigo explora o desenvolvimento de um Expert Advisor (EA) para trading automatizado que combina análise técnica com previsões de deep learning.

Na discussão de hoje, utilizamos dados alternativos diários do Federal Reserve de St. Louis sobre o Índice Amplo do Dólar dos EUA e um conjunto de outros indicadores macroeconômicos para prever a taxa de câmbio futura do EURUSD. Infelizmente, embora os dados aparentem ter uma correlação quase perfeita, não conseguimos obter ganhos materiais em nossa acurácia de modelo, o que pode nos indicar que os investidores talvez estejam melhores usando apenas as cotações normais do mercado.

Os modelos de linguagem (LLMs) são uma parte importante da inteligência artificial que evolui rapidamente. E para aproveitar isso devemos pensar em como integrar LLMs avançados em nossa negociação algorítmica. Muitos acham desafiador ajustar esses modelos de acordo com suas necessidades, implantá-los localmente e, logo, aplicá-los à negociação algorítmica. Esta série de artigos explorará uma abordagem passo a passo para alcançar esse objetivo.

Os modelos de inteligência artificial CatBoost ganharam enorme popularidade na comunidade de aprendizado de máquina graças à sua precisão nas previsões, eficiência e resistência a conjuntos de dados fragmentados e complexos. Este artigo trata de como usar esses modelos no mercado Forex.

Neste artigo, abordamos o conceito de corpo nas requisições HTTP, que é necessário para o envio de dados como JSON e texto simples. Discutimos e explicamos como usá-lo corretamente junto com os cabeçalhos apropriados. Também introduzimos a classe ChttpBody, que faz parte da biblioteca Connexus e que irá simplificar o trabalho com o corpo das requisições.

ADX é outro indicador técnico relativamente popular, usado por alguns traders para avaliar a força da tendência predominante. Atuando como uma combinação de dois outros indicadores, ele é um oscilador cujos padrões vamos explorar neste artigo com a ajuda do Assistente MQL5 e suas classes auxiliares.

Neste artigo, discutiremos e demonstraremos como transformar variáveis nominais em formatos numéricos adequados para algoritmos de aprendizado de máquina, utilizando tanto Python quanto MQL5.

Neste artigo, criamos um EA (Expert Advisor) em MQL5 com base na estratégia PIRANHA, utilizando as Bandas de Bollinger para aumentar a eficiência da negociação. Discutimos os princípios-chave da estratégia, a implementação do código, bem como os métodos de teste e otimização. Esse conhecimento permitirá usar o EA com eficácia em seus cenários de trading.

Aqui começaremos a unir diversas coisas, ou aplicações que antes estavam complemente isoladas entre si. Apesar de que o Chart Trade, o Indicador de Mouse e o Expert Advisor, já terem algum tipo de relacionamento. Não havia ainda uma forma de podermos observar, posições que estivessem abertas no servidor de negociação, isto diretamente no gráfico. Fazendo muitas das vezes uso de um sistema cross order. Mas a partir deste momento isto começa a se tornar possível. Abrindo diversas portas para novas ideias e implementações futuras. Se bem que estamos apenas começando a fazer as coisas acontecerem. Mas já teremos uma direção na qual seguir.

Neste artigo será explicado e explorado algumas formas de lidar com as funções de biblioteca FileSave e FileLoad. Apesar de muita gente, as considerar pouco promissoras, devido a algumas limitações ou dificuldades que as mesmas nos gera em alguns tipos de cenários. Entender da forma correta como estas duas funções trabalham, podem lhe poupar muito trabalho em certos momento. Além é claro, das mesmas, serem uma ótima forma de promover arquivos de log.

Vamos expandir a biblioteca existente Dialog, incorporando nela a lógica de gerenciamento de temas. Além disso, vamos integrar os métodos de troca de temas nas classes CDialog, CEdit e CButton, utilizadas no nosso projeto de painel administrativo.

Continuamos o desenvolvimento da biblioteca Connexus. Neste capítulo, exploraremos o conceito de cabeçalhos no protocolo HTTP, explicando o que são, para que servem e como utilizá-los nas requisições. Analisaremos os principais cabeçalhos utilizados ao interagir com APIs e apresentaremos exemplos práticos de como configurá-los na biblioteca.

Nesta série de artigos, vamos revisitar estratégias de negociação já conhecidas para investigar se podemos aprimorá-las utilizando IA. No artigo de hoje, exploraremos o FTSE 100 e tentaremos prever o índice utilizando uma parte das ações individuais que compõem esse índice.

Junte-se a nós para discutir como você pode usar IA para otimizar o dimensionamento de posições e a quantidade de ordens, a fim de maximizar o retorno do seu portfólio. Vamos mostrar como identificar, de forma algorítmica, um portfólio ideal e adaptar seu portfólio conforme sua expectativa de retorno ou níveis de tolerância ao risco. Nesta discussão, vamos utilizar a biblioteca SciPy e a linguagem MQL5 para criar um portfólio ideal e diversificado usando todos os dados que temos.

Este Expert Advisor para MetaTrader 5 implementa uma estratégia de Scalping OrderFlow com gerenciamento de risco avançado. Ele utiliza múltiplos indicadores técnicos para identificar oportunidades de negociação com base em desequilíbrios de fluxo de ordens. Os testes de retrocesso (backtesting) mostram potencial de lucratividade, mas destacam a necessidade de mais otimizações, especialmente no gerenciamento de risco e nas taxas de acerto das operações. Adequado para traders experientes, exige testes aprofundados e compreensão antes da utilização em ambiente real.