Artigos de programação no site MQL5.com

Neste artigo vamos ver o que seria de fato um código estruturado. Muita gente confunde código estruturado com um código organizado. No entanto, existe uma diferença entre ambos conceitos. E isto será explicando neste artigo. Apesar da aparente complexidade que será notada no primeiro contato com este tipo de codificação, procurei abordar o tema da melhor maneira possível. Mas este artigo é apenas o primeiro passo para algo ainda maior.

O artigo aborda o algoritmo metaheurístico AEO, que modela as interações entre os componentes de um ecossistema, criando uma população inicial de soluções e aplicando estratégias adaptativas de atualização, e descreve detalhadamente as etapas do funcionamento do AEO, incluindo as fases de consumo e decomposição, bem como as diferentes estratégias de comportamento dos agentes. O artigo apresenta as características e vantagens do AEO.

Damos continuidade ao trabalho iniciado no artigo anterior sobre a construção do framework RefMask3D utilizando MQL5. Esse framework foi desenvolvido para um estudo aprofundado da interação multimodal e da análise de características em nuvens de pontos, com posterior identificação do objeto-alvo com base em uma descrição fornecida em linguagem natural.

Desbloqueie seu potencial! Você está cercado de oportunidades. Descubra 3 segredos principais para iniciar sua jornada MQL5 ou levá-la para o próximo nível. Vamos mergulhar na discussão de dicas e truques para iniciantes e profissionais.

O artigo é dedicado ao algoritmo de otimização com búfalos-africanos (ABO), uma abordagem meta-heurística desenvolvida em 2015 com base no comportamento único desses animais. Ele descreve detalhadamente as etapas de implementação do algoritmo e sua eficácia na busca por soluções de problemas complexos, tornando-o uma ferramenta valiosa na área de otimização.

Este inovador bot de negociação integra o MetaTrader 5 com Python para aproveitar a análise de sentimento em tempo real nas mídias sociais para decisões automatizadas de negociação. Ao analisar o sentimento no Twitter relacionado a instrumentos financeiros específicos, o bot traduz as tendências das mídias sociais em sinais acionáveis de negociação. Ele utiliza uma arquitetura cliente-servidor com comunicação via socket, permitindo uma interação contínua entre as capacidades de negociação do MT5 e o poder de processamento de dados do Python.

Vamos conhecer um método de análise multimodal integrada para interagir e compreender características.

Tentou-se criar um EA para prever cotações de taxas de câmbio. Como base para o algoritmo, foram adotados modelos clássicos de classificação, como regressão logística e probit. O critério de razão de verossimilhança é utilizado para filtrar os sinais de negociação.

Muitos poderiam sugerir, que deveríamos abandonar o Excel, e usar o Python pura e simplesmente. Fazendo uso de alguns pacotes que permitiriam ao Python criar um arquivo de Excel, para que pudéssemos analisar os resultados depois. Mas como foi dito no artigo anterior, apesar desta solução ser a mais simples, pelo ponto de vista de muitos programadores. Ela de fato, não será bem vista, pelos olhos de alguns usuários. E nesta história toda, o usuário tem sempre razão. Você como programador deve, encontrar alguma forma ou alguma maneira de fazer as coisas funcionarem.

Neste artigo, vermos como é fácil de criar e implementar uma metodologia operacional, visando colorir candles. Sendo este um conceito, que diversos operadores apreciam imensamente. Porém, é preciso se tomar cuidado ao implementar tal tipo de coisa. Isto para que as barras, ou candles, mantenham a sua aparência original. Visando assim não prejudicar a leitura que muitos operadores fazem candle a candle.

Criamos um sistema de arbitragem legal aos olhos das corretoras, que gera milhares de preços sintéticos no mercado Forex, os analisa e negocia com sucesso e de forma lucrativa.

Existem padrões repetitivos e regularidades no mercado cambial? Decidi criar meu próprio sistema de análise de padrões usando Python e MetaTrader 5. Uma espécie de simbiose entre matemática e programação para conquistar o Forex.

Como utilizar os dados econômicos do Banco Mundial para fazer previsões? O que acontece se combinarmos modelos de IA com economia?

Este artigo apresenta o Algoritmo de Irrigação Artificial (ASHA), um novo método metaheurístico desenvolvido para resolver problemas gerais de otimização. Baseado na simulação dos processos de fluxo e acúmulo de água, este algoritmo constrói o conceito de um campo ideal, no qual cada unidade de recurso (água) é convocada para buscar a solução ótima. Descubra como o ASHA adapta os princípios de fluxo e acúmulo para distribuir recursos de forma eficiente em um espaço de busca e conheça sua implementação e os resultados dos testes.

Ao analisarmos a situação de mercado, a dividimos em segmentos individuais, identificando as principais tendências. No entanto, os métodos tradicionais de análise geralmente se concentram em um único aspecto, limitando a percepção. Neste artigo, apresentaremos um método que permite destacar vários objetos, oferecendo uma compreensão mais completa e em camadas da situação.

Quando você desenvolve algo, seja no xlwings, ou qualquer outro pacote que nos permita ler e escrever diretamente no Excel. Você na verdade deve notar que todos os programas, funções ou procedimentos. Executam e logo finalizam a sua tarefa. Eles não ficam ali, dentro de um loop. E por mais que você tente fazer as coisas de uma forma diferente.

Neste artigo iremos ver como declarar diversos indicadores de plotagem, como DRAW_COLOR_LINE e DRAW_FILLING. Além é claro, aprender como plotar indicadores múltiplos de uma forma muito simples, prática e pouco trabalhosa. Agora que realmente pode mudar a sua forma de enxergar o MetaTrader 5 e o mercado em geral.

Este artigo apresenta o Algoritmo do Campo Elétrico Artificial (AEFA), inspirado na lei de Coulomb da força eletrostática. Por meio de partículas carregadas e suas interações, o algoritmo simula fenômenos elétricos para resolver tarefas complexas de otimização. O AEFA demonstra propriedades únicas em relação a outros algoritmos baseados em leis da natureza.

Damos continuidade à discussão sobre o uso da representação linear por partes de séries temporais, iniciada no artigo anterior. Hoje, falaremos sobre a combinação desse método com outras abordagens de análise de séries temporais para melhorar a qualidade da previsão das tendências dos movimentos de preços.

Os Kernels de Processos Gaussianos são a função de covariância da Distribuição Normal que pode desempenhar um papel em previsões. Exploramos esse algoritmo único em uma classe de sinal personalizada em MQL5 para ver se pode ser utilizado como um sinal principal de entrada e saída.

Na nossa série sobre integração do MQL5 com pacotes de processamento de dados, mergulhamos na poderosa combinação de aprendizado de máquina e análise preditiva. Exploraremos como conectar o MQL5 de forma perfeita com bibliotecas populares de aprendizado de máquina, para possibilitar modelos preditivos sofisticados para os mercados financeiros.

Nesta série de artigos, revisitamos estratégias clássicas para ver se podemos melhorá-las usando IA. No artigo de hoje, vamos examinar a popular estratégia de análise de múltiplos tempos gráficos para avaliar se a estratégia seria aprimorada com IA.

Nesta série de artigos, revisitamos estratégias clássicas para verificar se podemos melhorá-las usando IA. No artigo de hoje, examinaremos uma estratégia popular de análise de múltiplos símbolos utilizando uma cesta de ativos correlacionados. Focaremos no par de moedas exótico USDZAR.

Este artigo apresenta um EA avançado para negociação no mercado Forex, que combina aprendizado de máquina com análise técnica. Ele é projetado para operar ações da Apple por meio de otimização adaptativa, gerenciamento de risco e múltiplas estratégias. Testes com dados históricos têm apresentado resultados promissores, embora também tenham evidenciado retrações significativas, indicando potencial para melhorias adicionais.

Neste artigo, vamos ver como resolver algumas questões e ver alguns problemas que temos ao usar código feito em Python dentro de outros programas. No caso o que mostrarei aqui, é um típico problema que existe, quando você vai usar o Excel junto com o MetaTrader 5. Mas para fazer esta comunicação estaremos usando o Python. Porém existe um pequeno problema nesta implementação. Não em todos os casos, mas em alguns casos específicos e quando o problema ocorre você tem que entender por que ele ocorre. Neste artigo iniciarei a explicação de como resolver tal coisa.

Neste artigo veremos como implementar o calculo de média móvel e os cuidados a serem tomados ao efetivamente criar este calculo. Além disto, vamos também falar sobre a sobrecarga da função OnCalculate a fim de podemos saber quando e como trabalhar com um ou outro modelo de sobrecarga.

A função de perda (Loss Function) é uma métrica fundamental nos algoritmos de aprendizado de máquina, que fornece feedback para o processo de aprendizado ao quantificar o quão bem um determinado conjunto de parâmetros se comporta em comparação com o valor-alvo esperado. Vamos explorar os diferentes formatos dessa função na classe personalizada do Assistente MQL5.

Nesta parte do artigo, vamos criar um EA MQL5 integrado ao Telegram que envia sinais de cruzamento de médias móveis para o mensageiro. Descreveremos detalhadamente o processo de geração de sinais de negociação com base nesses cruzamentos, implementaremos o código necessário em MQL5 e garantiremos uma integração contínua. Como resultado, teremos um sistema que envia alertas de negociação em tempo real diretamente para um grupo no Telegram.

A regularização é uma forma de penalizar a função de perda em proporção ao peso discreto aplicado ao longo das várias camadas de uma rede neural. Vamos observar a importância de algumas formas de regularização e o impacto que isso pode ter em testes realizados com um Expert Advisor montado por um assistente.

Neste artigo, criaremos um EA na linguagem MQL5 que enviará mensagens para o Telegram por meio de um bot. Configuraremos os parâmetros necessários, incluindo o token de API do bot e o identificador do chat, e então realizaremos uma requisição HTTP POST para entregar as mensagens. Em seguida, processaremos a resposta para garantir a entrega bem-sucedida e lidaremos com possíveis erros.

Neste artigo, analisamos em detalhes os aspectos importantes para a escolha dos dados mais relevantes e de qualidade do mercado Forex e para melhorar o desempenho dos modelos de inteligência artificial.

Neste artigo, discutimos o conceito de dynamic time warping como uma forma de identificar padrões preditivos em séries temporais financeiras. Veremos como ele funciona e também apresentaremos sua implementação em MQL5 puro.

Python é uma linguagem de programação bem conhecida e popular, com muitos recursos, especialmente nas áreas de finanças, ciência de dados, Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina. Python é uma ferramenta poderosa que também pode ser útil no trading. O MQL5 nos permite usar essa poderosa linguagem como uma integração para alcançar nossos objetivos de forma eficaz. Neste artigo, compartilharemos como podemos usar Python como uma integração no MQL5, depois de aprender algumas informações básicas sobre Python.

Nesta discussão, vamos criar nosso primeiro Expert Advisor em MQL5 com base no indicador que fizemos no artigo anterior. Vamos cobrir todas as funcionalidades necessárias para tornar o processo automático, incluindo o gerenciamento de riscos. Isso beneficiará extensivamente os usuários ao avançarem da execução manual de negociações para sistemas automatizados.

O artigo descreve as etapas para a implementação do EA Deus baseado nos indicadores RSI e média móvel para gerenciar a negociação automatizada.

A normalização em lote é um pré-processamento dos dados antes de sua entrada em um algoritmo de aprendizado de máquina, como uma rede neural. Ao aplicá-la, é essencial levar em conta o tipo de ativação que será usado pelo algoritmo. Exploraremos diferentes abordagens para extrair vantagens com um EA construído no Assistente.

Vamos começar a implementar a comunicação entre o Excel e o MetaTrader 5. Mas antes é preciso entender algumas coisas importantes. Isto para que não venha a ficar coçando a cabeça tentando entender por que as coisas funcionam ou não. Mas antes que você venha a torcer o nariz para a integração entre o Python e o Excel. Vamos ver como podemos usar o xlwings, a fim de poder controlar de alguma forma o MetaTrader 5. Isto através do Excel. O que irei mostrar aqui será como foco principal a didática. Não ache que podemos fazer apenas o que mostrarei.

Neste artigo criaremos o nosso primeiro indicador totalmente prático e funcional. O objetivo aqui, não é e não será mostrar como se cria de fato uma aplicação. Mas ajudar a você, meu caro leitor, a entender como você pode por conta própria, desenvolver suas próprias ideias. As colocando em prática, de forma segura, simples e prática.

A integração permite um fluxo de trabalho contínuo, no qual os dados financeiros brutos do MQL5 podem ser importados para pacotes de processamento de dados, como o Jupyter Lab, possibilitando análises avançadas, incluindo testes estatísticos.