Artigos de programação no site MQL5.com

Ao estudarmos o método FEDformer, abrimos uma porta para a área de representação de séries temporais no domínio da frequência. No novo artigo, continuaremos o tema iniciado, e analisaremos um método que permite não apenas conduzir uma análise, mas também prever estados futuros no domínio frequencial.

Os objetivos deste artigo são: demonstrar a necessidade obrigatória de um gerenciador de riscos, adaptar os princípios de controle de risco para trading algorítmico em uma classe específica, permitindo que todos possam comprovar, de forma independente, a eficácia da abordagem de normalização de risco no day trading e em investimentos nos mercados financeiros. Neste artigo, exploraremos em detalhes a criação de uma classe de gerenciador de riscos para trading algorítmico, continuando o tópico abordado no artigo anterior sobre o gerenciador de riscos para trading manual.

Neste artigo, veremos como transferir informações em tempo real entre o indicador e o serviço, entender por que podem surgir problemas ao modificar o tempo gráfico e como resolvê-los corretamente. Como bônus, você terá acesso à última versão da aplicação de replay/simulador. O conteúdo é exclusivamente didático e não deve ser considerado como uma aplicação para outros fins.

Neste artigo começaremos a ver o que seria uma união. Aqui faremos a lição de casa, experimentando as primeiras construções em que uma união poderia ser utilizada. Apesar de tudo, o que será visto aqui, é apenas a parte básica de todo um conjunto de conceitos e informações que ainda serão melhor exploradas em artigos futuros. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.

Médias Móveis são um indicador muito comum, usado e compreendido pela maioria dos traders. Exploramos possíveis casos de uso que podem não ser tão comuns dentro dos Expert Advisors montados no MQL5 Wizard.

Este artigo é voltado para desenvolvedores iniciantes e experientes em MQL5. Ele oferece um código que define indicadores para gerar sinais, limitando-os com base nas tendências de timeframes mais altos. Dessa forma, traders podem aprimorar suas estratégias ao incluir uma visão mais ampla do mercado, o que pode resultar em sinais de negociação potencialmente mais confiáveis.

Este artigo discute o método de componentes principais, um método de redução da dimensionalidade ao analisar dados, e como ele pode ser implementado usando autovalores e vetores. Como sempre, vamos tentar desenvolver um protótipo da classe de sinais para EA que pode ser usado no Assistente MQL5.

Existem vários tipos de algoritmos para auto-otimização de estratégias de trading e parâmetros. Esses algoritmos são usados para melhorar automaticamente as estratégias de trading com base em dados históricos e atuais de mercado. Neste artigo, veremos um desses algoritmos com exemplos em Python e MQL5.

Hoje, estamos discutindo uma integração funcional do Telegram para notificações do Indicador MetaTrader 5 usando o poder do MQL5, em parceria com Python e a API do Bot do Telegram. Explicaremos tudo em detalhes para que ninguém perca nenhum ponto. Ao final deste projeto, você terá adquirido conhecimentos valiosos para aplicar em seus projetos.

Escreveremos do zero um script para facilitar a captura de capturas de tela (print-screens) de negociações, visando a análise de entradas. Em um único gráfico, será conveniente exibir todas as informações necessárias sobre uma negociação específica, com a possibilidade de desenhar diferentes timeframes.

Um guia abrangente para desenvolver um algoritmo de negociação automatizado baseado na estratégia de Suporte e Resistência. Informações detalhadas sobre todos os aspectos da criação de um expert advisor em MQL5 e testá-lo no MetaTrader 5 – desde a análise dos comportamentos de faixa de preço até o gerenciamento de risco.

Ao trabalhar com séries temporais, geralmente usamos os dados na sequência histórica. Mas isso é realmente o mais eficiente? Há quem acredite que modificar a sequência dos dados iniciais pode aumentar a eficácia dos modelos de aprendizado. Neste artigo, vou apresentar um desses métodos.

Neste artigo iremos ver como podemos fazer algo muito parecido com o encontrado em linguagens como C, C++ e Java. Onde podemos enviar um número quase infinito de parâmetros para dentro de uma função ou procedimento. Apesar de aparentemente ser um tópico avançado. Na minha visão, o que será visto aqui, pode muito bem ser implementado por qualquer iniciante. Desde que ele tenha compreendido os conceitos vistos arteriormente. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.

O que iremos construir será complexo de entender. Por isso, apresentarei apenas o início da construção neste artigo. Leia com calma, pois entender o conteúdo aqui é essencial para o próximo passo. O objetivo deste conteúdo é apenas didático, sem aplicação prática além do aprendizado e estudo dos conceitos apresentados.

Neste artigo, criaremos uma ferramenta simples para visualização prática de posições e operações diretamente no gráfico, com navegação por teclas. Isso permitirá que traders estudem visualmente operações individuais e obtenham todas as informações sobre os resultados das negociações diretamente no local.

O artigo aborda as ferramentas clássicas da análise correlacional. São apresentadas as bases teóricas breves, bem como a implementação prática do critério de independência qui-quadrado de Pearson e o coeficiente de relação de correlação.

A primeira etapa do processo automatizado de otimização já foi implementada. Para diferentes símbolos e timeframes, realizamos a otimização com base em vários critérios e armazenamos as informações dos resultados de cada execução em um banco de dados. Agora, vamos nos dedicar à seleção dos melhores grupos de conjuntos de parâmetros encontrados na primeira etapa.

Dividiremos o código principal do MQL5 em trechos específicos para ilustrar a integração do Telegram e WhatsApp para receber notificações de sinais do indicador de Restrição de Tendência que estamos criando nesta série de artigos. Isso ajudará traders, tanto iniciantes quanto desenvolvedores experientes, a compreender o conceito com mais facilidade. Primeiro, abordaremos a configuração do MetaTrader 5 para notificações e sua importância para o usuário. Isso ajudará os desenvolvedores a tomarem nota antecipadamente para aplicar posteriormente em seus sistemas.

As Redes Neurais Convolucionais são outro algoritmo de aprendizado de máquina que tende a se especializar em decompor conjuntos de dados multidimensionais em partes constituintes principais. Vamos ver como isso é normalmente alcançado e explorar uma possível aplicação para traders em outra classe de sinais do MQL5 Wizard.

Neste artigo, examinamos a evolução do algoritmo ACS: três modificações visando melhorar as características de convergência e eficácia do algoritmo. A transformação de um dos principais algoritmos de otimização. Das modificações de matrizes a abordagens revolucionárias para a formação de populações.

Nos mercados de forex, é muito desafiador prever a tendência futura sem ter uma ideia do passado. Poucos modelos de machine learning são capazes de fazer previsões futuras considerando valores passados. Neste artigo, vamos discutir como podemos usar modelos clássicos (não específicos para séries temporais) de Inteligência Artificial para superar o mercado.

Aqui neste artigo, mostrarei como implementar o que foi visto no artigo passado, dentro do serviço de replay/simulação. Mas como tudo nesta vida, costuma dar algum tipo de problema. Aqui não foi uma exceção. Então acompanhe o artigo e veja o que será tema para o próximo artigo desta serie. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.

Neste artigo iremos ver como trabalhar com arrays no MQL5, a ponto de transferir informações entre funções e procedimentos, utilizando arrays para isto. O objetivo aqui é lhe preparar para o que será visto e explicado em artigos futuros. No entanto, é extremamente recomendado que você estude muito bem o que será mostrado neste artigo. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como uma aplicação final, onde o objetivo não seja o estudo dos conceitos aqui mostrados.

Este artigo descreve uma estratégia simples para normalizar os dados de mercado usando o intervalo diário e treinar uma rede neural para aprimorar as previsões de mercado. Os modelos desenvolvidos podem ser utilizados em conjunto com estruturas de análise técnica existentes ou de forma independente para auxiliar na previsão da direção geral do mercado. A estrutura delineada neste artigo pode ser ainda mais refinada por qualquer analista técnico para desenvolver modelos adequados para estratégias de negociação manuais e automatizadas.

O artigo discute, de forma detalhada, os passos que precisam ser implementados para a criação de um advisor especializado baseado no algoritmo de negociação de Recuperação de Zona. Isso ajuda a automatizar o sistema, economizando tempo para os negociadores algorítmicos.

Aprenda a criar um kit de ferramentas para desenvolvedores para gerenciar várias operações de posição com MQL5. Neste artigo, vou demonstrar como criar uma biblioteca de funções (ex5) que realizará operações de gerenciamento de posições, de simples a avançadas, incluindo o tratamento automático e a geração de relatórios dos diferentes erros que surgem ao lidar com tarefas de gerenciamento de posições com MQL5.

Neste artigo, exploraremos as capacidades da poderosa linguagem MQL5 na criação de vários estilos de indicadores no MetaTrader 5. Também analisaremos os scripts e como eles podem ser utilizados em nosso modelo.

Um guia abrangente para desenvolver um algoritmo de negociação automatizado baseado na estratégia de Quebra de Estrutura (BoS). Informações detalhadas sobre todos os aspectos da criação de um consultor em MQL5 e testando-o no MetaTrader 5 — desde a análise de suporte e resistência de preços até a gestão de riscos.

Neste artigo, continuamos a implementação das abordagens do ATFNet — um modelo que adapta e combina os resultados de 2 blocos (frequencial e temporal) de previsão de séries temporais.

Apresentamos o algoritmo Artificial Cooperative Search (ACS). Este método inovador utiliza uma matriz binária e várias populações dinâmicas, baseadas em relações mutualísticas e cooperação, para encontrar rapidamente e com precisão soluções ótimas. A abordagem única do ACS em relação a "predadores" e "presas" permite alcançar excelentes resultados em problemas de otimização numérica.

Os autores do método FreDF confirmaram experimentalmente a vantagem da previsão combinada nas áreas de frequência e tempo. No entanto, o uso de um hiperparâmetro de ponderação não é ideal para séries temporais não estacionárias. Neste artigo, proponho que você conheça um método de combinação adaptativa de previsões nas áreas de frequência e tempo.

Neste artigo, demonstramos como os Modelos Ocultos de Markov, treinados utilizando Python, podem ser integrados em aplicações MetaTrader 5. Os Modelos Ocultos de Markov são uma poderosa ferramenta estatística utilizada para modelar dados de séries temporais, onde o sistema modelado é caracterizado por estados não observáveis (ocultos). Uma premissa fundamental dos HMMs é que a probabilidade de estar em um determinado estado em um momento específico depende do estado do processo no instante anterior.

Estamos escrevendo do zero um script que facilitará a exportação de capturas de tela das negociações para a análise das entradas de trades. Será conveniente exibir todas as informações necessárias sobre uma negociação em um único gráfico, com a possibilidade de desenhar diferentes timeframes.

Neste artigo mostrarei a maneira correta e funcional de usar a função CustomBookAdd. Apesar de parecer se algo simples, fazer isto tem muitas implicações. Entre elas permitir que digamos ao indicador de mouse, se o ativo customizado está em leilão; Em negociação, ou o mercado está fechado. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.

Neste artigo vamos ver o que seria um array dinâmico e um array estático. Existe diferença em usar um ou outro? Ou ambos são sempre a mesma coisa? Quando devo usar um e quando usar o outro? E os arrays constantes? Por que eles existem e qual o risco que estou correndo, quando não inicializo todos os valores de um array? Pressupondo que eles serão iguais a zero. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como uma aplicação final, onde o objetivo não seja o estudo dos conceitos aqui mostrados.

Continuamos o ciclo de artigos sobre a criação de um robô de trading em Python e MQL5. Hoje, vamos resolver a tarefa de escolher e treinar o modelo, testá-lo, implementar a validação cruzada, busca em grade, além de abordar o ensemble de modelos.

No EA em desenvolvimento, já temos um mecanismo de controle de rebaixamento implementado. No entanto, ele tem uma natureza probabilística, pois se baseia nos resultados de testes com dados históricos de preços. Assim, o rebaixamento, embora com pequena probabilidade, às vezes pode exceder os valores máximos esperados. Vamos tentar adicionar um mecanismo que garanta a manutenção de um nível de rebaixamento predefinido.

Neste artigo, vamos repensar as fechaduras codificadas, transformando-as de mecanismos de proteção em ferramentas para resolver tarefas complexas de otimização. Descubra o mundo das fechaduras codificadas, não como simples dispositivos de segurança, mas como inspiração para uma nova abordagem à otimização. Vamos criar uma população inteira de "fechaduras", onde cada uma representa uma solução única para um problema. Em seguida, desenvolveremos um algoritmo que "destrancará" essas fechaduras e encontrará soluções ideais em várias áreas, desde o aprendizado de máquina até o desenvolvimento de sistemas de trading.

Continuamos a explorar a análise e previsão de séries temporais na área de frequência. E nesta matéria, apresentaremos um novo método de previsão nessa área, que pode ser adicionado a muitos dos algoritmos que já estudamos anteriormente.

Para obter um bom EA, precisamos selecionar muitos bons conjuntos de parâmetros para as instâncias das estratégias de trading. Isso pode ser feito manualmente, executando a otimização em diferentes símbolos e, em seguida, escolhendo os melhores resultados. Mas é melhor delegar esse trabalho para um programa e se concentrar em atividades mais produtivas.