Artigos de programação no site MQL5.com

Este artigo analisa um dos mais conhecidos critérios de homogeneidade não-paramétricos, o critério de Smirnov. São analisados tanto dados modelados quanto cotações reais. É apresentado um exemplo de construção do indicador de não-estacionaridade (iSmirnovDistance).

Negociar com múltiplas moedas não está disponível por padrão quando um expert advisor é montado através do assistente. Examinamos dois hacks possíveis que os traders podem fazer ao tentar testar suas ideias com mais de um símbolo ao mesmo tempo.

Neste artigo, continuamos nossa exploração da família de algoritmos do Método de Agrupamento de Manipulação de Dados, com a implementação do Algoritmo Combinatório, juntamente com sua versão refinada, o Algoritmo Combinatório Seletivo em MQL5.

Neste artigo, vamos apresentar outro indicador baseado em volatilidade, chamado Chaikin Volatility. Vamos entender como construir um indicador personalizado, após identificar como ele pode ser usado e construído. Vamos compartilhar algumas estratégias simples que podem ser usadas e, em seguida, testá-las para entender qual delas pode ser melhor.

O desejo de obter previsões mais precisas leva os pesquisadores a complicar os modelos de previsão. Isso, por sua vez, aumenta os custos de treinamento e manutenção do modelo. Mas será que isso sempre é justificado? Neste artigo, proponho que você conheça um algoritmo que utiliza a simplicidade e a velocidade dos modelos lineares, e demonstra resultados no nível dos melhores com uma arquitetura mais complexa.

ONNX é uma ótima ferramenta para integrar códigos complexos de IA entre diferentes plataformas, sendo uma ferramenta excelente, mas que vem com alguns desafios que devem ser superados para aproveitar ao máximo suas capacidades. Neste artigo, discutimos os problemas mais comuns que você pode enfrentar e como mitigá-los.

Aqui neste artigo mostrarei como faremos para conseguir implementar o avanço rápido, assim como também resolveremos o problema do indicador de mouse, quando este está sendo usando junto com a aplicação de replay / simulação. 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.

Ao criar uma estratégia de negociação, precisamos testar diversas opções de stops de proteção. Aqui, surge a ideia de ajustar dinamicamente o nível do Stop Loss acompanhando o movimento do preço. O melhor candidato para isso é o indicador Parabolic SAR, porque é difícil pensar em algo mais simples e claro.

A previsão desempenha um papel importante na análise de séries temporais. No novo artigo, falaremos sobre as vantagens da segmentação de séries temporais.

Neste artigo iremos aprender como utilizar o comando SWITCH em sua forma mais simples e básica. 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.

Vamos delinear as principais etapas para o desenvolvimento do nosso EA. Uma das primeiras será realizar a otimização de uma instância individual da estratégia de trading desenvolvida. Tentaremos reunir em um único lugar todas as informações necessárias sobre as execuções do testador durante a otimização.

Continuamos a analisar algoritmos de previsão de séries temporais. E neste artigo, proponho que você conheça o método U-shaped Transformer.

Neste artigo irei mostrar como corrigir duas falhas que se encontram presentes no código. No entanto tais correções foram explicadas para que você, aspirante a programador, consiga entender que nem sempre as coisas irão acontecer como você havia previsto. Mas isto não é motivo para desespero e sim uma oportunidade de aprendizado. 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.

À medida que avançamos, utilizamos cada vez mais instâncias simultâneas de estratégias de negociação em um único EA. Vamos descobrir até quantas instâncias podemos utilizar antes de nos depararmos com limitações de recursos.

Neste arquivo vamos finalmente resolver os problemas de simulação dos ticks, em uma barra de um minuto, de forma que eles possam conviver junto com ticks reais. Isto para evitar que venhamos a ter problemas depois. 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, quero apresentar a vocês um novo método abrangente de previsão de séries temporais, que combina harmoniosamente as vantagens dos modelos lineares e dos transformers.

Há muito já aprendemos que o pré-processamento dos dados brutos desempenha um grande papel na estabilidade do treinamento do modelo. E, para o processamento online de dados "brutos", frequentemente usamos a camada de normalização em lote. No entanto, às vezes surge a necessidade de um procedimento inverso. Um dos possíveis métodos para resolver tais tarefas é discutido neste artigo.

Neste artigo, discutimos um método inovador de otimização chamado BSO (Brain Storm Optimization), inspirado na tempestade de ideias (brainstorming). Também abordamos um novo enfoque para resolver problemas de otimização multimodal que utiliza o BSO, permitindo encontrar várias soluções ótimas sem a necessidade de definir previamente o número de subpopulações. Além disso, analisamos os métodos de clusterização K-Means e K-Means++.

O livro de ofertas - Depth of Market - é sem dúvidas algo de bastante relevância para a execução de trades rápidos, sobretudo em algoritmos de alta frequência - os HFT. Nessa série de artigos, iremos explorar esse tipo de evento de mercado que podemos obeter através do broker em muitos dos ativos negociados. Começaremos com um indicador em que são configuráveis a paleta de cores, a posição e o tamanho do histograma a ser exibido diretamente no gráfico. Também abordaremos uma forma de gerar eventos BookEvent para fins de testes do indicador em condições específicas. Como possíveis temas a serem abordados nos artigos futuros estão o armazenamento dessas distribuições de preços e formas de usá-las no testador de estratégia.

Neste artigo, vamos falar de uma diretiva de compilação, muito utilizada nos mais diversos códigos que você poderá ver em MQL5. Apesar desta diretiva de compilação ser explicada aqui de maneira bem básica e superficial. É importante que comecemos a entender como usar ela. Já que em breve ela será indispensável para continuarmos em direção a um nível de programação maior. 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, estudaremos algoritmo Boids, baseado em exemplos únicos de comportamento de enxame de animais. O algoritmo Boids, por sua vez, serviu como base para a criação de uma classe inteira de algoritmos, agrupados sob o nome de "Inteligência de Enxame".

Anteriormente, ao selecionar grupos de estratégias de trading para melhorar os resultados combinados, avaliamos os grupos apenas no mesmo período utilizado para a otimização dos EAs individuais. Vamos agora observar o que acontece ao aplicar a seleção no período forward.

Neste artigo, apresentaremos uma maneira de implementar problemas de otimização com múltiplos objetivos e restrições ao selecionar "Max Personalizado" na aba Configurações do terminal MetaTrader 5. Como exemplo, o problema de otimização pode ser: Maximizar o Fator de Lucro, o Lucro Líquido e o Fator de Recuperação, de modo que o Drawdown seja inferior a 10%, o número de perdas consecutivas seja inferior a 5, e o número de negociações por semana seja superior a 5.

O algoritmo Conformer, apresentado aqui, foi desenvolvido para prever o tempo, que, em termos de variabilidade e imprevisibilidade, pode ser comparado aos mercados financeiros. O Conformer é um método complexo que combina as vantagens dos modelos de atenção e das equações diferenciais ordinárias.

Este artigo é a última parte de uma série que descreve nossas etapas de desenvolvimento de um cliente MQL5 nativo para o protocolo MQTT 5.0. Embora a biblioteca ainda não esteja pronta para produção, nesta parte, usaremos nosso cliente para atualizar um símbolo personalizado com ticks (ou taxas) obtidos de outro corretor. Por favor, veja o final deste artigo para mais informações sobre o status atual da biblioteca, o que falta para que ela esteja totalmente em conformidade com o protocolo MQTT 5.0, um possível roadmap, e como acompanhar e contribuir para seu desenvolvimento.

Neste artigo começamos a de fato criar algo que muitos ficam admirados em ver funcionando. Um simples e singelo neurônio que conseguiremos programar com muito pouco código em MQL5.O neurônio funcionou perfeitamente nos testes que fiz. Bem, vamos voltar um pouco, nesta mesma série sobre redes neurais, para que você possa entender do que estou falando.

Máquinas de Vetores de Suporte classificam dados com base em classes predefinidas, explorando os efeitos de aumentar sua dimensionalidade. É um método de aprendizado supervisionado que é bastante complexo, dado seu potencial para lidar com dados multidimensionais. Neste artigo, consideramos como uma implementação muito básica de dados bidimensionais pode ser feita de maneira mais eficiente com o Polinômio de Newton ao classificar a ação do preço.

Construa expert advisors que olhem para frente e se ajustem a qualquer mercado.

Esse será um guia detalhado sobre como desenvolver um robô de trading baseado em aprendizado de máquina. Realizaremos a coleta e preparação de dados e características. Para a execução do projeto, utilizaremos a linguagem de programação Python e bibliotecas, bem como a plataforma MetaTrader 5.

A negociação de notícias pode ser complicada e esmagadora. Neste artigo, passaremos pelos passos para obter dados de notícias. Além disso, aprenderemos sobre o Calendário Econômico do MQL5 e o que ele tem a oferecer.

Os algoritmos de agrupamento em aprendizado de máquina são ferramentas importantes de aprendizado não supervisionado que permitem dividir os dados brutos em grupos com características semelhantes. Com esses grupos, é possível, por exemplo, realizar análise de mercado para um cluster específico, identificar os clusters mais resilientes em novos conjuntos de dados e também realizar inferências causais. Este artigo apresenta um método original para o agrupamento de séries temporais, utilizando a linguagem Python.

Neste artigo veremos como usar os comando RETURN, BREAK e CONTINUE dentro de um laço. Entender o que cada um destes comandos faz no fluxo de execução de um laço é algo muito importante, para que você consiga trabalhar com aplicações mais elaboradas. 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.

Embarque na próxima fase da nossa jornada com MQL5. Neste artigo esclarecedor e amigável para iniciantes, exploraremos as funções restantes de arrays, desmistificando conceitos complexos para capacitá-lo a criar estratégias de negociação eficientes. Discutiremos as funções ArrayPrint, ArrayInsert, ArraySize, ArrayRange, ArrayRemove, ArraySwap, ArrayReverse e ArraySort. Eleve sua expertise em negociação algorítmica com essas funções essenciais de arrays. Junte-se a nós no caminho para a maestria em MQL5!

Neste artigo, descrevemos a implementação do Algoritmo Iterativo Multicamadas do Método de Agrupamento para Manipulação de Dados em MQL5.

Aprenda como você pode se destacar em qualquer mercado que deseja negociar, independentemente do seu nível atual de habilidade.

Neste artigo, vermos de maneira prática e bastante didática o primeiro comando de laço. Apesar de muitos iniciantes temerem nas bases quando precisa criar laços. Saber como fazer isto de maneira adequada e segura. É algo que somente a experiência e prática irá lhe fornecer. Mas quem sabe, eu possa lhe ajudar a reduzir as dores e sofrimento. Isto lhe mostrando os principais problemas e cuidados a serem tomados quando for utilizar laços em seus códigos. 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 objetivo do artigo é demonstrar a ocorrência de falsa regressão quando se aplica a análise de regressão a processos não estacionários, utilizando simulação pelo método de Monte Carlo.

Neste artigo começaremos a resolver, o detalhe sobre o excesso de ticks, que pode acometer a aplicação, quando usamos dados reais. Tal excesso faz com que o serviço muitas das vezes dificulta a correta temporização a fim de conseguir construir a barra de um minuto dentro da janela adequada.

Mergulhe no coração das redes neurais enquanto desmistificamos os algoritmos de otimização usados dentro das redes neurais. Neste artigo, descubra as principais técnicas que desbloqueiam todo o potencial das redes neurais, impulsionando seus modelos a novos patamares de precisão e eficiência.

O artigo explora o BSA, um algoritmo baseado no comportamento das aves, inspirado na interação coletiva das aves em bando na natureza. Diferentes estratégias de busca dos indivíduos no BSA, incluindo a alternância entre comportamento de voo, vigilância e procura de alimento, tornam esse algoritmo multifacetado. Ele utiliza os princípios de comportamento de bando, comunicação, adaptabilidade, liderança e acompanhamento das aves para a busca eficaz de soluções ótimas.