Artigos de programação no site MQL5.com

Libere o potencial da análise multitimeframe com o Signal Pulse, um EA em MQL5 que combina as Bandas de Bollinger e o Oscilador Estocástico para fornecer sinais de negociação precisos com alta probabilidade de ocorrência. Descubra como implementar essa estratégia e visualizar de forma eficiente oportunidades de compra e venda usando setas. O EA é ideal para traders que buscam aprimorar suas decisões por meio de análise automática em vários timeframes.

Aprenda a criar um módulo EX5 com funções exportáveis que permite consultar e armazenar facilmente os dados da última ordem pendente executada. Neste guia passo a passo, aprimoraremos a biblioteca EX5 de gerenciamento de histórico (History Management) desenvolvendo funções especializadas e independentes para extrair as principais propriedades da última ordem pendente executada. Entre essas propriedades estão o tipo de ordem, o horário de colocação, o horário de execução, o tipo de execução e outros dados importantes necessários para o gerenciamento e análise eficaz do histórico de operações com ordens pendentes.

O Oscilador de Aceleração (Accelerator Oscillator) é mais um dos indicadores de Bill Williams, que monitora a aceleração do impulso de preço, e não apenas sua velocidade. Embora seja em muitos aspectos semelhante ao oscilador Awesome, que analisamos em um artigo recente, ele busca evitar os efeitos de defasagem, concentrando-se na aceleração e não apenas na taxa de variação. Como de costume, vamos examinar os padrões do indicador e também seu significado no trading com o uso de um EA criado no Assistente.

Neste artigo, estudaremos a criação e aplicação de programas de formatação para bibliotecas de logs. Examinaremos todas as etapas, desde a estrutura básica de um programa de formatação até exemplos práticos de implementação. Ao final do artigo, você terá todo o conhecimento necessário para realizar a formatação de logs dentro de uma biblioteca e entenderá como tudo funciona nos bastidores.

Neste artigo, apresentamos a implementação de vários classificadores em ensemble na linguagem MQL5 e analisamos sua eficiência em diferentes situações.

Os mercados financeiros geralmente são classificados como estando em consolidação (movimento lateral) ou em tendência. Essa visão estática do mercado pode facilitar o trading no curto prazo. No entanto, ela está desconectada da realidade do mercado. Neste artigo, vamos tentar compreender melhor como exatamente os mercados financeiros transitam entre esses dois possíveis regimes e vamos tentar compreender melhor como exatamente os mercados financeiros transitam entre esses dois possíveis regimes e como podemos utilizar esse novo entendimento do comportamento do mercado para ganhar confiança em nossas estratégias de trading algorítmico.

Neste artigo será implementada a ordenação de notícias para eventos econômicos individuais com base em seus identificadores. Além disso, as consultas SQL anteriores serão aprimoradas para fornecer informações adicionais ou reduzir o tempo de execução da consulta. O código criado nos artigos anteriores se tornará funcional.

Uma das coisas que mais tem me incomodado, é o fato da classe C_ElementsTrade, ter em seu código, coisas que permitem acessar as posições. Não entenda isto como uma falha, pois de fato não é. Apenas torna algumas partes do que precisaremos fazer no futuro, algo um tanto quanto sujeitas a erros. Todo o trabalho que tem sido feito, para implementar o indicador de posição. Tem sido feito, pensando em usar ele no replay/simulador. Porém, uma vez que ele esteja sendo usado no replay/simulador. Não teremos de forma alguma acesso a uma posição real. Sendo assim, qualquer chamada da biblioteca MQL5, cujo objetivo é acessar dados da posição. Não terão qualquer efeito no código.

Neste artigo veremos como implementar um algoritmo de balanceamento da árvore. O que será visto aqui, é a minha proposta para este tipo de mecanismo. Existem diversos outros mecanismos com o mesmo tipo de objetivo. Porém cada um tem seus problemas e suas vantagens. Depende de você, meu caro leitor, estudar e procurar encontrar o que melhor irá lhe atender.

Junte-se a nós hoje enquanto nos desafiamos a construir uma estratégia de trading para o par USDJPY. Vamos negociar padrões de candles que são formados no gráfico diário, pois eles potencialmente têm mais força por trás deles. Nossa estratégia inicial foi lucrativa, o que nos encorajou a continuar refinando a estratégia e adicionando camadas extras de segurança, para proteger o capital obtido.

Propomos conhecer o framework Actor-Director-Critic, que combina aprendizado hierárquico e uma arquitetura com múltiplos componentes para criar estratégias de trading adaptativas. Neste artigo, analisamos em detalhe como o uso do Diretor para classificar as ações do Ator ajuda a otimizar decisões de trading de forma eficiente e a aumentar a robustez dos modelos nas condições dos mercados financeiros.

Neste artigo é apresentada uma análise abrangente do algoritmo de otimização de recifes de coral (CRO), um método meta-heurístico inspirado nos processos biológicos de formação e desenvolvimento de recifes de coral. Ele modela aspectos-chave da evolução dos corais: reprodução externa e interna, fixação de larvas, reprodução assexuada e competição por espaço limitado no recife. É dada atenção especial à versão aprimorada do algoritmo.

Neste artigo, é demonstrado um método de criação de estratégias de trading para o ouro usando aprendizado de máquina. Ao analisar o método proposto para a previsão de séries temporais sob diferentes ângulos, é possível identificar suas vantagens e desvantagens em comparação com outras formas de criação de sistemas de trading baseadas somente na análise e previsão de séries temporais financeiras.

Determinar a direção do mercado pode ser simples, mas saber quando entrar pode ser desafiador. Como parte da série intitulada "Desenvolvimento do Kit de Ferramentas de Análise de Price Action", tenho o prazer de apresentar mais uma ferramenta que fornece pontos de entrada, níveis de take profit e definições de stop loss. Para isso, utilizamos a linguagem de programação MQL5. Vamos nos aprofundar em cada etapa neste artigo.

Bem-vindo à terceira parte da nossa série sobre tendências! Hoje, vamos nos aprofundar no uso de divergência como estratégia para identificar pontos de entrada ideais dentro da tendência diária predominante. Também apresentaremos um mecanismo personalizado de proteção de lucro, semelhante a um trailing stop-loss, mas com melhorias exclusivas. Além disso, vamos atualizar o Trend Constraint Expert para uma versão mais avançada, incorporando uma nova condição de execução de trade para complementar as já existentes. À medida que avançamos, continuaremos explorando a aplicação prática do MQL5 no desenvolvimento algorítmico, fornecendo a você percepções mais detalhadas e técnicas acionáveis.

O que é análise angular dos mercados financeiros? Como usar os ângulos de movimento de preço e o aprendizado de máquina para prever com precisão de 67? Como combinar um modelo de regressão e um modelo de classificação com características angulares e obter um algoritmo funcional? O que Gann tem a ver com isso? Por que os ângulos de movimento do preço são bons indicadores para o aprendizado de máquina?

Determinamos as zonas de sobrecompra e sobrevenda do mercado a partir da teoria do caos: uma integração dos princípios da teoria do caos, da geometria fractal e das redes neurais para prever os mercados financeiros. O estudo demonstra o uso do expoente de Lyapunov como medida da natureza caótica do mercado e a adaptação dinâmica dos sinais de trade. A metodologia inclui um algoritmo de geração de ruído fractal, ativação tangencial hiperbólica e otimização com momento.

O artigo analisa a implementação prática do framework HiSSD em tarefas de trading algorítmico. É mostrado como a hierarquia de habilidades e a arquitetura adaptativa podem ser utilizadas para desenvolver estratégias de negociação robustas.

O artigo descreve uma abordagem inovadora no campo da otimização, que combina a competição espacial entre soluções com o estreitamento adaptativo do espaço de busca, tornando o Battle Royale Optimizer uma ferramenta promissora para análise financeira.

Neste artigo, mostrei da forma o mais didática possível. Como você pode conseguir modificar e gerar um código que seja capaz de cumprir alguns objetivos. Isto modificando o mínimo possível um código já existente. Iremos adicionar um indicador de volume, ao mesmo tempo impedir que o usuário ou operador venha a remover objetos criados pelo indicador de posição.

Neste artigo, iremos demonstrar e explicar de uma maneira bastante lucida, como ocorre a remoção de um node de uma árvore. Algo que na maior parte das vezes, mais gera dúvidas e confusão na mente de iniciantes do que necessariamente os ajuda a entender como todo o processo acontece. E por que ele precisa ser feito desta ou daquela maneira.

Este artigo discute uma abordagem de trading apenas em uma direção escolhida (compra ou venda). Para isso, é utilizada a técnica de inferência causal e aprendizado de máquina.

Apresentamos o framework HiSSD, que combina aprendizado hierárquico e abordagens multiagente para a criação de sistemas adaptativos. Neste trabalho, exploramos em detalhe como essa abordagem inovadora ajuda a identificar padrões ocultos nos mercados financeiros e a otimizar estratégias de trading em condições de descentralização.

Lembra do EA Ilan 1.6 Dynamic? Vamos tentar aprimorá-lo com aprendizado de máquina! Vamos reviver esse antigo projeto neste artigo e adicionar aprendizado de máquina com uma tabela Q. Passo a passo.

No artigo anterior, fizemos com que o indicador, nos mostrasse o resultado financeiro. Porém, nem todos gostam de fazer uso de tal modo de visualização. O motivo pode variar de operador para operador. Mas em alguns casos o motivo de fato me parece bastante plausível e justificável. Fazer as atualizações no código para promover isto. Não é nem de longe uma das tarefas mais complicadas. Na verdade é algo bastante simples e singelo. Assim neste artigo, veremos como fazer este tipo de coisa.

Neste artigo iremos retomar a implementação do que seria uma árvore. Agora que temos os conceitos básicos sobre como um constructor e destructor funcionam. Poderemos finalmente corrigir o código visto no último artigo. Mas se prepare para uma verdadeira aventura dentro da programação MQL5.

Neste artigo, apresentamos a implementação de vários métodos de aprendizagem de conjunto em MQL5 e examinamos sua eficácia em diferentes cenários.

Por décadas, traders vêm utilizando a fórmula do Critério de Kelly para determinar a proporção ideal de capital a ser alocada em um investimento ou aposta, a fim de maximizar o crescimento de longo prazo enquanto minimiza o risco de ruína. No entanto, seguir cegamente o Critério de Kelly utilizando o resultado de um único backtest costuma ser perigoso para traders individuais, pois, na negociação ao vivo, a vantagem de trading diminui com o tempo, e o desempenho passado não é garantia de resultado futuro. Neste artigo, apresentarei uma abordagem realista para aplicar o Critério de Kelly para alocação de risco de um ou mais EAs no MetaTrader 5, incorporando resultados de simulação de Monte Carlo provenientes do Python.

Neste artigo, faremos as modificações necessárias para que o indicador de posição venha a nos apresentar um resultado financeiro. Isto para que o operador, possa ter uma noção do financeiro que estaria sendo obtido em uma posição aberta. Além deste objetivo, aqui trarei para você, um conhecimento que muitos não tem. Mesmo fazendo uso da linguagem MQL5 a muito tempo. Tal conhecimento é justamente como fazer uso de variáveis estáticas, para conseguir um compartilhamento de memória. Isto para evitar declarar uma variável global no código principal.

Neste artigo será demonstrado como podemos controlar melhor o nosso código. Isto quando estivermos efetuando uma programação orientada em objetos. Apesar de que ainda, estamos apenas no inicio do que pretendo abordar quando o assunto é programação orientada em objetos. Mas o que será visto aqui, lhe ajudará a entender diversas coisas. Minimizando assim futuras dúvidas que podem surgir.

Hoje, aprofundamos a incorporação de métricas de trading úteis dentro de uma janela especializada integrada ao EA do Painel de Administração. Esta discussão foca na implementação em MQL5 para desenvolver um Painel de Análises e destaca o valor dos dados que ele fornece aos administradores de trading. O impacto é amplamente educacional, pois lições valiosas são extraídas do processo de desenvolvimento, beneficiando tanto desenvolvedores iniciantes quanto experientes. Este recurso demonstra as oportunidades ilimitadas que esta série de desenvolvimento oferece ao equipar gestores de operações com ferramentas avançadas de software. Além disso, exploraremos a implementação das classes PieChart e ChartCanvas como parte da expansão contínua das capacidades do painel de Administração de Trading.

Aprenda a recuperar, processar, classificar, ordenar, analisar e gerenciar posições fechadas, ordens e históricos de negociações usando MQL5, criando uma ampla biblioteca EX5 de Gerenciamento de Histórico com um método detalhado passo a passo.

Neste artigo, tentarei explicar da forma o mais simples possível como você pode fazer uso de troca de mensagens entre aplicações. Isto para que consiga de fato, desenvolver algo realmente funcional e de maneira o mais simples e eficaz quando for possível ser feito. Não sei se de fato conseguirei passar a ideia por detrás do conceito. Já que ele não é tão simples de ser entendido e compreendido por parte de quem o está vendo pela primeira vez. Aproveitando mostrarei como você pode fazer, para conseguir modificar o sistema de replay/simulador, a fim de poder depurar um Expert Advisor ou um outro código qualquer que você esteja criando. Isto de maneira igualmente simples e direta.

Neste artigo, vamos analisar, com exemplos reais, como publicar diferentes tipos de programas para o terminal na Biblioteca de códigos-fonte em linguagem MQL5.

Neste artigo, criamos botões para filtros de pares de moedas, níveis de importância, filtros de tempo e uma opção de cancelamento para melhorar o controle do painel. Esses botões são programados para responder dinamicamente às ações do usuário, permitindo uma interação contínua. Também automatizamos seu comportamento para refletir mudanças em tempo real no painel. Isso aprimora a funcionalidade geral, a mobilidade e a responsividade do painel.

O novo algoritmo autoral de otimização NOA2 (Neuroboids Optimization Algorithm 2) combina os princípios da inteligência de enxame com controle baseado em redes neurais. O NOA2 funde a mecânica do comportamento coletivo dos neuroboids com um sistema neural adaptativo, que permite aos agentes ajustar seu comportamento de forma autônoma durante o processo de busca pelo ótimo. O algoritmo está em fase ativa de desenvolvimento e demonstra potencial para resolver tarefas complexas de otimização.

Neste artigo é proposto um método original para o desenvolvimento de estratégias de tendência. Você aprenderá como é possível fazer a anotação dos exemplos de treinamento e treinar classificadores com base neles. O resultado final são sistemas de trading prontos para uso, operando sob o controle do terminal MetaTrader 5.