Artigos de programação no site MQL5.com

A otimização proximal de política (Proximal Policy Optimization) é mais um algoritmo de aprendizado por reforço, que atualiza a política, muitas vezes em forma de rede, em passos muito pequenos para garantir a estabilidade do modelo. Como de costume, vamos analisar como esse algoritmo pode ser aplicado em um EA construído com a ajuda do Assistente.

Um sistema de trading algorítmico que combina análise de volume com métodos de machine learning, em especial com redes neurais LSTM. Diferente das abordagens tradicionais de trading, que se concentram principalmente no movimento dos preços, este sistema enfatiza os padrões de volume e suas derivadas para prever os movimentos do mercado. A metodologia inclui três componentes principais: análise das derivadas do volume (primeira e segunda derivada), previsões LSTM para padrões de volume e indicadores técnicos tradicionais.

O Indicador Alligator, que foi idealizado por Bill Williams, é um indicador versátil de identificação de tendências que fornece sinais claros e é frequentemente combinado com outros indicadores. As classes e a montagem do wizard MQL5 nos permitem testar uma variedade de sinais com base em padrões e, portanto, consideramos também este indicador.

O artigo explora o desenvolvimento de um sistema de trading inspirado na computação quântica, fazendo a transição de um protótipo em Python para uma implementação em MQL5 para trading no mundo real. O sistema utiliza princípios da computação quântica, como superposição e emaranhamento, para analisar estados de mercado, embora rode em computadores clássicos usando simuladores quânticos. Os principais recursos incluem um sistema de três qubits para analisar oito estados de mercado simultaneamente, períodos de análise de 24 horas e sete indicadores técnicos para análise de mercado. Embora as taxas de acurácia possam parecer modestas, elas fornecem uma vantagem significativa quando combinadas com estratégias adequadas de gerenciamento de risco.

Neste artigo, vamos melhorar o painel de controle de trading do nosso painel administrativo multifuncional. Apresentaremos uma função auxiliar poderosa, que simplifica o código, tornando-o mais legível, fácil de manter e eficiente. Também mostraremos como integrar botões adicionais e aprimorar facilmente a interface para atender a um espectro mais amplo de tarefas de trading. Seja para gerenciar posições, ajustar ordens ou facilitar a interação com o usuário, este guia ajudará você a desenvolver um painel de controle de trading confiável e prático.

Este artigo introduz os traders às Redes Generativas Adversariais (GANs) para geração de dados financeiros sintéticos, abordando limitações de dados no treinamento de modelos. Ele cobre os fundamentos das GANs, implementações em Python e MQL5, e aplicações práticas em finanças, capacitando traders a aumentar a precisão e a robustez dos modelos por meio de dados sintéticos.

O papel do Administrador de Trading vai além das comunicações via Telegram; ele também pode realizar várias atividades de controle, incluindo gerenciamento de ordens, acompanhamento de posições e personalização da interface. Neste artigo, compartilharemos insights práticos sobre como expandir nosso programa para suportar múltiplas funcionalidades em MQL5. Esta atualização tem como objetivo superar a limitação atual do Painel de Administração de se concentrar principalmente na comunicação, permitindo que ele lide com uma gama mais ampla de tarefas.

Neste artigo apresentamos a implementação da seleção progressiva de características em MQL5, baseada na informação mútua entre o conjunto ótimo de preditores e a variável alvo.

Neste artigo, criamos um painel prático de notícias usando o Calendário Econômico MQL5 para aprimorar nossa estratégia de negociação. Começamos projetando o layout, focando em elementos-chave como nomes dos eventos, importância e horário, antes de avançar para a configuração dentro do MQL5. Por fim, implementamos um sistema de filtragem para exibir apenas as notícias mais relevantes, dando aos traders acesso rápido a eventos econômicos impactantes.

Dando continuidade ao nosso trabalho para simplificar a interação com o comportamento do preço, temos o prazer de apresentar mais uma ferramenta que pode melhorar significativamente sua análise de mercado e ajudar na tomada de decisões bem fundamentadas. Esta ferramenta exibe indicadores técnicos importantes, como os preços do dia anterior, níveis significativos de suporte e resistência, além do volume de negociação, gerando automaticamente dicas visuais no gráfico.

No mundo em constante transformação do trading, adaptar-se às mudanças do mercado é simplesmente uma necessidade. Todos os dias surgem novos padrões e tendências, o que torna difícil até mesmo para os modelos mais avançados de aprendizado de máquina manterem sua eficácia diante de condições em mutação. Neste artigo, vamos falar sobre como manter os modelos relevantes e capazes de reagir a novos dados de mercado por meio de reeducação automática.

Neste artigo exploraremos o sistema Profitunity de autoria de Bill Williams, destrinchando seus principais componentes e sua abordagem única para operar em condições caóticas de mercado. Demonstramos para o leitor a implementação da estratégia na linguagem de programação MQL5, com ênfase na automatização dos principais indicadores e sinais de entrada/saída. Finalmente, testaremos e otimizaremos a estratégia, analisando em detalhes sua eficácia em diferentes cenários de mercado.

Precisamos de fato, de algum meio para conseguir lidar com os objetos gráficos que serão criados. A proposta mostrada no artigo anterior, se encaixa perfeitamente bem, em alguns cenários. No entanto, aqui, precisamos de algo um pouco mais elaborado. Isto devido a natureza do problema com que estamos lidando. Assim sendo, não tentaremos de maneira alguma substituir os mecanismos que estão presentes no MetaTrader 5. Isto para conseguir lidar com o ZOrder, além é claro, verificar qual objeto está em primeiro plano ou encoberto por outro objeto. Vamos fazer algo completamente diferente. Aqui vou mostrar quais as modificações que precisam ser feitas no código a fim de conseguir, tirar de alguma forma, proveito do que o MetaTrader 5, já faz para nos.

Este é um artigo do qual você meu caro leitor, deverá estudar com muita calma. Isto devido ao tipo de coisa que será explicado nele. Apesar de termos procurando manter as coisas o mais simples e didáticas quanto foi possível ser feito. O conteúdo apresentado aqui, é sem sobra de dúvida algo muito complicado para quem está iniciando na programação. Mas isto não é motivo para que você venha a desanimar ou ignorar o que está sendo explicado aqui. Já que este artigo fará um elo, entre dois assuntos completamente diferentes, porém intimamente ligados.

Nesta parte final da nossa série sobre a biblioteca Connexus, analisamos a implementação do padrão Observador, além dos principais refatoramentos nos caminhos dos arquivos e nomes dos métodos. Esta série apresenta todo o desenvolvimento do Connexus, criado para simplificar a interação HTTP em aplicativos complexos.

Vamos analisar uma das possíveis abordagens para organizar o armazenamento do código-fonte de um projeto em um repositório público. Utilizando a distribuição em diferentes branches, criaremos regras claras e práticas para o desenvolvimento do projeto.

O Ichimuko Kinko Hyo é um renomado indicador japonês que serve como um sistema de identificação de tendência. Examinamos isso, padrão por padrão, como foi o caso em artigos semelhantes anteriores, e também avaliamos suas estratégias e relatórios de teste com a ajuda das classes e montagem da biblioteca wizard do MQL5.

Temporal Difference (TD, diferenças temporais) é mais um algoritmo de aprendizado por reforço, que atualiza os valores Q com base na diferença entre as recompensas previstas e as recompensas reais durante o treinamento do agente. A ênfase está na atualização dos valores Q sem considerar necessariamente seus pares "estado-ação" (state-action). Como de costume, veremos como esse algoritmo pode ser aplicado em um EA, criado com a ajuda do Assistente.

Ao trabalharem em projetos no MetaEditor, os desenvolvedores se deparam com a necessidade de gerenciar versões do código. Apesar dos planos de migração para o Git e do lançamento do MQL5 Algo Forge, a integração ainda não foi concluída. Este artigo discute maneiras de tornar o trabalho com as ferramentas atuais mais prático.

Neste artigo, apresentamos uma versão modificada da seleção de características passo a passo, implementada em MQL5. Essa abordagem é baseada nas técnicas descritas em Modern Data Mining Algorithms in C++ and CUDA C de Timothy Masters.

As médias móveis e o oscilador estocástico podem ser usados para gerar sinais de negociação de tendência. No entanto, esses sinais só serão observados após a ação do preço ter ocorrido. Podemos superar efetivamente essa defasagem inerente dos indicadores técnicos usando IA. Este artigo ensinará como criar um Expert Advisor totalmente autônomo com IA, de forma a melhorar qualquer uma de suas estratégias de negociação existentes. Até mesmo a estratégia de negociação mais antiga possível pode ser aprimorada.

Existem muitas postagens no Fórum MQL5 pedindo ajuda para calcular a inclinação das mudanças de preço. Este artigo demonstrará uma forma possível de calcular o ângulo formado pelas variações de preço em qualquer mercado que você deseje negociar. Além disso, responderemos se desenvolver esse novo recurso vale o esforço e o tempo adicionais investidos. Vamos explorar se a inclinação do preço pode melhorar a precisão de algum dos nossos modelos de IA ao prever o par USDZAR no M1.

Este artigo expandirá a classe de gerenciamento de trades para incluir ordens buy-stop e sell-stop para operar em eventos de notícias e implementará uma restrição de expiração nessas ordens para evitar qualquer negociação durante a noite. Uma função de slippage será incorporada ao expert para tentar prevenir ou minimizar possíveis deslizes que podem ocorrer ao usar ordens stop no trading, especialmente durante eventos de notícias.

Neste artigo, que será um artigo divisor de águas. Vamos começar a explorar de maneira um pouco mais profunda a interação entre as aplicações que estão sendo desenvolvidas para dar suporte total ao sistema de replay/simulação. Aqui vamos analisar um problema. Este tem de um lado, algo bastante chato, mas de outro algo muito interessante de explicar como resolver. E o problema é: Como fazer para adicionar as linhas de take profit e stop loss, depois que elas foram removidas? Isto sem usar o terminal, mas sim fazendo a operação direto no gráfico. Bem isto de fato é algo, a primeira vista simples. Porém existem alguns percalços a serem superados.

Neste artigo começaremos a explorar uma pequena série de conceitos, que é de suma importância para quem realmente deseja aprender a programar da maneira correta. Com se trata de algo que a principio pode ser muito complicado. Apesar de usar coisas simples. Iremos ver isto aos poucos. Então aqui iremos começar a ver o que seria filas de dados.

Gerenciar o risco da conta de negociação é um desafio para todos os traders. Como podemos desenvolver aplicações de trading que aprendam dinamicamente modos de risco alto, médio e baixo para vários símbolos no MetaTrader 5? Usando PCA, ganhamos mais controle sobre a variância do portfólio. Vou demonstrar como criar aplicações que aprendem esses três modos de risco a partir de dados de mercado obtidos do MetaTrader 5.

O aprendizado de máquina tradicional ensina os praticantes a serem vigilantes para não superajustar (overfitting) seus modelos. No entanto, essa ideologia está sendo desafiada por novas descobertas publicadas por pesquisadores diligentes de Harvard, que identificaram que o que parece ser overfitting pode, em certas circunstâncias, ser resultado de encerrar prematuramente os procedimentos de treinamento. Demonstramos como podemos usar as ideias publicadas no artigo de pesquisa para melhorar nosso uso de IA na previsão de retornos de mercado.

As médias móveis são, de longe, os melhores indicadores para nossos modelos de IA preverem. No entanto, podemos melhorar ainda mais nossa precisão transformando cuidadosamente nossos dados. Este artigo demonstrará como você pode construir Modelos de IA capazes de prever mais longe no futuro do que você talvez pratique atualmente, sem quedas significativas nos níveis de precisão. É realmente notável como as médias móveis são úteis.

Neste artigo, é proposto um novo método para criar sistemas de trading baseados em aprendizado de máquina, utilizando clusterização e anotação de trades para estratégias de retorno à média.

Inspirado no jogo clássico de bilhar, o método BOA modela o processo de busca por soluções ótimas como uma partida em que as bolas tentam cair nas caçapas, que simbolizam os melhores resultados. Neste artigo, analisaremos os fundamentos do funcionamento do BOA, seu modelo matemático e sua eficácia na resolução de diferentes problemas de otimização.

O Attraos é um framework que integra a teoria do caos à previsão de séries temporais de longo prazo, tratando-as como projeções de sistemas dinâmicos caóticos multidimensionais. Por meio da invariância do atrator, o modelo aplica a reconstrução do espaço de fases e a memória dinâmica com múltiplas resoluções para preservar estruturas históricas.

Neste sexto artigo da série da biblioteca Connexus, focamos em uma requisição HTTP completa, cobrindo cada componente que compõe uma requisição. Criamos uma classe que representa a requisição como um todo, o que nos ajudou a reunir as classes criadas anteriormente.

Neste artigo, vamos analisar como conectar uma nova estratégia ao sistema de otimização automática criado. Vamos ver quais EAs precisaremos criar e se será possível evitar alterações nos arquivos da biblioteca Advisor, ou pelo menos reduzi-las ao mínimo.

Apresentamos o novo algoritmo meta-heurístico Chaos Game Optimization (CGO), que demonstra capacidade única de manter alta eficiência em tarefas de grande dimensionalidade. Ao contrário da maioria dos algoritmos de otimização, o CGO não apenas não perde desempenho, como também às vezes melhora sua performance quando a complexidade do problema aumenta, o que constitui sua principal característica.

Este projeto tem como objetivo aproveitar o algoritmo MQL5 para desenvolver um conjunto abrangente de ferramentas de análise para o MetaTrader 5. Essas ferramentas — que vão desde scripts e indicadores até modelos de IA e expert advisors — irão automatizar o processo de análise de mercado. Em alguns momentos, esse desenvolvimento gerará ferramentas capazes de realizar análises avançadas sem intervenção humana e prever resultados em plataformas apropriadas. Nenhuma oportunidade será perdida. Junte-se a mim enquanto exploramos o processo de construção de um conjunto robusto de ferramentas personalizadas de análise de mercado. Começaremos desenvolvendo um programa simples em MQL5 que chamei de Projetor de Gráficos.

No artigo anterior vimos como poderíamos implementar o indicador de posição, para que pudéssemos fechar uma posição aberta diretamente via gráfico. Isto interagindo com um objeto que estaria a nossa disposição no gráfico. Depois que o primeiro mecanismo estava concluído e funcionando. Começamos a fazer algumas modificações para que também fosse possível remover as linhas de take profit e stop loss. Isto de uma posição que estivesse aberta. Porém como as mudanças a serem feitas precisariam de uma explicação adequada. Naquele mesmo artigo, apenas mostrei as mudanças que deveriam ocorrer no âmbito do Expert Advisor. Sendo necessário mostrar ainda as mudanças que deveriam ocorrer no Indicador de posição.

Neste artigo, será explicado um mecanismo muito simples e fácil de entender, cujo proposito seria o de gerar a ordenação de uma array, qualquer. Nele veremos que nem sempre o resultado apresentado é aquele que realmente esperamos obter. Sendo assim necessário adaptar a própria implementação a fim de conseguir obter os resultados adequado.

Monte-Carlo é o quarto algoritmo diferente em aprendizado por reforço que estamos considerando com o objetivo de explorar sua implementação em Expert Advisors montados pelo wizard. Embora ancorado em amostragem aleatória, ele apresenta vastas formas de simulação que podemos explorar.

Neste artigo, vamos aprender a criar um indicador que detecta, desenha e emite alertas sobre a mitigação de order blocks. Também veremos em detalhes como identificar esses blocos no gráfico, configurar alertas precisos e visualizar sua posição utilizando retângulos, para compreender melhor a ação do preço. Este indicador servirá como uma ferramenta-chave para traders que seguem os Smart Money Concepts e a metodologia do Inner Circle Trader.

Seguimos o estudo de modelos híbridos de sequências de grafos (GSM++), que integram as vantagens de diferentes arquiteturas e garantem alta precisão na análise, além de uso eficiente dos recursos computacionais. Esses modelos identificam, de maneira eficaz, padrões ocultos, reduzindo o impacto do ruído de mercado e elevando a qualidade das previsões.