Histórico de desenvolvimento da MQL5.community

Os níveis de retração de Fibonacci são uma ferramenta popular na análise técnica. Eles são usados para identificar possíveis zonas de reversão. Neste artigo, veremos como esses níveis de retração podem ser transformados em variáveis-alvo para modelos de machine learning, ajudando-os a compreender melhor o mercado.

As notícias exercem uma influência significativa sobre os mercados financeiros, principalmente quando se trata de divulgações importantes, como os dados de emprego no setor não agrícola (Non-Farm Payrolls, NFP). Já vimos várias vezes como uma única manchete pode provocar oscilações bruscas nos preços. Neste artigo, analisaremos em detalhes a combinação entre notícias e os recursos da inteligência artificial.

Neste artigo, vamos otimizar nosso calendário econômico adicionando uma filtragem inteligente de eventos e logs para tornar os testes de estratégias nos modos live e offline mais rápidos e intuitivos. Vamos otimizar o processamento dos eventos e registrar no log apenas as operações realmente importantes e os eventos relevantes do painel. Também tentaremos melhorar a visualização da estratégia. Todas essas melhorias devem facilitar o teste e o aprimoramento de estratégias de trading baseadas em notícias.

Esta ferramenta consiste em um painel de correlações que calcula e exibe, em tempo real, os coeficientes de correlação de vários pares de moedas. Ao mostrar como os pares se movimentam em relação uns aos outros, a ferramenta acrescenta um contexto importante à análise de Price Action e ajuda a compreender melhor as relações entre diferentes mercados. Vamos analisar seus recursos e possíveis aplicações.

Neste artigo, analisaremos a estratégia de scalping Grid-Mart, automatizando-a em MQL5 com o auxílio de um painel informativo dinâmico para obter informações sobre a negociação em tempo real. Descrevemos em detalhes a lógica de martingale baseada em grade, bem como as funções de gestão de risco. Também realizamos testes em dados históricos e implantamos a solução para garantir uma operação confiável.

Hoje vamos aprimorar a interface de troca de mensagens do painel de comunicação e alinhá-la aos padrões dos aplicativos modernos de comunicação de alto desempenho. Para isso, atualizaremos a classe CommunicationsDialog. Analisaremos todas essas alterações em detalhes e também definiremos os próximos passos para a evolução das interfaces dos nossos programas em MQL5.

Os avanços em inteligência artificial que vemos nas notícias, do ChatGPT aos veículos autônomos, não surgem de modelos isolados, mas do conhecimento acumulado e transferido entre diferentes modelos ou domínios mais amplos. Agora, essa mesma abordagem de "treinar uma vez, aplicar em qualquer lugar" pode ser usada para aprimorar nossos modelos de IA voltados à negociação algorítmica. Neste artigo, veremos como aproveitar dados obtidos de diferentes instrumentos para melhorar as previsões por meio de Transfer Learning.

Aprenda a implementar um poderoso framework personalizado de logging em MQL5 que vai muito além de simples chamadas a Print(), oferecendo suporte a níveis de severidade, vários handlers de saída e rotação automática de arquivos, tudo isso com possibilidade de ajuste dinâmico durante a execução. Integre o singleton CLogger com ConsoleLogHandler e FileLogHandler para registrar logs contextuais com marcas de tempo tanto na guia "Experts" quanto em arquivos persistentes. Torne a depuração e o rastreamento de desempenho dos seus EAs mais eficientes com formatos de log claros e configuráveis e gerenciamento centralizado.

Neste artigo, preparamos nosso sistema de trading MQL5 para testes de estratégia incorporando dados do calendário econômico como um recurso para análise fora do ambiente em tempo real. Implementamos o carregamento e a filtragem de eventos por horário, moeda e impacto e, em seguida, validamos o sistema no Strategy Tester. Isso permite realizar backtests eficazes de estratégias orientadas por notícias.

O oscilador DeMarker (DeMarker Oscillator) e o Envelopes são ferramentas que identificam o momentum e os níveis de suporte/resistência e podem ser combinadas no desenvolvimento de um EA. No artigo anterior, apresentamos esses dois indicadores. Agora, acrescentaremos machine learning a essa combinação. Utilizamos uma rede neural recorrente que aplica um kernel de ruído branco (white-noise kernel) para processar os sinais vetorizados desses dois indicadores. Essa lógica é implementada em um arquivo personalizado da classe de sinais (signal class), que interage com o Assistente MQL5 para criar o EA.

O oscilador DeMarker (DeMarker Oscillator) e o Envelopes são ferramentas que identificam o momentum e os níveis de suporte/resistência e podem ser combinadas no desenvolvimento de um EA. Por isso, analisamos cada padrão separadamente para determinar o que pode ser útil e o que, potencialmente, deve ser evitado. Como sempre, usamos um EA criado no Assistente, juntamente com as funções de padrões integradas à classe de sinais do EA (Expert Signal).

Neste artigo, vamos atualizar nossa ferramenta Trade Assistant, adicionando um painel arrastável e efeitos ao passar o cursor do mouse para tornar a interface mais intuitiva e responsiva. Também vamos aprimorar a validação das configurações das ordens em tempo real, garantindo que os parâmetros de negociação sejam definidos com precisão em relação aos preços de mercado. Além disso, testaremos essas melhorias com dados históricos para confirmar sua confiabilidade.

Neste artigo, apresentamos o desenvolvimento da ferramenta interativa Trade Assistant Tool em MQL5, criada para simplificar o envio de ordens pendentes no mercado Forex. Descrevemos a concepção da ferramenta, com atenção especial a uma interface gráfica intuitiva que permite definir visualmente no gráfico os níveis de entrada, Stop Loss e Take Profit. Além disso, detalhamos a implementação em MQL5 e os testes com dados históricos para confirmar a confiabilidade da ferramenta, estabelecendo a base para a inclusão de recursos mais avançados nas próximas partes da série.

O Correlation Pathfinder oferece uma nova abordagem para compreender a dinâmica dos pares de moedas como parte da Série de Desenvolvimento do Kit de Ferramentas de Análise de Price Action. Essa ferramenta automatiza a coleta e a análise de dados, fornecendo insights sobre como pares como EUR/USD e GBP/USD interagem. Aprimore sua estratégia de trading com informações práticas e em tempo real que ajudam você a gerenciar riscos e identificar oportunidades com mais eficiência.

Continuamos integrando aos modelos de trading os métodos propostos pelos autores do framework Attraos. Vale lembrar que esse framework utiliza conceitos da teoria do caos para resolver tarefas de previsão de séries temporais, interpretando-as como projeções de sistemas dinâmicos caóticos multidimensionais.

Apresentamos o framework TMA, um sistema inteligente capaz de prever a dinâmica do mercado com precisão suficiente. Neste artigo, reunimos todos os componentes em uma única arquitetura e os transformamos em um agente de trading completo, que analisa o mercado e toma decisões em tempo real.