Histórico de desenvolvimento da MQL5.community

O futuro está na automação da análise do movimento dos preços. Neste artigo, combinamos o indicador Dual CCI (Commodity Channel Index, Índice do Canal de Commodities), a estratégia de cruzamento da linha zero (Zero Line Crossover), a EMA e a análise de Price Action para desenvolver uma ferramenta que gera sinais de negociação e define os níveis de stop-loss e take-profit com base no ATR. Leia este artigo para conhecer nossa abordagem ao desenvolvimento do EA CCI Zero Line.

Dando continuidade ao artigo anterior sobre a combinação dos indicadores MACD e OBV, veremos como aprimorá-la com o uso de machine learning. O MACD e o OBV são indicadores complementares que refletem, respectivamente, a tendência e o volume. Nossa abordagem de machine learning utiliza uma rede neural convolucional (convolution neural network, CNN) que emprega um kernel exponencial (Exponential kernel) para definir as dimensões de seus kernels e o número de canais ao configurar as previsões geradas por essa combinação de indicadores. Como de costume, essa implementação é feita em um arquivo personalizado da classe de sinais (signal class), que interage com o Assistente MQL5 para criar um EA.

Neste artigo, vamos aprimorar uma estratégia de trading baseada em redes neurais em MQL5, utilizando uma taxa de aprendizado adaptativa (adaptive learning rate) para aumentar a precisão das previsões. Vamos desenvolver e implementar essa melhoria e, em seguida, testar seu desempenho. Ao final, apresentaremos recomendações para otimizar o trading algorítmico.

Neste artigo, desenvolveremos um painel de scanner multitemporal em MQL5 para exibir sinais de negociação em tempo real. Planejaremos uma interface interativa em formato de grade, implementaremos cálculos de sinais utilizando múltiplos indicadores e adicionaremos um botão de fechamento. O artigo se conclui com backtesting e com os benefícios dessa abordagem para a negociação estratégica.