Histórico de desenvolvimento da MQL5.community

O complexo inteiro de problemas de criação de uma estrutura de um código executado e seu rastreamento pode ser resolvido sem muitas dificuldades. Esta possibilidade apareceu no MetaTrader 5 devido a um novo recurso da linguagem MQL5 - criação automática de variáveis de tipo complexo de dados (estruturas e classes) e sua eliminação quando fora do escopo local. O artigo contém a descrição da metodologia e a ferramenta pronta para uso.

O artigo aborda as distribuições de probabilidade (normal log-normal, binominal, logística, exponencial, distribuição de Cauchy, distribuição T de Student, distribuição Laplace, distribuição Poisson, distribuição Secante Hiperbólica, distribuição Beta e Gama) de variáveis aleatórias usadas nas Estatísticas Aplicadas. Também apresenta classes para lidar com estas distribuições.

O artigo lida com os métodos de otimização de algorítimos computacionais de indicadores. Todos encontrarão um método que seja melhor para suas necessidades. Três métodos são descritos aqui. Um deles é bastante simples, o outro requer conhecimento sólido em matemática e o último requer um pouco de perspicácia. Indicadores ou o design do terminal do MetaTrader 5 são usados para realizar a maioria dos métodos descritos. Os métodos são bastante universais e podem ser usados não apenas para aceleração do cáluclo de regressão linar, mas também para muitos outros indicadores.

Existe alguma correlação entre o comportamento do preço passado e suas futuras tendências? Por que o preço repete hoje a característica de seu movimento do dia anterior? A estatística pode ser usada para prever a dinâmica de preço? Existe uma resposta, e é positiva. Se tiver alguma dúvida, então, este artigo é para você. Vou lhe dizer como criar um filtro de trabalho para um sistema de negócio no MQL5, revelando um padrão interessante nas mudanças de preço.

Este artigo é uma continuação lógica do meu artigo de Distribuições de probabilidade estatística em MQL5 que apresenta as classes para trabalhar com algumas distribuições estatísticas teóricas. Agora que temos uma base teórica, sugiro que devemos prosseguir diretamente para conjuntos de dados reais e tentar fazer algum uso informativo desta base.

O artigo descreve uma forma de programação sem usar templates, mas mantendo o estilo de programação inerente a eles. Ele nos diz sobre a implementação de templares usando métodos personalizados e possui um script pronto para uso anexo para criação de código com base de templates especificados.

Este artigo apresenta a conexão do MetaTrader 5 para ENCOG - Rede neural avançada e estrutura de aprendizado de máquina. Ele contém a descrição e implementação de um simples indicador de rede neural com base em indicadores técnicos padrão e um Expert Advisor baseado em um indicador neural. Todos os códigos fonte, binários compilados, DLLs e uma rede treinada exemplar estão ligados ao artigo.

O preço de mercado é formado pelo estável equilíbrio entre demanda e fornecimento que, por sua vez, depende de uma variedade de fatores econômicos, políticos e psicológicos. As diferenças na natureza também como causas de influência destes fatores dificultam considerar diretamente todos os componentes. Este artigo estabelece uma tentativa de prever o preço de mercado, com base em um modelo de regressão elaborada.

Neste artigo eu apresentei diferentes métodos de interação entre o código MQL5 e o código C# gerenciado. Eu também ofereci vários exemplos de como organizar estruturas MQL5 contra C# e como invocar funções de DLL exporta em scripts MQL5. Eu acredito que forneci exemplos que podem servir como uma base para pesquisas futuras sobre escrever DLLs em código gerenciado. Este artigo também abre portas para o MetaTrader usar muitas bibliotecas que já estão implementadas em C#.

A caminhada aleatória parece muito similar com os dados de mercado reais, mas possui alguns recursos significativos. Neste artigo, considerarei as propriedades da Caminhada Aleatória, simulada usando o jogo de cara e coroa. Para estudar as propriedades dos dados, foi desenvolvido o indicador de modismo.

O debate sobre uma forma ideal para calcular indicadores é infinito. Onde devemos calcular o indicador - no indicador em si ou dentro da lógica inteira no Expert Advisor que o usa? O artigo descreve uma das variáveis do movimento do código fonte de um indicador personalizado iCustom direto no código de um Expert Advisor ou script com otimização de cálculos e modelagem do valor prev_calculated.

Hoje é difícil encontrar um computador que não tenha um WEB-browser instalado. Por um longo tempo os browsers têm evoluído e melhorado. Este artigo discute o modo simples e seguro de criar gráficos e diagramas, com base nas informações obtidas a partir do terminal de cliente MetaTrader 5 para exibí-los no navegador.

O reprodutor de negócio. Apenas quatro palavras, não há necessidade de explicação. Pensamentos sobre uma pequena caixa com botões vêm à mente. Pressione um botão - ele reproduz, move a alavanca - a velocidade da reprodução muda. Na realidade, é bastante similar. Neste artigo, quero mostrar meu desenvolvimento que reproduz o histórico de negócio quase como em tempo real. O artigo cobre algumas nuances de OOP, trabalhando com indicadores e gráficos de gerenciamento.

No seguinte artigo, descrevo um processo de implementação do indicador Moving Mini-Max com base em um documento de Z.G.Silagadze 'Moving Mini-max: a new indicator for technical analysis'. A ideia do indicador baseia-se na simulação do fenômeno de tunelamento quântico, proposto por G. Gamov na teoria de desintegração alfa.

Além da criação de neuronets, o suite de software NeuroSolutions permite exportá-los como DLLs. Este artigo descreve o processo de criação de um neuronet, gerando um DLL e conectando-o a um Expert Advisor para negociação no MetaTrader 5.

Por um longo tempo a análise de várias moedas e negociação de várias moedas foi de interesse das pessoas. A oportunidade para implementar um regime de várias moedas completo tornou-se possível apenas com o lançamento público do MetaTrader 5 e a linguagem de programação MQL5. Neste artigo, propomos um modo para analisar e processar todos os ticks de entrada para diversos símbolos. Como ilustração, vamos considerar um indicador RSI de várias moedas do índice de dólar USDx.

O gerador de estratégias de negociação do Assistente MQL5 simplifica o teste de ideias de negociação. O artigo discute como escrever e conectar ao gerador de estratégias de negociação do Assistente MQL5 a sua própria classe de gerenciamento de posições abertas, movendo o nível de Stop Loss para a zona lossless quando o preço for em direção da posição, permitindo diminuir levantamentos ao negociar. Fala também sobre a estrutura e o formato da descrição da classe criada para o Assistente MQL5.

O gerador de estratégias de negociação do Assistente MQL5 simplifica extremamente o teste de ideias de negociação. O artigo descreve como desenvolver um módulo personalizado de risco e gerenciamento de dinheiro e habilitá-lo no Assistente MQL5. Como exemplo consideramos um algoritmo de gestão de dinheiro, em que o tamanho do volume de negócio é determinado pelos resultados do negócio anterior. A estrutura e o formato da descrição da classe criada para o Assistente MQL5 também são discutidas nesse artigo.

O artigo descreve uma classe de array tridimensional dinâmico que contém dados de diferentes tipos em sua primeira dimensão. O armazenamento de dados na forma de tabela é conveniente para resolver uma gama ampla de problemas de organização, armazenamento e operação com informações ligadas de diferentes tipos. O código fonte da classe que implementa a funcionalidade de trabalho com etiquetas está em anexo neste artigo.

O artigo discute como escrever sua própria classe de sinais de comércio com a implementação de sinais no cruzamento do preço e da média móvel, e como incluí-lo ao gerador de estratégias de comércio do Assistente MQL5, bem como descreve a estrutura e o formato da descrição da classe gerada para o Assistente MQL5.

Este artigo descreve os métodos econométricos de análise, a análise de autocorrelação e a análise de variância condicional em particular. Qual é o benefício da abordagem descrita aqui? O uso de modelos GARCH permite representar a série analisada formalmente a partir do ponto de vista matemático e criar uma previsão para um determinado número de passos.

O foco deste artigo é investigar a possibilidade de automação do comércio e a análise, com base em algumas das ideias descritas no livro por James Hyerczyk "Pattern, Price & Time: Using Gann Theory in Trading Systems" na forma de indicadores e Expert Advisor. Sem pretender ser exaustivo, aqui vamos investigar apenas o Modelo - a primeira parte da teoria Gann.