Histórico de desenvolvimento da MQL5.community

Já criamos diversos componentes que facilitam o processo de otimização automática. Durante sua criação, seguimos a ciclicidade tradicional: desde a criação do código funcional mínimo até a refatoração e a obtenção de um código melhorado. Agora é hora de organizar nossa base de dados, que também é um componente-chave no sistema que estamos criando.

O treinamento de modelos Transformer exige grandes volumes de dados e muitas vezes é dificultado pela fraca capacidade dos modelos de generalizar em amostras pequenas. O framework SAMformer ajuda a resolver esse problema ao evitar mínimos locais ruins. E aumenta a eficiência dos modelos mesmo em conjuntos de treinamento limitados.

Não importa se vamos usar um ou outro programa de SQL. Seja MySQL, SQL Server, SQLite, OpenSQL ou qualquer outro. Todos tem algo em comum entre si. Este algo em comum é a linguagem SQL. Pois bem, mesmo que você não venha a usar de fato uma Workbench, poderá fazer manipulações ou trabalhar com um banco de dados diretamente no MetaEditor ou via MQL5. Isto pensando em fazer as coisas no MetaTrader 5. Mas para de fato conseguir fazer as coisas assim, você precisará de algum conhecimento sobre SQL. Então aqui vamos aprender pelo menos o básico.

Neste artigo veremos como podemos começar a implementar o que seria uma base de código estrutural genérico. Isto a fim de reduzir nosso trabalho em programar as coisas e fazer um melhor uso dos potenciais oferecidos pela própria linguagem de programação. No caso o MQL5.

Pense em um Expert Advisor independente. Anteriormente, discutimos um Expert Advisor baseado em indicador que também contava com um script independente para desenhar a geometria de risco e recompensa. Hoje, discutiremos a arquitetura de um Expert Advisor em MQL5, que integra todos os recursos em um único programa.

O artigo dá continuidade à série para iniciantes. Aqui serão abordados os princípios básicos da construção de EAs. Primeiro, criaremos um EA que operará sem indicadores, usando ordens pendentes, depois, criaremos um segundo EA, baseado no indicador padrão MA, operando com ordens a preço atual. Parto do princípio de que você já não é totalmente iniciante e domina o material dos artigos anteriores.

Na segunda parte do artigo, continuaremos o desenvolvimento da versão modificada do algoritmo AOS (Atomic Orbital Search), focando em operadores específicos para aumentar sua eficiência e adaptabilidade. Após analisar as bases e mecânicas do algoritmo, discutiremos ideias para melhorar o desempenho e a capacidade de análise de espaços de soluções complexos, propondo novas abordagens para expandir sua funcionalidade como ferramenta de otimização.

Este artigo apresenta um guia abrangente para implementar um sistema de negociação sofisticado utilizando Análise de Rede de Causalidade (CNA) e Autorregressão Vetorial (VAR) em MQL5. Ele aborda o embasamento teórico desses métodos, fornece explicações detalhadas das funções-chave no algoritmo de negociação e inclui exemplos de código para implementação.

Neste artigo, reformulamos o código existente usado para enviar mensagens e capturas de tela do MQL5 para o Telegram, organizando-o em funções modulares reutilizáveis. Isso tornará o processo mais eficiente, permitindo uma execução mais rápida e uma gestão de código mais fácil em múltiplas instâncias.

No artigo de hoje, analisaremos a relação entre as taxas de câmbio futuras e os títulos do governo. Os títulos estão entre as formas mais populares de títulos de renda fixa e serão o foco da nossa discussão. Junte-se a nós enquanto exploramos se podemos melhorar uma estratégia clássica usando IA.

O framework LSEAttention propõe caminhos para aprimorar a arquitetura Transformer, tendo sido desenvolvido especificamente para a previsão de séries temporais multivariadas de longo prazo. As abordagens sugeridas pelos autores do método permitem resolver problemas comuns no Transformer tradicional, como o colapso entrópico e a instabilidade no treinamento.

Vamos entender os princípios de cálculo das médias móveis com exemplos simples, e conhecer formas de otimizar os cálculos de indicadores e, consequentemente, das médias móveis.

O artigo explora a possibilidade de melhorar a previsão de preços com base na análise do volume de negociações, integrando os princípios da análise técnica com a arquitetura de redes neurais LSTM. Dá-se atenção especial à identificação e interpretação de volumes anômalos, uso de clusterização e criação de características baseadas em volume, além de sua definição no contexto de aprendizado de máquina.