Histórico de desenvolvimento da MQL5.community

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.