Histórico de desenvolvimento da MQL5.community

No artigo anterior, conhecemos o framework adaptativo multiagente MASA, que combina abordagens de aprendizado por reforço com estratégias adaptativas, garantindo um equilíbrio harmônico entre lucratividade e riscos em condições turbulentas de mercado. Implementamos o funcional de agentes individuais deste framework, e neste artigo continuaremos o trabalho iniciado, levando-o à sua conclusão lógica.

Aprenda a criar e personalizar objetos de gráfico no MQL5 usando dados atuais e históricos. Este guia baseado em projetos ajuda você a visualizar negociações e aplicar conceitos do MQL5 na prática, facilitando a criação de ferramentas adaptadas às suas necessidades de negociação.

Muitos de vocês, caros leitores, podem ter um nível de experiência muito superior ao meu, no que rege trabalhar com bancos de dados. Tendo assim uma visão diferente da minha. Porém, como era preciso definir, e desenvolver alguma forma de explicar o motivo pelo qual os bancos de dados, são criados da forma como são criados. Explicar o por que o SQL tem o formato que tem. Mas principalmente, por que as chaves primárias e chaves estrangeiras vieram a surgir. Foi preciso deixar as coisas um pouco abstratas.

Neste artigo, iremos ver como podemos lidar com requerimentos do usuário a fim de mudar o modo de plotagem do gráfico. Isto para que consigamos fazer com que um indicador, voltado a utilizar o modo de plotagem gráfica atual, não fique estranho ou diferente do que seria esperado pelo usuário do MetaTrader 5.

O que são gráficos de preços 3D multidimensionais e como eles são construídos. Como as barras 3D preveem reversões de preço e como Python e MetaTrader 5 permitem construir essas barras volumétricas em tempo real.

Apresento o framework adaptativo multiagente MASA, que une aprendizado por reforço e estratégias adaptativas, oferecendo um equilíbrio harmonioso entre rentabilidade e controle de riscos em condições de mercado turbulentas.

Este artigo é dedicado ao uso de ciclos no trading. Nele, vamos tentar entender como construir uma estratégia de negociação com base em modelos cíclicos.

Modelos de regressão não linear no mercado: é realmente possível prever os mercados financeiros? Vamos tentar criar um modelo para prever os preços do euro-dólar e, com base nele, fazer dois robôs: um em Python e outro em MQL5.

Hoje vamos conhecer o "Perfil de Mercado". Vamos entender o que está por trás desse nome, tentar compreender os princípios de funcionamento do Perfil e analisar a versão apresentada no terminal chamada MarketProfile.

No artigo anterior, abordamos os aspectos teóricos do framework PSformer, que incorpora duas inovações principais na arquitetura clássica do Transformer: o mecanismo de compartilhamento de parâmetros (Parameter Shared — PS) e a atenção a segmentos espaço-temporais (SegAtt). Neste artigo, damos continuidade à implementação dessas abordagens usando os recursos do MQL5.