Histórico de desenvolvimento da MQL5.community

O artigo discute, de forma detalhada, os passos que precisam ser implementados para a criação de um advisor especializado baseado no algoritmo de negociação de Recuperação de Zona. Isso ajuda a automatizar o sistema, economizando tempo para os negociadores algorítmicos.

Aprenda a criar um kit de ferramentas para desenvolvedores para gerenciar várias operações de posição com MQL5. Neste artigo, vou demonstrar como criar uma biblioteca de funções (ex5) que realizará operações de gerenciamento de posições, de simples a avançadas, incluindo o tratamento automático e a geração de relatórios dos diferentes erros que surgem ao lidar com tarefas de gerenciamento de posições com MQL5.

Neste artigo, exploraremos as capacidades da poderosa linguagem MQL5 na criação de vários estilos de indicadores no MetaTrader 5. Também analisaremos os scripts e como eles podem ser utilizados em nosso modelo.

Um guia abrangente para desenvolver um algoritmo de negociação automatizado baseado na estratégia de Quebra de Estrutura (BoS). Informações detalhadas sobre todos os aspectos da criação de um consultor em MQL5 e testando-o no MetaTrader 5 — desde a análise de suporte e resistência de preços até a gestão de riscos.

Neste artigo, continuamos a implementação das abordagens do ATFNet — um modelo que adapta e combina os resultados de 2 blocos (frequencial e temporal) de previsão de séries temporais.

Apresentamos o algoritmo Artificial Cooperative Search (ACS). Este método inovador utiliza uma matriz binária e várias populações dinâmicas, baseadas em relações mutualísticas e cooperação, para encontrar rapidamente e com precisão soluções ótimas. A abordagem única do ACS em relação a "predadores" e "presas" permite alcançar excelentes resultados em problemas de otimização numérica.

Os autores do método FreDF confirmaram experimentalmente a vantagem da previsão combinada nas áreas de frequência e tempo. No entanto, o uso de um hiperparâmetro de ponderação não é ideal para séries temporais não estacionárias. Neste artigo, proponho que você conheça um método de combinação adaptativa de previsões nas áreas de frequência e tempo.

Neste artigo, demonstramos como os Modelos Ocultos de Markov, treinados utilizando Python, podem ser integrados em aplicações MetaTrader 5. Os Modelos Ocultos de Markov são uma poderosa ferramenta estatística utilizada para modelar dados de séries temporais, onde o sistema modelado é caracterizado por estados não observáveis (ocultos). Uma premissa fundamental dos HMMs é que a probabilidade de estar em um determinado estado em um momento específico depende do estado do processo no instante anterior.

Estamos escrevendo do zero um script que facilitará a exportação de capturas de tela das negociações para a análise das entradas de trades. Será conveniente exibir todas as informações necessárias sobre uma negociação em um único gráfico, com a possibilidade de desenhar diferentes timeframes.

Neste artigo mostrarei a maneira correta e funcional de usar a função CustomBookAdd. Apesar de parecer se algo simples, fazer isto tem muitas implicações. Entre elas permitir que digamos ao indicador de mouse, se o ativo customizado está em leilão; Em negociação, ou o mercado está fechado. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.

Neste artigo vamos ver o que seria um array dinâmico e um array estático. Existe diferença em usar um ou outro? Ou ambos são sempre a mesma coisa? Quando devo usar um e quando usar o outro? E os arrays constantes? Por que eles existem e qual o risco que estou correndo, quando não inicializo todos os valores de um array? Pressupondo que eles serão iguais a zero. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como uma aplicação final, onde o objetivo não seja o estudo dos conceitos aqui mostrados.

Continuamos o ciclo de artigos sobre a criação de um robô de trading em Python e MQL5. Hoje, vamos resolver a tarefa de escolher e treinar o modelo, testá-lo, implementar a validação cruzada, busca em grade, além de abordar o ensemble de modelos.

No EA em desenvolvimento, já temos um mecanismo de controle de rebaixamento implementado. No entanto, ele tem uma natureza probabilística, pois se baseia nos resultados de testes com dados históricos de preços. Assim, o rebaixamento, embora com pequena probabilidade, às vezes pode exceder os valores máximos esperados. Vamos tentar adicionar um mecanismo que garanta a manutenção de um nível de rebaixamento predefinido.

Neste artigo, vamos repensar as fechaduras codificadas, transformando-as de mecanismos de proteção em ferramentas para resolver tarefas complexas de otimização. Descubra o mundo das fechaduras codificadas, não como simples dispositivos de segurança, mas como inspiração para uma nova abordagem à otimização. Vamos criar uma população inteira de "fechaduras", onde cada uma representa uma solução única para um problema. Em seguida, desenvolveremos um algoritmo que "destrancará" essas fechaduras e encontrará soluções ideais em várias áreas, desde o aprendizado de máquina até o desenvolvimento de sistemas de trading.

Continuamos a explorar a análise e previsão de séries temporais na área de frequência. E nesta matéria, apresentaremos um novo método de previsão nessa área, que pode ser adicionado a muitos dos algoritmos que já estudamos anteriormente.