Histórico de desenvolvimento da MQL5.community

Neste artigo, discutimos como a causalidade estatística pode ser aplicada para identificar variáveis preditivas. Exploraremos a relação entre causalidade e entropia de transferência, além de apresentar um código MQL5 para detectar transferências direcionais de informação entre duas variáveis.

Neste artigo, vamos nos aprofundar na preparação detalhada do nosso indicador para o desenvolvimento de Expert Advisor (EA). Nossa discussão abrangerá refinamentos adicionais na versão atual do indicador para melhorar sua precisão e funcionalidade. Além disso, vamos introduzir novos recursos que marcam pontos de saída, abordando uma limitação da versão anterior, que identificava apenas os pontos de entrada.

A identificação eficaz e a preservação da estrutura local dos dados de mercado em meio ao ruído são tarefas cruciais no trading. Embora o uso do mecanismo Self-Attention tenha mostrado bons resultados no processamento desses dados, o método clássico não leva em conta as características locais da estrutura original. Neste artigo, proponho conhecer um algoritmo capaz de considerar essas dependências estruturais.

Neste artigo, continuaremos a explorar a implementação do algoritmo ACMO (Atmospheric Cloud Model Optimization). Em particular, discutiremos dois aspectos-chave: o movimento das nuvens para regiões de baixa pressão e a modelagem do processo de chuva, incluindo a inicialização das gotas e sua distribuição entre as nuvens. Analisaremos também outros métodos importantes para a gestão do estado das nuvens e para garantir sua interação com o ambiente.

Este artigo é continuação do artigo anterior. Aqui vamos ver como o Expert Advisor será implementado. Mas principalmente como deverá ser feito o código do servidor. Isto por que, o código que foi visto no artigo anterior não é o suficiente para que possamos de fato fazer com que as coisas funcionem como deverão. Então é necessário que você veja ambos artigos para compreender mais profundamente o que estará acontecendo.

Com base em tudo que já foi mostrado e visto até este ponto. Acredito que já podemos começar a implementar algum tipo de aplicação para ser executada diretamente no gráfico de algum ativo. Mas antes mesmo de podermos fazer isto, precisamos falar de uma coisa que para iniciantes é bastante confusa. Que é justamente o fato de que o aplicações desenvolvidas em MQL5, e voltadas para serem vistas em um gráfico, não são criadas da mesma forma que vimos até este momento. Neste artigo começaremos a entender um pouco melhor sobre isto.

Neste artigo, revelamos o potencial do modelo Value at Risk (VaR) para a otimização de portfólios multimoeda. Utilizando o Python e as funcionalidades do MetaTrader 5, demonstramos como implementar a análise VaR para uma distribuição eficiente de capital e gerenciamento de posições. Desde os fundamentos teóricos até a implementação prática, o artigo abrange todos os aspectos da aplicação de um dos sistemas mais robustos de cálculo de risco — o VaR — no trading algorítmico.

Neste artigo, examinamos detalhadamente o algoritmo de otimização inspirado na arquearia, com foco no uso do método de roleta como mecanismo de seleção de áreas promissoras para a colocação das "flechas". Esse método permite avaliar a qualidade das soluções e selecionar as posições mais promissoras para um estudo mais aprofundado.

Este artigo explora uma estratégia de trading que integra a Análise Discriminante Linear (LDA) com Bandas de Bollinger, aproveitando previsões de zonas categóricas para gerar sinais estratégicos de entrada no mercado.