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As configurações de alta probabilidade são bem conhecidas em nossa comunidade de trading, mas, infelizmente, não são bem definidas. Neste artigo, buscaremos encontrar uma maneira empírica e algorítmica de definir exatamente o que é uma configuração de alta probabilidade, identificá-la e explorá-la. Utilizando Gradient Boosting Trees, demonstramos como o leitor pode melhorar o desempenho de uma estratégia de trading arbitrária e comunicar melhor ao nosso computador a tarefa exata a ser executada, de maneira mais significativa e explícita.

Este artigo mostra aos iniciantes como criar um EA em MQL5 capaz de identificar o clássico padrão de análise técnica "Cabeça e Ombros" e operar com base nele. Veremos como detectar esse padrão por meio da ação do preço, desenhá-lo no gráfico, definir os níveis de entrada, Stop Loss e Take Profit e automatizar a execução das operações com base no padrão.

Os padrões de candles fornecem informações valiosas sobre possíveis movimentos do mercado. Alguns candles sinalizam a continuação da tendência atual, enquanto outros antecipam uma reversão, dependendo de onde se formam na estrutura do movimento do preço. Neste artigo, apresentamos um EA que identifica automaticamente quatro padrões de candles importantes. Nas seções a seguir, você verá como essa ferramenta pode aprimorar sua análise de Price Action.

O indicador FrAMA e o oscilador Force Index são ferramentas de análise de tendência e volume que podem ser usadas em conjunto no desenvolvimento de um EA. Dando continuidade ao artigo anterior, no qual apresentamos essa combinação, vamos analisar como o aprendizado de máquina pode ser aplicado a ela. Usaremos uma rede neural convolucional (convolutional neural network) que emprega um kernel de produto escalar (dot-product kernel) para gerar previsões com base nos dados de entrada desses indicadores. Essa lógica é implementada em um arquivo personalizado da classe de sinais (signal class), que interage com o Assistente MQL5 para criar o EA.

A identificação de padrões gráficos nos mercados financeiros é uma tarefa complexa, pois exige a análise dos dados exibidos no gráfico, algo difícil de realizar em MQL5 devido às limitações relacionadas ao processamento de imagens. Neste artigo, veremos um modelo bastante interessante em Python que permite detectar padrões no gráfico com o mínimo de esforço.

A média móvel adaptativa fractal (FrAMA) e o oscilador Índice de Força (Force Index Oscillator) são mais um par de indicadores que podem ser usados em conjunto em um EA desenvolvido em MQL5. Esses dois indicadores se complementam até certo ponto, pois a FrAMA é um indicador de acompanhamento de tendência, enquanto o Índice de Força é um oscilador baseado em volume. Como sempre, usaremos o Assistente MQL5 para avaliar rapidamente o potencial da combinação dessas duas ferramentas.

Neste artigo, aprimoramos o Calendário Econômico MQL5 adicionando uma barra de rolagem dinâmica para tornar a navegação pelas notícias mais intuitiva. Os eventos serão exibidos de forma fluida, e as informações serão atualizadas quando necessário. Naturalmente, durante os testes também verificaremos a capacidade de adaptação da barra de rolagem e a qualidade do painel de controle.

Você sabe o que realmente determina a direção de um par de moedas? A força de cada moeda individualmente. Neste artigo, vamos medir a força de uma moeda analisando todos os pares dos quais ela faz parte. Isso permitirá prever o movimento desses pares com base na força relativa das moedas que os compõem. Continue lendo para saber mais.