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O QUE É O LIZARD? O Lizard é um Expert Advisor totalmente automático, desenvolvido exclusivamente para XAUUSD (ouro) no MetaTrader 5. Utiliza um sistema de rompimento de swing multiestratégia que identifica níveis estruturais importantes no gráfico e coloca ordens stop pendentes em pontos de entrada calculados com precisão. Sem martingale. Sem grid. Sem fazer preço médio. Cada operação tem um Stop Loss e um Take Profit definidos e é gerida ativamente por um sistema de saída em várias camadas, de
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USDCAD maintains a medium-term bullish bias, although the current correction may require one final bearish leg before the primary uptrend resumes.
On the Daily chart, the breakout from a broad Trading R
Instrument: Ethereum (ETH/USD)
⏱ Preparation: ~20min
Direction: Long
Targets: 1895
Risk Zones: 1860
ETH MARKET CONTEXT
Ethereum trades near $1,875 on short-term charts, maintaining modest upward momentum above its key exponential moving averages.
Here’s the daily update for the Bullish & Bearish EA – Tuesday, 4 August 2026.
Today’s Action
The EA took a Buy trade at 06:00am (terminal time) after the 5–10 Moving Average crossover above the 50 MA on the M30 timeframe.
The trade is currently in drawdow
Eurusd : already executed entry... Overall BIAS: bearish,so I'll only be looking for sell opportunities until the bias changes from higher time frames.
Fórum de Traders
Tire dúvidas sobre análise técnica, fale com outros traders sobre sistemas de negociação e melhore suas habilidades de programação de estratégias em linguagem MQL5.
Participe do fórum, compartilhe ideias com traders de todo o mundo e ajude com feedback os novatos — nossa MQL5 Algotrading comunidade está crescendo junto com você.
- Indicadores: Segundos compassos
- MAC AIR M1
- Discussão do artigo "Iniciando o VPS MetaTrader pela primeira vez - Instruções passo a passo"
- Discussão do artigo "Redes neurais em trading: sinais de negociação robustos em qualquer regime de mercado (módulos de atenção)"
- Discussão do artigo "Modificação do algoritmo de otimização Dingo: Dingo Optimization Algorithm M (DOAm)"
- Discussão do artigo "Como assinar sinais de negociação"
- Discussão do artigo "Sistema de pagamento do site MQL5.community"
- Especialistas: Renko 2.0 Offline
- Discussão do artigo "Como colocar um produto no mercado"
- Indicadores: 3_Level_ZZ_Semafor
- Discussão do artigo "Aplicação da teoria dos jogos em algoritmos de trading"
- Conta Real não mostra saldo da conta atualizado
- <Tenho> base M1 WIN/WDO 2021-2026 <Preciso> dados anteriores a 2021 (mini índice / mini dólar)
- Discussão do artigo "Informações gerais sobre os sinais de negociação para MetaTrader 4 e MetaTrader 5"
- Não consigo utilizar meu saldo MQL5 para alugar o VPS.
- Discussão do artigo "Trading de arbitragem no Forex: sistema de negociação matricial para retorno ao valor justo com limitação de risco"
- Nova versão da plataforma MetaTrader 5 build 6090: melhorias gerais
- Nova versão da plataforma MetaTrader 5 build 6060: integração com IA, Passkey e maior praticidade ao trabalhar com código no MetaEditor
- Discussão do artigo "Como publicar código no CodeBase: Guia prático"
- Discussão do artigo "Novo sistema de publicação de artigo em MQL5.community"
Artigos
Aprenda a criar seus próprios indicadores técnicos e robôs de negociação com ajuda de artigos que outros traders escrevem para você.
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Redes neurais em trading: sinais de negociação robustos em qualquer regime de mercado (módulos de atenção)
Neste artigo, damos continuidade à implementação das abordagens do framework ST-Expert, concentrando-nos nos aspectos práticos de sua aplicação com os recursos do MQL5. Anteriormente, analisamos os fundamentos teóricos e os principais componentes do modelo. Agora, passamos a trabalhar diretamente com os algoritmos de atenção em grafos e de distribuição local e global da atenção. O principal objetivo desta etapa é mostrar como as ideias conceituais do ST-Expert se transformam em soluções funcionais para a análise e a previsão de séries financeiras.
Modificação do algoritmo de otimização Dingo: Dingo Optimization Algorithm M (DOAm)
A modificação do algoritmo Dingo proposta pelo autor e apresentada neste artigo elevou consideravelmente o patamar na busca pelo melhor algoritmo de otimização. Será que ainda é possível alcançar resultados superiores?
Desenvolvendo uma Estratégia de Pullback: Construção do Modelo Base
Este artigo apresenta a evolução de um EA de pullback em MQL5, desde a definição do regime por EMA até a identificação da retração e a confirmação do gatilho. São abordados a otimização integrada ao MetaTrader 5, o stop ajustado ao tick size, o filtro de distância por ATR e a gestão com breakeven e trailing, priorizando platôs paramétricos, controle dos graus de liberdade e redução do risco de overfitting.
Desenvolvendo uma estratégia de pullback: Fundamentos
O artigo apresenta os fundamentos de uma estratégia de pullback a partir de quatro pilares: regime, retração, gatilho e gestão. A proposta é mostrar como essa lógica pode sair da leitura visual do mercado e começar a ser transformada em regras objetivas no MetaTrader 5, por meio de um EA simples e inicial. A partir desse primeiro passo, o leitor acompanha como uma ideia de trading começa a ganhar estrutura, permitindo testar hipóteses, observar resultados e preparar a evolução da estratégia de forma progressiva.
Redes neurais em trading: sinais de negociação robustos em qualquer regime de mercado (ST-Expert)
Neste artigo, vamos conhecer o framework ST-Expert, que torna as previsões robustas diante da incerteza do mercado, permitindo levar em conta dependências locais e globais em séries temporais. Sua arquitetura flexível favorece a adaptabilidade dos modelos e aumenta a precisão das previsões.
Robô de trading multithreaded com machine learning: da concepção à concretização
O artigo apresenta o desenvolvimento passo a passo de um robô de trading multithreaded com machine learning com Python e MetaTrader 5. O texto analisa a arquitetura do sistema, da coleta de dados e criação de indicadores técnicos ao treinamento de modelos XGBoost com gestão de risco no nível do portfólio. Também detalha a implementação de data augmentation, a clusterização de atributos por meio de Gaussian Mixture Models e a coordenação de threads para operar vários pares de moedas em paralelo.
Redes neurais em trading: uma visão unificada do espaço e do tempo (final)
O framework Extralonger demonstra uma capacidade única de integrar fatores espaciais e temporais em um único modelo, favorecendo previsões de alta precisão. Sua arquitetura permite adaptar-se a diferentes horizontes de previsão e instrumentos financeiros, mantendo a transparência e a capacidade de controle do sistema.
Criando um Painel de Administração de Trading em MQL5 (Parte IX): Organização do Código (V): Classe AnalyticsPanel
Nesta discussão, exploramos como recuperar dados de mercado em tempo real e informações da conta de negociação, realizar diversos cálculos e exibir os resultados em um painel personalizado. Para alcançar esse objetivo, vamos nos aprofundar no desenvolvimento de uma classe AnalyticsPanel que encapsula todos esses recursos, incluindo a criação do painel. Este trabalho faz parte da nossa expansão contínua do EA New Admin Panel, introduzindo funcionalidades avançadas utilizando princípios de design modular e boas práticas de organização de código.
Redes neurais no trading: uma visão unificada sobre espaço e tempo (Global-Local Attention)
Continuamos a trabalhar na implementação das abordagens propostas pelos autores do framework Extralonger. Desta vez, vamos nos concentrar na implementação do módulo Global-Local Spatial Attention em MQL5, examinando tanto sua estrutura quanto sua integração prática ao fluxo computacional geral.