Artigos sobre programação nas linguagens MQL4 e MQL5

Nos artigos anteriores, nós começamos a criar uma grande biblioteca multi-plataforma, simplificando o desenvolvimento de programas para as plataformas MetaTrader 5 e MetaTrader 4. Na sexta parte, nós treinamos a biblioteca para trabalhar com as posições nas contas netting. Aqui, nós implementaremos o monitoramento da ativação das ordens StopLimit e prepararemos uma funcionalidade para o monitoramento de eventos de modificação de ordens e posições.

Neste artigo, criaremos um EA que nos permitirá automatizar o processo para determinar o lote com o qual precisamos entrar no mercado de acordo com nossos riscos. Além disso, este EA permitirá que definamos automaticamente o take-profit com uma proporção em relação ao stop-loss, para cumprir a razão de 3 para 1, 4 para 1 ou qualquer outra que escolhermos.

Nos artigos anteriores, nós começamos a criar uma grande biblioteca multi-plataforma, simplificando o desenvolvimento de programas para as plataformas MetaTrader 5 e MetaTrader 4. Na quinta parte da série de artigos, nós criamos as classes de eventos de negociação e a coleção de eventos, a partir dos quais os eventos são enviados para o objeto base da biblioteca Engine e para o gráfico do programa de controle. Nesta parte, nós vamos deixar a biblioteca trabalhar em contas netting.

O campo para aplicar a diferenciação fracionária é bastante amplo. Por exemplo, os algoritmos de aprendizado de máquina geralmente recebem uma série diferenciada na entrada. O problema é que é necessário derivar novos dados de acordo com o histórico existente, para que o modelo de aprendizado de máquina possa reconhecê-los. Este artigo discute a abordagem inicial para a diferenciação das séries temporais, além disso, é fornecido um exemplo de estratégia de negociação otimizada automaticamente baseada nas séries diferenciadas obtidas.

Este artigo tenta combinar teoria com prática no campo da negociação algorítmica. A maior parte da conversa sobre a criação de sistemas de negociação está associada ao uso de barras históricas de preços e vários indicadores. Este é um campo bem desgastado que não tocaremos. As barras são uma entidade completamente artificial, por isso, vamos dar algo mais próximo a protoinformações - ticks.

Hoje vamos tentar desenvolver um EA de grade para trabalhar dentro de um intervalo na direção da tendência, para instrumentos de Forex ou para mercados de commodities. Como mostraram os testes, nosso gradador tem sido lucrativo desde 2018. No entanto, de 2014 a 2018, houve uma perda constante do depósito.

Existem diferentes abordagens para estudar e analisar o mercado, mas, há dois principais, nomeadamente a técnica e a fundamental. No primeiro caso, acontece a coleta, o processamento e o estudo de quaisquer dados numéricos e de características relacionadas ao mercado: preços, volumes e assim por diante. No segundo caso, acorre a análise de eventos e de notícias que, por sua vez, afetam direta ou indiretamente os mercados. O artigo discute métodos para medir a velocidade do movimento de preços e o estudo de estratégias de negociação com base neles.

A busca e o estudo do comportamento fractal de dados financeiros implica que, por trás do comportamento aparentemente caótico de séries temporais econômicas, estão ocultos e operam mecanismos estáveis que governam a conduta coletiva dos participantes. Na bolsa de valores, essa mecânica pode levar ao surgimento de uma dinâmica de preços que determina e descreve as propriedades específicas das séries de preços. Na negociação, seria interessante ter indicadores que pudessem estimar os parâmetros de fractalidade de maneira efetiva e estável, numa escala e num intervalo de tempo que fossem uteis na prática.

Nos artigos anteriores, nós começamos a criar uma grande biblioteca multi-plataforma, simplificando o desenvolvimento de programas para as plataformas MetaTrader 5 e MetaTrader 4. Na quarta parte, nós testamos o monitoramento de eventos de negociação na conta. Neste artigo, nós vamos desenvolver classes de eventos de negociação e colocá-los nas coleções de eventos. A partir daí, eles serão enviados ao objeto base da biblioteca Engine e ao gráfico do programa de controle.

O artigo discute diversos aspectos da criação de interfaces gráficas interativas de programas MQL projetados para processamento analítico online (OLAP) do histórico de contas e de relatórios de negociação. Para obter um resultado visual, são usadas janelas maximizadas e escaláveis, uma disposição adaptável de controles de borracha e um novo 'controle' para exibir diagramas. Com base nisso, é implementada uma GUI com a possibilidade de escolher indicadores ao longo dos eixos de coordenadas, funções de agregação, tipos de gráficos e classificações.

O artigo é uma continuação lógica da publicação anterior "Criando interfaces gráficas para EAs e indicadores baseados no .Net Framework e C#" e introduz os leitores a novos elementos gráficos para criar interfaces gráficas.

O artigo descreve os princípios gerais de como construir uma estrutura para analisar dados multidimensionais (OLAP) rapidamente, além disso, apresenta como implementá-la em MQL e como usá-la no ambiente MetaTrader usando um exemplo que mostra o processamento do histórico de uma conta de negociação.

O artigo apresenta uma nova versão do aplicativo Pattern Analyzer. Esta versão fornece correções de bugs e novos recursos, bem como a interface de usuário revisada. Os comentários e sugestões do artigo anterior foram levados em conta no desenvolvimento da nova versão. A aplicação resultante é descrita neste artigo.

Nos artigos anteriores, nós começamos a criar uma grande biblioteca multi-plataforma, simplificando o desenvolvimento de programas para as plataformas MetaTrader 5 e MetaTrader 4. Nós já temos as coleções do histórico de ordens e negócios, ordens e posições de mercado, bem como a classe para a seleção conveniente e ordenação das ordens. Nesta parte, nós continuaremos com o desenvolvimento do objeto base e ensinaremos a Biblioteca Engine a monitorar os eventos de negociação na conta.

Neste artigo, continuaremos a expandir a funcionalidade do nosso utilitário. Desta vez, adicionaremos a possibilidade de exibir informações em gráficos projetados para facilitar nossa negociação. Em particular, adicionaremos ao gráfico os preços máximo e mínimo do dia anterior, os níveis arredondados, os preços máximo e mínimo do ano, a hora de início da sessão, etc.

Como é sabido, desde seu lançamento, o MetaTrader 5 vem oferecendo testes multimoedas. Essa função é procurada pela maioria dos traders, mas, infelizmente, não é tão universal quanto gostaríamos. O artigo apresenta vários programas para traçar gráficos usando objetos gráficos baseados no histórico de negociação a partir de relatórios nos formatos HTML e CSV. A negociação de vários instrumentos pode ser analisada em paralelo em várias sub-janelas, ou numa só janela usando a comutação dinâmica realizada pelo usuário.

Na primeira parte, começamos a criar uma grande biblioteca multi-plataforma, simplificando o desenvolvimento de programas para as plataformas MetaTrader 5 e MetaTrader 4. Além disso, nós implementamos a coleção do histórico de ordens e negócios. Nosso próximo passo é criar uma classe para uma seleção conveniente e a ordenação de ordens, negócios e posições nas listas de coleção. Nós vamos implementar o objeto da biblioteca base chamada Engine e adicionar uma coleção de ordens e posições de mercado para a biblioteca.

O artigo básico inicial não perdeu sua importância e todos os interessados neste tópico simplesmente devem lê-lo. Mas já se passou muito tempo desde então, e agora o Visual Studio 2017 com uma nova interface está à frente, também a própria plataforma MetaTrader 5 vem se desenvolvendo e segue em frente. O artigo descreve as etapas de criação de um projeto dll, abrangendo configurações e colaboração com as ferramentas do terminal MetaTrader 5.

A maioria de nós concorda com a opinião de que o processo de análise da situação atual do mercado começa com uma revisão dos períodos gráficos maiores, o que acontece até passarmos para o gráfico em que fazemos trading. Esta análise é uma das condições para uma negociação bem-sucedida e uma abordagem profissional. O artigo discute indicadores multiperíodo, formas de criá-los com exemplos de código MQL5. Além disso, avalia as desvantagens e vantagens de cada versão e propõe uma nova abordagem de indicadores usando o modo MTF.

Depois da atualizar o pacote MATLAB em 2015, é necessário considerar a maneira moderna de criar bibliotecas DLL. Como o exemplo de um indicador preditivo, o artigo ilustra os recursos de vinculação do MetaTrader 5 e do MATLAB usando versões modernas de plataformas de 64 bits. Ao analisar toda a sequência de conexão do MATLAB, o desenvolvedor MQL5 criará rapidamente aplicativos com recursos computacionais avançados, evitando riscos.

Automatize a coleta de dados sobre a taxa de juros para melhorar o desempenho de um Expert Advisor.

O objetivo deste artigo é criar uma ferramenta personalizada que permita aos usuários receber e usar todo o array de informações sobre os padrões discutidos anteriormente. Nós vamos criar uma biblioteca de funções relacionadas aos padrões que você poderá usar em seus próprios indicadores, painéis de negociação, Expert Advisors, etc.

Na primeira parte, nós começamos a criar uma grande biblioteca multi-plataforma, simplificando o desenvolvimento de programas para as plataformas MetaTrader 5 e MetaTrader 4. Nós criamos o objeto abstrato COrder, que é um objeto base para o armazenamento de dados do histórico de ordens e negócios, bem como as ordens à mercado e posições. Agora nós vamos desenvolver todos os objetos necessários para o armazenamento de dados do histórico da conta em coleções.

O artigo descreve um método universal para analisar e converter dados de documentos HTML com base em seletores CSS. Em MQL estão disponíveis relatórios de negociação e de teste, calendários econômicos, sinais públicos e monitoramento de contas, fontes de cotações on-line adicionais.

Ao analisar um grande número de estratégias de negociação, pedidos de desenvolvimento de aplicativos para os terminais MetaTrader 5 e MetaTrader 4 e vários sites sobre MetaTrader, eu cheguei à conclusão de que toda essa diversidade é baseada principalmente nas mesmas funções elementares, ações e valores que aparecem regularmente em diferentes programas. Isso resultou na biblioteca multi-plataforma DoEasy para o desenvolvimento fácil e rápido de aplicativos para a МetaТrader 5 e МetaТrader 4.

Neste artigo, aprenderemos como escrever EAs que funcionam tanto no MetaTrader 4 quanto no MetaTrader 5. Para fazer isso, tentaremos escrever um que trabalhe com o princípio de criação de grades de ordens. Um gradador é um Expert Advisor cujo trabalho fundamental consiste em colocar simultaneamente e na mesma quantidade ordens limitadas tanto acima como abaixo do preço atual.

Neste artigo nós vamos realizar um experimento: nós vamos colorir os resultados da otimização. A cor é determinada por três parâmetros: os níveis de vermelho, verde e azul (RGB). Existem outros métodos de codificação de cores, que também usam três parâmetros. Assim, três parâmetros de teste podem ser convertidos em uma cor, que representa visualmente os valores. Leia este artigo para descobrir se essa representação pode ser útil.

Uma maneira simples e rápida de criar janelas gráficas usando o editor do Visual Studio, e integração no código MQL do EA. O artigo é destinado para um vasto público de leitores e não requer conhecimentos de C# e .Net.

No artigo anterior, nós analisamos 14 padrões selecionados de uma grande variedade de formações de velas existentes. É impossível analisar todos os padrões um por um, portanto, outra solução foi encontrada. O novo sistema busca e testa novos padrões de velas com base nos tipos de velas conhecidos.

O vasto processamento de dados requer ferramentas extensas e muitas vezes está além do ambiente seguro de um único aplicativo. Linguagens de programação especializadas são usadas para processar e analisar dados, estatísticas e aprendizado de máquina. Uma das principais linguagens de programação para processamento de dados é o Python. O artigo fornece uma descrição de como conectar a MetaTrader 5 e o Python usando sockets, além de como receber cotações por meio da API do terminal.

Este artigo descreve um pré-processador, um leitor e um analisador para examinar códigos fonte em MQL. A implementação em MQL está anexada ao artigo.

Na primeira parte do artigo, eu descrevi um indicador ZigZag modificado e uma classe para receber os dados desses tipos de indicadores. Aqui, eu mostrarei como desenvolver indicadores baseados nessas ferramentas e escrever um EA para testes que apresentem operações de acordo com os sinais formados pelo indicador ZigZag. Como complemento, o artigo apresentará uma nova versão da biblioteca EasyAndFast para o desenvolvimento de interfaces gráficas do usuário.

Neste artigo, nós vamos considerar os padrões populares de velas e tentaremos descobrir se eles ainda são relevantes e eficazes nos mercados atuais. A análise de velas ou candlestick apareceu há mais de 20 anos e desde então se tornou bem popular. Muitos traders consideram as velas japoneses a forma de visualização de preços de ativos mais conveniente e fácil de compreender.

Muitos pesquisadores não prestam atenção o suficiente para determinar o comportamento dos preços. Ao mesmo tempo, são usados métodos complexos, que muitas vezes são “caixas pretas”, como aprendizado de máquina ou redes neurais. A questão mais importante que surge nesse caso é quais dados enviar para o treinamento de um determinado modelo.

Neste artigo, nós analisaremos o conceito de correlação entre variáveis, bem como os métodos para o cálculo dos coeficientes de correlação e seu uso prático na negociação. A Correlação é uma relação estatística entre duas ou mais variáveis aleatórias (ou quantidades que podem ser consideradas aleatórias com algum grau aceitável de precisão). Mudanças em uma ou mais variáveis levam a mudanças sistemáticas em outras variáveis relacionadas.

Neste artigo, nós continuamos expandindo os recursos do utilitário para coleta e navegação através dos símbolos. Desta vez, nós criaremos novas guias exibindo apenas os símbolos que satisfazem alguns dos parâmetros necessários e descobriremos como adicionar facilmente guias personalizadas com as regras de classificação necessárias.

Com base nas ferramentas universais projetadas para trabalhar com as redes de Kohonen, nós construímos o sistema de análise e seleção dos parâmetros ótimos do EA e consideramos a previsão das séries temporais. Na Parte I, nós corrigimos e melhoramos as classes das redes neurais publicamente disponíveis, adicionando os algoritmos necessários. Agora é hora de colocá-los em prática.

Neste artigo vamos considerar em detalhes o sistema martingale, vamos analisar se este sistema pode ser aplicado na negociação e como usá-lo para minimizar os riscos. A principal desvantagem deste sistema é a probabilidade de perder todo o seu depósito, este fato deve ser levado em conta, caso decida negociar usando a técnica martingale.

O uso de aprendizado por reforço para desenvolver EAs de autoaprendizagem. No artigo anterior, vimos o algoritmo Random Decision Forest e escrevemos um EA simples de autoaprendizagem baseado no aprendizado por reforço. Observamos que a principal vantagem desta abordagem era a fácil escrita do algoritmo de negociação e a alta velocidade de aprendizagem. O aprendizado por reforço (doravante simplesmente AR) é facilmente incorporado a qualquer EA e acelera sua otimização.

A plataforma MetaTrader 5 apresenta funcionalidade para salvar relatórios de negociação, bem como relatórios de testes e otimização de Expert Advisor. Os relatórios de negociações e testes podem ser salvos em dois formatos: XLSX e HTML, enquanto o relatório de otimização pode ser salvo em XML. Neste artigo, analisamos o relatório de teste HTML, o relatório de otimização XML e o relatório de histórico de negociação HTML.