Artigos sobre como programar e utilizar robôs de negociação na linguagem MQL5

Diferentes situações acontecem na vida do trader. Muitas vezes, tentamos restaurar uma estratégia por meio do histórico de trades bem-sucedidos, no entanto, ao observar o histórico de perdas procuramos aperfeiçoar e melhorá-la. E, de fato, em ambos os casos, comparamos as transações com indicadores conhecidos. Este artigo sugere métodos de comparação de lotes de trades com uma série de indicadores.

Este artigo foca sobre as especificidades de escolha, o pré-condicionamento e avaliação das variáveis de entrada (preditoras) para uso em modelos de aprendizagem da máquina. Novas abordagens e oportunidades de análises preditoras profundas e suas influências no possível sobre-ajuste (overfitting) dos modelos serão consideradas. O resultado global do uso de modelos, em grande parte, depende do resultado desta etapa. Vamos analisar dois pacotes, oferecendo abordagens novas e originais para a seleção dos preditores.

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.

Este artigo discute a criação de Expert Advisors usando a linguagem gráfica UML, que é usada para modelagem visual de sistemas de software orientados a objeto. A principal vantagem dessa abordagem é a visualização do processo de modelagem. O artigo contém um exemplo que mostra a modelagem da estrutura e propriedades de um Expert Advisor usando o Software Ideas Modeler.

Este artigo é uma continuação dos artigos anteriores sobre redes neurais profundas e seleção de preditores. Aqui, consideraremos as características de uma rede neural iniciada com a Stacked RBM (Máquina de Boltzmann Restrita Empilhada), bem como sua implementação no pacote "darch".

É possível negociar em uma conta real do MetaTrader 5 hoje? Como organizar tal negociação? O artigo contém a teoria destas questões e os códigos de trabalho utilizados para copiar negociações do terminal MetaTrader 5 para o MetaTrader 4. O artigo será útil tanto para desenvolvedores de Expert Advisors quanto para negociantes praticantes.

Continuamos as séries de artigos sobre a programação do MQL5. Desta vez, veremos como obter resultados de cada etapa de otimização durante a otimização do parâmetro do Expert Advisor. A implementação será feita de modo a garantir que, se forem atingidas as condições especificadas nos parâmetros externos, os valores das etapas correspondentes serão gravados em um arquivo. Além dos valores de teste, também salvaremos os parâmetros que levaram a tais resultados.

Este artigo descreve um mecanismo de auto-otimização de um EA para o MetaTrader 5.

Vamos agora dar forma a idéia do Twitter baseado em PHP que foi introduzido na primeira parte deste artigo. Nós estamos reunindo as diferentes partes do SDSS. Quanto a arquitetura do sistema pelo lado do cliente, nós estaremos contando com a nova função WebRequest() em MQL5 para o envio de sinais de negociação via HTTP.

Aqui são examinados os erros mais comuns que levam programadores de primeira viagem a criar sistemas de transações "super lucrativos" (durante testes). São apresentados experts exemplificadores que apresentam resultados fantásticos no verificador, mas resultam em perdas em transações reais.

Este artigo descreve uma biblioteca que permite aumentar a eficiência ao trabalhar com solicitações HTTP em linguagem MQL5. O WebRequest é iniciado no modo sem bloqueio em threads adicionais usando gráficos e EAs assistentes, compartilhando eventos personalizados e lendo recursos compartilhados. Códigos fonte estão anexados ao artigo.

O artigo mostra um aplicativo MQL de exemplo com uma interface gráfica em que gráficos multissímbolos de saldo e rebaixamento do depósito são exibidos com base nos resultados do último teste.

O gerador de estratégias de negociação do Assistente MQL5 simplifica extremamente o teste de ideias de negociação. O artigo descreve como desenvolver um módulo personalizado de risco e gerenciamento de dinheiro e habilitá-lo no Assistente MQL5. Como exemplo consideramos um algoritmo de gestão de dinheiro, em que o tamanho do volume de negócio é determinado pelos resultados do negócio anterior. A estrutura e o formato da descrição da classe criada para o Assistente MQL5 também são discutidas nesse artigo.

Se os programas de redes neurais específicos para negociação parecem ser caros e complexos ou, pelo contrário, muito simples, tente o NeuroPro. Ele é gratuito e contém o melhor conjunto de funcionalidades para amadores. Este artigo irá dizer-lhe como usá-lo em conjunto com o MetaTrader 5.

O artigo descreve as regras do sistema de negociação Bill Williams, o procedimento da aplicação de um módulo MQL5 desenvolvido com o objetivo de procurar e marcar padrões deste sistema no gráfico, as negociações automatizadas de acordo com os padrões encontrados e por fim, apresenta os resultados dos testes em vários instrumentos de negociação.

O artigo considera a necessidade e os princípios gerais do desenvolvimento de um pacote de programas que incluiria um Expert Advisor, um script e um indicador.

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.

Esta biblioteca de classe pode ser adicionada a um Expert Advisor do MetaTrader 5 para possibilitar que seja escrito com uma abordagem de ordem cêntrica amplamente similar ao MetaTrader 4, em comparação com a abordagem baseada em posição do MetaTrader 5. Ela faz isso mantendo um registro das ordens virtuais no cliente do terminal do MetaTrader 5, enquanto mantém uma parada de quebra protetora para cada posição para proteção contra desastres.

O processo de otimização pode exigir recursos significativos de seu computador ou mesmo dos agentes de teste da MQL5 Cloud Network. Este artigo compreende algumas idéias simples que eu uso para a facilitação do trabalho e a melhoria do Strategy Tester do MetaTrader 5. Eu tive essas idéias a partir da documentação, fórum e artigos.

O artigo descreve o processo de desenvolvimento e implementação de uma classe para envio de sinais com base nos canais móveis. Cada versão do sinal é seguido por uma estratégia de negociação com os resultados dos testes. As classes da Biblioteca Padrão são utilizadas para criar classes derivadas.

Neste artigo, vamos expandir o conjunto de ferramentas atual. Para isso, acrescentaremos recursos para fechar ordens de negociação atendendo a certas condições, além disso, criaremos uma tabela para registrar ordens a mercado e pendentes, que poderão ser editadas.

Este artigo descreve o indicador NRTR e módulos de negociação criados com sua ajuda. Para estes fins, é criado um módulo de sinais de negociação que permite criar estratégias baseadas nas combinações do NRTR e indicadores adicionais que confirmam a tendência.

Este artigo lida com uma abordagem simples para a criação de um sistema de negociação automatizado com base no desenho de uma linha ao gráfico e oferece um Expert Advisor pronto, usando as propriedades padrão dos objetos da MetaTrader 4 e 5, suportando as principais operações de negociação.

Neste artigo, discutirei o desenvolvimento do Expert Advisor, baseado no livro "New Trading Dimensions: How to Profit from Chaos in Stocks, Bonds, and Commodities" por Bill Williams. A estratégia em si é bem conhecida e seu uso ainda é controverso entre os negociadores. O artigo considera os sinais de negociação do sistema, os aspectos específicos de sua implementação e os resultados de teste em dados do histórico.

Análise e exemplos de técnicas de como a análise de negociação pode ser realizada na plataforma MetaTrader 5, mas executada pelo MetaTrader 4. O artigo irá mostrar-lhe como criar provedor de sinais simples em seu MetaTrader 5, e conectá-lo a vários clientes, mesmo executando MetaTrader 4. Além disso, você vai descobrir como você pode acompanhar os participantes do Campeonato de negociação automatizada na sua conta real do MetaTrader 4.

Este é o último artigo da série sobre estratégia de reversão. Nele, tentaremos resolver um problema que levou a resultados inconsistentes relativamente a testes em artigos anteriores. Adicionalmente, escreveremos e testaremos nosso próprio algoritmo para negociar manualmente usando a estratégia de reversão em qualquer mercado.

Neste artigo, mostraremos como explorar a biblioteca padrão de classes de estratégia de negociação e como adicionar estratégias personalizadas e filtros/sinais utilizando a lógica de padrões e modelos do Assistente MQL5. No final, você será capaz de adicionar facilmente as suas próprias estratégias utilizando os indicadores padrão do MetaTrader 5 e o Assistente do MQL5 criará um código limpo e poderoso bem como um Expert Advisor totalmente funcional.

Este artigo descreve como adicionar a um EA um recurso para trabalhar com o servidor de banco de dados Microsoft SQL Server. São importadas funções de uma DLL. Para criar a DLL, é implementada a plataforma Microsoft .NET e a linguagem C#. Com pequenas alterações, os métodos usados no artigo também são adequados para EAs escritos em MQL4.

O artigo discute os métodos de construção e treinamento de ensembles de redes neurais com estrutura de bagging. Ele também determina as peculiaridades da otimização de hiperparâmetros para classificadores de redes neurais individuais que compõem o ensemble. A qualidade da rede neural otimizada obtida no artigo anterior da série é comparada com a qualidade do ensemble de redes neurais criado. São consideradas as possibilidades de melhorar ainda mais a qualidade da classificação do ensemble.

Esse artigo descreve um processo de criação de um Expert Advisor para MetaTrader 4 baseado no padrão de engolfo, assim como no princípio de reconhecimento de padrão, nas regras de definição de ordens pendentes e ordens de parada. Os resultados de teste e otimização são fornecidos para sua informação.

Este artigo discute a implementação de vários métodos de filtragem de tempo de um Expert Advisor multiplataforma. As classes de filtro de tempo são responsáveis ​​por verificar se um determinado momento corresponde a uma determinada configuração de tempo definida.

Este artigo resume e sintetiza os princípios da criação de algoritmos e elementos dos sistemas de negócio. O artigo considera o planejamento do algoritmo de especialista. Como um exemplo, a classe CExpertAdvisor é considerada, o que pode ser usado para facilmente e rapidamente desenvolver sistemas de negócio.

Este artigo descreve uma nova abordagem para cobertura de posições e desenhar uma linha na discussão entre os usuários do MetaTrader 4 e MetaTrader 5 sobre esta questão. Ele é uma continuação da primeira parte: "Negociação Bidirecional e de Cobertura de Posições no MetaTrader 5 Através do Painel de HedgeTerminal, Parte 1". Na segunda parte, nós discutimos a integração do Expert Advisors personalizado com o HedgeTerminalAPI, que é uma biblioteca de visualização especial projetada para a negociação bidirecional em um ambiente de software confortável, fornecendo ferramentas para o gerenciamento de posições de forma conveniente.

Aprenda como criar um EA que opera de forma automática, isto de forma simples e o mais seguro possível.

Desta vez, vamos criar um Expert Advisor multi-moeda com um algoritmo de negociação baseado no envio de ordens pendentes do tipo Buy Stop e Sell Stop. Neste artigo veremos os seguintes tópicos: a negociação em um intervalo de tempo especificado, colocar/modificar/remover as ordens pendentes, verificar se a última posição foi fechada no Take Profit ou no Stop Loss e controlar o histórico de transações para cada símbolo.

Neste artigo, estudaremos um algoritmo para criar um testador de modelos de candles, em linguagem OpenCL, no modo "OHLC em M1". Além disso, compararemos sua velocidade com a do testador de estratégia embutido, no modo de otimização rápida e lenta.

No artigo, é apresentado o processo de desenvolvimento e implementação de uma classe-robô de sinais com base em pivôs, isto é, níveis de reversão. Com base nesta classe é construída uma estratégia usando a Biblioteca padrão. São consideradas as possibilidades de desenvolver uma estratégia de pivôs adicionando filtros.

Sabemos que a função de densidade de probabilidade (PDF) de um ciclo de mercado não se parece com uma curva de Gauss e sim com uma PDF de onda senoidal e que a maioria dos indicadores supõe que a PDF de ciclo de mercado seja uma curva de Gauss, precisamos encontrar uma maneira de "corrigir" isso. A solução é utilizar a transformada de Fisher. A transformada de Fisher faz com que a PDF de qualquer forma de onde se aproxime a uma onda de Gauss. Este artigo descreve a matemática por trás da transformada de Fisher e da transformada inversa de Fisher e sua aplicação a negociação. Um módulo de sinal de negócio proprietário com base na transformada inversa de Fisher é apresentada e avaliada.

O que o seu programa deve fazer, se os painéis de controle gráfico foram removidos ou modificados por alguém? Neste artigo, vamos mostrar a você o porquê de não ter objetos no gráfico "sem dono" e como não perder o controle sobre eles, se forem renomeados ou excluídos após o aplicativo ser deletado.

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.