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

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Os experts que os desenvolvedores criam para o MetaTrader realizam uma grande variedade de tarefas. Entre elas estão o monitoramento de muitos instrumentos financeiros 24h por dia, a cópia de operações, a criação e o envio de relatórios, a análise de notícias e até mesmo o acesso dos traders à sua própria interface gráfica personalizada.

Os artigos podem abordar técnicas de programação, ideias matemáticas para processamento de dados, dicas para criar e encomendar robôs de negociação.

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Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Williams PR

Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Williams PR

Bem-vindo a este novo artigo em nossa série sobre como aprender a desenvolver um sistema de negociação com base nos indicadores técnicos mais populares da MQL5. Neste artigo, nós aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação pelo indicador %R de Williams.
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Otimização paralela pelo método de enxame de partículas (Particle Swarm Optimization)

Otimização paralela pelo método de enxame de partículas (Particle Swarm Optimization)

Este artigo descreve uma forma de otimização rápida por meio do método de enxame de partículas e apresenta uma implementação em MQL pronta para ser utilizada tanto no modo thread único dentro do EA quanto no modo multi-thread paralelo com complemento que executado nos agentes locais do testador.
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Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 02): Regressão Logística

Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 02): Regressão Logística

A classificação de dados é uma coisa crucial para um algotrader e um programador. Neste artigo, nós vamos nos concentrar em um dos algoritmos de classificação logística que provavelmente podem nos ajudar a identificar os Sims ou Nãos, as Altas e Baixas, Compras e Vendas.
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Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Desvio Padrão

Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Desvio Padrão

Aqui está um novo artigo em nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação pelos indicadores técnicos mais populares na plataforma de negociação MetaTrader 5. Neste novo artigo, nós aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação pelo indicador Desvio Padrão.
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Desenvolvendo um EA de negociação do zero (Parte 26): Em direção ao futuro (I)

Desenvolvendo um EA de negociação do zero (Parte 26): Em direção ao futuro (I)

Vamos levar nosso sistema de ordens para um outro patamar, mas antes temos algumas coisas a resolver. O problema é que existem questões que são dependentes de como você deseja operar e que tipo de coisa você estará fazendo no momento em que estiver operando.
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Entendendo a programação orientada a objetos (POO) em MQL5

Entendendo a programação orientada a objetos (POO) em MQL5

Como desenvolvedores, precisamos aprender a criar e desenvolver software que possa ser usado de forma repetida e flexível, sem duplicação de código, especialmente quando lidamos com diferentes objetos que têm comportamentos distintos. Isso pode ser facilmente alcançado usando métodos e princípios de programação orientada a objetos. Neste artigo, apresentaremos os fundamentos da programação orientada a objetos em MQL5.
O MQL4 como uma ferramenta do trader, ou a análise técnica avançada
O MQL4 como uma ferramenta do trader, ou a análise técnica avançada

O MQL4 como uma ferramenta do trader, ou a análise técnica avançada

As transações comerciais são, antes de tudo, um cálculo de probabilidades. O ditado que diz que o ócio é um motivador do progresso revela a razão pela qual todos os indicadores e sistemas de transações que conhecemos foram desenvolvidos. O fato é que a maioria dos novatos no mundo das transações estuda teorias "prontas" de transação. Mas, por sorte, há ainda mais segredos de mercado a serem descobertos, e as ferramentas usadas na análise de movimentos de preços existem, basicamente, sob a forma de indicadores técnicos e conjuntos matemáticos ou estatísticos não realizados. Devemos agradecer a Bill Williams por sua contribuição à teoria dos movimentos de mercado. Mas talvez ainda seja cedo para descansar.
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Multibot no MetaTrader: lançando vários robôs a partir de um único gráfico

Multibot no MetaTrader: lançando vários robôs a partir de um único gráfico

Neste artigo, veremos um modelo simples para a criação de um robô universal no MetaTrader que pode ser usado em vários gráficos, mas que é fixado em apenas um gráfico, sem a necessidade de configurar cada instância do robô em cada gráfico individual.
Gráficos na biblioteca DoEasy (Parte 73): objeto-forma de um elemento gráfico
Gráficos na biblioteca DoEasy (Parte 73): objeto-forma de um elemento gráfico

Gráficos na biblioteca DoEasy (Parte 73): objeto-forma de um elemento gráfico

Neste artigo, começamos uma nova seção grande sobre a biblioteca para trabalhar com gráficos. Hoje vamos criar um objeto de estados do mouse, um objeto base de todos os elementos gráficos e uma classe do objeto-forma dos elementos gráficos da biblioteca.
Gráficos na biblioteca DoEasy (Parte 76): objeto forma e temas de cores predefinidos
Gráficos na biblioteca DoEasy (Parte 76): objeto forma e temas de cores predefinidos

Gráficos na biblioteca DoEasy (Parte 76): objeto forma e temas de cores predefinidos

Neste artigo, descreveremos o conceito de criação de temas de GUI na biblioteca, criaremos um objeto forma que será descendente de um objeto da classe do elemento gráfico, prepararemos dados para criar as sombras dos objetos gráficos da biblioteca e para continuar desenvolvendo a funcionalidade no futuro.
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Pode o Heiken-Ashi em combinação com médias móveis oferecer bons sinais?

Pode o Heiken-Ashi em combinação com médias móveis oferecer bons sinais?

Combinar estratégias pode aumentar a eficácia da negociação. Podemos combinar indicadores e padrões para obter confirmações adicionais. As médias móveis nos ajudam a confirmar a tendência e a segui-la. Este é o indicador técnico mais conhecido, o que se explica pela sua simplicidade e eficácia comprovada na análise.
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Esperança moral na negociação

Esperança moral na negociação

Este artigo trata da esperança moral. Veremos vários exemplos de como ela é aplicada na negociação e quais resultados podem ser obtidos com ela.
Como se tornar um bom programador (Parte 7): como se tornar um desenvolvedor freelancer de sucesso
Como se tornar um bom programador (Parte 7): como se tornar um desenvolvedor freelancer de sucesso

Como se tornar um bom programador (Parte 7): como se tornar um desenvolvedor freelancer de sucesso

Quer se tornar um desenvolvedor de sucesso no Freelance da MQL5.Community? Então recomendo a leitura das dicas deste artigo.
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Aprendendo a construindo um Expert Advisor que opera de forma automática (Parte 11): Automação (III)

Aprendendo a construindo um Expert Advisor que opera de forma automática (Parte 11): Automação (III)

Um sistema automático sem segurança não irá dar certo. Mas segurança não nasce sem que entendamos adequadamente algumas coisas. Neste artigo vamos entender é tão difícil alcançar a segurança máxima em sistemas automáticos.
Outras classes na biblioteca DoEasy (Parte 66): classe-coleção de Sinais MQL5.com
Outras classes na biblioteca DoEasy (Parte 66): classe-coleção de Sinais MQL5.com

Outras classes na biblioteca DoEasy (Parte 66): classe-coleção de Sinais MQL5.com

Neste artigo, criaremos uma classe-coleção de sinais - do serviço Sinais MQL5.com - com funções para gerenciar sinais assinados e também modificaremos a classe do objeto-instantâneo do livro de ofertas para exibir o volume total de ordens sell e buy.
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Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Fractais

Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Fractais

Aqui está um novo artigo da nossa série sobre como projetar um sistema de negociação com base nos indicadores técnicos mais populares. Nós aprenderemos um novo indicador que é o indicador Fractais e aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação baseado nele para ser executado na plataforma MetaTrader 5.
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Encontrando padrões de velas usando MQL5

Encontrando padrões de velas usando MQL5

Neste artigo, falaremos sobre como detectar automaticamente padrões de velas usando MQL5.
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Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 06): Gradiente Descendente

Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 06): Gradiente Descendente

O gradiente descendente desempenha um papel significativo no treinamento das redes neurais e muitos algoritmos de aprendizado de máquina. Ele é um algoritmo rápido e inteligente, apesar do seu trabalho impressionante, ele ainda é mal interpretado por muitos cientistas de dados, vamos ver do que ele se trata.
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Experiências com redes neurais (Parte 2): Otimização inteligente de redes neurais

Experiências com redes neurais (Parte 2): Otimização inteligente de redes neurais

As redes neurais são tudo para nós. E vamos verificar na prática se é assim, indagando se MetaTrader 5 é uma ferramenta autossuficiente para implementar redes neurais na negociação. A explicação vai ser simples.
Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Estocástico
Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Estocástico

Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Estocástico

Neste artigo, nós continuamos nossa série de aprendizado - desta vez, nós aprenderemos como projetar um sistema de negociação usando um dos indicadores mais populares e úteis, que é o indicador Oscilador Estocástico, para construir um novo bloco em nosso conhecimento básico.
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Trabalho com datas e horas no MQL5

Trabalho com datas e horas no MQL5

É muito importante que os operadores e desenvolvedores de ferramentas de negociação entendam como manusear datas e horas de forma adequada e eficiente. Neste artigo, mostrarei como podemos trabalhar com datas e horas ao criar ferramentas de negociação eficientes.
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Aprendendo a construindo um EA que opera de forma automática (Parte 07): Tipos de Contas (II)

Aprendendo a construindo um EA que opera de forma automática (Parte 07): Tipos de Contas (II)

Aprenda como criar um EA que opera de forma automática, isto de forma simples e o mais seguro possível. É preciso sempre ficar atento, ao que um EA automatizado, esta fazendo, e se ele sair da linha, removê-lo o mais rápido possível do gráfico, encerrando o que ele estava fazendo, a fim de evitar que as coisas fugam do controle.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 33): regressão quantílica em aprendizado Q distribuído,

Redes neurais de maneira fácil (Parte 33): regressão quantílica em aprendizado Q distribuído,

Continuamos a estudar o aprendizado Q distribuído e hoje veremos essa abordagem de outro ponto de vista. Falaremos sobre a possibilidade de usar regressão quantílica para resolver o problema de previsão de movimentos de preços.
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Tudo o que você precisa saber sobre a estrutura de um programa MQL5

Tudo o que você precisa saber sobre a estrutura de um programa MQL5

Qualquer programa em qualquer linguagem de programação possui uma estrutura específica. Neste artigo, você aprenderá os componentes básicos da estrutura de um programa na linguagem MQL5, o que pode ser extremamente útil ao criar um sistema de negociação ou uma ferramenta de negociação para o MetaTrader 5.
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Experiências com redes neurais (Parte 1): Lembrando a geometria

Experiências com redes neurais (Parte 1): Lembrando a geometria

As redes neurais são tudo para nós. Vamos ver se isso é verdade na prática. Para tal, vamos fazer experiências e adotar abordagens não-convencionais. Vamos escrever também um sistema de negociação lucrativo. A explicação vai ser simples.
Outras classes na biblioteca DoEasy (Parte 69): classe-coleção de objetos-gráficos
Outras classes na biblioteca DoEasy (Parte 69): classe-coleção de objetos-gráficos

Outras classes na biblioteca DoEasy (Parte 69): classe-coleção de objetos-gráficos

Com este artigo, começaremos o desenvolvimento de uma classe-coleção de objetos-gráficos que armazenará uma lista-coleção de objetos-gráficos com suas subjanelas e indicadores, e tornará possível trabalhar com gráficos selecionados e suas subjanelas, ou com uma lista de vários gráficos ao mesmo tempo.
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Desenvolvimento de um sistema de negociação baseado no indicador Ichimoku

Desenvolvimento de um sistema de negociação baseado no indicador Ichimoku

Neste artigo continuamos a série em que aprendemos a construir sistemas de negociação com base nos indicadores mais populares. Desta vez vamos falar sobre o indicador Ichimoku e criar um sistema de negociação baseado nos seus valores.
Trabalhando com preços na biblioteca DoEasy (Parte 64): livro de ofertas, classes do objeto-instantâneo e objeto-série de instantâneos do livro de ofertas
Trabalhando com preços na biblioteca DoEasy (Parte 64): livro de ofertas, classes do objeto-instantâneo e objeto-série de instantâneos do livro de ofertas

Trabalhando com preços na biblioteca DoEasy (Parte 64): livro de ofertas, classes do objeto-instantâneo e objeto-série de instantâneos do livro de ofertas

Neste artigo, criaremos duas classes (a do objeto-instantânea do livro de ofertas e a do objeto-série dos instantâneos do livro de ofertas) e testaremos a criação de uma série de dados do livro de ofertas.
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Desenvolvendo um EA de negociação do zero (Parte 20): Um novo sistema de ordens (III)

Desenvolvendo um EA de negociação do zero (Parte 20): Um novo sistema de ordens (III)

Vamos continuar a implementação do novo sistema de ordens . A criação deste sistema é algo que demanda um bom domínio do MQL5, além de entender como de fato a plataforma MetaTrader 5 funciona e os recursos que ela nos fornece.
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Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 12): É possível ter sucesso no mercado com redes neurais de autoaprendizagem?

Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 12): É possível ter sucesso no mercado com redes neurais de autoaprendizagem?

Certamente muitas pessoas estão cansadas ​​​​de tentar constantemente prever o mercado de ações. Você gostaria de ter uma bola de cristal que o ajudasse a tomar melhores decisões de investimento? As redes neurais autoaprendentes podem ser a solução para isso. Neste artigo, vamos ver se esses algoritmos poderosos podem ajudar a surfar na onda e ser mais espertos que o mercado de ações. Ao analisar grandes volumes de dados e identificar padrões, as redes neurais autoaprendentes podem fazer previsões que geralmente são mais precisas do que as previsões dos traders. Vamos descobrir se essas tecnologias avançadas podem ser utilizadas para tomar decisões de investimento mais inteligentes e obter mais lucros.
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Relembrando a antiga estratégia de tendência: dois osciladores estocásticos, MA e Fibonacci

Relembrando a antiga estratégia de tendência: dois osciladores estocásticos, MA e Fibonacci

Estratégias de negociação tradicionais. Neste artigo, vamos explorar uma estratégia de acompanhamento de tendências. Essa abordagem é totalmente baseada em análise técnica e faz uso de vários indicadores e ferramentas para gerar sinais e identificar metas de negociação. Os elementos-chave dessa estratégia incluem um oscilador estocástico de 14 períodos, um oscilador estocástico de cinco períodos, uma média móvel de 200 períodos e uma projeção de Fibonacci (para determinar as metas de negociação).
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Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Acumulação/Distribuição (AD)

Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Acumulação/Distribuição (AD)

Bem-vindo ao novo artigo da nossa série sobre como aprender a projetar sistemas de negociação com base nos indicadores técnicos mais populares. Neste artigo, nós aprenderemos sobre um novo indicador técnico chamado Acumulação/Distribuição e descobriremos como desenvolver um sistema de negociação em MQL5 baseado nas estratégias simples com o AD.
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Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Índice de Vigor Relativo

Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Índice de Vigor Relativo

Um novo artigo em nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação pelo indicador técnico mais popular. Neste artigo, nós aprenderemos como fazer isso pelo indicador Índice de Vigor Relativo.
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Validação cruzada combinatoriamente simétrica no MQL5

Validação cruzada combinatoriamente simétrica no MQL5

Neste artigo veremos como implementar a verificação cruzada combinatoriamente simétrica no MQL5 puro para medir o grau de ajuste após a otimização de uma estratégia usando o algoritmo completo e lento do testador de estratégias.
Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Momentum
Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Momentum

Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Momentum

No meu artigo anterior, eu mencionei a importância de identificar a tendência que é a direção dos preços. Neste artigo, eu compartilharei um dos conceitos e indicadores mais importantes que é o indicador Momentum. Eu compartilharei como desenvolver um sistema de negociação com base no indicador Momentum.
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Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 56): objeto de indicador personalizado, obtenção de dados a partir de objetos-indicadores numa coleção

Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 56): objeto de indicador personalizado, obtenção de dados a partir de objetos-indicadores numa coleção

Neste artigo, veremos a criação de um objeto de indicador personalizado para ser usado em Expert Advisors. Vamos modificar ligeiramente as classes da biblioteca e escrever métodos para receber dados desde objetos-indicadores em Expert Advisors.
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Força bruta para encontrar padrões (Parte V): uma nova perspectiva

Força bruta para encontrar padrões (Parte V): uma nova perspectiva

Neste artigo, vou apresentar uma abordagem completamente diferente para o algorítmico de negociação, que levei um tempo considerável para desenvolver. Claro, tudo isso está relacionado ao meu programa de força bruta, que passou por várias mudanças, permitindo que ele resolva várias tarefas simultaneamente. No entanto, este artigo é mais geral e extremamente simples, sendo adequado até mesmo para aqueles que não têm conhecimento prévio ou apenas passaram por isso.
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Previsão usando modelos ARIMA em MQL5

Previsão usando modelos ARIMA em MQL5

Neste artigo, continuamos a desenvolver a classe CArima para construir modelos ARIMA adicionando métodos de previsão intuitivos.
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Melhore seus gráficos de negociação com uma GUI interativa baseada em MQL5 (Parte I): GUI móvel (II)

Melhore seus gráficos de negociação com uma GUI interativa baseada em MQL5 (Parte I): GUI móvel (II)

Libere todo o poder da representação de dados dinâmicos em suas estratégias de negociação ou utilitários com o nosso guia detalhado para desenvolver uma GUI móvel em MQL5. Mergulhe nos princípios fundamentais da programação orientada a objetos e aprenda a desenvolver e usar de forma fácil e eficiente uma ou mais GUIs móveis em um único gráfico.
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Melhore os gráficos de negociação com uma interface gráfica interativa baseada em MQL5 (Parte III): Interface de negociação simples e móvel

Melhore os gráficos de negociação com uma interface gráfica interativa baseada em MQL5 (Parte III): Interface de negociação simples e móvel

Nesta série de artigos, exploramos a integração de interfaces gráficas interativas em painéis de negociação móveis no MQL5. Na terceira parte, usamos os desenvolvimentos das partes anteriores para transformar painéis de negociação estáticos em dinâmicos.