![Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Índice de Vigor Relativo](https://c.mql5.com/2/49/Learn-how-to-design-a-trading-system-by-Relative-Vigor-Index_600x314.jpg)
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.
![Relembrando a antiga estratégia de tendência: dois osciladores estocásticos, MA e Fibonacci](https://c.mql5.com/2/56/tranding_strategy_600x314.jpg)
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).
![Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 25): Preparação para a próxima etapa](https://c.mql5.com/2/58/replay-p25_600x314.jpg)
Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 25): Preparação para a próxima etapa
Aqui neste artigo iremos finalizar a primeira etapa do desenvolvimento do sistema de replay / simulador. Ao finalizar esta etapa, estou dizendo a você, caro leitor, que o sistema já estará em um estágio avançado o suficiente para que novas funcionalidades possam de fato serem implementadas. Isto a fim de tornar o sistema ainda mais elaborado e mais útil para efetuar estudos e desenvolver conceitos de analise de mercado.
![Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Acumulação/Distribuição (AD)](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_ad_600x314.jpg)
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.
![Integrando modelos de ML ao Testador de estratégias (Parte 3): Gerenciamento de Arquivos CSV(II)](https://c.mql5.com/2/51/Perceptron_Multicamadas_e_o-Algoritmo_Backpropagation_Parte_3_02_600x314.jpg)
Integrando modelos de ML ao Testador de estratégias (Parte 3): Gerenciamento de Arquivos CSV(II)
Este artigo fornece uma visão detalhada sobre como construir uma classe em MQL5 para gerenciamento eficiente de arquivos CSV. Ele explica como os métodos de abertura, escrita, leitura e conversão de dados são implementados e como eles podem ser utilizados para armazenar e carregar dados. Além disso, o artigo também discute as limitações e considerações importantes ao usar essa classe. É uma leitura valiosa para aqueles interessados em aprender a trabalhar com arquivos CSV em MQL5.
![Encontrando padrões de velas usando MQL5](https://c.mql5.com/2/53/how_to_use_mql5_to_detect_candlesticks_patterns_600x314.jpg)
Encontrando padrões de velas usando MQL5
Neste artigo, falaremos sobre como detectar automaticamente padrões de velas usando MQL5.
![Trabalhando com preços na biblioteca DoEasy (Parte 60): lista-série de dados de dados de tick do símbolo](https://c.mql5.com/2/41/MQL5-avatar-doeasy-library__4.png)
![Trabalhando com preços na biblioteca DoEasy (Parte 60): lista-série de dados de dados de tick do símbolo](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Trabalhando com preços na biblioteca DoEasy (Parte 60): lista-série de dados de dados de tick do símbolo
Neste artigo, criaremos uma lista para armazenar dados de tick de um símbolo e verificaremos tal criação e respectiva recepção de dados a partir dela no EA. Essas listas de dados de tick - separadamente para cada símbolo usado - formarão uma coleção de dados de tick.
![Desenvolvendo um EA de negociação do zero (Parte 20): Um novo sistema de ordens (III)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_from_scratch_011_600x314.jpg)
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.
![Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Momentum](https://c.mql5.com/2/45/why-and-how__5.png)
![Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Momentum](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
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.
![Força bruta para encontrar padrões (Parte V): uma nova perspectiva](https://c.mql5.com/2/57/The_Bruteforce_Approach_Part_5_600x314.jpg)
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.
![O modelo de movimento dos preços e suas principais disposições (Parte 1): A versão do modelo mais simples e suas aplicações](https://c.mql5.com/2/49/simplest_model_001_600x314.jpg)
O modelo de movimento dos preços e suas principais disposições (Parte 1): A versão do modelo mais simples e suas aplicações
O artigo fornece os fundamentos de um movimento de preços matematicamente rigoroso e a teoria do funcionamento do mercado. Até o presente, nós não tivemos nenhuma teoria de movimento de preços matematicamente rigorosa. Em vez disso, nós tivemos que lidar com as suposições baseadas na experiência, afirmando que o preço se move de uma certa maneira após um determinado padrão. É claro que essas suposições não foram apoiadas nem pela estatística e nem pela teoria.
![Usando a classe CCanvas em aplicativos MQL](https://c.mql5.com/2/49/CCanvas_class_600x314.jpg)
Usando a classe CCanvas em aplicativos MQL
Neste artigo falaremos sobre o uso da classe CCanvas em aplicações MQL, com uma descrição detalhada e exemplos, para que o usuário tenha uma compreensão básica de como usar esta ferramenta
![Criação de Indicadores complexos de maneira fácil usando objetos](https://c.mql5.com/2/49/Complex-indicators-made-easy-using-objects_600x314.jpg)
Criação de Indicadores complexos de maneira fácil usando objetos
Este artigo fornece um método para criar os indicadores complexos e, ao mesmo tempo, evitar os problemas que surgem ao lidar com vários gráficos, buffers e/ou combinar dados de várias fontes.
![Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 12): É possível ter sucesso no mercado com redes neurais de autoaprendizagem?](https://c.mql5.com/2/52/Self-Training-Neural-Networks_600x314.jpg)
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.
![Gráficos na biblioteca do DoEasy (Parte 92): classe de memória de objetos gráficos padrão. Histórico de mudanças de propriedades do objeto](https://c.mql5.com/2/44/MQL5-avatar-doeasy-library3-2__4.png)
![Gráficos na biblioteca do DoEasy (Parte 92): classe de memória de objetos gráficos padrão. Histórico de mudanças de propriedades do objeto](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Gráficos na biblioteca do DoEasy (Parte 92): classe de memória de objetos gráficos padrão. Histórico de mudanças de propriedades do objeto
Neste artigo, criaremos uma classe de memória de objeto gráfico padrão. Com ela conseguiremos salvar os estados do objeto quando modificado, o que, por sua vez, nós permite retornar a estados anteriores do objeto gráfico a qualquer momento.
![Indicador CCI. Atualizações e novos recursos](https://c.mql5.com/2/49/cci_indicator_new_features_600x314.jpg)
Indicador CCI. Atualizações e novos recursos
Neste artigo, considerarei a possibilidade de atualizar o indicador CCI. Além disso, eu apresentarei uma modificação do indicador.
![Implementando o fator Janus em MQL5](https://c.mql5.com/2/53/Implementing_the_Janus_factor_in_MQL5_600x314__1.jpg)
Implementando o fator Janus em MQL5
Gary Anderson desenvolveu um método de análise de mercado baseado em uma teoria que chamou de fator Janus. Essa teoria descreve um conjunto de indicadores que podem ser usados para identificar tendências e avaliar o risco de mercado. Neste artigo, vamos implementar essas ferramentas no MQL5.
![Previsão usando modelos ARIMA em MQL5](https://c.mql5.com/2/55/Forecasting_with_ARIMA_models_in_MQL5_600x314.jpg)
Previsão usando modelos ARIMA em MQL5
Neste artigo, continuamos a desenvolver a classe CArima para construir modelos ARIMA adicionando métodos de previsão intuitivos.
![Aprendendo MQL5 do iniciante ao profissional (Parte I): Comecemos a programar](https://c.mql5.com/2/60/Introduction_to_programming_using_the_MQL5_language_600x314.jpg)
Aprendendo MQL5 do iniciante ao profissional (Parte I): Comecemos a programar
Este artigo é uma introdução a uma série completa de artigos sobre programação. Aqui supomos que o leitor nunca teve contato com programação antes. Por isso, começo pelo básico, com nível de conhecimento de programação: iniciante absoluto.
![O padrão de design MVC e suas possibilidades de uso (Parte 2): Esquema de interação entre três componentes](https://c.mql5.com/2/44/MVC.png)
![O padrão de design MVC e suas possibilidades de uso (Parte 2): Esquema de interação entre três componentes](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
O padrão de design MVC e suas possibilidades de uso (Parte 2): Esquema de interação entre três componentes
Este artigo dá continuação e complemento ao tópico que vimos no artigo anterior, isto é, ao padrão MVC em programas escritos em MQL. Neste artigo, estudaremos um possível esquema de interação entre esses três componentes.
![Integrando modelos de ML ao Testador de Estratégias (Conclusão): Implementação de um Modelo de Regressão para Previsão de Preço](https://c.mql5.com/2/58/implementation_regression_model_600x314.jpg)
Integrando modelos de ML ao Testador de Estratégias (Conclusão): Implementação de um Modelo de Regressão para Previsão de Preço
Este artigo descreve a implementação de um modelo de regressão de árvores de decisão para prever preços de ativos financeiros. Foram realizadas etapas de preparação dos dados, treinamento e avaliação do modelo, com ajustes e otimizações. No entanto, é importante destacar que o modelo é apenas um estudo e não deve ser usado em negociações reais.
![Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 54): classes herdeiras do indicador base abstrato](https://c.mql5.com/2/49/doeasy_054_600x314.jpg)
Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 54): classes herdeiras do indicador base abstrato
Neste artigo, analisaremos a criação de classes de objetos herdeiros do indicador base abstrato. Esses objetos nos darão acesso à capacidade de criar EAs de indicador, coletar e receber estatísticas sobre valores de dados de diferentes indicadores e preços. Também criaremos uma coleção de objetos-indicadores a partir da qual será possível acessar as propriedades e dados de cada indicador criado no programa.
![Gráficos na biblioteca DoEasy (Parte 98): Movendo pontos de ancoragem de objetos gráficos padrão estendidos](https://c.mql5.com/2/49/doeasy_098_600x314.jpg)
Gráficos na biblioteca DoEasy (Parte 98): Movendo pontos de ancoragem de objetos gráficos padrão estendidos
Neste artigo, continuaremos a desenvolver objetos gráficos padrão estendidos e criaremos uma funcionalidade que move os pontos de ancoragem de objetos gráficos compostos por meio de pontos de controle usados para gerir as coordenadas dos pontos de ancoragem do objeto gráfico em questão.
![Redes neurais de maneira fácil (Parte 17): Redução de dimensionalidade](https://c.mql5.com/2/49/Neural_networks_made_easy_007_600x314.jpg)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 17): Redução de dimensionalidade
Continuamos a estudar modelos de inteligência artificial, em particular, algoritmos de aprendizado não supervisionados. Já nos encontramos com um dos algoritmos de agrupamento. E neste artigo quero compartilhar com vocês outra maneira de resolver os problemas de redução de dimensionalidade.
![Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 59): objeto para armazenar dados de um tick](https://c.mql5.com/2/41/MQL5-avatar-doeasy-library__3.png)
![Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 59): objeto para armazenar dados de um tick](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 59): objeto para armazenar dados de um tick
Com este artigo, vamos começar a criar a funcionalidade de biblioteca para trabalhar com dados de preços. Hoje vamos criar uma classe de objeto que armazenará todos os dados de preços recebidos no tick a seguir.
![Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 15): Nascimento do SIMULADOR (V) - RANDOM WALK](https://c.mql5.com/2/55/Desenvolvendo_um_sistema_de_Replay_Parte_15_600x314.jpg)
Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 15): Nascimento do SIMULADOR (V) - RANDOM WALK
Neste artigo iremos finalizar a fase, onde estamos desenvolvendo o simulador para o nosso sistema. O principal proposito aqui será ajustar o algoritmo visto no artigo anterior. Tal algoritmo tem como finalidade criar o movimento de RANDOM WALK. Por conta disto, o entendimento do conteúdo dos artigos anteriores, é primordial para acompanhar o que será explicado aqui. Se você não acompanhou o desenvolvimento do simulador, aconselho você a ver esta sequência desde o inicio. Caso contrário, poderá ficar perdido no que será explicado aqui.
![Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Alligator](https://c.mql5.com/2/49/trading-system-by-Alligator_600x314.jpg)
Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Alligator
Neste artigo, completaremos nossa série sobre como projetar um sistema de negociação baseado no indicador técnico mais popular. Nós aprenderemos como criar um sistema de negociação baseado no indicador Alligator.
![Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 14): Nascimento do SIMULADOR (IV)](https://c.mql5.com/2/55/Desenvolvendo_um_sistema_de_Replay_Parte_14_600x314.jpg)
Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 14): Nascimento do SIMULADOR (IV)
Neste artigo continuaremos a fase de desenvolvimento do simulador. Mas agora, vamos ver como criar de fato um movimento do tipo RANDOM WALK. Este tipo de movimentação é muito interessante, pois tudo envolvido no mercado de capitais tem como base este tipo de movimentação. Além do mais você vai começar a entender alguns conceitos importantes para quem faz estáticas de mercado.
![Desenvolvendo um EA de negociação do zero (Parte 27): Em direção ao futuro (II)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_006_600x314.jpg)
Desenvolvendo um EA de negociação do zero (Parte 27): Em direção ao futuro (II)
Vamos continuar indo em direção a um sistema mais completo de ordens direto no gráfico. Então neste artigo irei mostrar uma forma de você corrigir, ou melhor dizendo fazer com que o sistema de ordens fique mais intuitivo.
![Como se tornar um bom programador (Parte 6): 9 hábitos para desenvolver de maneira produtiva](https://c.mql5.com/2/43/coding_pro.png)
![Como se tornar um bom programador (Parte 6): 9 hábitos para desenvolver de maneira produtiva](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Como se tornar um bom programador (Parte 6): 9 hábitos para desenvolver de maneira produtiva
O resultado final do projeto não tem a ver apenas com a escrita de código. A minha experiência me ensinou a identificar certos hábitos que ajudam a melhorar a produtividade na hora de desenvolver. Mais tarde, falaremos sobre alguns deles neste artigo. Este artigo é uma leitura obrigatória destinada a todos que desejam melhorar suas habilidades na escrita de algoritmos complexos.
![Desenvolvimento de um indicador Heiken Ashi personalizado usando MQL5](https://c.mql5.com/2/54/heikin_ashi_600x314.jpg)
Desenvolvimento de um indicador Heiken Ashi personalizado usando MQL5
Neste artigo, aprenderemos a criar nosso próprio indicador usando MQL5 com base em nossas preferências, que será usado no MetaTrader 5 para interpretar gráficos ou como parte de Expert Advisors.
![Avaliando modelos ONNX usando métricas de regressão](https://c.mql5.com/2/55/onnx_regression_metrics_600x314__1.jpg)
Avaliando modelos ONNX usando métricas de regressão
A regressão é uma tarefa de prever um valor real a partir de um exemplo não rotulado. Para avaliar a precisão das previsões de modelos de regressão, são utilizadas as chamadas métricas de regressão.
![Criando um Expert Advisor simples multimoeda usando MQL5 (Parte 1): Sinais baseados no ADX em combinação com o Parabolic SAR](https://c.mql5.com/2/57/ADX_in_combination_with_Parabolic_SAR_600x314.jpg)
Criando um Expert Advisor simples multimoeda usando MQL5 (Parte 1): Sinais baseados no ADX em combinação com o Parabolic SAR
Neste artigo, por EA multimoeda, entendemos um Expert Advisor ou robô de negociação capaz de negociar (abrir/fechar ordens, gerenciar ordens, etc.) mais de um par de símbolos a partir de um único gráfico.
![Redes neurais de maneira fácil (Parte 26): aprendizado por reforço](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_018_600x314.jpg)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 26): aprendizado por reforço
Continuamos a estudar métodos de aprendizado de máquina. Com este artigo, começamos outro grande tópico chamado aprendizado por reforço. Essa abordagem permite que os modelos estabeleçam certas estratégias para resolver as tarefas. E esperamos que essa propriedade inerente ao aprendizado de reforço abra novos horizontes para a construção de estratégias de negociação.
![Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 13): Nascimento do SIMULADOR (III)](https://c.mql5.com/2/54/replay-p13_600x314.jpg)
Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 13): Nascimento do SIMULADOR (III)
Aqui iremos dar uma leve otimizada nas coisas. Isto para facilitar o que iremos fazer no próximo artigo. Mas também irei explicar como você pode visualizar o que o simulador está gerando em termos de aleatoriedade.
![Desenvolvendo um sistema de Replay — Simulação de mercado (Parte 03): Ajustando as coisas (I)](https://c.mql5.com/2/52/replay-p3_600x314.jpg)
Desenvolvendo um sistema de Replay — Simulação de mercado (Parte 03): Ajustando as coisas (I)
Vamos dar uma ajeitada nas coisas, pois este começo não está sendo um dos melhores. Se não fizermos isto agora, vamos ter problemas logo, logo.
![Tutorial DirectX (Parte I): Desenhando o primeiro triângulo](https://c.mql5.com/2/49/directX_tutorial_001_600x314.jpg)
Tutorial DirectX (Parte I): Desenhando o primeiro triângulo
Este é um artigo introdutório sobre o DirectX, que descreve as especificidades da operação com a API. Ele deve ajudar a entender a ordem em que seus componentes são inicializados. O artigo contém um exemplo de como escrever um script MQL5 que renderiza um triângulo usando o DirectX.
![Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Awesome Oscilador](https://c.mql5.com/2/49/Learn_how_to_design_a_trading_system_by_Awesome_Oscillator_600x314.jpg)
Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Awesome Oscilador
Neste novo artigo da nossa série, nós aprenderemos sobre uma nova ferramenta técnica que pode ser útil em nossas negociações e ele é o indicador Awesome Oscillator (AO). Nós aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação por este indicador.
![Redes neurais de maneira fácil (Parte 61): O problema do otimismo no aprendizado por reforço off-line](https://c.mql5.com/2/59/NN_easy_61_SPLT_V2__600x314.jpg)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 61): O problema do otimismo no aprendizado por reforço off-line
Durante o aprendizado off-line, otimizamos a política do Agente com base nos dados da amostra de treinamento. A estratégia resultante confere ao Agente confiança em suas ações. Mas, essa confiança nem sempre é justificada, já que pode acarretar maiores riscos durante a utilização prática do modelo. Hoje vamos examinar um dos métodos para reduzir esses riscos.
![DoEasy. Controles (Parte 27): Continuamos a trabalhar no objeto WinForms "ProgressBar"](https://c.mql5.com/2/50/doeasy_027_600x314.jpg)
DoEasy. Controles (Parte 27): Continuamos a trabalhar no objeto WinForms "ProgressBar"
Neste artigo, continuaremos desenvolvendo o controle ProgressBar. Criaremos a funcionalidade para gerenciar a barra de progresso e os efeitos visuais.