Artigos sobre programação na linguagem MQL5

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Leia os artigos publicados aqui para aprender MQL5, a linguagem das estratégias de negociação. A maioria desses artigos foi escrita por vocês, membros da MQL5.community. Todos eles estão divididos em categorias para encontrar respostas rápidas relacionadas a aspectos específicos da programação: "Integração", "Testador", "Estratégias de negociação" e muito mais.

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Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 44): Indicador técnico Average True Range (ATR)

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 44): Indicador técnico Average True Range (ATR)

O oscilador ATR é um indicador muito popular para atuar como um proxy de volatilidade, especialmente nos mercados de forex onde os dados de volume são escassos. Nós o examinamos com base em padrões, assim como fizemos com indicadores anteriores, e compartilhamos estratégias e relatórios de testes graças às classes da biblioteca MQL5 wizard e sua montagem.
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Simulação de mercado (Parte 01): Cross Order (I)

Simulação de mercado (Parte 01): Cross Order (I)

Deste artigo em diante iniciaremos a fase dois, na questão sobre replay / simulação de mercado. Então aqui vamos começar mostrando uma possível solução para fazer cruzamento de ordens. Esta solução que mostrarei, não é uma solução definitiva. Ela é apenas uma proposta de solução para o problema que ainda será preciso abordar em breve.
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Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 3)

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 3)

A Teoria das Categorias representa um segmento diversificado e em constante expansão da matemática, que até agora está relativamente pouco explorado na comunidade MQL5. Esta sequência de artigos visa elucidar algumas das suas concepções com o intuito de constituir uma biblioteca aberta e potencializar ainda mais o uso deste notável setor na elaboração de estratégias de negociação.
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Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 1): Criação de um conjunto de dados com rótulos de tendência usando um gráfico EA

Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 1): Criação de um conjunto de dados com rótulos de tendência usando um gráfico EA

Esta série de artigos apresenta várias técnicas destinadas a rotular séries temporais, técnicas essas que podem criar dados adequados à maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A rotulação de dados (ou anotação de dados) direcionada pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado aos objetivos e tarefas do usuário, melhorar a precisão do modelo e até mesmo ajudar o modelo a dar um salto qualitativo!
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Indicador de posições históricas no gráfico em forma de diagrama de lucro/prejuízo

Indicador de posições históricas no gráfico em forma de diagrama de lucro/prejuízo

Vamos falar sobre como obter informações sobre posições fechadas usando o histórico de negociações. Vamos criar um indicador simples que mostra um diagrama aproximado de lucro/prejuízo das posições em cada barra.
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Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 4): Ordens virtuais pendentes e salvamento de estado

Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 4): Ordens virtuais pendentes e salvamento de estado

Ao começar a desenvolver um EA multimoeda, já alcançamos alguns resultados e realizamos várias iterações de melhoria do código. No entanto, nosso EA não podia trabalhar com ordens pendentes e retomar o trabalho após reiniciar o terminal. Vamos adicionar essas funcionalidades.
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Usando o Algoritmo de Aprendizado de Máquina PatchTST para Prever a Ação do Preço nas Próximas 24 Horas

Usando o Algoritmo de Aprendizado de Máquina PatchTST para Prever a Ação do Preço nas Próximas 24 Horas

Neste artigo, aplicamos um algoritmo relativamente complexo de rede neural chamado PatchTST, lançado em 2023, para prever a ação do preço nas próximas 24 horas. Usaremos o repositório oficial, faremos algumas modificações, treinaremos um modelo para EURUSD e o aplicaremos para fazer previsões futuras, tanto em Python quanto em MQL5.
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Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 6): produtos fibrados monomórficos e coprodutos fibrados epimórficos

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 6): produtos fibrados monomórficos e coprodutos fibrados epimórficos

A teoria das categorias é um ramo diversificado e em expansão da matemática que só recentemente começou a ser abordado na comunidade MQL5. Esta série de artigos tem como objetivo analisar alguns de seus conceitos para criar uma biblioteca aberta e utilizar ainda mais essa maravilhosa seção na criação de estratégias de negociação.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 70): Acertando o tempo (III)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 70): Acertando o tempo (III)

Neste artigo mostrarei a maneira correta e funcional de usar a função CustomBookAdd. Apesar de parecer se algo simples, fazer isto tem muitas implicações. Entre elas permitir que digamos ao indicador de mouse, se o ativo customizado está em leilão; Em negociação, ou o mercado está fechado. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.
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Desenvolvimento de robô em Python e MQL5 (Parte 3): Implementação do algoritmo de negociação baseado em modelo

Desenvolvimento de robô em Python e MQL5 (Parte 3): Implementação do algoritmo de negociação baseado em modelo

Continuamos o ciclo de artigos sobre a criação de um robô de negociação em Python e MQL5. Hoje, vamos abordar a tarefa de desenvolver um algoritmo de negociação em Python.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 19): Regras de associação usando MQL5

Redes neurais de maneira fácil (Parte 19): Regras de associação usando MQL5

Continuamos o tópico de busca de regras de associação. No artigo anterior, consideramos os aspectos teóricos desse tipo de problema. No artigo de hoje, ensinarei a implementação do método FP-Growth usando MQL5. Também vamos testá-la com dados reais.
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Como começar a trabalhar com MQL5 Algo Forge

Como começar a trabalhar com MQL5 Algo Forge

Apresentamos o MQL5 Algo Forge, um portal exclusivo para desenvolvedores de algoritmos de negociação. Ele combina as funcionalidades do Git com uma interface prática para gerenciar e organizar projetos dentro do ecossistema MQL5. Aqui você pode seguir autores interessantes, criar equipes e desenvolver projetos colaborativos de algotrading.
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Exemplo de novo Indicador e LSTM Condicional

Exemplo de novo Indicador e LSTM Condicional

Este artigo explora o desenvolvimento de um Expert Advisor (EA) para trading automatizado que combina análise técnica com previsões de deep learning.
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DoEasy. Controles (Parte 14): Novo algoritmo para nomear elementos gráficos. Continuando o trabalho no objeto WinForms TabControl

DoEasy. Controles (Parte 14): Novo algoritmo para nomear elementos gráficos. Continuando o trabalho no objeto WinForms TabControl

Neste artigo, elaboraremos um novo algoritmo para nomear todos os elementos gráficos que permitem criar gráficos personalizados, e continuaremos desenvolvendo o objeto WinForms TabControl.
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Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 07): Dendrogramas

Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 07): Dendrogramas

A classificação de dados para análise e previsão é uma área muito diversificada do aprendizado de máquina, que compreende um grande número de abordagens e métodos. Neste artigo, examinaremos uma dessas abordagens, nomeadamente o agrupamento hierárquico aglomerativo (Agglomerative Hierarchical Clustering).
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Como construir e otimizar um sistema de negociação baseado em volatilidade (Chaikin Volatility - CHV)

Como construir e otimizar um sistema de negociação baseado em volatilidade (Chaikin Volatility - CHV)

Neste artigo, vamos apresentar outro indicador baseado em volatilidade, chamado Chaikin Volatility. Vamos entender como construir um indicador personalizado, após identificar como ele pode ser usado e construído. Vamos compartilhar algumas estratégias simples que podem ser usadas e, em seguida, testá-las para entender qual delas pode ser melhor.
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Rede neural na prática: Reta Secante

Rede neural na prática: Reta Secante

Como foi explicado na parte teórica. Precisamos usar regressões lineares e derivadas, quando o assunto é rede neural. Mas por que ?!?! O motivo disto, é que a regressão linear é uma das fórmulas mais simples que existe. Basicamente uma regressão linear, é apenas uma função afim. Porém quando falamos em rede neural, não estamos interessados na reta, que a regressão linear cria. Estamos interessados é na equação que gera tal reta. A reta gerada pouco importa. Mas você sabe qual é a equação principal a ser compreendida ?!?! Se não veja este artigo para começar a entender.
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Algoritmo de Evolução do Casco da Tartaruga (Turtle Shell Evolution Algorithm, TSEA)

Algoritmo de Evolução do Casco da Tartaruga (Turtle Shell Evolution Algorithm, TSEA)

Um algoritmo de otimização único, inspirado na evolução do casco da tartaruga. O algoritmo TSEA emula a formação gradual de áreas queratinizadas da pele, que representam as soluções ótimas para o problema. As melhores soluções tornam-se mais "duras" e se aproximam da superfície externa, enquanto as soluções menos bem-sucedidas permanecem "macias" e ficam na parte interna. O algoritmo utiliza a clusterização das soluções com base na qualidade e na distância, permitindo preservar as opções menos bem-sucedidas, garantindo flexibilidade e adaptabilidade.
Gráficos na biblioteca DoEasy (Parte 96): Trabalhando com eventos do rato/gráfico em objetos-formas
Gráficos na biblioteca DoEasy (Parte 96): Trabalhando com eventos do rato/gráfico em objetos-formas

Gráficos na biblioteca DoEasy (Parte 96): Trabalhando com eventos do rato/gráfico em objetos-formas

Neste artigo desenvolveremos recursos para manusear os eventos do mouse em objetos-formas e adicionaremos novas propriedades de rastreamento ao objeto símbolo. Além disso, hoje modificaremos a classe do objeto símbolo, porque desde que foi escrito, os símbolos do gráfico têm novas propriedades que é desejável levar em conta e acompanhar a nível de suas mudanças.
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Do básico ao intermediário: Definições (II)

Do básico ao intermediário: Definições (II)

Neste artigo iremos ver e explorar um pouco mais sobre a diretiva #define. Só que agora com o foco voltado para a segunda forma de utilização desta diretiva. Ou seja, a criação de macros. Como sei que este material pode vir a ser um pouco complicado no começo. Procurei utilizar uma aplicação que já vem sendo explorada a algum tempo. Então espero que se divirtam com o conteúdo deste artigo.
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Negociação automatizada em grade usando ordens pendentes de stop na Bolsa de Moscou (MOEX)

Negociação automatizada em grade usando ordens pendentes de stop na Bolsa de Moscou (MOEX)

Uso da abordagem de negociação em grade com ordens pendentes de stop em um Expert Advisor usando a linguagem de estratégias de negociação MQL5 para o MetaTrader 5 na Bolsa de Valores de Moscou (MOEX). Ao negociar no mercado, uma das estratégias mais simples é uma grade de ordens projetada para "capturar" o preço de mercado.
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A Estratégia de Negociação do Inverse Fair Value Gap

A Estratégia de Negociação do Inverse Fair Value Gap

Um inverse fair value gap (IFVG) ocorre quando o preço retorna a um fair value gap previamente identificado e, em vez de apresentar a reação esperada de suporte ou resistência, falha em respeitá-lo. Essa falha pode sinalizar uma possível mudança na direção do mercado e oferecer uma vantagem contrária de negociação. Neste artigo, vou apresentar minha abordagem desenvolvida por mim para quantificar e utilizar o inverse fair value gap como uma estratégia para expert advisors do MetaTrader 5.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 69): Acertando o tempo (II)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 69): Acertando o tempo (II)

Aqui vamos entender, por que estamos precisamos usar a chamada iSpread. Ao mesmo tempo, vamos entender como o sistema consegue nos informar o tempo restante da barra, quando não temos ticks a serem usados para fazer tal coisa. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.
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Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 02): Mapas de Kohonen

Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 02): Mapas de Kohonen

Esta série de artigos propõe que o Assistente MQL5 deve ser um pilar para os traders. Por quê? Porque o trader não economiza apenas o tempo desenvolvendo suas novas ideias com o Assistente MQL5, mas reduz bastante os erros de desenvolvimento de código duplicado; ele está finalmente preparado para canalizar sua energia nas poucas áreas críticas de sua filosofia de negociação.
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Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Bull's Power

Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Bull's Power

Bem-vindo a um novo artigo em nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação com base nos indicadores técnicos mais populares, aqui está um novo artigo sobre como aprender a desenvolver um sistema de negociação pelo indicador técnico Bull's Power.
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Redes neurais em trading: Método abrangente de previsão de trajetórias (Traj-LLM)

Redes neurais em trading: Método abrangente de previsão de trajetórias (Traj-LLM)

Neste artigo, quero apresentar a você um método interessante de previsão de trajetórias, desenvolvido para resolver problemas relacionados ao movimento autônomo de veículos. Os autores do método combinaram os melhores elementos de diferentes soluções arquitetônicas.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 19): Ajustes necessários

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 19): Ajustes necessários

O que de fato vamos fazer aqui, é preparar o terreno, de forma que quando for preciso adicionar algumas novas coisas ao código, isto aconteça de forma suave e tranquila. O código atual ainda não consegue cobrir ou dar cabo de algumas coisas, que serão necessárias para um avanço significativo. Precisamos que tudo seja construído de maneira que o esforço de implementação de algumas coisas seja o menor possível. Se isto for feito adequadamente teremos a possibilidade de ter um sistema realmente bastante versátil. Sendo capaz de se adaptar muito facilmente a qualquer situação que for preciso ser coberta.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 50): Complicando as coisas (II)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 50): Complicando as coisas (II)

Vamos resolver a questão da ID do gráfico, mas ao mesmo tempo, vamos começar a garantir que o usuário possa fazer uso de um template pessoal, voltado para analisar o ativo que ele gostaria de efetuar estudos e simulações. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.
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Modelos de regressão não linear no mercado

Modelos de regressão não linear no mercado

Modelos de regressão não linear no mercado: é realmente possível prever os mercados financeiros? Vamos tentar criar um modelo para prever os preços do euro-dólar e, com base nele, fazer dois robôs: um em Python e outro em MQL5.
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Multibot no MetaTrader (Parte II): Modelo dinâmico aprimorado

Multibot no MetaTrader (Parte II): Modelo dinâmico aprimorado

Desenvolvendo o tema do artigo anterior, decidi criar um modelo mais flexível e funcional que possui maiores capacidades e pode ser usado de forma eficaz tanto em freelancing quanto como base para o desenvolvimento de EAs multicurrency e multiperíodo com a capacidade de integrar com soluções externas.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 89): Transformador de decomposição por frequência do sinal (FEDformer)

Redes neurais de maneira fácil (Parte 89): Transformador de decomposição por frequência do sinal (FEDformer)

Todos os modelos que analisamos anteriormente examinam o estado do ambiente na forma de uma sequência temporal. No entanto, a mesma série temporal pode ser representada por suas características de frequência. Neste artigo, proponho que você conheça um algoritmo que utiliza as características de frequência da sequência temporal para prever estados futuros.
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Redes neurais em trading: Rede neural espaço-temporal (STNN)

Redes neurais em trading: Rede neural espaço-temporal (STNN)

Neste artigo, discutiremos o uso de transformações espaço-temporais para prever com eficácia o movimento futuro dos preços. Para melhorar a precisão das previsões numéricas na STNN, foi proposto um mecanismo de atenção contínua que permite ao modelo considerar melhor os aspectos relevantes dos dados.
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Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Oscilador Acelerador

Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Oscilador Acelerador

Um novo artigo da nossa série sobre como criar sistemas de negociação simples pelos indicadores técnicos mais populares. Nós aprenderemos sobre o indicador Oscilador Acelerador e aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação usando-o.
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Simulação de mercado (Parte 13): Sockets (VII)

Simulação de mercado (Parte 13): Sockets (VII)

Quando você desenvolve algo, seja no xlwings, ou qualquer outro pacote que nos permita ler e escrever diretamente no Excel. Você na verdade deve notar que todos os programas, funções ou procedimentos. Executam e logo finalizam a sua tarefa. Eles não ficam ali, dentro de um loop. E por mais que você tente fazer as coisas de uma forma diferente.
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DoEasy. Controles (Parte 16): Objeto WinForms TabControl - múltiplas fileiras de cabeçalhos de guias, modo esticamento de cabeçalhos consoante o tamanho do contêiner

DoEasy. Controles (Parte 16): Objeto WinForms TabControl - múltiplas fileiras de cabeçalhos de guias, modo esticamento de cabeçalhos consoante o tamanho do contêiner

Neste artigo vamos continuar o desenvolvimento do controle TabControl, e trataremos da localização dos cabeçalhos das guias nos quatro lados do controle para todos os modos de tamanho de cabeçalho: "Normal", "Fixed" e "Fill To Right".
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Desenvolvendo um EA Multimoeda (Parte 13): Automação da segunda etapa — Seleção de grupos

Desenvolvendo um EA Multimoeda (Parte 13): Automação da segunda etapa — Seleção de grupos

A primeira etapa do processo automatizado de otimização já foi implementada. Para diferentes símbolos e timeframes, realizamos a otimização com base em vários critérios e armazenamos as informações dos resultados de cada execução em um banco de dados. Agora, vamos nos dedicar à seleção dos melhores grupos de conjuntos de parâmetros encontrados na primeira etapa.
Gráficos na biblioteca DoEasy (Parte 94): objetos gráficos compostos, movimentação e eliminação
Gráficos na biblioteca DoEasy (Parte 94): objetos gráficos compostos, movimentação e eliminação

Gráficos na biblioteca DoEasy (Parte 94): objetos gráficos compostos, movimentação e eliminação

Neste artigo vamos começar a desenvolver os diversos eventos de um objeto gráfico composto. Analisaremos em parte a movimentação e a eliminação de um objeto gráfico composto. Hoje, estaremos, sobretudo, refinando o que foi criado no último artigo.
Gráficos na biblioteca DoEasy (Parte 95): Controles de objetos gráficos compostos
Gráficos na biblioteca DoEasy (Parte 95): Controles de objetos gráficos compostos

Gráficos na biblioteca DoEasy (Parte 95): Controles de objetos gráficos compostos

Neste artigo, consideraremos ferramentas para gerenciar objetos gráficos compostos, nomeadamente controles de um objeto gráfico padrão estendido. Hoje vamos nos desviar um pouco do tópico anterior, que era mover um objeto gráfico composto. Em vez disso, vamos fazer um manipulador de eventos de alteração de gráfico que tem algum objeto gráfico composto, e vamos lidar com os objetos de controle do objeto gráfico composto.
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Avaliando o desempenho futuro com intervalos de confiança

Avaliando o desempenho futuro com intervalos de confiança

Neste artigo, vamos explorar o uso do bootstrapping como um meio de avaliar a eficácia futura de uma estratégia automatizada.
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Criando uma Interface Gráfica de Usuário Interativa em MQL5 (Parte 2): Adicionando Controles e Responsividade

Criando uma Interface Gráfica de Usuário Interativa em MQL5 (Parte 2): Adicionando Controles e Responsividade

Melhorar o painel GUI do MQL5 com recursos dinâmicos pode melhorar significativamente a experiência de negociação para os usuários. Ao incorporar elementos interativos, efeitos de hover e atualizações de dados em tempo real, o painel se torna uma ferramenta poderosa para os traders modernos.