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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Redes neurais de maneira fácil (Parte 35): Módulo de curiosidade intrínseca

Redes neurais de maneira fácil (Parte 35): Módulo de curiosidade intrínseca

Continuamos a explorar algoritmos de aprendizado por reforço. Todos os algoritmos que analisamos até agora exigiam a criação de uma política de recompensa de tal forma que o agente pudesse avaliar cada uma de suas ações em cada transição de um estado do sistema para outro. No entanto, essa abordagem é bastante artificial. Na prática, existe um intervalo de tempo entre a ação e a recompensa. Neste artigo, proponho que você se familiarize com um algoritmo de aprendizado de modelo capaz de lidar com diferentes atrasos temporais entre a ação e a recompensa.
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DoEasy. Controles (Parte 28): Estilos de barra no controle ProgressBar

DoEasy. Controles (Parte 28): Estilos de barra no controle ProgressBar

Neste artigo veremos estilos de exibição e texto descritivo para o controle ProgressBar.
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Algoritmos de otimização populacionais: Busca por cardume de peixes (FSS - Fish School Search)

Algoritmos de otimização populacionais: Busca por cardume de peixes (FSS - Fish School Search)

O FSS (Fish School Search) é um algoritmo avançado de otimização inspirado no comportamento dos peixes que nadam em cardumes. Aproximadamente 80% desses peixes nadam em comunidades organizadas de parentes, o que tem sido comprovado como uma estratégia importante para melhorar a eficiência de procura por alimento e proteção contra predadores.
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Desenvolvendo um sistema de Replay — Simulação de mercado (Parte 05): Adicionando Previas

Desenvolvendo um sistema de Replay — Simulação de mercado (Parte 05): Adicionando Previas

Conseguimos desenvolver, uma forma de fazer com que o replay de mercado, fosse executado dentro de um tempo bastante realista e aceitável. Vamos continuar nosso projeto. Agora iremos adicionar dados de forma a ter um comportamento melhor do replay.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 04): Ajustando as coisas (II)

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 04): Ajustando as coisas (II)

Vamos continuar a criação do sistema e controle. Já que sem uma forma de controlar o serviço, fica muito complicado dar algum outro passo a fim de melhorar algo no sistema.
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Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 2)

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 2)

A Teoria das Categorias é um ramo diverso da Matemática e em expansão, sendo uma área relativamente recente na comunidade MQL5. Esta série de artigos visa introduzir e examinar alguns de seus conceitos com o objetivo geral de estabelecer uma biblioteca aberta que atraia comentários e discussões enquanto esperamos promover o uso deste campo notável no desenvolvimento da estratégia dos traders.
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Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Gator Oscillator

Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Gator Oscillator

Um novo artigo em nossa série sobre como aprender a desenvolver um sistema de negociação baseado nos indicadores técnicos mais populares será sobre o indicador técnico Gator Oscillator e como criar um sistema de negociação por meio de estratégias simples.
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Ciência de dados e Aprendizado de Máquina (parte 10): Regressão de Ridge

Ciência de dados e Aprendizado de Máquina (parte 10): Regressão de Ridge

A regressão de Ridge é uma técnica simples para reduzir a complexidade do modelo e evitar o ajuste excessivo que pode resultar da regressão linear simples
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Desenvolvendo um sistema de Replay — Simulação de mercado (Parte 03):  Ajustando as coisas (I)

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.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 02): Primeiros experimentos (II)

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 02): Primeiros experimentos (II)

Vamos experimentar uma outra abordagem, desta vez tentando alcançar o objetivo de 1 minuto. Mas isto não é uma tarefa tão simples, como muitos pensam.
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Matrix Utils, estendendo as matrizes e a funcionalidade da biblioteca padrão de vetores

Matrix Utils, estendendo as matrizes e a funcionalidade da biblioteca padrão de vetores

As matrizes servem como base para os algoritmos de aprendizado de máquina e computação em geral devido à sua capacidade de lidar efetivamente com grandes operações matemáticas. A biblioteca padrão tem tudo o que é necessário, mas vamos ver como podemos estendê-la introduzindo várias funções no arquivo utils, ainda não disponível na biblioteca
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Indicadores não-lineares

Indicadores não-lineares

Neste artigo, vamos considerar algumas formas de construir indicadores não-lineares e seu uso na negociação. Existem alguns indicadores disponíveis na plataforma de negociação MetaTrader que utilizam abordagens não-lineares.
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Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 1)

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 1)

A Teoria das Categorias é um ramo diverso da Matemática e em expansão, sendo uma área relativamente recente na comunidade MQL. Esta série de artigos visa introduzir e examinar alguns de seus conceitos com o objetivo geral de estabelecer uma biblioteca aberta que atraia comentários e discussões enquanto esperamos promover o uso deste campo notável no desenvolvimento da estratégia dos traders.
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Desenvolvendo um sistema de Replay — Simulação de mercado (Parte 01): Primeiros experimentos (I)

Desenvolvendo um sistema de Replay — Simulação de mercado (Parte 01): Primeiros experimentos (I)

Que tal criar um sistema para estudar o mercado quando ele está fechado, ou mesmo simular situações de mercado. Aqui vamos iniciar uma nova sequencia de artigos, a fim de tratar deste tema.
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DoEasy. Controles (Parte 27): Continuamos a trabalhar no objeto WinForms "ProgressBar"

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.
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Guia Prático MQL5 — Serviços

Guia Prático MQL5 — Serviços

O artigo descreve os recursos versáteis dos serviços — programas em MQL5 que não necessitam de gráficos para serem anexados. Eu ambém destacarei as diferenças dos serviços de outros programas em MQL5 e enfatizarei as nuances do trabalho do desenvolvedor com os serviços. Como exemplos, são oferecidas ao leitor várias tarefas que abrangem uma ampla gama de funcionalidades que podem ser implementadas como um serviço.
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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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Integrando modelos de ML ao Testador de estratégias  (Parte 3): Gerenciamento de Arquivos CSV(II)

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.
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MQL5 — Você também pode se tornar um mestre nesta linguagem

MQL5 — Você também pode se tornar um mestre nesta linguagem

Neste artigo, será algo como uma entrevista comigo, de como comecei no MQL5. Irei lhe mostrar, como você pode se tornar um grande programador de MQL5. Mostrarei as bases necessárias para você conseguir alcançar tal feito. O único requisito é ter vontade de aprender.
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Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de otimização de cuco (COA)

Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de otimização de cuco (COA)

O próximo algoritmo que abordaremos será a otimização de busca de cuco usando voos Levy. Este é um dos algoritmos de otimização mais recentes e um novo líder na tabela de classificação.
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Algoritmos de otimização populacionais: Otimizador lobo-cinzento (GWO)

Algoritmos de otimização populacionais: Otimizador lobo-cinzento (GWO)

Vamos falar sobre um dos algoritmos de otimização mais recentes e modernos: o "Packs of grey wolves" (manada de lobos-cinzentos). Devido ao seu comportamento distinto em funções de teste, este algoritmo se torna um dos mais interessantes em comparação com outros considerados anteriormente. Ele é um dos principais candidatos para treinamento de redes neurais e para otimizar funções suaves com muitas variáveis.
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Aprendendo a construindo um Expert Advisor que opera de forma automática (Parte 15): Automação (VII)

Aprendendo a construindo um Expert Advisor que opera de forma automática (Parte 15): Automação (VII)

Para coroar esta sequencia de automação. Vamos complementar o que foi visto no artigo anterior. Este definitivamente mostra como tudo irá se encaixar, fazendo o Expert Advisor, funcionar como um relógio.
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Algoritmos de otimização populacionais: Colônia artificial de abelhas (Artificial Bee Colony, ABC)

Algoritmos de otimização populacionais: Colônia artificial de abelhas (Artificial Bee Colony, ABC)

Hoje estudaremos o algoritmo de colônia artificial de abelhas. Complementaremos nosso conhecimento com novos princípios para estudar espaços funcionais. E neste artigo falarei sobre minha interpretação da versão clássica do algoritmo.
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DoEasy. Controles (Parte 26): Apurando o objeto WinForms "ToolTip" e desenvolvendo o "ProgressBar".

DoEasy. Controles (Parte 26): Apurando o objeto WinForms "ToolTip" e desenvolvendo o "ProgressBar".

Neste artigo vamos completar o desenvolvimento do controle ToolTip e começar a desenvolver o objeto WinForms ProgressBar. Ao trabalharmos nesses objetos, desenvolveremos uma funcionalidade versátil para animar os controles e seus componentes.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 32): Aprendizado Q distribuído

Redes neurais de maneira fácil (Parte 32): Aprendizado Q distribuído

Em um dos artigos desta série, já nos iniciamos no método aprendizado Q, que calcula a média da recompensa para cada ação. Em 2017, foram apresentados 2 trabalhos simultâneos, que tiveram sucesso quanto ao estudo da função de distribuição de recompensas. Vamos considerar a possibilidade de usar essa tecnologia para resolver nossos problemas.
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Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 04): Análise discriminante linear

Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 04): Análise discriminante linear

O trader moderno está quase sempre à procura de novas ideias. Para isso, tenta novas estratégias, modifica e descarta aquelas que não funcionam. Nesta série de artigos, tentarei provar que o assistente MQL5 é a verdadeira espinha dorsal de um trader moderno.
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DoEasy. Controles (Parte 25): Objeto WinForms Tooltip

DoEasy. Controles (Parte 25): Objeto WinForms Tooltip

Neste artigo, começaremos a desenvolver o controle Tooltip (dica de ferramenta) e começaremos a criar novas primitivas gráficas para a biblioteca. Naturalmente, nem todo elemento tem uma dica de ferramenta, mas todo objeto gráfico pode ter uma.
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Aprendendo a construindo um Expert Advisor que opera de forma automática (Parte 14): Automação (VI)

Aprendendo a construindo um Expert Advisor que opera de forma automática (Parte 14): Automação (VI)

Aqui vamos realmente colocar todo o conhecimento desta sequencia em prática. Vamos finalmente construir um sistema 100% automático e funcional. Mas para fazer isto, você terá que aprender uma última coisa.
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Ciência de dados e Aprendizado de Máquina (parte 09): O algoritmo K-vizinhos mais próximos (KNN)

Ciência de dados e Aprendizado de Máquina (parte 09): O algoritmo K-vizinhos mais próximos (KNN)

Este é um algoritmo preguiçoso que não aprende com o conjunto de dados de treinamento, ele armazena o conjunto de dados e age imediatamente quando ele recebe uma nova amostra. Por mais simples que ele seja, ele é usado em uma variedade de aplicações do mundo real
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Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 08): Agrupamento K-Means em MQL5

Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 08): Agrupamento K-Means em MQL5

A mineração de dados é crucial para um cientista de dados e um trader porque, muitas vezes, os dados não são tão diretos quanto pensamos, o olho humano não consegue entender o padrão subjacente menor e as relações no conjunto de dados, talvez o algoritmo K-means pode nos ajudar com isso. Vamos descobrir...
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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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Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Alligator

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.
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Como trabalhar com linhas usando MQL5

Como trabalhar com linhas usando MQL5

Neste artigo, falaremos sobre como trabalhar com os gráficos de linhas mais importantes, como linhas de tendência, suporte e resistência, usando as ferramentas da linguagem MQL5.
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Perceptron Multicamadas e o Algoritmo Backpropagation (Parte 3): Integrando ao Testador de estratégias - Visão Geral (I)

Perceptron Multicamadas e o Algoritmo Backpropagation (Parte 3): Integrando ao Testador de estratégias - Visão Geral (I)

O perceptron multicamadas é uma evolução do perceptron simples, capaz de resolver problemas não linearmente separáveis. Juntamente com o algoritmo backpropagation, é possível treinar essa rede neural de forma eficiente. Na terceira parte da série sobre perceptron multicamadas e backpropagation, vamos mostrar como integrar essa técnica ao testador de estratégias. Essa integração permitirá a utilização de análise de dados complexos e melhores decisões para otimizar as estratégias de negociação. Nesta visão geral, discutiremos as vantagens e os desafios da implementação desta técnica.
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Aprendendo a construindo um Expert Advisor que opera de forma automática (Parte 13): Automação (V)

Aprendendo a construindo um Expert Advisor que opera de forma automática (Parte 13): Automação (V)

Você sabe o que é um Fluxograma ? Sabe como usar ele ? Acha que fluxograma é apenas conversa de programador aprendiz ? Bem, veja este artigo e aprenda como trabalhar com fluxogramas.
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Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 07): Regressão Polinomial

Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 07): Regressão Polinomial

Ao contrário da regressão linear, a regressão polinomial é um modelo flexível destinado a performar melhor em tarefas que o modelo de regressão linear não poderia lidar. Vamos descobrir como fazer modelos polinomiais em MQL5 e tirar algo positivo disso.
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Aprendendo a construindo um Expert Advisor que opera de forma automática (Parte 12): Automação (IV)

Aprendendo a construindo um Expert Advisor que opera de forma automática (Parte 12): Automação (IV)

Se você acha que sistemas automáticos são simples, significa que você ainda não entendeu de fato o que se deve criar. Vamos aqui ver um problema que mata muito Expert Advisor. O disparo indiscriminado de ordens e uma possível solução para este problema.
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DoEasy. Controles (Parte 24): Objeto WinForms dica

DoEasy. Controles (Parte 24): Objeto WinForms dica

Neste artigo, vamos reformular a lógica de especificação dos objetos base e principal para todos os objetos WinForms da biblioteca. Vamos desenvolver também um novo objeto dica que será base e algumas classes herdeiras para indicar a possível direção do movimento da linha divisória.
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Gestão de risco e capital utilizando Expert Advisors

Gestão de risco e capital utilizando Expert Advisors

Este artigo é sobre o que você não pode ver em um relatório de backtest, o que você deve esperar usando um software de negociação automatizado, como gerenciar seu dinheiro se estiver usando expert advisors e como cobrir uma perda significativa para permanecer na atividade de negociação quando você está usando procedimentos automatizados.
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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.