Artigos sobre como automatizar sistemas de negociação na linguagem MQL5

O artigo discute os principais pontos para integrar as redes neurais e um terminal de negociação, providenciando criar um robô de negociação robusto.

Este artigo nos leva a uma nova direção no desenvolvimento de EAs, indicadores e scripts no MQL4 e MQL5. No futuro, este paradigma de programação gradualmente se tornará uma padrão base para todos os negociantes na implementação de EAs. Usando o paradigma de programação baseada em autômatos, os desenvolvedores no MQL5 e MetaTrader 5 estarão próximos de criar uma nova linguagem - MQL6 - e uma nova plataforma - MetaTrader 6.

O artigo fornece uma descrição dos modos de uso da análise de regressão múltipla para desenvolvimento dos sistemas de negócio. Ele demonstra o uso da análise de regressão para automação da busca de estratégia. é dado neste exemplo uma equação de regressão gerada e integrada em um EA sem necessitar alta proficiência em programação.

No mês, os mercados caíram mais de 30%. Estamos no momento oportuno para testar Expert Advisors gradadores e martingale. Este artigo é uma continuação da série de artigos "Criando um EA gradador multiplataforma", cuja publicação não tinha sido planejada. Mas, uma vez que o próprio mercado nós dá uma oportunidade para fazer um teste de estresse do EA gradador, é bom aproveitá-la. Então, vamos direto ao assunto.

Neste artigo, examinaremos criticamente a divergência clássica e analisaremos a eficácia de vários indicadores. Também oferecemos variantes de filtragem para aumentar a precisão da análise e continuar a considerar soluções não padrão. Como resultado, criaremos uma ferramenta atípica para resolver a tarefa em questão.

O artigo sugere uma tecnologia que ajuda todos a criar estratégias de negociação personalizadas, montando um conjunto de indicadores individuais, além de desenvolver sinais personalizados de entrada no mercado.

Não é segredo que o sucesso de qualquer robô de negociação depende da seleção correta de parâmetros (otimização). Mas os parâmetros que são ótimos para um intervalo de tempo nem sempre são os melhores em outros períodos. Muitas vezes, os EAs que são lucrativos nos testes se revelam não lucrativos em tempo real. Nesse momento, surge a necessidade de estar otimizando continuamente, o que se torna uma rotina, porém, sempre há alguém que procura maneiras de automatizar o trabalho. Nesse artigo, proponho uma abordagem não padrão para resolver esse problema.

A linguagem de programação MQL permite concretizar o conceito de design modular de estratégias de negociação. O artigo mostra um exemplo de criação de um Expert Advisor multimodular que consiste em módulos de arquivo compilados separadamente.

Neste artigo, veremos o funcionamento do objeto-conta no novo objeto base de todos os objetos da biblioteca, o aprimoramento do objeto base CBaseObj, o teste da configuração de parâmetros monitorados, bem como a obtenção de eventos para qualquer objeto da biblioteca.

Qualquer desenvolvedor de Expert Advisor, independentemente de suas habilidades de programação, diariamente é confrontado com as mesmas tarefas de negociação e problemas algorítmicos, que devem ser resolvidos para organizar um processo de negociação confiável. O artigo descreve as possibilidades do motor de negociação CStrategy que possibilita a solução destas tarefas e fornece ao usuário um mecanismo eficaz para descrever uma idéia de negociação personalizada.

Em artigos anteriores, verificamos a ideia de ordens de negociação pendentes. Uma ordem pendente é, em essência, uma ordem de negociação, mas, executada com base numa determinada condição. Hoje, criaremos classes completas de objetos-ordens pendentes, isto é, geraremos um objeto-ordem base com seus descendentes.

A busca e o estudo do comportamento fractal de dados financeiros implica que, por trás do comportamento aparentemente caótico de séries temporais econômicas, estão ocultos e operam mecanismos estáveis que governam a conduta coletiva dos participantes. Na bolsa de valores, essa mecânica pode levar ao surgimento de uma dinâmica de preços que determina e descreve as propriedades específicas das séries de preços. Na negociação, seria interessante ter indicadores que pudessem estimar os parâmetros de fractalidade de maneira efetiva e estável, numa escala e num intervalo de tempo que fossem uteis na prática.

O artigo estuda a teoria e a aplicação prática de um algoritmo de previsão de séries temporais com base na decomposição em modos empíricos, além disso, propõe sua implementação em MQL5 e fornece indicadores de teste e EAs.

O artigo considera a possibilidade de aplicar a otimização Bayesiana para os hiperparâmetros das redes neurais profundas, obtidas por diversas variantes de treinamento. É realizado a comparação da qualidade de classificação de uma DNN com os hiperparâmetros ótimos em diferentes variantes de treinamento. O nível de eficácia dos hiperparâmetros ótimos da DNN foi verificado nos testes fora da amostra (forward tests). As direções possíveis para melhorar a qualidade da classificação foram determinadas.

O objetivo do artigo consiste em descrever as principais características da negociação forex da forma mais simples e rápida possível, compartilhando verdades simples com iniciantes. Aqui tentaremos responder às perguntas mais interessantes no ambiente de negociação, bem como escrever um indicador simples.

No artigo, começaremos a criar uma classe básica de negociação da biblioteca e dotaremos a primeira versão com uma funcionalidade de verificação de permissões inicial para realizar operações de negociação. Também expandiremos levemente os recursos e o conteúdo da classe básica de negociação.

Neste artigo, estamos lançando uma nova série de descrições de criação de bibliotecas DoEasy para criação simples e rápida de programas. Hoje começaremos a preparar a funcionalidade da biblioteca para acessar e trabalhar com dados de séries temporais de símbolos. Criaremos um objeto "Barra" que armazenará os dados básicos e avançados da barra da série temporal e colocaremos os objetos-barras na lista de séries temporais para facilitar a pesquisa e a classificação desses objetos.

MQL5 Freelance é um serviço online onde desenvolvedores criam aplicativos de negociação para traders em troca de remuneração. O serviço funciona com sucesso desde 2010: até o momento, mais de 100.000 trabalhos foram realizados, totalizando $7 milhões. Como podemos ver, há bastante dinheiro em circulação aqui.

O artigo foi escrito com base no livro de Ralph Vince, “The Mathematics of Money Management”. Nele, são discutidos os métodos empíricos e paramétricos, a fim de encontrar o tamanho ideal de lotes de negociação, em cuja base estão escritos os módulos de gerenciamento de capital para o assistente MLQ5.

Neste segundo artigo, nós continuaremos a estudar as redes neurais e nós vamos considerar um exemplo utilizando a nossa classe criada CNet nos Expert Advisors. Nós trabalharemos com dois modelos de rede neural, que apresentam resultados semelhantes tanto em termos de tempo de treinamento quanto de precisão de predição.

O artigo considera a aplicação do método de otimização separada durante várias condições de mercado. A otimização separada significa definir os parâmetros ideais do sistema de negociação, otimizando para uma tendência de alta e tendência de baixa separadamente. Para reduzir o efeito de sinais falsos e melhorar a lucratividade, os sistemas são flexíveis, o que significa que eles têm um conjunto específico de configurações ou dados de entrada, o que se justifica porque o comportamento do mercado está em constante alteração.

Este artigo trata de como criar instrumentos (indicador e Expert Advisor) para estudo sobre a Estratégia de Negociação '80-20' descrita no livro "Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies" de Linda Raschke e Laurence Connors. Na linguagem MQL5, estão estabelecidas as regras desta estratégia, e seu principal indicador e Expert Advisor estão testados com base no histórico atual de mercado.

Neste artigo, continuaremos a acompanhar o desenvolvimento da classe de negociação, criaremos um controle que encontre valores incorretos nos parâmetros da ordem de negociação e sonorizaremos eventos de negociação.

No artigo, consideraremos a atualização em tempo real dos dados das séries temporais, bem como o envio de mensagens sobre o evento "Nova Barra" para o gráfico do programa de controle, a partir de todas as séries temporais de todos os símbolos, a fim de processar estes eventos nos programa. Para determinar se necessário atualizar séries temporais para símbolos e períodos inativos, usaremos a classe "Novo tick".

Nesse artigo, continuaremos falando sobre reversão; tentaremos reduzir o rebaixamento máximo para um nível aceitável em instrumentos já discutidos; verificaremos, enquanto isso, quão afectado fica o lucro obtido. Adicionalmente, checaremos como funciona a reversão em outros mercados, como o de ações, commodities, índices e ETF, agrário. Atenção, esse artigo tem muitas imagens.

No artigo, criaremos uma nova classe base - para todos os objetos da biblioteca - que adicionará funcionalidade de evento a todos os seus herdeiros, bem como uma classe para rastrear eventos de uma coleção de símbolos com base numa classe base nova. Além disso, alteraremos as classes e os eventos de conta para operarem sob a nova funcionalidade do objeto base.

Na primeira parte, começamos a criar uma grande biblioteca multi-plataforma, simplificando o desenvolvimento de programas para as plataformas MetaTrader 5 e MetaTrader 4. Além disso, nós implementamos a coleção do histórico de ordens e negócios. Nosso próximo passo é criar uma classe para uma seleção conveniente e a ordenação de ordens, negócios e posições nas listas de coleção. Nós vamos implementar o objeto da biblioteca base chamada Engine e adicionar uma coleção de ordens e posições de mercado para a biblioteca.

Navegando na internet é fácil encontrar muitas estratégias que darão a você uma série de recomendações. Vamos pegar uma abordagem interna e ver o processo de criação de estratégia, com base nas diferenças de fusos horários em diferentes continentes.

Para todos que usam Expert Advisors ou assinaturas de sinais, mais cedo ou mais tarde, será necessário um serviço de hospedagem confiável 24 horas por dia para a plataforma de negociação. Recomendamos o uso do VPS MetaTrader por vários motivos. Você pode pagar e gerenciar o serviço através da sua conta na MQL5.community.

Essa é a continuação do artigo Outra classe orientada a objeto do MQL5, que mostrou a você como construir um CE orientado a objeto simples do inicio e deu a você algumas dicas sobre programação orientada a objeto. Hoje vou mostrar a você o fundamental técnico necessário para desenvolver um EA capaz de negociar as notícias. Meu objetivo é continuar a dar ideias a você sobre OOP e também cobrir um novo tópico nesta série de artigos, trabalhando com o sistema de arquivo.

Agora analisaremos uma descrição da abordagem para aumentar a eficácia de qualquer sistema de negociação automatizado. Este artigo mostra resumidamente a ideia, os fundamentos básicos, as possibilidades e as desvantagens do método.

Este artigo descreve a utilização da função TesterWithDrawal() para estimar riscos nos sistemas de negócio que implicam na remoção de uma determinada parte dos ativos durante sua operação. Além disso, ele descreve o efeito desta função no algoritmo de cálculo do rebaixamento de igualdade no Strategy tester. Esta função é útil quando otimizar parâmetros de seus Expert Advisors.

O artigo apresenta um estudo extenso das características sazonais: autocorrelação, mapas de calor e gráficos de dispersão. O objetivo do artigo é mostrar que a "memória de mercado" é de natureza sazonal, na qual ela é expressa através da correlação maximizada de incrementos de ordem arbitrária.

O TD Sequential mostra perfeitamente as mudanças no equilíbrio durante o movimento do preço. Isso é especialmente evidente se usarmos seus sinais juntamente com um indicador de nível, como com os níveis de Murray. Este artigo falará sobre essa combinação. O texto é destinado principalmente a iniciantes e àqueles que ainda não conseguiram encontrar seu "Graal", embora eu mostre alguns recursos de construção de níveis que não vi em outros fóruns. Sendo assim, algumas partes podem ser úteis também para usuários avançados. Por outra parte, quanto aos gurus, eu os convido ao diálogo e à crítica...

O artigo descreve o método do teste de visual rápido de ideias de negociação. O método baseia-se na combinação de um gráfico de preço, um indicador de sinal e um indicador de cálculo de balanço. Eu gostaria de compartilhar o meu método de busca de ideias de negociação, bem como o método que uso para testá-las rapidamente.

Neste artigo, vamos continuar a análise dos algoritmos do motor de negociação CStrategy. A terceira parte da série contém uma análise detalhada com exemplos de como desenvolver estratégias de negociação específicas usando esta abordagem. É dada uma atenção especial aos algoritmos auxiliares - sistema de registro Expert Advisor e acesso a dados usando um indexador convencional (Close[1], Open[0], etc).

A principal diferença entre ele e o sistema de negociação proposto no artigo é o uso de ferramentas matemáticas para analisar as cotações da bolsa de valores. O sistema implementa filtragem digital e estimativa espectral de séries temporais discretas. Descrevem-se os aspectos teóricos da estratégia e constrói-se o Expert Advisor para testá-la.