Artigos sobre como automatizar sistemas de negociação na linguagem MQL5

Ao analisar um grande número de estratégias de negociação, pedidos de desenvolvimento de aplicativos para os terminais MetaTrader 5 e MetaTrader 4 e vários sites sobre MetaTrader, eu cheguei à conclusão de que toda essa diversidade é baseada principalmente nas mesmas funções elementares, ações e valores que aparecem regularmente em diferentes programas. Isso resultou na biblioteca multi-plataforma DoEasy para o desenvolvimento fácil e rápido de aplicativos para a МetaТrader 5 e МetaТrader 4.

Neste artigo, aprenderemos como escrever EAs que funcionam tanto no MetaTrader 4 quanto no MetaTrader 5. Para fazer isso, tentaremos escrever um que trabalhe com o princípio de criação de grades de ordens. Um gradador é um Expert Advisor cujo trabalho fundamental consiste em colocar simultaneamente e na mesma quantidade ordens limitadas tanto acima como abaixo do preço atual.

Neste artigo vamos considerar em detalhes o sistema martingale, vamos analisar se este sistema pode ser aplicado na negociação e como usá-lo para minimizar os riscos. A principal desvantagem deste sistema é a probabilidade de perder todo o seu depósito, este fato deve ser levado em conta, caso decida negociar usando a técnica martingale.

O uso de aprendizado por reforço para desenvolver EAs de autoaprendizagem. No artigo anterior, vimos o algoritmo Random Decision Forest e escrevemos um EA simples de autoaprendizagem baseado no aprendizado por reforço. Observamos que a principal vantagem desta abordagem era a fácil escrita do algoritmo de negociação e a alta velocidade de aprendizagem. O aprendizado por reforço (doravante simplesmente AR) é facilmente incorporado a qualquer EA e acelera sua otimização.

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 é uma continuação do artigo "Padrões de reversão: Testando o padrão 'topo/fundo duplo'" publicado anteriormente. Agora consideraremos o padrão de reversão O-C-O, o bem conhecido Ombro-Cabeça-Ombro, compararemos o desemprenho de dois padrões e, por último, tentaremos combinar o trading de dois padrões num só sistema de negociação.

Este é o último artigo da série sobre estratégia de reversão. Nele, tentaremos resolver um problema que levou a resultados inconsistentes relativamente a testes em artigos anteriores. Adicionalmente, escreveremos e testaremos nosso próprio algoritmo para negociar manualmente usando a estratégia de reversão em qualquer mercado.

Na prática, os traders muitas vezes procuram por pontos de reversão, uma vez que é no momento em que surge a tendência que o preço tem o maior potencial de movimento. É por isso que, na prática da análise técnica, são considerados vários padrões de reversão. Um dos padrões mais famosos e usados é o de 'topo/fundo duplo'. Este artigo apresenta uma opção para detectar padrão algoritmicamente, além disso, nele é testada sua rentabilidade em dados históricos.

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.

Esse artigo considera o fenômeno gap - situação em que a diferença entre o preço de fechamento do timeframe anterior e o preço de abertura do próximo é significativa. Adicionalmente, toca a questão da direção tomada pela barra diária. Aqui é implementada a DLL de sistema da função GetOpenFileName.

O artigo trata do desenvolvimento de um aplicativo para selecionar os melhores passes de otimização usando várias opções possíveis. O aplicativo é capaz de ordenar os resultados de otimização por diversos fatores. Os passes de cada otimização são sempre gravadas em um banco de dados, portanto, você sempre poderá selecionar os novos parâmetros do robô sem realizar a re-otimização. Além disso, você pode ver todos os passes de otimização em um único gráfico, calcular a métrica do VaR paramétrico e construir o gráfico de distribuição normal de passes e resultados da negociação de um determinado conjunto de métricas. Além disso, os gráficos de algumas taxas calculadas são construídos dinamicamente, começando com o início da otimização (ou de uma data selecionada para outra data selecionada).

A plataforma MetaTrader 5 não é apenas multimercado, pois ela também permite que utilizar diferentes sistemas de registro de posição. Esses recursos expandem significativamente as ferramentas para a implementação e formalização de ideias de negociação. O artigo trata de como processar e levar em conta as propriedades das posições quando elas são registradas independentemente (cobertura - 'hedge'). Além disso, é proposta uma classe derivada, é exemplificado como processar e obter as propriedades de uma posição de cobertura.

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.

Neste artigo, tentaremos entender, além do conceito de reversão, se vale a pena implementá-la para melhorar nossas estratégias de negociação. Após criarmos um Expert Advisor, usaremos dados históricos a fim de não só ver quais indicadores são mais indicados para reversão, mas também saber se é possível utilizar o EA sem indicadores como um sistema de negociação independente. Consideraremos se é possível converter um sistema de negociação desfavorável num lucrativo com a ajuda de reversões.

Sistema de negociação Raios Elder (em inglês, 'Elder-ray') baseado nos indicadores Bulls Power, Bears Power e Moving Average (EMA — MME, média móvel exponencial). Este sistema foi descrito por Alexander Elder em seu livro "Como se transformar em um operador e investidor de sucesso" (na versão original em inglês, 'Trading for a Living').

Existem diversas estratégias de negociação - algumas procuram movimentos direcionais e operam com a tendência, já outras identificam faixas de preço e negociam dentro desses corredores. Neste ponto, surge a pergunta: é possível combinar as duas abordagens para aumentar a rentabilidade da negociação?

O artigo considera três métodos que podem ser usados ​​para aumentar a qualidade de classificação do bagging de ensembles, e a estimação de sua eficiência. Os efeitos da otimização dos hiperparâmetros da rede neural ELM e dos parâmetros de pós-processamento são avaliados.

Mais de 50 000 pedidos foram concluídos até outubro de 2018 pelos membros do serviço oficial Freelance MetaTrader — o maior site freelance do mundo para programadores MQL, contando com mais de mil desenvolvedores, com dezenas encomendas diárias e com localização em 7 idiomas.

A maior loja de aplicativos prontos para algotrading já possui 13 970 produtos — entre eles 4 800 robôs, 6 500 indicadores, 2.400 utilitários e outras soluções. Quase metade dos aplicativos (6 000) não podem ser comprados, mas, sim, alugados. Um quarto dos produtos (3 800) é totalmente gratuito.

Este artigo conclui a série dedicada à negociação de cestas de pares de moedas. Aqui nós testamos o padrão restante e discutimos a aplicação de todo o método na negociação real. Serão considerados as entradas e saídas no mercado, busca e análise de padrões e a aplicação de indicadores combinados.

O artigo explora as vantagens e desvantagens de negociar durante movimentos laterais. São criadas e testadas 10 estratégias que se baseiam no acompanhamento do movimento de preços dentro do canal. Cada estratégia possui um mecanismo de filtragem para eliminar sinais falsos de entrada no mercado.

O monitoramento da conta de negociação é um relatório detalhado de todas as transações concluídas. Todas as estatísticas de negociação são coletadas automaticamente e fornecidas a você na forma de diagramas e gráficos amigáveis.

Você está negociando usando sua própria estratégia? Se as regras do sistema puderem ser formalmente descritas como algoritmos de software, é melhor confiar a negociação a um Expert Advisor automatizado. Um robô não precisa de sono ou comida e não está sujeito as fraquezas humanas. Neste artigo, nós mostramos como criar uma Especificação de Requisitos ao solicitar um robô de negociação no serviço Freelance.

Este artigo apresenta um construtor de estratégia visual. É mostrado como qualquer usuário pode criar robôs de negociação e utilitários sem programação. Os Expert Advisors criados são totalmente funcionais e podem ser testados no testador de estratégias, otimizados na nuvem ou executados ao vivo em gráficos em tempo real.

A Floresta Aleatória (RF), com o uso de bagging, é um dos métodos mais poderosos de aprendizado de máquina, o que é ligeiramente inferior ao gradient boosting. Este artigo tenta desenvolver um sistema de negociação de autoaprendizagem que toma decisões com base na experiência adquirida com a interação com o mercado.

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 artigo implementa um aplicativo MQL com uma interface gráfica para a visualização estendida do processo de otimização. A interface gráfica utiliza a última versão da biblioteca EasyAndFast. Muitos usuários podem questionar-se sobre a necessidade de utilizar interfaces gráficas em aplicativos MQL. Este artigo demonstra um dos vários casos em que eles podem ser úteis para os traders.

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, nós terminamos de testar os padrões que podem ser detectados ao negociar cestas de par de moedas. Aqui nós apresentamos os resultados do teste dos padrões que rastreiam o movimento das moedas dos pares em relação uns aos outros.

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.

As tendências de preços formam canais de preços que podem ser observados nos gráficos dos instrumentos financeiros. O rompimento do canal atual é um forte sinal de reversão de tendência. Neste artigo, eu sugiro uma maneira de automatizar o processo de encontrar esses sinais e ver se o padrão de rompimento de canal pode ser usado para criar uma estratégia de negociação.

A negociação nos mercados financeiros está associada a um conjunto de riscos que deve ser considerado nos algoritmos dos sistemas de negociação. A redução desses riscos é uma tarefa importante, quando se quer tirar lucro da negociação.

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.

Neste artigo, continuamos a falar sobre a programação das estratégias de negociação descritas no livro de L. Raschke e L. Connors "Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies, devoted to testing of range limits by price". Desta vez, estudamos o sistema "Momentum Pinball": é descrita a criação de dois indicadores, um robô de negociação e um bloco de sinal com base nele.

O artigo considera uma das variantes da implementação prática do Expert Advisor para negociar com os níveis de DiNapoli usando as ferramentas padrão da MQL5. São realizados o teste de desempenho e suas conclusões.

O artigo discute o conceito de negociação em horário noturno, estratégias de trading e sua implementação em MQL5. É realizado um teste e são feitas conclusões.

Este artigo descreve o indicador NRTR e módulos de negociação criados com sua ajuda. Para estes fins, é criado um módulo de sinais de negociação que permite criar estratégias baseadas nas combinações do NRTR e indicadores adicionais que confirmam a tendência.

Continuamos a testar padrões e métodos descritos nos artigos sobre negociação de cestas de pares de moedas. Consideraremos, na prática, se é possível usar os padrões de cruzamento entre o gráfico do WPR combinado e o da média móvel.

Para o sucesso na negociação, quase sempre são necessários indicadores, cujo objetivo é a separação entre o movimento principal do preço e as flutuações ruidosas. Neste artigo, é examinado um dos filtros digitais mais promissores, o filtro de Kalman. Além disso, são descritos tanto sua construção como uso na prática.

O artigo considera um exemplo de aplicação da lógica difusa para construir um sistema de negociação simples, usando a biblioteca Fuzzy. São propostas melhorias ao sistema através da combinação da lógica difusa, algoritmos genéticos e redes neurais.