Artigos sobre como automatizar sistemas de negociação na linguagem MQL5

Vamos aprender a reconhecer automaticamente as diferenças de tempo junto à corretora, bem como o Tempo Médio de Greenwich. Em vez de preguntar à corretora, que provavelmente dará uma resposta imprecisa (e quem quer explicar onde está o horário de negociação?), seremos nós mesmos a ver a que horas ela recebe as cotações nas semanas em que os fusos horários são trocados. Mas é claro que não vamos fazer isso manualmente, deixaremos o software fazer o trabalho por nós.

Desenvolveremos o tema do desenho de objetos gráficos em gráficos usando atalhos de teclado. Foram acrescentadas novas ferramentas à biblioteca, em particular uma linha reta, que atravessa máximos arbitrários, e um conjunto de retângulos que permitem estimar tanto o nível quanto o tempo de reversão. Também veremos a possibilidade de otimizar o código para melhorar o desempenho. O exemplo de implementação será reescrito como um indicador, o que tornará possível definir Shortcuts junto com outros programas de negociação. O nível de proficiência do código está um pouco acima do nível de iniciante.

Entenda como se dá o desenvolvimento de um EA para negociação programando o mínimo possível.

O site MQL5.com reúne traders de todo o mundo que publicam artigos, códigos e produtos gratuitos no Mercado, desenvolvem projetos para outros usuários no serviço Freelance e copiam sinais de negociação. Você pode se comunicar com eles no fórum, nos bate-papos para traders e nos canais MetaTrader.

Neste artigo, veremos as possibilidades de criação de indicadores de velas personalizados, e falaremos sobre suas vantagens e desvantagens.

Este artigo é uma leitura obrigatória destinada a todos que desejam melhorar sua carreira como programadores. O objetivo desta série de artigos é ajudar o leitor, incluindo experientes, a melhorar suas habilidades de programação. As ideias descritas são aplicáveis tanto a programadores iniciantes em MQL5 quanto a profissionais.

Com este artigo começamos um ciclo em que consideraremos padrões de reversão no âmbito da negociação algorítmica. Iniciamos examinando a primeira e mais interessante família de padrões desse tipo que se originam dos chamados topo duplo e fundo duplo.

Neste artigo, tentarei expandir o conceito clássico de métodos de negociação de swap, e também explicarei porque cheguei à conclusão de que ele, em minha opinião, merece atenção especial e vale absolutamente a pena ser estudado.

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 falará sobre um padrão MVC comum, bem como sobre os prós e os contras de seu uso em programas MQL. Seu propósito é o de "dividir" o código existente em três componentes separados: Modelo (Model), Visualização (View) e Controlador (Controller).

Neste artigo, criaremos uma classe-coleção de sinais - do serviço Sinais MQL5.com - com funções para gerenciar sinais assinados e também modificaremos a classe do objeto-instantâneo do livro de ofertas para exibir o volume total de ordens sell e buy.

Neste artigo, criaremos uma classe-coleção de livros de ofertas para todos os símbolos e começaremos a desenvolver a funcionalidade para trabalhar com o serviço de sinais MQL5.com - criaremos uma classe objeto-sinal.

Talvez um dos modelos mais avançados entre as redes neurais de linguagem atualmente existentes seja a GPT-3, cuja variante máxima contém 175 bilhões de parâmetros. Claro, nós não vamos criar tal monstro em nossos PCs domésticos. No entanto, nós podemos ver quais soluções arquitetônicas podem ser usadas em nosso trabalho e como nós podemos nos beneficiar delas.

Neste artigo, criaremos duas classes (a do objeto-instantânea do livro de ofertas e a do objeto-série dos instantâneos do livro de ofertas) e testaremos a criação de uma série de dados do livro de ofertas.

Continuo a complementar o algoritmo com a funcionalidade mínima necessária, vou fazer testes do que obtivemos como resultado. A lucratividade acabou sendo baixa, mas os artigos mostram um modelo que permite negociar com lucro de modo totalmente automático com base em instrumentos de negociação completamente diferentes, e não apenas diferentes, mas também operados em mercados fundamentalmente diferentes.

Neste artigo, começaremos a desenvolver funcionalidades para trabalhar com o livro de ofertas. Criaremos uma classe de objeto para uma ordem abstrata do livro de ofertas e dos seus herdeiros.

Neste artigo, atualizaremos em tempo real da coleção de dados de ticks e prepararemos a classe do objeto-símbolo para trabalhar com o livro de ofertas, cujo funcionamento abordaremos no próximo artigo.

Visto que diferentes símbolos podem ser usados durante a operação do programa, é necessário criar uma lista própria para cada um deles. Hoje vamos combinar essas listas numa coleção de dados de ticks. Na verdade, irá tratar-se de uma lista normal baseada numa classe de array dinâmico de ponteiros para instâncias da classe CObject e seus herdeiros da Biblioteca Padrão.

É impossível obter um algoritmo verdadeiramente estável se para a seleção de parâmetros com base em dados históricos for usada uma otimização. Um algoritmo estável em si deve saber que parâmetros são necessários para trabalhar com qualquer instrumento de negociação a qualquer momento. Ele não deve adivinhar, ele deve saber com certeza.

Neste artigo, eu tentarei testar a suposição de que qualquer sistema, mesmo com uma pequena compreensão do mercado, pode operar em escala global. Eu não inventarei nenhuma teoria ou padrão, mas apenas usarei de fatos conhecidos, traduzindo gradualmente esses fatos para a linguagem da análise matemática.

Neste artigo, continuarei meu tópico, mas começarei tornando o algoritmo desenvolvido anteriormente mais flexível. Ele se tornou mais estável com o aumento no número de candles na janela de análise ou com o aumento no valor limite da porcentagem a nível de preponderância de candles decrescentes ou crescentes. Tivemos que fazer concessões e definir um tamanho de amostra maior para análise ou uma porcentagem maior de preponderância de candles prevalecentes.

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.

Numa série de artigos, mostrarei um exemplo de como desenvolver algoritmos auto-adaptativos que levam em consideração a maioria de fatores que surgem nos mercados, apresentarei como sistematizar essas situações, como descrevê-las de forma lógica e como considerá-las na hora de negociar. Vou começar com um algoritmo muito simples, que com o tempo irá ganhar teoria e evoluir para um projeto muito complexo.

Este artigo descreve uma das possíveis abordagens para a transformação de dados com o objetivo de melhorar a generalização do modelo, ele também discute a amostragem e seleção dos modelos CatBoost.

Neste artigo, veremos a criação de um objeto de indicador personalizado para ser usado em Expert Advisors. Vamos modificar ligeiramente as classes da biblioteca e escrever métodos para receber dados desde objetos-indicadores em Expert Advisors.

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...

Neste artigo, além de tentar apresentar que critérios usar ao escolher um sistema ou sinal para investir seu dinheiro, aventurar-me-ei a mostrar qual é a melhor abordagem para desenvolver sistemas de negociação, e explicar por que isso é tão importante ao operar moedas.

Nos artigos anteriores, nós usamos o gradiente descendente estocástico para treinar uma rede neural usando a mesma taxa de aprendizado para todos os neurônios da rede. Neste artigo, eu proponho olhar para os métodos de aprendizagem adaptativos que permitem a mudança da taxa de aprendizagem para cada neurônio. Nós também consideraremos os prós e os contras dessa abordagem.