Artigos sobre programação nas linguagens MQL4 e MQL5

Depois de ter dado um tempo no desenvolvimento e aperfeiçoamento do serviço usado no replay / simulação. Iremos voltar a trabalhar nele. Mas como já não iremos mais usar alguns recursos, como as variáveis globais de terminal, se torna necessário uma completa reestruturação de algumas partes do mesmo. Mas não fiquem aflitos, tal processo será adequadamente explicado, para que todos consigam de fato acompanhar o desenrolar do desenvolvimento do serviço.

Neste artigo, proponho olhar a questão da construção de uma estratégia de trading de outra perspectiva. Em vez de prever o movimento futuro dos preços, tentaremos construir um sistema de trading baseado na análise de dados históricos.

Neste artigo, vamos considerar métodos de redução de dimensionalidade e sua aplicação no ambiente de trading MQL5. Especificamente, vamos estudar as nuances da Análise Discriminante Linear (LDA) e da Análise de Componentes Principais (PCA), bem como analisar sua influência no desenvolvimento de estratégias e na análise de mercado.

O consultor especializado multi-moedas neste artigo é um consultor especializado ou negociação automatizada que usa o indicador ZigZag, filtrado com o Awesome Oscillator ou que filtram os sinais um do outro.

Variáveis e tipos de dados são tópicos muito importantes não apenas na programação MQL5, mas também em qualquer linguagem de programação. As variáveis e tipos de dados em MQL5 podem ser categorizados como simples e avançados. Neste artigo, identificaremos e aprenderemos sobre os avançados, pois já mencionamos os simples em um artigo anterior.

Explore o mundo dos arrays em MQL5 na Parte 5, projetado para iniciantes absolutos. Simplificando conceitos complexos de codificação, este artigo foca na clareza e inclusão. Junte-se à nossa comunidade de aprendizes, onde perguntas são bem-vindas e conhecimento é compartilhado!

Aprenda sobre o paradigma de programação orientada a objetos e sua aplicação no código MQL5. Este segundo artigo aprofunda-se nas especificidades da programação orientada a objetos, oferecendo experiência prática através de um exemplo prático. Você aprenderá como converter nosso expert advisor de ação de preço procedural desenvolvido anteriormente usando o indicador EMA e dados de preços de velas para um código orientado a objetos.

AdaBoost, um poderoso algoritmo de boosting projetado para elevar o desempenho dos seus modelos de IA. AdaBoost, abreviação de Adaptive Boosting, é uma técnica sofisticada de aprendizado em conjunto que integra perfeitamente aprendizes fracos, aprimorando sua força preditiva coletiva.

Neste artigo, examinaremos a teoria da inferência causal usando aprendizado de máquina, bem como a implementação de uma abordagem personalizada em Python. A inferência causal e o pensamento causal têm suas raízes na filosofia e psicologia e desempenham um papel importante na nossa compreensão da realidade.

Nesse artigo, veremos uma forma interessante e diferente de construir um indicador em MQL5. Ao invés de focar em uma tendência ou padrão gráfico, será no gerenciamento de nossas próprias posições, nas entradas e saídas parciais. Usaremos intensivamente arrays dinâmicos e algumas funções de negociação (Trade) relacionadas a histórico de transações e a posições abertas, naturalmente, para indicar no gráfico onde ocorreram essas negociações.

As paredes numéricas (Number Walls) são uma variante do registrador de deslocamento com realimentação linear (Linear Shift Back Registers), que avalia previamente sequências para previsibilidade verificando a convergência. Vamos ver como essas ideias podem ser usadas no MQL5.

Neste artigo, vamos analisar o uso do trailing-stop no trading, sua utilidade e praticidade, e como pode ser utilizado. A praticidade do trailing-stop depende muito da volatilidade do preço e da escolha do nível de stop-loss. Para a configuração do stop-loss, podem ser utilizados vários métodos.

Neste artigo iremos dissecar o serviço de teste que foi visto no artigo anterior. Mas por conta que lá já havia muita informação, e não queria complicar a coisa toda com mais informações. Vamos fazer isto neste artigo daqui. Então se você não tem ideia de como o serviço que foi visto no artigo anterior, permitia que as coisas funcionassem daquela forma. Venha comigo neste artigo para compreender o que será base para os próximos artigos.

Muitos programadores em inicio tem muitas dificuldades em compreender, por que seus códigos não funcionam como eles esperam. Existem muitos detalhes que torna um código de fato funcional. Não é somente digitar toda uma série de funções e operação que faz um código funciona. Então que tão aprender da maneira correta, como se cria um código real. Ao invés de ficar copiando e colando partes de código encontrados aqui e ali? 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.

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.

O artigo discute os aspectos práticos do uso de algoritmos de otimização para encontrar os melhores parâmetros de EA em tempo real, bem como a virtualização das operações de negociação e da lógica do EA. O artigo pode ser usado como instrução para implementar algoritmos de otimização em um EA.

Neste artigo, tentaremos fornecer sistemas de negociação usando um conceito muito importante no mercado financeiro, que é a volatilidade. Forneceremos um sistema de negociação baseado no indicador Canal Keltner após compreendê-lo e como podemos codificá-lo e criar um sistema de negociação baseado em uma estratégia simples de negociação e testá-lo em diferentes ativos.

Este artigo permitirá que um iniciante escreva uma implementação de um script do zero para balancear riscos ao negociar múltiplos instrumentos simultaneamente. Além disso, pode dar aos usuários experientes novas ideias para implementar suas soluções em relação às opções propostas neste artigo.

Apesar dos módulos estarem se comunicando de maneira adequada, existe uma falha quando é tentado usar o indicador de mouse no serviço de replay. Precisamos corrigir isto agora, antes de dar o próximo passo. Além disto, havia uma falha que finalmente foi devidamente corrigida no código do indicador de mouse. Então esta versão finalmente se tornou estável, e devidamente finalizada.

Nesta série, continuamos a desvendar os segredos da programação. No novo artigo, vamos estudar as bases das estruturas, classes e funções de tempo e adquirir novas habilidades para programação eficiente. Este guia pode ser útil não apenas para iniciantes, mas também para desenvolvedores experientes, pois simplifica conceitos complexos, fornecendo informações valiosas para dominar o MQL5. Continue aprendendo coisas novas, aperfeiçoe suas habilidades de programação e domine o mundo da negociação algorítmica.

Nós já avançamos um pouco no desenvolvimento de um EA multimoeda com várias estratégias funcionando em paralelo. Com base na experiência acumulada, vamos revisar a arquitetura da nossa solução e tentar melhorá-la, antes que avancemos muito.

Neste artigo, continuamos o tema de previsão do movimento de preços. E convido você a conhecer a arquitetura do Multi-future Transformer. A ideia principal é decompor a distribuição multimodal do futuro em várias distribuições unimodais, permitindo modelar eficientemente diversos modos de interação entre os agentes na cena.

Vamos continuar a desenvolver o EA multimoeda com várias estratégias funcionando paralelamente. Tentaremos transferir todo o trabalho relacionado à abertura de posições a mercado do nível das estratégias para o nível do expert que gerencia as estratégias. As próprias estratégias irão negociar apenas virtualmente, sem abrir posições a mercado.

Os modelos que estamos criando estão se tornando cada vez maiores e mais complexos. Com isso, aumentam os custos não apenas para o treinamento, mas também para a operação. Além disso, muitas vezes nos deparamos com situações em que o tempo de tomada de decisão é crítico. E, por isso, voltamos nossa atenção para métodos de otimização de desempenho dos modelos sem perder qualidade.

Neste artigo, exploraremos a aplicação de modelos de regressão do pacote Scikit-learn, tentaremos convertê-los para o formato ONNX e usaremos os modelos resultantes em programas MQL5. Além disso, compararemos a precisão dos modelos originais com suas versões ONNX para ambas as precisões float e double. Além disso, examinaremos a representação ONNX dos modelos de regressão, com o objetivo de fornecer uma melhor compreensão de sua estrutura interna e princípios operacionais.

Neste artigo iremos implementar o indicador de controle de forma que ele possa o sistema de mensagens que está sendo implementado. Apesar de não ser algo muito complexo de ser feito, você precisa entender alguns detalhes referentes a como fazer a inicialização deste módulo. 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.

Continuação do artigo anterior como desenvolvimento da ideia de grupos sociais. No novo artigo, explora-se a evolução dos grupos sociais utilizando algoritmos de movimentação e memória. Os resultados ajudarão a entender a evolução dos sistemas sociais e aplicá-los na otimização e busca de soluções.

Neste artigo, consideraremos o princípio de construção de algoritmos multipopulacionais e, como exemplo desse tipo de algoritmos, analisaremos a Evolução de Grupos Sociais (ESG), um novo algoritmo autoral. Analisaremos os conceitos principais, os mecanismos de interação entre populações e as vantagens desse algoritmo, bem como examinaremos seu desempenho em tarefas de otimização.

Proponho a você conhecer um método bastante eficaz de previsão de trajetórias multiagentes, que é capaz de se adaptar a diferentes condições ambientais.

No artigo, vamos considerar o desenho de indicadores multissímbolos e multiperíodos com setas. Aprimoraremos os métodos da classe para a correta exibição das setas, que exibem dados dos indicadores de seta calculados em símbolo/período diferentes do símbolo/período do gráfico atual.

Continuamos a análise dos algoritmos de aprendizado de modelos de previsão de trajetórias. E neste artigo, proponho que você conheça o método chamado “AutoBots”.

Neste artigo, vamos realizar um estudo sobre vários métodos aplicados em algoritmos genéticos binários e outros algoritmos populacionais. Vamos examinar os componentes principais do algoritmo, como seleção, crossover e mutação, bem como seu impacto no processo de otimização. Além disso, vamos explorar as formas de representação de informações e seu impacto nos resultados de otimização.