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Este método gráfico, proposto por Bill Wolfe, torna possível não só identificar a forma e, assim, determinar o tempo e a direção de entrada, mas também prever o alvo, que deve atingir o preço, e o tempo para alcançá-lo. Este artigo descreve como criar, com a base no indicador ZigZag, um indicador para procurar ondas de Wolfe e um Expert Advisor simples que opere de acordo com seus sinais.

Nós todos sabemos que "Nenhum lucro obtido no passado garantirá algum sucesso no futuro". No entanto, ser capaz de estimar sistemas de negociação, ainda é muito atual. Este artigo trata sobre alguns métodos simples e convenientes que ajudarão a estimar resultados de trade.

Neste artigo, mostraremos como explorar a biblioteca padrão de classes de estratégia de negociação e como adicionar estratégias personalizadas e filtros/sinais utilizando a lógica de padrões e modelos do Assistente MQL5. No final, você será capaz de adicionar facilmente as suas próprias estratégias utilizando os indicadores padrão do MetaTrader 5 e o Assistente do MQL5 criará um código limpo e poderoso bem como um Expert Advisor totalmente funcional.

Este artigo o ensinará a como receber os sinais de negócio que são necessários para um sistema de negócio funcionar. O exemplo de formação de 20 sinais de negócio é forncedio aqui como funções de personalização separadas que podem ser usadas ao desenvolver Expert Advisors. Para sua conveniência, todas as funções utilizadas no artigo são combinadas em um único arquivo mqh que pode ser facilmente conectado a um futuro Expert Advisor.

A MetaTrader 5 permite desenvolver e testar robôs que negociam simultaneamente em vários instrumentos. O testador de estratégia embutido na plataforma baixa automaticamente - a partir do servidor de negociação da corretora - o histórico de ticks e leva em conta as especificações do contrato, assim, o desenvolvedor não precisa fazer nada com suas mãos. Isto torna possível reproduzir com facilidade e confiança todas as condições do ambiente de negociação, até intervalos de milissegundos entre o surgimento de ticks em símbolos diferentes. Neste artigo, vamos mostrar como desenvolver e testar estratégias de spread em dois futuros da Bolsa de Valores de Moscou (MICEX-RTS).

Este artigo é dedicado a uma nova perspectiva na direção da aprendizagem de máquina - o aprendizado profundo ou, para ser mais preciso, redes neurais profundas. Esta é uma breve revisão das redes neurais de segunda geração, a arquitetura de suas conexões e tipos principais, os métodos e regras de aprendizagem e suas principais desvantagens seguido pela história do desenvolvimento da rede neural de terceira geração, os seus principais tipos, peculiaridades e métodos de treinamento. Conduzida por experimentos práticos sobre a construção e treinamento de uma rede neural profunda, iniciada pelos pesos de uma pilha de autoencoders (Stacked Autoencoders) contendo dados reais. Todas as etapas, desde a seleção dos dados de entrada até a derivação métrica, serão discutidas em detalhe. A última parte do artigo contém uma implementação de um programa de rede neural profunda em um Expert Advisor com um indicador embutido, baseado em MQL4/R.

Este artigo descreve um método que permite desenvolver rápida e facilmente um Expert Advisor multiplataforma. O método proposto combina as características, comuns para ambas as versões, numa classe e desenvolve a implementação para funções incompatíveis nas classes herdadas.

No artigo regras de estratégias de negociação formalizadas e programadas Turtle Soup e Turtle Soup Plus One a partir do livro de Linda Raschke e Laurence Connors Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies. As estratégias descritas no livro receberam uma ampla acolhida, no entanto é importante entender que os autores conceberam suas ideias com base no comportamento do mercado de há 15-20 anos.

Um dos métodos mais populares de análise do mercado é o princípio das ondas de Elliott. No entanto, este processo é muito complicado, o que leva à utilização de ferramentas adicionais. Um desses instrumentos é o marcador automático. Este artigo descreve a criação de um analisador automático de ondas de Elliott na linguagem MQL5.

O artigo descreve um método de criação automatizada de EAs de rede neural usando o assistente do MQL5 e o gerador EA Hlaiman. Ele mostra como você pode facilmente começar a trabalhar com redes neurais, sem ter que aprender todo o corpo de informações teóricas, e escrever o seu próprio código.

EA Tree é o primeiro construtor do Consultor Especialista do MetaTrader MQL5 com recurso de arrastar e soltar. Você pode criar um MQL5 complexo usando uma interface gráfica do usuário muito fácil de usar. Na árvore EA, Consultores Especialistas são criados por ligação de caixas juntas. As caixas podem conter funções MQL5, indicadores técnicos, indicadores personalizados ou valores. Usando as "três caixas", o EA Tree gera o código MQL5 do Expert Advisor.

Neste artigo eu apresentei diferentes métodos de interação entre o código MQL5 e o código C# gerenciado. Eu também ofereci vários exemplos de como organizar estruturas MQL5 contra C# e como invocar funções de DLL exporta em scripts MQL5. Eu acredito que forneci exemplos que podem servir como uma base para pesquisas futuras sobre escrever DLLs em código gerenciado. Este artigo também abre portas para o MetaTrader usar muitas bibliotecas que já estão implementadas em C#.

Este artigo apresenta a conexão do MetaTrader 5 para ENCOG - Rede neural avançada e estrutura de aprendizado de máquina. Ele contém a descrição e implementação de um simples indicador de rede neural com base em indicadores técnicos padrão e um Expert Advisor baseado em um indicador neural. Todos os códigos fonte, binários compilados, DLLs e uma rede treinada exemplar estão ligados ao artigo.

Além da criação de neuronets, o suite de software NeuroSolutions permite exportá-los como DLLs. Este artigo descreve o processo de criação de um neuronet, gerando um DLL e conectando-o a um Expert Advisor para negociação no MetaTrader 5.