Quer receber tweets ou postar seus sinais de negociação no Twitter? Você já não precisará procurar soluções, já que nesta série de artigos, veremos como trabalhar com o Twitter sem usar uma DLL. Juntos implementaremos a Tweeter API usando MQL. No primeiro artigo, começaremos com os recursos de autenticação e autorização da Twitter API.
Consideraremos problemas de criptografia/descriptografia de objetos no MetaTrader e em programas de terceiros, a fim de descobrir as condições sob as quais são obtidos os mesmos resultados quando os dados iniciais são os mesmos.
Hoje em dia, os assistentes de voz ocupam um papel proeminente na vida humana, seja um navegador, um mecanismo de busca por voz ou um tradutor. Por isso, neste artigo, tentarei desenvolver um sistema simples e compreensível de notificações de voz para diferentes eventos, condições de mercado ou sinais de sistemas de negociação.
Fazer trading é sempre sobre como tomar decisões diante da incerteza. Isso significa que os resultados das decisões tomadas não são muito óbvios no momento em que são tomadas. Por isso, são importantes as abordagens teóricas para a construção de modelos matemáticos que possibilitem descrever tais situações de maneira significativa.
Neste artigo, vamos expandir o conjunto de ferramentas atual. Para isso, acrescentaremos recursos para fechar ordens de negociação atendendo a certas condições, além disso, criaremos uma tabela para registrar ordens a mercado e pendentes, que poderão ser editadas.
O artigo aborda os princípios de análise e cálculo de expressões matemáticas com ajuda de analisadores baseados na precedência de operadores. Implementa analisadores Pratt e estação de triagem, geração de bytecode cálculos com base nele. Mostra o uso de indicadores como funções em expressões e como aplicá-los ao configurar sinais de negociação em EAs.
O serviço de sinais introduz a negociação social para o MetaTrader 4 e o MetaTrader 5. O serviço está integrado na plataforma de negociação, e permite que qualquer pessoa possa copiar facilmente negociações de traders profissionais. Selecione qualquer um dos milhares de provedores de sinais, assinar em poucos cliques e os negócios do fornecedor serão copiadas em sua conta.
Neste artigo são abordados os princípios básicos de análise e cálculo de expressões matemáticas, são implementados analisadores descendentes recursivos que funcionam nos modos interpretador e cálculo rápido com base numa árvore de sintaxe pré-construída.
Atualmente mais e mais traders estão mudando para sistemas de negociação automáticos que ou requerem configuração inicial ou estão totalmente automatizados. No entanto, ainda existe uma parte considerável de traders que negociam manualmente à moda antiga, Neste artigo, criaremos um conjunto de ferramentas para negociação manual rápida usando teclas de atalho e realizando ações de negociação típicas com um clique.
Este artigo apresenta uma descrição e instruções para o uso prático de módulos de redes neurais (MRN) na plataforma Matlab. Também aborda os principais aspectos para construção de um sistema de negociação usando o MRN. Para realizar uma apresentação concisa deste artigo, tive que modernizá-lo um pouco de forma a combinar várias funções da MRN num programa.
Para comparar as linguagens MQL5 e QLUA, escrevemos vários testes que medem a velocidade de execução de operações básicas. Nos testes, usamos um computador com Windows 7 Professional 64 bits, MetaTrader 5 build 1340 e QUIK versão 7.2.0.45.
Neste artigo, começaremos a ver um conjunto de ferramentas para marcação gráfica usando atalhos de teclado. É bastante conveniente: clicaremos num botão e aparecerá uma linha de tendência, clicaremos noutro e aparecerá um leque de Fibonacci com os parâmetros desejados. Também poderemos alternar timeframes, mudar a ordem das "camadas" de objetos ou remover todos os objetos do gráfico.
As zonas de sobrecompra/sobrevenda caracterizam uma determinada situação do mercado que se distingue por um enfraquecimento da dinâmica dos preços dos instrumentos financeiros. Além disso, essa mudança negativa da dinâmica é mais pronunciada na parte final da tendência, independentemente do tamanho desta última. E como o lucro depende diretamente da capacidade de cobrir a máxima amplitude da tendência, identificar com precisão essas zonas é o mais importante ao negociar qualquer instrumento financeiro.
Vamos implementar o cliente Twitter como uma classe MQL que nos permitirá enviar tweets com imagens. Depois de anexar apenas um arquivo include autônomo, poderemos publicar tweets e colocar nossos gráficos e sinais.
Este artigo complementa a descrição da ideia de como construir uma interface de programa MQL com ajuda das construções da linguagem MQL. Um editor gráfico especial nos permitirá configurar interativamente um layout consistindo nas principais classes de elementos da GUI e, em seguida, as exportará para uma descrição MQL que será usada em nosso projeto MQL. Aqui são apresentados detalhes internos do editor e o manual do usuário. Códigos fonte estão anexados ao artigo.
No quinto artigo relacionado à criação de um monitor de sinal de negociação, nós consideraremos os sinais compostos e implementaremos a funcionalidade necessária. Em versões anteriores, nós usamos os sinais simples, como o RSI, WPR e CCI, e também introduzimos a possibilidade de usar os indicadores personalizados.
No artigo anterior, nós criamos a estrutura do aplicativo, que nós usaremos como base para todo o trabalho adicional. Nesta parte, nós prosseguiremos com o desenvolvimento: nós criaremos a parte visual do aplicativo e configuraremos a interação básica dos elementos da interface.
Este artigo descreve a vinculação da parte gráfica do programa do otimizador automático com a sua parte lógica. Ele considera o processo de inicialização da otimização, pelo clique de um botão até o redirecionamento da tarefa ao gerenciador de otimização.
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, consideraremos a criação de um indicador multiperíodo simples com base na biblioteca DoEasy. Modificaremos as classes de séries temporais para receber dados de qualquer timeframe e exibi-los no período gráfico atual.
Anteriormente, nós consideramos a criação da otimização walk forward automática. Desta vez, nós prosseguiremos para a estrutura interna da ferramenta de otimização automática. O artigo será útil para todos aqueles que desejam continuar trabalhando com o projeto criado e modificá-lo, bem como para aqueles que desejam entender a lógica do programa. O artigo atual contém diagramas UML que apresentam a estrutura interna do projeto e os relacionamentos entre seus objetos. Ele também descreve o processo de início da otimização, mas não contém a descrição do processo de implementação do otimizador.
Neste artigo continuaremos testando um novo conceito, em particular a descrição da interface de programas MQL usando as construções da linguagem MQL. A criação automática de GUIs com base no layout MQL fornece funcionalidade adicional para armazenamento em cache e geração dinâmica de elementos, gerenciamento de estilos e novos esquemas de manipulação de eventos. Incluímos uma versão aprimorada da biblioteca de controles padrão.
Nesta parte, nós expandimos o sistema de busca e edição de sinais de negociação, além de apresentar a possibilidade de usar indicadores personalizados e adicionar a localização do programa. Nós criamos anteriormente um sistema básico para busca de sinais, mas ele era baseado em um pequeno conjunto de indicadores e em um conjunto simples de regras de busca.
O artigo propõe uma nova ideia para descrever a interface de programas MQL com ajuda das construções da linguagem MQL. As classes especiais transformam o esquema visual MQL em elementos da GUI, permitem gerenciá-los de maneira unificada, configurar propriedades e processar eventos. Além disso, apresenta exemplos de uso de layouts para caixas de diálogo e elementos da biblioteca padrão.
No artigo anterior, nós desenvolvemos a parte visual do aplicativo, bem como a interação básica dos elementos da GUI. Desta vez, nós adicionaremos a lógica interna e o algoritmo de preparação dos dados do sinal de negociação, bem como a capacidade de configurar os sinais, buscá-los e visualizá-los no monitor.
Neste artigo, nós aplicaremos a teoria da probabilidade e métodos da estatística matemática para criar e testar estratégias de negociação. Nós também veremos o risco de negociação ótimo usando as diferenças entre o preço e o passeio aleatório. Está provado que, se os preços se comportarem como um passeio aleatório de deslocamento de zero (sem tendência direcional), então a negociação com lucro é impossível.
Os sistemas automáticos de scalping são considerados não só o auge do trading algorítmico, mas também os mais difíceis na escrita do código. Neste artigo, nós mostraremos como -usando os recursos embutidos de depuração e teste visual- construir estratégias baseadas na análise de ticks entrantes. O desenvolvimento de regras de entrada e saída muitas vezes exige anos de negociação manual. Mas com a MetaTrader 5 você pode rapidamente verificar qualquer estratégia semelhante no histórico real.
Outro trimestre do ano se passou e nós decidimos resumir seus resultados para a MetaTrader AppStore - a maior loja de robôs comerciais e indicadores técnicos para plataformas MetaTrader. Mais de 500 desenvolvedores colocaram mais de 200 produtos no mercado até o final do trimestre reportado.
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".
Este artigo fornece uma descrição mais detalhada da otimização walk-forward na plataforma MetaTrader 5. Nos artigos anteriores, nós consideramos os métodos para gerar e filtrar o relatório de otimização e começar a analisar a estrutura interna do aplicativo responsável pelo processo de otimização. O Otimizador Automático é implementado como uma aplicação em C# e possui sua própria interface gráfica. O quinto artigo é dedicado à criação dessa interface gráfica.
O artigo oferece ferramentas básicas para análise OLAP dos relatórios do testador sobre execuções únicas e resultados de otimização em formatos padrão (tst e opt), bem como uma interface gráfica interativa. Os códigos fonte MQL são anexados ao final artigo.
Este artigo é dedicado à criação de uma coleção de séries temporais com base nos períodos gráficos especificados para todos os símbolos usados no programa. Criaremos uma coleção de séries temporais, os métodos para definir os parâmetros dessas séries e inicialmente as preencheremos com dados históricos.
As variáveis globais do terminal possibilitam uma ferramenta essencial para o desenvolvimento de Expert Advisors sofisticados e confiáveis. Se você dominar as variáveis globais, você nunca mais vai querer desenvolver EAs no MQL5 sem elas.
Neste artigo, desenvolverei uma ferramenta para análise de relatório CFTC. Resolveremos o seguinte problema: desenvolver um indicador que permita usar os dados do relatório CFTC diretamente dos arquivos de dados fornecidos pela Comissão sem conversão e processamento intermediários. Além disso, ele pode ser utilizado para diferentes propósitos: organizar dados como um indicador, prosseguir com os dados em outros indicadores, em scripts para análise automatizada, em Expert Advisors para uso em estratégias de trading.
No artigo, veremos como combinar listas de objetos-barras para cada período usado no objeto da série temporal do símbolo. Consequentemente, teremos para cada símbolo um objeto pronto armazenando as listas de todos os períodos usados da série temporal.
O principal objetivo do artigo é descrever o mecanismo de trabalho com nosso aplicativo e seus recursos. Assim, o artigo pode ser tratado como instruções sobre como utilizar o aplicativo. Ele cobre todas as possíveis dificuldades e detalhes do uso do aplicativo.
Este artigo apresenta o Oscilador Pivô Médio (PMO), uma implementação da média móvel cumulativa (CMA) como um indicador de negociação para as plataformas MetaTrader. Em particular, nós introduzimos primeiro o Pivô Médio (PM) como um índice de normalização para as séries temporais que calcula a fração entre qualquer ponto de dados e o CMA. Em seguida, nós criamos o PMO como a diferença entre as médias móveis aplicadas a dois sinais de PM. Também são relatadas algumas experiências preliminares realizadas no símbolo EURUSD para testar a eficácia do indicador proposto, deixando um amplo espaço para considerações e melhorias adicionais.
Neste artigo, nós vamos criar o elemento linha de separação. Será possível usá-lo não só como um elemento de interface independentes, mas também como uma parte de diversos outros elementos. Depois disso, nós teremos todos os recursos necessários para o desenvolvimento da classe do menu de contexto, que também serão considerados neste artigo em detalhe. Acrescentando, nós vamos apresentar todos os incrementos necessários à classe, que é a base para armazenar os ponteiros para todos os elementos da interface gráfica da aplicação.
Podemos encontrar medidores com mostrador em carros e aviões, na produção industrial e na vida cotidiana. Eles são utilizados em todos os domínios que requerem uma resposta rápida a um comportamento de valor controlado. Este artigo descreve a biblioteca de medidores com mostrador para o MetaTrader 5.
