Tanto iniciantes quanto programadores avançados têm alguns hábitos ruins que os impedem de melhorar. Neste artigo, vamos discuti-los e ver o que podemos fazer com eles. O artigo é destinado a todos que desejam se tornar um programador MQL5 de sucesso.
Neste artigo, otimizaremos o código das classes vistas nos artigos anteriores e criaremos uma classe para o objeto do quadro de animação geométrica que nos permite desenhar polígonos regulares com um determinado número de vértices.
Neste artigo, desenvolveremos uma classe para um quadro de animação e seus herdeiros. A classe permitirá desenhar formas, bem como salvar e restaurar o plano de fundo.
Neste artigo, definiremos os princípios de animação que usaremos em algumas partes da biblioteca, desenvolveremos uma classe para copiar uma parte de uma imagem e colá-la no local especificado do objeto-forma, preservando e restaurando aquela parte do fundo da forma sobre a qual a imagem será colocada.
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, criaremos uma classe separada para o objeto de sombra (um herdeiro do objeto de elemento gráfico) e também adicionaremos a capacidade de ocupar o fundo do objeto com um preenchimento gradiente.
Neste artigo, descreveremos o conceito de criação de temas de GUI na biblioteca, criaremos um objeto forma que será descendente de um objeto da classe do elemento gráfico, prepararemos dados para criar as sombras dos objetos gráficos da biblioteca e para continuar desenvolvendo a funcionalidade no futuro.
A análise de cluster é um dos elementos mais importantes da inteligência artificial. Neste artigo, tento usar uma análise de cluster aplicada na inclinação de um indicador para obter patamares que determinarão se o mercado está lateralizado ou mantém uma tendência.
Nesta série de artigos, procuraremos uma aplicação prática da teoria da probabilidade para descrever o processo de negociação e precificação. No primeiro artigo, conheceremos os fundamentos da combinatória e da teoria da probabilidade, e analisaremos o primeiro exemplo de aplicação de fractais no âmbito desta última.
No artigo, continuaremos a desenvolver a classe base do elemento gráfico que compreende todos os objetos gráficos criados com base na classe da Biblioteca Padrão CCanvas. Criaremos métodos para desenhar primitivas gráficas e métodos para enviar texto para um objeto-elemento gráfico.
Vamos revisar o conceito de construção de objetos gráficos, que vimos no artigo anterior, e preparar uma classe base para todos os objetos gráficos da biblioteca criados com base na classe CCanvas da Biblioteca Padrão.
Neste artigo, começamos uma nova seção grande sobre a biblioteca para trabalhar com gráficos. Hoje vamos criar um objeto de estados do mouse, um objeto base de todos os elementos gráficos e uma classe do objeto-forma dos elementos gráficos da biblioteca.
Neste artigo, vamos finalizar as classes de objetos-gráficos e de sua coleção. Faremos o rastreamento automático das alterações das propriedades dos gráficos e das suas janelas, bem como o armazenamento de novos parâmetros nas propriedades do objeto. Este aprimoramento nos permitirá gerar uma funcionalidade de evento para toda a coleção de gráficos no futuro.
Conselhos de um programador profissional sobre métodos, técnicas e ferramentas auxiliares para tornar a programação mais fácil. Hoje falaremos sobre os parâmetros que podem ser restaurados após reiniciar (fechar) o terminal. Na verdade, todos os exemplos apresentados são partes funcionais do código do meu projeto Cayman.
Neste artigo, criaremos uma funcionalidade para rastrear alguns eventos de objetos-gráficos - adição/remoção de gráficos de símbolos, de subjanelas do gráfico, bem como adição/exclusão/mudança de indicadores presentes em janelas de gráficos.
Neste artigo, vamos expandir a funcionalidade dos objetos-gráficos, criaremos a navegação em gráficos, geraremos capturas de tela, salvaremos e aplicaremos modelos aos gráficos. Faremos também uma atualização automática da coleção de objetos-gráficos, suas janelas e indicadores.
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.
Com este artigo, começaremos o desenvolvimento de uma classe-coleção de objetos-gráficos que armazenará uma lista-coleção de objetos-gráficos com suas subjanelas e indicadores, e tornará possível trabalhar com gráficos selecionados e suas subjanelas, ou com uma lista de vários gráficos ao mesmo tempo.
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.
No artigo anterior, começamos a examinar métodos para melhorar a qualidade do treinamento da rede neural. Neste artigo, proponho continuar este tópico e considerar uma outra abordagem, em particular a de normalização de dados em lote.
Neste artigo, continuaremos a desenvolver a classe do objeto-gráfico. Vamos adicionar uma lista de objetos-janelas, onde, por sua vez, estarão disponíveis as listas de indicadores colocados nestas.
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, vamos criar uma classe de um objeto-gráfico (um gráfico de um instrumento de negociação) e modificar a classe-coleção de objetos de sinal mql5 para que cada objeto-sinal armazenado na coleção também atualize todos os seus parâmetros quando a lista é atualizada.
Neste artigo, mostrarei uma versão aprimorada da abordagem de força bruta, com base nos objetivos definidos no artigo anterior, e tentarei cobrir este tópico da forma mais ampla possível usando os EAs e as configurações obtidas por meio desse método. Também deixarei que a comunidade experimente a nova versão do programa.
Este artigo apresentará ao leitor a técnica de aprendizado de máquina para negociação baseada em grade e martingale. Para minha surpresa, essa abordagem, por algum motivo, não é afetada de forma alguma na rede global. Após ler o artigo, podemos criar nossos próprios bots.
Como a próxima etapa no estudo das redes neurais, eu sugiro considerar os métodos de aumentar a convergência durante o treinamento da rede neural. Existem vários desses métodos. Neste artigo, nós consideraremos um deles intitulado Dropout.
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.
Neste artigo, eu demonstrarei algumas técnicas muito interessantes e úteis para a negociação automatizada. Algumas delas podem ser familiares para você. Eu tentarei cobrir os métodos mais interessantes e explicarei por que vale a pena usá-los. Além disso, eu mostrarei o que essas técnicas podem fazer na prática. Nós criaremos Expert Advisors e testaremos todas as técnicas descritas usando as cotações históricas.
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.
O uso da visão computacional permite treinar redes neurais, usando uma representação visual do gráfico de preços e indicadores. Este método nos permite operar mais livremente com todo o conjunto de indicadores técnicos, uma vez que não requer feed digital para a rede neural.
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.
Este artigo dá continuidade ao tópico sobre força bruta, trazendo novos recursos de análise de mercado para o algoritmo do meu programa e acelerando, assim, a velocidade da análise e a qualidade dos resultados finais, o que fornece a visão da mais alta qualidade de padrões globais dentro da estrutura desta abordagem.
Nós já consideramos anteriormente o mecanismo de self-attention (autoatenção) em redes neurais. Na prática, as arquiteturas de rede neural modernas usam várias threads de self-attention paralelas para encontrar várias dependências entre os elementos de uma sequência. Vamos considerar a implementação de tal abordagem e avaliar seu impacto no desempenho geral da rede.
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.
