Por décadas, traders vêm utilizando a fórmula do Critério de Kelly para determinar a proporção ideal de capital a ser alocada em um investimento ou aposta, a fim de maximizar o crescimento de longo prazo enquanto minimiza o risco de ruína. No entanto, seguir cegamente o Critério de Kelly utilizando o resultado de um único backtest costuma ser perigoso para traders individuais, pois, na negociação ao vivo, a vantagem de trading diminui com o tempo, e o desempenho passado não é garantia de resultado futuro. Neste artigo, apresentarei uma abordagem realista para aplicar o Critério de Kelly para alocação de risco de um ou mais EAs no MetaTrader 5, incorporando resultados de simulação de Monte Carlo provenientes do Python.
Neste artigo será demonstrado como podemos controlar melhor o nosso código. Isto quando estivermos efetuando uma programação orientada em objetos. Apesar de que ainda, estamos apenas no inicio do que pretendo abordar quando o assunto é programação orientada em objetos. Mas o que será visto aqui, lhe ajudará a entender diversas coisas. Minimizando assim futuras dúvidas que podem surgir.
Hoje, aprofundamos a incorporação de métricas de trading úteis dentro de uma janela especializada integrada ao EA do Painel de Administração. Esta discussão foca na implementação em MQL5 para desenvolver um Painel de Análises e destaca o valor dos dados que ele fornece aos administradores de trading. O impacto é amplamente educacional, pois lições valiosas são extraídas do processo de desenvolvimento, beneficiando tanto desenvolvedores iniciantes quanto experientes. Este recurso demonstra as oportunidades ilimitadas que esta série de desenvolvimento oferece ao equipar gestores de operações com ferramentas avançadas de software. Além disso, exploraremos a implementação das classes PieChart e ChartCanvas como parte da expansão contínua das capacidades do painel de Administração de Trading.
Aprenda a recuperar, processar, classificar, ordenar, analisar e gerenciar posições fechadas, ordens e históricos de negociações usando MQL5, criando uma ampla biblioteca EX5 de Gerenciamento de Histórico com um método detalhado passo a passo.
Neste artigo, vamos analisar, com exemplos reais, como publicar diferentes tipos de programas para o terminal na Biblioteca de códigos-fonte em linguagem MQL5.
Neste artigo, criamos botões para filtros de pares de moedas, níveis de importância, filtros de tempo e uma opção de cancelamento para melhorar o controle do painel. Esses botões são programados para responder dinamicamente às ações do usuário, permitindo uma interação contínua. Também automatizamos seu comportamento para refletir mudanças em tempo real no painel. Isso aprimora a funcionalidade geral, a mobilidade e a responsividade do painel.
Junte-se a nós hoje enquanto nos desafiamos a construir uma estratégia de negociação de rompimento lucrativa em MQL5. Selecionamos o par EURUSD e tentamos negociar rompimentos de preço no período de uma hora. Nosso sistema teve dificuldade em distinguir entre falsos rompimentos e o início de tendências reais. Camadas de filtros foram adicionadas ao sistema para minimizar perdas e aumentar ganhos. No final, conseguimos tornar nosso sistema lucrativo e menos propenso a falsos rompimentos.
Um dos métodos de análise técnica é a análise de ondas. Neste artigo, vamos examinar ondas de um tipo um pouco incomum, nomeadamente as triangulares e as em forma de serra. Com base nessas ondas, é possível construir vários indicadores técnicos que permitem analisar o movimento do preço no mercado.
Neste artigo é proposto um método original para o desenvolvimento de estratégias de tendência. Você aprenderá como é possível fazer a anotação dos exemplos de treinamento e treinar classificadores com base neles. O resultado final são sistemas de trading prontos para uso, operando sob o controle do terminal MetaTrader 5.
Este artigo foi pensado para ser o mais didático possível. Isto porque o tema que será abordado aqui, por si só já gera muita confusão na cabeça de muita gente. Então meu caro leitor, procure experimentar na prática o que estará sendo visto aqui em forma de texto. E qualquer dúvida, não deixe de comentar. Pois de fato entender destructores não é uma das tarefas mais simples.
Este artigo introduz o trabalho com indicadores embutidos no MQL5, com foco na criação de um Expert Advisor (EA) baseado em RSI usando uma abordagem orientada a projeto. Você aprenderá a recuperar e utilizar valores de RSI, lidar com varreduras de liquidez e aprimorar a visualização de trades usando objetos no gráfico. Além disso, o artigo enfatiza a gestão eficaz de risco, incluindo a definição de risco baseado em porcentagem, implementação de relações risco-retorno e aplicação de modificações de risco para garantir lucros.
Continuamos a construção dos algoritmos que formam a base do DADA, um framework avançado para detecção de anomalias em séries temporais. Essa abordagem permite distinguir, de maneira eficiente, as flutuações aleatórias dos desvios realmente significativos. Ao contrário dos métodos clássicos, o DADA se adapta dinamicamente a diferentes tipos de dados, selecionando o nível ideal de compressão para cada caso específico.
Estamos construindo um sistema de neurônios biologicamente fiel para prever séries temporais. A introdução de um meio semelhante ao plasma na arquitetura da rede neural criou uma espécie de "inteligência coletiva", onde cada neurônio influencia o funcionamento do sistema não apenas por meio de conexões diretas, mas também por meio de interações eletromagnéticas de longo alcance. Como esse sistema neural modelando o cérebro irá se comportar no mercado?
Estamos indo além de simplesmente visualizar métricas analisadas nos gráficos, ampliando a perspectiva para incluir a integração com o Telegram. Essa melhoria permite que resultados importantes sejam entregues diretamente ao seu dispositivo móvel por meio do aplicativo Telegram. Junte-se a nós enquanto exploramos essa jornada neste artigo.
Vamos continuar o desenvolvimento dos projetos Simple Candles e Adwizard, detalhando os aspectos do uso do sistema de controle de versão e do repositório MQL5 Algo Forge.
Vamos prever a volatilidade extrema futura com ajuda da classificação binária. Criamos um indicador de previsão de volatilidade extrema com uso de aprendizado de máquina.
Neste artigo, começaremos a ver o que seria de fato uma classe, e por que elas foram criadas. Apesar deste ser um assunto bastante interessante, aqui iremos focar, nas questões relacionadas ao que rege e tange a programação em MQL5. Sendo este artigo, apenas uma introdução ao assunto.
Apresentamos o DADA, um framework inovador para identificação de anomalias em séries temporais. Ele ajuda a distinguir oscilações aleatórias de desvios suspeitos. Ao contrário dos métodos tradicionais, o DADA se ajusta de maneira flexível a diferentes conjuntos de dados. Em vez de usar um nível fixo de compressão, ele testa vários níveis e escolhe o mais adequado para cada situação.
Criamos um Expert Advisor adaptativo e autodidata, baseado em aprendizado de máquina DQN com inferência causal multidimensional. Ele negociará com sucesso simultaneamente em sete pares de moedas, enquanto os agentes de diferentes pares trocarão informações entre si.
A Técnica Aprimorada de Confirmação de Tendência combina ação de preço, análise de volume e aprendizado de máquina para identificar movimentos genuínos do mercado. Ela requer tanto rompimentos de preço quanto aumentos de volume (50% acima da média) para validação da negociação, enquanto utiliza uma rede neural LSTM para confirmação adicional. O sistema emprega dimensionamento de posição baseado em ATR e gerenciamento dinâmico de risco, tornando-o adaptável a várias condições de mercado, ao mesmo tempo em que filtra sinais falsos.
Quer saber como lucrar com a diferença entre taxas de juros? Neste artigo, veremos como usar a arbitragem de swap no Forex para obter uma renda estável todas as noites, criando uma carteira resistente às oscilações do mercado.
MQL5 Freelance é um serviço online onde desenvolvedores criam aplicativos de negociação para traders em troca de remuneração. O serviço funciona com sucesso desde 2010: até o momento, mais de 100.000 trabalhos foram realizados, totalizando $7 milhões. Como podemos ver, há bastante dinheiro em circulação aqui.
Meu algoritmo original. Neste artigo é apresentado o Algoritmo da Viagem Evolutiva no Tempo (TETA), inspirado no conceito de universos paralelos e fluxos temporais. A ideia central do algoritmo é que, embora a viagem no tempo no sentido convencional seja impossível, podemos escolher uma sequência de eventos que leva a diferentes realidades.
Damos continuidade à implementação dos métodos propostos pelos autores do framework DUET, que apresenta uma abordagem inovadora para a análise de séries temporais, combinando clusterização temporal e de canais para revelar padrões ocultos nos dados analisados.
Neste artigo, escreveremos um exemplo de visualização do processo de otimização e exibiremos os três melhores passes para quatro critérios de otimização. Além disso, implementaremos a possibilidade de selecionar um dos três melhores passes para exibir seus dados em tabelas e no gráfico.
Apresentamos um algoritmo de trading inovador que combina algoritmos evolutivos com aprendizado profundo por reforço para operar no mercado Forex. O algoritmo utiliza um mecanismo de extinção das estratégias ineficientes, com o objetivo de otimizar a estratégia de negociação.
Seguimos com o tema da análise de negociações realizadas no testador de estratégias para melhorar a qualidade da negociação. Vamos verificar como o uso de diferentes métodos de trailing pode alterar os resultados de negociação já obtidos.
O framework DUET propõe uma abordagem inovadora para a análise de séries temporais, combinando clusterização temporal e de canais para identificar padrões ocultos nos dados analisados. Isso permite adaptar os modelos às mudanças ao longo do tempo e aumentar a precisão das previsões por meio da eliminação de ruídos.
Vamos analisar a criação de um painel de arbitragem na linguagem MQL5. Como obter taxas de câmbio justas no Forex de diferentes maneiras? Criaremos um indicador para medir os desvios dos preços de mercado em relação às taxas justas, bem como para avaliar o potencial de lucro em rotas de arbitragem entre moedas (como na arbitragem triangular).
Neste artigo começamos a trabalhar com a implementação do mecanismo de árvore. Como sei que este mecanismo pode ser extremamente complicado de ser compreendido e assimilado, no começo do aprendizado. Iremos implementar as coisas com calma e devagar. Assim todos irão conseguir entender como uma árvore funciona e qual o melhor momento para utiliza-la.
Criamos um gerente de risco profissional remoto para Forex em Python e o implantamos em um servidor, passo a passo. Ao longo do artigo, veremos como gerenciar riscos no Forex de maneira programada e como evitar a perda total do depósito.
Vamos explorar métodos de discretização de preços com Python + MQL5. Neste artigo, compartilho minha experiência prática no desenvolvimento de uma biblioteca em Python que implementa uma variedade de abordagens para formar barras, desde as clássicas Volume e Range bars até métodos mais exóticos como Renko e Kagi. Barras, candles de três linhas rompidas, range bars — qual é a sua estatística? De que outras formas podemos representar os preços de maneira discreta?
Este artigo aprimora nosso painel do Calendário Econômico implementando atualizações de notícias em tempo real para manter as informações de mercado atuais e acionáveis. Integramos técnicas de busca de dados ao vivo no MQL5 para atualizar os eventos no painel continuamente, melhorando a capacidade de resposta da interface. Essa atualização garante que possamos acessar as últimas notícias econômicas diretamente do painel, otimizando as decisões de negociação com base nos dados mais recentes.
CatBoost é um poderoso modelo de machine learning baseado em árvores que se especializa em tomada de decisão com base em features estacionárias. Outros modelos baseados em árvores como XGBoost e Random Forest compartilham características semelhantes em termos de robustez, capacidade de lidar com padrões complexos e interpretabilidade. Esses modelos têm uma ampla gama de usos, desde análise de features até gestão de risco. Neste artigo, vamos percorrer o procedimento de utilização de um modelo CatBoost treinado como filtro para uma estratégia clássica de seguimento de tendência com cruzamento de médias móveis.
Mover de um simples script de negociação para um Expert Advisor (EA) totalmente funcional pode melhorar significativamente sua experiência de negociação. Imagine ter um sistema que monitora automaticamente seus gráficos, realiza cálculos essenciais em segundo plano e fornece atualizações regulares a cada duas horas. Este EA estaria equipado para analisar métricas-chave cruciais para a tomada de decisões informadas de negociação, garantindo que você tenha acesso às informações mais atuais para ajustar suas estratégias de forma eficaz.
No testador de estratégias, é possível não apenas otimizar os parâmetros do robô de negociação. Vamos mostrar como avaliar, após o fato, o histórico de negociação de sua conta e fazer ajustes na negociação dentro do testador, alterando os tamanhos dos stop orders das posições abertas.
Neste artigo iremos finalizar a parte referente a implementação e explicação sobre o que seria uma lista encadeada. Porém a implementação mostrada aqui, não irá mostrar um certo detalhe que podemos fazer dentro de uma lista encadeada. Isto será visto futuramente em um outro artigo.
Neste artigo, vamos analisar um novo algoritmo populacional de otimização, o CPA (Cyclic Parthenogenesis Algorithm), inspirado na estratégia reprodutiva única dos pulgões. O algoritmo combina dois mecanismos de reprodução — partenogênese e sexual — e utiliza uma estrutura de colônia populacional com possibilidade de migração entre colônias. As principais características do algoritmo são a alternância adaptativa entre diferentes estratégias reprodutivas e o sistema de troca de informação entre colônias por meio do mecanismo de voo.
O Awesome Oscillator é outro indicador de Bill Williams que é usado para medir o momentum. Ele pode gerar múltiplos sinais e, portanto, revisamos estes com base em padrões, como em artigos anteriores, aproveitando as classes e a montagem do MQL5 wizard.
