Vamos analisar como já é possível conectar código de terceiros de qualquer repositório no armazenamento MQL5 Algo Forge ao seu projeto. Neste artigo, finalmente chegamos a uma tarefa promissora, mas também mais complexa: como, na prática, integrar e utilizar em seu projeto bibliotecas de repositórios alheios no MQL5 Algo Forge.
Neste artigo, implementamos filtros no painel do Calendário Econômico do MQL5 para refinar a exibição dos eventos de notícias por moeda, importância e tempo. Primeiro, estabelecemos critérios de filtro para cada categoria e depois os integramos ao painel para exibir apenas os eventos relevantes. Por fim, garantimos que cada filtro seja atualizado dinamicamente para fornecer aos traders insights econômicos focados e em tempo real.
Bem-vindo ao início de mais uma jornada! Este artigo abre uma série especial onde criaremos, passo a passo, uma biblioteca para manipulação de logs, feita sob medida para quem desenvolve na linguagem MQL5.
Alertas de segurança, como aqueles que aparecem sempre que o gráfico é atualizado, uma nova par é adicionada ao chat do painel administrativo do EA ou o terminal é reiniciado, podem se tornar cansativos. Nesta discussão, vamos analisar e implementar uma função que rastreia o número de tentativas de login para identificar um usuário confiável. Após um determinado número de tentativas malsucedidas, o aplicativo passará para um procedimento avançado de login, que também facilita a recuperação de senha para usuários que possam tê-la esquecido. Além disso, veremos como é possível integrar de forma eficiente a criptografia no painel administrativo para aumentar a segurança.
Neste artigo, continuamos o desenvolvimento da biblioteca Connexus. Neste capítulo, criamos a classe CHttpClient, responsável por enviar a requisição e receber a ordem. Também abordamos o conceito de mocks, separando a biblioteca da função WebRequest, o que garante maior flexibilidade para os usuários.
Neste artigo iremos dar o que será o próximo passo a fim de implementar e entender o que seria e como funciona uma lista encadeada. Apesar do conteúdo aqui, ser de certa maneira bastante denso e confuso para quem está iniciando. Procurei deixar as coisas o mais didática possível. Assim, você conseguirá entender por que e quando usar uma lista encadeada.
A otimização proximal de política (Proximal Policy Optimization) é mais um algoritmo de aprendizado por reforço, que atualiza a política, muitas vezes em forma de rede, em passos muito pequenos para garantir a estabilidade do modelo. Como de costume, vamos analisar como esse algoritmo pode ser aplicado em um EA construído com a ajuda do Assistente.
Um sistema de trading algorítmico que combina análise de volume com métodos de machine learning, em especial com redes neurais LSTM. Diferente das abordagens tradicionais de trading, que se concentram principalmente no movimento dos preços, este sistema enfatiza os padrões de volume e suas derivadas para prever os movimentos do mercado. A metodologia inclui três componentes principais: análise das derivadas do volume (primeira e segunda derivada), previsões LSTM para padrões de volume e indicadores técnicos tradicionais.
O Indicador Alligator, que foi idealizado por Bill Williams, é um indicador versátil de identificação de tendências que fornece sinais claros e é frequentemente combinado com outros indicadores. As classes e a montagem do wizard MQL5 nos permitem testar uma variedade de sinais com base em padrões e, portanto, consideramos também este indicador.
O artigo explora o desenvolvimento de um sistema de trading inspirado na computação quântica, fazendo a transição de um protótipo em Python para uma implementação em MQL5 para trading no mundo real. O sistema utiliza princípios da computação quântica, como superposição e emaranhamento, para analisar estados de mercado, embora rode em computadores clássicos usando simuladores quânticos. Os principais recursos incluem um sistema de três qubits para analisar oito estados de mercado simultaneamente, períodos de análise de 24 horas e sete indicadores técnicos para análise de mercado. Embora as taxas de acurácia possam parecer modestas, elas fornecem uma vantagem significativa quando combinadas com estratégias adequadas de gerenciamento de risco.
Este artigo fala sobre a experiência de desenvolver um sistema de negociação híbrido que combina análise técnica clássica com redes neurais. O autor destrincha a arquitetura do sistema, desde a análise básica de padrões e estrutura da rede neural até os mecanismos de tomada de decisão, compartilhando código real e observações práticas.
Neste artigo, vamos melhorar o painel de controle de trading do nosso painel administrativo multifuncional. Apresentaremos uma função auxiliar poderosa, que simplifica o código, tornando-o mais legível, fácil de manter e eficiente. Também mostraremos como integrar botões adicionais e aprimorar facilmente a interface para atender a um espectro mais amplo de tarefas de trading. Seja para gerenciar posições, ajustar ordens ou facilitar a interação com o usuário, este guia ajudará você a desenvolver um painel de controle de trading confiável e prático.
Este trabalho apresenta uma análise da interação entre diferentes funções de ativação e algoritmos de otimização no contexto do treinamento de redes neurais. A atenção principal está voltada para a comparação entre o ADAM clássico e sua versão populacional ao lidar com uma ampla gama de funções de ativação, incluindo as funções oscilatórias ACON e Snake. Mediante uma arquitetura MLP minimalista (1-1-1) e um único exemplo de treino, isola-se a influência das funções de ativação no processo de otimização, eliminando interferências de outros fatores. Propomos um método de controle dos pesos da rede por meio dos limites das funções de ativação e um mecanismo de reflexão de pesos, permitindo evitar problemas de saturação e estagnação no aprendizado.
Este artigo introduz os traders às Redes Generativas Adversariais (GANs) para geração de dados financeiros sintéticos, abordando limitações de dados no treinamento de modelos. Ele cobre os fundamentos das GANs, implementações em Python e MQL5, e aplicações práticas em finanças, capacitando traders a aumentar a precisão e a robustez dos modelos por meio de dados sintéticos.
O papel do Administrador de Trading vai além das comunicações via Telegram; ele também pode realizar várias atividades de controle, incluindo gerenciamento de ordens, acompanhamento de posições e personalização da interface. Neste artigo, compartilharemos insights práticos sobre como expandir nosso programa para suportar múltiplas funcionalidades em MQL5. Esta atualização tem como objetivo superar a limitação atual do Painel de Administração de se concentrar principalmente na comunicação, permitindo que ele lide com uma gama mais ampla de tarefas.
Neste artigo apresentamos a implementação da seleção progressiva de características em MQL5, baseada na informação mútua entre o conjunto ótimo de preditores e a variável alvo.
Este artigo analisa uma abordagem inovadora para prever os movimentos de preços nos mercados financeiros mediante computação quântica. O foco principal está na aplicação do algoritmo de estimativa de fase quântica (QPE) para buscar precursores de padrões de preços, o que permite acelerar significativamente o processo de análise de dados de mercado.
Neste artigo, criamos um painel prático de notícias usando o Calendário Econômico MQL5 para aprimorar nossa estratégia de negociação. Começamos projetando o layout, focando em elementos-chave como nomes dos eventos, importância e horário, antes de avançar para a configuração dentro do MQL5. Por fim, implementamos um sistema de filtragem para exibir apenas as notícias mais relevantes, dando aos traders acesso rápido a eventos econômicos impactantes.
Dando continuidade ao nosso trabalho para simplificar a interação com o comportamento do preço, temos o prazer de apresentar mais uma ferramenta que pode melhorar significativamente sua análise de mercado e ajudar na tomada de decisões bem fundamentadas. Esta ferramenta exibe indicadores técnicos importantes, como os preços do dia anterior, níveis significativos de suporte e resistência, além do volume de negociação, gerando automaticamente dicas visuais no gráfico.
No mundo em constante transformação do trading, adaptar-se às mudanças do mercado é simplesmente uma necessidade. Todos os dias surgem novos padrões e tendências, o que torna difícil até mesmo para os modelos mais avançados de aprendizado de máquina manterem sua eficácia diante de condições em mutação. Neste artigo, vamos falar sobre como manter os modelos relevantes e capazes de reagir a novos dados de mercado por meio de reeducação automática.
Neste artigo exploraremos o sistema Profitunity de autoria de Bill Williams, destrinchando seus principais componentes e sua abordagem única para operar em condições caóticas de mercado. Demonstramos para o leitor a implementação da estratégia na linguagem de programação MQL5, com ênfase na automatização dos principais indicadores e sinais de entrada/saída. Finalmente, testaremos e otimizaremos a estratégia, analisando em detalhes sua eficácia em diferentes cenários de mercado.
Nesta parte final da nossa série sobre a biblioteca Connexus, analisamos a implementação do padrão Observador, além dos principais refatoramentos nos caminhos dos arquivos e nomes dos métodos. Esta série apresenta todo o desenvolvimento do Connexus, criado para simplificar a interação HTTP em aplicativos complexos.
Para avançar mais, seria interessante verificar se conseguimos melhorar os resultados executando periodicamente uma reotimização automática e a geração de um novo EA. Muitas discussões sobre o uso da otimização de parâmetros giram em torno da questão de por quanto tempo é possível usar os parâmetros obtidos para operar em um período futuro, mantendo os principais indicadores de lucratividade e rebaixamento dentro dos níveis estabelecidos. E será que isso é de fato possível?
Vamos analisar uma das possíveis abordagens para organizar o armazenamento do código-fonte de um projeto em um repositório público. Utilizando a distribuição em diferentes branches, criaremos regras claras e práticas para o desenvolvimento do projeto.
Este é um artigo do qual você meu caro leitor, deverá estudar com muita calma. Isto devido ao tipo de coisa que será explicado nele. Apesar de termos procurando manter as coisas o mais simples e didáticas quanto foi possível ser feito. O conteúdo apresentado aqui, é sem sobra de dúvida algo muito complicado para quem está iniciando na programação. Mas isto não é motivo para que você venha a desanimar ou ignorar o que está sendo explicado aqui. Já que este artigo fará um elo, entre dois assuntos completamente diferentes, porém intimamente ligados.
O Ichimuko Kinko Hyo é um renomado indicador japonês que serve como um sistema de identificação de tendência. Examinamos isso, padrão por padrão, como foi o caso em artigos semelhantes anteriores, e também avaliamos suas estratégias e relatórios de teste com a ajuda das classes e montagem da biblioteca wizard do MQL5.
Temporal Difference (TD, diferenças temporais) é mais um algoritmo de aprendizado por reforço, que atualiza os valores Q com base na diferença entre as recompensas previstas e as recompensas reais durante o treinamento do agente. A ênfase está na atualização dos valores Q sem considerar necessariamente seus pares "estado-ação" (state-action). Como de costume, veremos como esse algoritmo pode ser aplicado em um EA, criado com a ajuda do Assistente.
Neste artigo, apresentamos uma versão modificada da seleção de características passo a passo, implementada em MQL5. Essa abordagem é baseada nas técnicas descritas em Modern Data Mining Algorithms in C++ and CUDA C de Timothy Masters.
Ao trabalharem em projetos no MetaEditor, os desenvolvedores se deparam com a necessidade de gerenciar versões do código. Apesar dos planos de migração para o Git e do lançamento do MQL5 Algo Forge, a integração ainda não foi concluída. Este artigo discute maneiras de tornar o trabalho com as ferramentas atuais mais prático.
O TD Sequential mostra perfeitamente as mudanças no equilíbrio durante o movimento do preço. Isso é especialmente evidente se usarmos seus sinais juntamente com um indicador de nível, como com os níveis de Murray. Este artigo falará sobre essa combinação. O texto é destinado principalmente a iniciantes e àqueles que ainda não conseguiram encontrar seu "Graal", embora eu mostre alguns recursos de construção de níveis que não vi em outros fóruns. Sendo assim, algumas partes podem ser úteis também para usuários avançados. Por outra parte, quanto aos gurus, eu os convido ao diálogo e à crítica...
As médias móveis e o oscilador estocástico podem ser usados para gerar sinais de negociação de tendência. No entanto, esses sinais só serão observados após a ação do preço ter ocorrido. Podemos superar efetivamente essa defasagem inerente dos indicadores técnicos usando IA. Este artigo ensinará como criar um Expert Advisor totalmente autônomo com IA, de forma a melhorar qualquer uma de suas estratégias de negociação existentes. Até mesmo a estratégia de negociação mais antiga possível pode ser aprimorada.
Existem muitas postagens no Fórum MQL5 pedindo ajuda para calcular a inclinação das mudanças de preço. Este artigo demonstrará uma forma possível de calcular o ângulo formado pelas variações de preço em qualquer mercado que você deseje negociar. Além disso, responderemos se desenvolver esse novo recurso vale o esforço e o tempo adicionais investidos. Vamos explorar se a inclinação do preço pode melhorar a precisão de algum dos nossos modelos de IA ao prever o par USDZAR no M1.
Este artigo expandirá a classe de gerenciamento de trades para incluir ordens buy-stop e sell-stop para operar em eventos de notícias e implementará uma restrição de expiração nessas ordens para evitar qualquer negociação durante a noite. Uma função de slippage será incorporada ao expert para tentar prevenir ou minimizar possíveis deslizes que podem ocorrer ao usar ordens stop no trading, especialmente durante eventos de notícias.
Este artigo é dedicado aos polinômios ortogonais. Seu uso pode se tornar a base para uma análise mais precisa e eficaz das informações do mercado, permitindo que o trader tome decisões mais fundamentadas.
Neste artigo começaremos a explorar uma pequena série de conceitos, que é de suma importância para quem realmente deseja aprender a programar da maneira correta. Com se trata de algo que a principio pode ser muito complicado. Apesar de usar coisas simples. Iremos ver isto aos poucos. Então aqui iremos começar a ver o que seria filas de dados.
Gerenciar o risco da conta de negociação é um desafio para todos os traders. Como podemos desenvolver aplicações de trading que aprendam dinamicamente modos de risco alto, médio e baixo para vários símbolos no MetaTrader 5? Usando PCA, ganhamos mais controle sobre a variância do portfólio. Vou demonstrar como criar aplicações que aprendem esses três modos de risco a partir de dados de mercado obtidos do MetaTrader 5.
O aprendizado de máquina tradicional ensina os praticantes a serem vigilantes para não superajustar (overfitting) seus modelos. No entanto, essa ideologia está sendo desafiada por novas descobertas publicadas por pesquisadores diligentes de Harvard, que identificaram que o que parece ser overfitting pode, em certas circunstâncias, ser resultado de encerrar prematuramente os procedimentos de treinamento. Demonstramos como podemos usar as ideias publicadas no artigo de pesquisa para melhorar nosso uso de IA na previsão de retornos de mercado.
Este artigo apresenta o método Big Bang - Big Crunch, que possui duas fases principais: a criação cíclica de pontos aleatórios e sua compressão em direção à solução ótima. Essa abordagem combina diversificação e intensificação, permitindo encontrar gradualmente soluções melhores e abrindo novas possibilidades na área de otimização.
Vamos considerar uma nova abordagem para analisar tendências de mercado, baseada em visualização tridimensional e análise tensora da microestrutura do mercado.
As médias móveis são, de longe, os melhores indicadores para nossos modelos de IA preverem. No entanto, podemos melhorar ainda mais nossa precisão transformando cuidadosamente nossos dados. Este artigo demonstrará como você pode construir Modelos de IA capazes de prever mais longe no futuro do que você talvez pratique atualmente, sem quedas significativas nos níveis de precisão. É realmente notável como as médias móveis são úteis.
