Neste artigo, abordaremos os conceitos básicos da linguagem de programação MQL. O objetivo do artigo é ajudar os programadores iniciantes a desenvolver seu próprio sistema de negociação algorítmico (Expert Advisor).
Neste artigo veremos as coisas às quais você deve prestar atenção ao comprar uma EA em primeiro lugar. Também analisaremos formas de aumentar os lucros e, o mais importante, como gastar o dinheiro sabiamente e obter lucro. Além disso, após a leitura, você perceberá que é possível ganhar dinheiro mesmo com produtos simples e gratuitos.
Neste artigo vamos usar WinHttp.dll com o intuito de criar um cliente WebSocket para os programas MetaTrader 5. Em última instância, o cliente deve ser implementado como uma classe e testado em interação com o WebSocket API da Binary.com.
Os tipos de dados especiais matrix e vector permitem escrever um código que se aproxima da notação matemática. Isto poupa o trabalho de criar laços aninhados e de lembrar de indexar corretamente as matrizes que estão envolvidas no cálculo. Isto aumenta a confiabilidade e a velocidade de desenvolvimento de programas complexos.
Este artigo descreve como criar scripts para o terminal MetraTrader 5, integrando MQL5 com AutoIt. Vou mostrar como automatizar várias tarefas usando a interface do usuário do terminal e apresentar uma classe que usa a biblioteca AutoItX.
O Stop-loss é a principal ferramenta de gerenciamento de dinheiro na negociação. O uso eficaz do stop-loss, take-profit e tamanho do lote pode tornar a negociação mais consistente e, em geral, mais lucrativa. No entanto, fazer uso disto tem suas próprias dificuldades. A principal delas é a caça ao stop-loss. Neste artigo analisaremos como minimizar o efeito da caça ao stop-loss e compararemos isto com o uso clássico de stop loss para determinar lucratividade.
Qualquer atividade de negociação do trader envolve diversos mecanismos e inter-relações, incluindo as relações entre ordens. Este artigo sugere uma solução de processamento de ordens OCO. As classes da biblioteca padrão são amplamente envolvidas, bem como os novos tipos de dados que são criados aqui.
Disponibilizo meu próprio conjunto de funções de negociação na forma de um Expert Advisor pronto para uso. O método agora proposto permite gerar diversas estratégias de negociação simplesmente adicionando indicadores e mudando os parâmetros de entrada.
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.
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.
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, 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, eu tentarei testar a suposição de que qualquer sistema, mesmo com uma pequena compreensão do mercado, pode operar em escala global. Eu não inventarei nenhuma teoria ou padrão, mas apenas usarei de fatos conhecidos, traduzindo gradualmente esses fatos para a linguagem da análise matemática.
Nos artigos anteriores, nós já testamos várias opções para organizar as redes neurais. Nós também estudamos as redes convolucionais emprestadas dos algoritmos de processamento de imagem. Neste artigo, eu sugiro estudarmos os Mecanismos de Atenção, cujo surgimento deu impulso ao desenvolvimento dos modelos de linguagem.
Antes do aparecimento das funções de rede na API MQL5 atualizada, os aplicativos MetaTrader eram limitados em sua capacidade de se conectar e interagir com serviços baseados no protocolo WebSocket. Agora a situação mudou. Neste artigo, veremos a implementação da biblioteca WebSocket em MQL5 puro. Uma breve descrição do protocolo WebSocket e um guia passo a passo sobre como usar a biblioteca resultante serão apresentados.
Você deseja adicionar ao seu indicador ou conselheiro um painel gráfico para um controle fácil e rápido, mas não sabe como fazê-lo? Neste artigo, vou mostrar passo a passo como "atar" o painel de diálogo com os parâmetros de entrada do seu programa MQL4/MQL5.
O artigo fornece o código e a descrição das principais etapas do processo de aprendizado de máquina usando um exemplo específico. Para obter o modelo, você não precisa de conhecimento prévio em Python ou R. Além disso, um conhecimento básico de MQL5 já é suficiente — este é exatamente o meu nível. Portanto, eu espero que o artigo sirva como um bom tutorial para um público amplo, auxiliando os interessados em avaliar os recursos de aprendizado de máquina e implementá-lo em seus programas.
Neste artigo, além de tentar apresentar que critérios usar ao escolher um sistema ou sinal para investir seu dinheiro, aventurar-me-ei a mostrar qual é a melhor abordagem para desenvolver sistemas de negociação, e explicar por que isso é tão importante ao operar moedas.
Nos artigos anteriores, nós usamos o gradiente descendente estocástico para treinar uma rede neural usando a mesma taxa de aprendizado para todos os neurônios da rede. Neste artigo, eu proponho olhar para os métodos de aprendizagem adaptativos que permitem a mudança da taxa de aprendizagem para cada neurônio. Nós também consideraremos os prós e os contras dessa abordagem.
Este artigo é uma continuação do ciclo em que mostro como criar uma biblioteca conveniente para mim, a fim de desenhar o layout de gráficos manualmente com ajuda de atalhos de teclado. A marcação é feita com linhas retas e suas combinações. Nesta parte, vou falar diretamente sobre o desenho em si usando as funções descritas na primeira parte. A biblioteca pode ser anexada a qualquer Expert Advisor ou indicador, facilitando muito suas tarefas de layout. Esta solução NÃO USA dlls externas, todos os comandos são implementados usando ferramentas MQL integradas.
Anteriormente, nós consideramos vários tipos de redes neurais junto com suas implementações. Em todos os casos, as redes neurais foram treinadas usando o método gradiente descendente, para o qual nós precisamos escolher uma taxa de aprendizado. Neste artigo, eu quero mostrar a importância de uma taxa corretamente selecionada e o seu impacto no treinamento da rede neural, usando exemplos.
Discutimos anteriormente alguns tipos de implementações da rede neural. Nas redes consideradas, as mesmas operações são repetidas para cada neurônio. Uma etapa lógica adicional é utilizar os recursos da computação multithread (paralelismo em nível de threads) fornecidos pela tecnologia moderna em um esforço para acelerar o processo de aprendizagem da rede neural. Uma das possíveis implementações é descrita neste artigo.
Nós continuamos estudando o mundo das redes neurais. Neste artigo, nós analisaremos outro tipo de rede neural, as redes recorrentes. Este tipo de rede foi proposto para uso com as séries temporais, que são representadas na plataforma de negociação MetaTrader 5 por meio do gráfico de preços.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
O artigo descreve como criar um testador de estratégias personalizado e um analisador de corridas de otimização próprio. Depois de lê-lo, você vai entender como funciona o modo de cálculos matemáticos e o mecanismo de quadros, como preparar e fazer upload de seus próprios dados para cálculos e usar algoritmos eficientes para comprimi-los. Além disso, este artigo será de interesse para quem deseje saber maneiras de armazenar informações personalizadas num EA.
A sétima parte da série interfaces gráficas no MetaTrader lida com três tipos de tabelas: tabela com o rótulo de texto, tabela com a caixa de edição e a tabela renderizada. Outros controles importantes e frequentemente utilizados são as abas/guias que lhe permitem exibir/ocultar os grupos de outros controles e desenvolver uma interfaces mais compacta em suas aplicações MQL.
Nesse artigo, quero descrever como funciona um dos modelos de continuação de movimento. O trabalho é baseado na definição de duas ondas — uma principal e outra corretiva. Como extremos serão usados fractais e, como eu os chamo, potenciais fractais - extremos que ainda não se formaram como fractais.
Um programa grande começa com um arquivo pequeno que, por sua vez, gradualmente se torna maior, sendo preenchido com conjuntos de funções e objetos. A maioria dos desenvolvedores de robôs lida com esse problema por meio de arquivos de inclusão. Mas, o melhor é começar imediatamente a escrever os programas de negociação em projetos, pois isso é benéfico em todos os aspectos.
Ao assinar um sinal, a seguinte situação pode ocorrer: sua conta de negociação tem uma alavancagem de 1:100, o provedor tem uma alavancagem de 1:500 e as negociações usam um lote mínimo, seus saldos são praticamente iguais - porém o coeficiente de cópia irá abranger somente de 10% a 15%. Este artigo descreve como aumentar a taxa de cópia em tais casos.
Lançamos o serviço de venda de aplicativos de negociação para o MetaTrader 5 prestando muita atenção às questões de segurança. Minimizamos todos os riscos relacionados para permitir que você se concentre em questões mais importantes - procurar o robô de negociação mais apropriado!
Este artigo é destinado principalmente aos programadores que já tenham aprendido a linguagem, mas ainda não tenham dominado completamente o desenvolvimento do programa. Ele revela algumas técnicas de depuração e apresenta uma experiência combinada do autor e muitos outros programadores.
Este artigo explica a idéia da programação multi-modo de um robô de negociação em MQL5. Cada modalidade é implementada com a abordagem orientada a objetos. São fornecidos as instâncias de ambos os modos de hierarquias de classe e das classes para testes. A programação multi-modo de robôs de negociação presumi-se levar em conta todas as peculiaridades de cada modo operacional de um EA escrito em MQL5. Funções e enumerações são criadas para identificar o modo.
O gerador de estratégias de negociação do Assistente MQL5 simplifica o teste de ideias de negociação. O artigo discute como escrever e conectar ao gerador de estratégias de negociação do Assistente MQL5 a sua própria classe de gerenciamento de posições abertas, movendo o nível de Stop Loss para a zona lossless quando o preço for em direção da posição, permitindo diminuir levantamentos ao negociar. Fala também sobre a estrutura e o formato da descrição da classe criada para o Assistente MQL5.
Este artigo apresenta um método de programação de um sistema de canais equidistantes. Alguns detalhes da construção de tais canais estarão sendo considerados aqui. É fornecido a tipificação do canal, propondo um método de canais móveis do tipo universal. Para implementar o código, foi utilizado a Programação Orientada a Objetos (POO).
