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Simulação de mercado (Parte 17): Sockets (XI)
Simulação de mercado (Parte 17): Sockets (XI)
Implementar a parte que será executada aqui no MetaTrader 5, está longe de ser complicado. Mas existem diversos cuidados e pontos de atenção a serem observados. Isto para que você caro leitor, consiga de fato fazer com que o sistema funcione. Lembre-se de uma coisa: Você não executará um único programa. Você estará na verdade, executando três programas ao mesmo tempo. E é importante que cada um seja implementado e construído de forma que trabalhem e conversem entre si. Isto sem que eles fiquem completamente sem saber o que cada um está querendo ou desejando fazer.
Criando um Painel de Administrador de Negociação em MQL5 (Parte I): Construindo uma Interface de Mensagens
Criando um Painel de Administrador de Negociação em MQL5 (Parte I): Construindo uma Interface de Mensagens
Este artigo discute a criação de uma Interface de Mensagens para o MetaTrader 5, voltada para Administradores de Sistema, para facilitar a comunicação com outros traders diretamente dentro da plataforma. Integrações recentes de plataformas sociais com o MQL5 permitem a transmissão rápida de sinais através de diferentes canais. Imagine ser capaz de validar sinais enviados com apenas um clique—"SIM" ou "NÃO". Continue lendo para saber mais.
Simulação de mercado (Parte 16): Sockets (X)
Simulação de mercado (Parte 16): Sockets (X)
Estamos a um passo de concluir este desafio. Porém, quero que você, caro leitor, procure entender primeiro estes dois artigos. Tanto este como o anterior. Isto para que consiga de fato entender o próximo onde abordarei exclusivamente a parte referente a programação em MQL5. Apesar de que ali a coisa será igualmente voltada a ser fácil de entender. Se você não compreender estes dois últimos artigos. Com toda a certeza terá grandes problemas em entender o próximo. O motivo disto é simples: As coisas vão se acumulando. Quando mais coisas é preciso fazer, mais coisas é preciso criar e entender para poder atingir o objetivo.
Simulação de mercado (Parte 15): Sockets (IX)
Simulação de mercado (Parte 15): Sockets (IX)
Neste artigo daqui, explicarei uma das soluções possíveis para o que venho tentando mostrar. Ou seja, como permitir que um usuário no Excel, consiga fazer algo no MetaTrader 5. Isto sem que ele de fato, envie ordens, abra ou feche uma posição usando o MetaTrader 5. A ideia, é que o usuário faça uso do Excel a fim de ter um estudo fundamentalista de algum ativo. E fazendo uso, apenas e somente do Excel, ele consiga dizer a um Expert Advisor, que esteja executando no MetaTrader 5, que é para abrir ou fechar uma dada posição.
Abordagem quantitativa na gestão de riscos: aplicação do modelo VaR para otimização de portfólio multimoeda com Python e MetaTrader 5
Abordagem quantitativa na gestão de riscos: aplicação do modelo VaR para otimização de portfólio multimoeda com Python e MetaTrader 5
Neste artigo, revelamos o potencial do modelo Value at Risk (VaR) para a otimização de portfólios multimoeda. Utilizando o Python e as funcionalidades do MetaTrader 5, demonstramos como implementar a análise VaR para uma distribuição eficiente de capital e gerenciamento de posições. Desde os fundamentos teóricos até a implementação prática, o artigo abrange todos os aspectos da aplicação de um dos sistemas mais robustos de cálculo de risco — o VaR — no trading algorítmico.
Simulação de mercado (Parte 13): Sockets (VII)
Simulação de mercado (Parte 13): Sockets (VII)
Quando você desenvolve algo, seja no xlwings, ou qualquer outro pacote que nos permita ler e escrever diretamente no Excel. Você na verdade deve notar que todos os programas, funções ou procedimentos. Executam e logo finalizam a sua tarefa. Eles não ficam ali, dentro de um loop. E por mais que você tente fazer as coisas de uma forma diferente.
Simulação de mercado (Parte 12): Sockets (VI)
Simulação de mercado (Parte 12): Sockets (VI)
Neste artigo, vamos ver como resolver algumas questões e ver alguns problemas que temos ao usar código feito em Python dentro de outros programas. No caso o que mostrarei aqui, é um típico problema que existe, quando você vai usar o Excel junto com o MetaTrader 5. Mas para fazer esta comunicação estaremos usando o Python. Porém existe um pequeno problema nesta implementação. Não em todos os casos, mas em alguns casos específicos e quando o problema ocorre você tem que entender por que ele ocorre. Neste artigo iniciarei a explicação de como resolver tal coisa.
EA MQL5 integrado ao Telegram (Parte 2): Envio de sinais do MQL5 para o Telegram
EA MQL5 integrado ao Telegram (Parte 2): Envio de sinais do MQL5 para o Telegram
Nesta parte do artigo, vamos criar um EA MQL5 integrado ao Telegram que envia sinais de cruzamento de médias móveis para o mensageiro. Descreveremos detalhadamente o processo de geração de sinais de negociação com base nesses cruzamentos, implementaremos o código necessário em MQL5 e garantiremos uma integração contínua. Como resultado, teremos um sistema que envia alertas de negociação em tempo real diretamente para um grupo no Telegram.
EA MQL5 integrado ao Telegram (Parte 1): Envio de mensagens do MQL5 para o Telegram
EA MQL5 integrado ao Telegram (Parte 1): Envio de mensagens do MQL5 para o Telegram
Neste artigo, criaremos um EA na linguagem MQL5 que enviará mensagens para o Telegram por meio de um bot. Configuraremos os parâmetros necessários, incluindo o token de API do bot e o identificador do chat, e então realizaremos uma requisição HTTP POST para entregar as mensagens. Em seguida, processaremos a resposta para garantir a entrega bem-sucedida e lidaremos com possíveis erros.
Integração MQL5: Python
Integração MQL5: Python
Python é uma linguagem de programação bem conhecida e popular, com muitos recursos, especialmente nas áreas de finanças, ciência de dados, Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina. Python é uma ferramenta poderosa que também pode ser útil no trading. O MQL5 nos permite usar essa poderosa linguagem como uma integração para alcançar nossos objetivos de forma eficaz. Neste artigo, compartilharemos como podemos usar Python como uma integração no MQL5, depois de aprender algumas informações básicas sobre Python.
Busca com restrições — Tabu Search (TS)
Busca com restrições — Tabu Search (TS)
O artigo analisa o algoritmo de busca tabu, um dos primeiros e mais conhecidos métodos meta-heurísticos. Exploraremos detalhadamente como o algoritmo funciona, desde a escolha da solução inicial até a exploração das soluções vizinhas, com foco no uso da lista tabu. O artigo cobre os aspectos-chave do algoritmo e suas particularidades.
Simulação de mercado (Parte 11): Sockets (V)
Simulação de mercado (Parte 11): Sockets (V)
Vamos começar a implementar a comunicação entre o Excel e o MetaTrader 5. Mas antes é preciso entender algumas coisas importantes. Isto para que não venha a ficar coçando a cabeça tentando entender por que as coisas funcionam ou não. Mas antes que você venha a torcer o nariz para a integração entre o Python e o Excel. Vamos ver como podemos usar o xlwings, a fim de poder controlar de alguma forma o MetaTrader 5. Isto através do Excel. O que irei mostrar aqui será como foco principal a didática. Não ache que podemos fazer apenas o que mostrarei.
Negociação de Notícias Facilitada (Parte 3): Realizando Negócios
Negociação de Notícias Facilitada (Parte 3): Realizando Negócios
Neste artigo, nosso especialista em negociação de notícias começará a abrir negociações com base no calendário econômico armazenado em nosso banco de dados. Além disso, melhoraremos os gráficos do especialista para exibir informações mais relevantes sobre os próximos eventos do calendário econômico.
Simulação de mercado (Parte 10): Sockets (IV)
Simulação de mercado (Parte 10): Sockets (IV)
Aqui neste artigo mostrei o que você precisa fazer para começar a usar o Excel para controlar o MetaTrader 5. Mas faremos isto de uma forma bastante interessante. Para fazer isto iremos usar um Add-in no Excel. Isto para não precisar de fato fazer uso do VBA presente no Excel. Se você não sabe de que Add-in estou falando. Veja este artigo e aprenda como fazer para programar em Python diretamente dentro do Excel.
Algoritmo de algas artificiais (AAA)
Algoritmo de algas artificiais (AAA)
Este artigo aborda o algoritmo de algas artificiais (AAA), desenvolvido com base nos processos biológicos característicos das microalgas. Ele incorpora movimento espiral, processo evolutivo e adaptação, e possibilita a resolução de problemas de otimização. O artigo oferece uma análise detalhada dos princípios de funcionamento do AAA e seu potencial na modelagem matemática, destacando a conexão entre a natureza e as soluções algorítmicas.
Construindo um Modelo de Restrição de Tendência de Candlestick (Parte 7): Refinando nosso modelo para o desenvolvimento de EA
Construindo um Modelo de Restrição de Tendência de Candlestick (Parte 7): Refinando nosso modelo para o desenvolvimento de EA
Neste artigo, vamos nos aprofundar na preparação detalhada do nosso indicador para o desenvolvimento de Expert Advisor (EA). Nossa discussão abrangerá refinamentos adicionais na versão atual do indicador para melhorar sua precisão e funcionalidade. Além disso, vamos introduzir novos recursos que marcam pontos de saída, abordando uma limitação da versão anterior, que identificava apenas os pontos de entrada.
Algoritmo de otimização da sociedade anárquica — Anarchic society optimization (ASO)
Algoritmo de otimização da sociedade anárquica — Anarchic society optimization (ASO)
No próximo artigo, conheceremos o algoritmo Anarchic Society Optimization (ASO) e discutiremos como um algoritmo baseado no comportamento irracional e aventureiro dos participantes de uma sociedade anárquica — um sistema anômalo de interação social, livre de autoridade centralizada e de qualquer tipo de hierarquia — é capaz de explorar o espaço de soluções e evitar armadilhas de ótimos locais. O artigo apresentará uma estrutura unificada do ASO, aplicável tanto a problemas contínuos quanto a problemas discretos.
Construindo um Modelo de Restrição de Tendência de Candlestick (Parte 6): Integração Completa
Construindo um Modelo de Restrição de Tendência de Candlestick (Parte 6): Integração Completa
Um dos principais desafios é gerenciar várias janelas de gráfico do mesmo par, executando o mesmo programa com recursos diferentes. Vamos discutir como consolidar diversas integrações em um único programa principal. Além disso, compartilharemos informações sobre como configurar o programa para registrar mensagens em um diário e comentar sobre a transmissão bem-sucedida de sinais na interface do gráfico. Encontre mais informações neste artigo, à medida que avançamos na série.
Simulação de mercado (Parte 06): Transferindo informações do MetraTrader 5 para o Excel
Simulação de mercado (Parte 06): Transferindo informações do MetraTrader 5 para o Excel
Muita gente, principalmente os não programadores, tem muita dificuldade em conseguir transferir informações entre o MetaTrader 5 e outros programas. Um destes programas é o Excel. Muitos usam o Excel como uma forma de gerenciar e manter o seu controle de risco. Sendo um programa muito bom e fácil de aprender a utilizar. Mesmo para quem não é programador VBA. Aqui vou mostrar uma forma de fazer a comunicação entre o MetaTrader 5 e o Excel (Método super-simples).
Colmeia artificial de abelhas — Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA): Teoria e métodos
Colmeia artificial de abelhas — Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA): Teoria e métodos
Neste artigo, exploramos o algoritmo Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA), desenvolvido em 2009. Voltado para a solução de problemas de otimização contínua, o algoritmo é utilizado para encontrar o melhor caminho entre dois pontos. Analisaremos como o ABHA se inspira no comportamento das colônias de abelhas, no qual cada abelha desempenha um papel único que contribui para uma busca mais eficiente por recursos.
Algoritmo de comportamento social adaptativo — Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Evolução em duas fases
Algoritmo de comportamento social adaptativo — Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Evolução em duas fases
Este artigo dá continuidade ao tema do comportamento social dos organismos vivos e ao seu impacto no desenvolvimento de um novo modelo matemático, o ASBO (Adaptive Social Behavior Optimization). Exploraremos a evolução em duas fases, realizaremos testes no algoritmo e apresentaremos as conclusões. Assim como na natureza, onde grupos de organismos vivos se unem para sobreviver, o ASBO utiliza princípios de comportamento coletivo para resolver problemas complexos de otimização.
Algoritmo de comportamento social adaptativo — Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Método de Schwefel, Box-Muller
Algoritmo de comportamento social adaptativo — Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Método de Schwefel, Box-Muller
Este artigo apresenta uma imersão fascinante no mundo do comportamento social de organismos vivos e sua influência na criação de um novo modelo matemático — ASBO (Adaptive Social Behavior Optimization). Exploramos como os princípios de liderança, vizinhança e cooperação, observados em sociedades de seres vivos, inspiram o desenvolvimento de algoritmos de otimização inovadores.
Usando a API de Dados JSON em seus projetos MQL
Usando a API de Dados JSON em seus projetos MQL
Imagine que você pode usar dados que não estão disponíveis no MetaTrader, você só obtém dados de indicadores por análise de preços e análise técnica. Agora imagine que você pode acessar dados que levarão seu poder de negociação a um novo nível. Você pode multiplicar o poder do software MetaTrader se misturar a saída de outros softwares, métodos de análise macroeconômica e ferramentas ultra-avançadas por meio da API de dados. Neste artigo, vamos ensinar como usar APIs e apresentar serviços de dados API úteis e valiosos.
Criando uma Interface Gráfica de Usuário Interativa no MQL5 (Parte 1): Criando o Painel
Criando uma Interface Gráfica de Usuário Interativa no MQL5 (Parte 1): Criando o Painel
Este artigo explora os passos fundamentais para criar e implementar um painel de Interface Gráfica de Usuário (GUI) utilizando a Linguagem MetaQuotes 5 (MQL5). Painéis utilitários personalizados melhoram a interação do usuário no trading, simplificando tarefas comuns e visualizando informações essenciais de trading. Ao criar painéis personalizados, os traders podem otimizar seu fluxo de trabalho e economizar tempo durante as operações de trading.
Construindo um Modelo de Restrição de Tendência com Candlestick (Parte 5): Sistema de Notificação (Parte III)
Construindo um Modelo de Restrição de Tendência com Candlestick (Parte 5): Sistema de Notificação (Parte III)
Esta parte da série de artigos é dedicada à integração do WhatsApp com o MetaTrader 5 para notificações. Incluímos um fluxograma para simplificar o entendimento e discutiremos a importância das medidas de segurança na integração. O principal objetivo dos indicadores é simplificar a análise por meio da automação, e eles devem incluir métodos de notificação para alertar os usuários quando condições específicas forem atendidas. Descubra mais neste artigo.
Desenvolvendo um EA Multimoeda (Parte 13): Automação da segunda etapa — Seleção de grupos
Desenvolvendo um EA Multimoeda (Parte 13): Automação da segunda etapa — Seleção de grupos
A primeira etapa do processo automatizado de otimização já foi implementada. Para diferentes símbolos e timeframes, realizamos a otimização com base em vários critérios e armazenamos as informações dos resultados de cada execução em um banco de dados. Agora, vamos nos dedicar à seleção dos melhores grupos de conjuntos de parâmetros encontrados na primeira etapa.
Construindo um Modelo de Restrição de Tendência com Candlesticks (Parte 5): Sistema de Notificação (Parte I)
Construindo um Modelo de Restrição de Tendência com Candlesticks (Parte 5): Sistema de Notificação (Parte I)
Dividiremos o código principal do MQL5 em trechos específicos para ilustrar a integração do Telegram e WhatsApp para receber notificações de sinais do indicador de Restrição de Tendência que estamos criando nesta série de artigos. Isso ajudará traders, tanto iniciantes quanto desenvolvedores experientes, a compreender o conceito com mais facilidade. Primeiro, abordaremos a configuração do MetaTrader 5 para notificações e sua importância para o usuário. Isso ajudará os desenvolvedores a tomarem nota antecipadamente para aplicar posteriormente em seus sistemas.
Integração de Modelos Ocultos de Markov no MetaTrader 5
Integração de Modelos Ocultos de Markov no MetaTrader 5
Neste artigo, demonstramos como os Modelos Ocultos de Markov, treinados utilizando Python, podem ser integrados em aplicações MetaTrader 5. Os Modelos Ocultos de Markov são uma poderosa ferramenta estatística utilizada para modelar dados de séries temporais, onde o sistema modelado é caracterizado por estados não observáveis (ocultos). Uma premissa fundamental dos HMMs é que a probabilidade de estar em um determinado estado em um momento específico depende do estado do processo no instante anterior.
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 12): Gerenciamento de Risco como em empresas de prop trading
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 12): Gerenciamento de Risco como em empresas de prop trading
No EA em desenvolvimento, já temos um mecanismo de controle de rebaixamento implementado. No entanto, ele tem uma natureza probabilística, pois se baseia nos resultados de testes com dados históricos de preços. Assim, o rebaixamento, embora com pequena probabilidade, às vezes pode exceder os valores máximos esperados. Vamos tentar adicionar um mecanismo que garanta a manutenção de um nível de rebaixamento predefinido.
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 21): Testando com Dados do Calendário Econômico
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 21): Testando com Dados do Calendário Econômico
Os dados do Calendário Econômico não estão disponíveis para testes com Expert Advisors no Strategy Tester, por padrão. Vamos explorar como bancos de dados poderiam ajudar a contornar essa limitação. Portanto, neste artigo, exploramos como os bancos de dados SQLite podem ser usados para arquivar notícias do Calendário Econômico, de modo que os Expert Advisors montados pelo Wizard possam usá-los para gerar sinais de trade.
Algoritmo da Cauda de Cometa (Comet Tail Algorithm, CTA)
Algoritmo da Cauda de Cometa (Comet Tail Algorithm, CTA)
Neste artigo, vamos explorar o novo algoritmo de otimização autoral CTA (Comet Tail Algorithm), que se inspira em objetos cósmicos únicos, nomeadamente em cometas e suas impressionantes caudas, formadas quando se aproximam do Sol. Esse algoritmo é baseado no conceito de movimento dos cometas e suas caudas, e foi projetado para encontrar soluções ótimas em problemas de otimização.