Criar artigo
Operações com Matrizes e Vetores em MQL5
Operações com Matrizes e Vetores em MQL5
Matrizes e vetores foram introduzidos na MQL5 para operações eficientes com soluções matemáticas. Os novos tipos oferecem métodos integrados para a criação de código conciso e compreensível que se aproxima da notação matemática. Os arrays fornecem recursos extensos, mas há muitos casos em que as matrizes são muito mais eficientes.
Letreiro de Cotação — Versão Básica
Letreiro de Cotação — Versão Básica
Aqui irei mostrar como criar aquelas faixas, normalmente usadas para mostrar cotações no caso das plataformas, mas usando pura e simplesmente MQL5, nada de programação externa complicada ou cheia de frescura.
Perceptron Multicamadas e o Algoritmo Backpropagation (Parte II): Implementação em Python e Integração com MQL5
Perceptron Multicamadas e o Algoritmo Backpropagation (Parte II): Implementação em Python e Integração com MQL5
Um pacote python foi disponibilizado com o proposito de trazer integração com MQL, com isso abre-se as portas para enumeras possibilidades como, exploração de dados, criação e uso de modelos de machine learning. Com essa integração nativa entre MQL5 e Python, abriu-se as portas para muitas possibilidades de uso, podemos construir de uma simples regressão linear a um modelo de aprendizado profundo. Vamos entender como instalar e preparar o ambiente de desenvolvimento e usar algumas das bibliotecas de aprendizado de maquina.
Tutorial DirectX (Parte I): Desenhando o primeiro triângulo
Tutorial DirectX (Parte I): Desenhando o primeiro triângulo
Este é um artigo introdutório sobre o DirectX, que descreve as especificidades da operação com a API. Ele deve ajudar a entender a ordem em que seus componentes são inicializados. O artigo contém um exemplo de como escrever um script MQL5 que renderiza um triângulo usando o DirectX.
WebSocket para o MetaTrader 5: Usando a API do Windows
WebSocket para o MetaTrader 5: Usando a API do Windows
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.
Usando o AutoIt com MQL5
Usando o AutoIt com MQL5
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.
Pagamentos e métodos de pagamento
Pagamentos e métodos de pagamento
A MQL5.community oferece amplas oportunidades de ganhar aos traders e desenvolvedores de aplicativos de negociação para o terminal MetaTrader. Neste artigo, explicaremos como o pagamento de serviços MQL5 e a retirada de fundos acorrem, também veremos como é mantida a segurança ao realizar operações.
Força bruta para encontrar padrões (Parte IV): funcionalidade mínima
Força bruta para encontrar padrões (Parte IV): funcionalidade mínima
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.
Força bruta para encontrar padrões (Parte III): novos horizontes
Força bruta para encontrar padrões (Parte III): novos horizontes
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.
Busca de padrões sazonais no mercado de Forex usando o algoritmo CatBoost
Busca de padrões sazonais no mercado de Forex usando o algoritmo CatBoost
O artigo considera a criação de modelos de aprendizado de máquina com filtros de tempo e discute a eficácia dessa abordagem. O fator humano pode ser eliminado agora simplesmente instruindo o modelo a negociar em uma determinada hora de um determinado dia da semana. A busca de padrões pode ser fornecida por um algoritmo separado.
Redes Neurais de Maneira Fácil (Parte 9): Documentação do trabalho
Redes Neurais de Maneira Fácil (Parte 9): Documentação do trabalho
Nós já percorremos um longo caminho e o código em nossa biblioteca está se tornando cada vez maior. Isso torna difícil controlar todas as conexões e dependências. Portanto, eu sugiro criar uma documentação para o código criado anteriormente e mantê-lo atualizado a cada nova etapa. A documentação devidamente preparada nos ajudará a ver a integridade do nosso trabalho.
Gradient boosting no aprendizado de máquina transdutivo e ativo
Gradient boosting no aprendizado de máquina transdutivo e ativo
Neste artigo, nós consideraremos os métodos de aprendizado de máquina ativo que se baseiam em dados reais e discutiremos seus prós e contras. Talvez você considere esses métodos úteis e os inclua em seu arsenal de modelos de aprendizado de máquina. A transdução foi introduzida por Vladimir Vapnik, que é o coinventor da Support-Vector Machine (SVM).
WebSocket para MetaTrader 5
WebSocket para MetaTrader 5
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.
Algoritmo de aprendizado de máquina CatBoost da Yandex sem conhecimento prévio de Python ou R
Algoritmo de aprendizado de máquina CatBoost da Yandex sem conhecimento prévio de Python ou R
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.
Força bruta para encontrar padrões (Parte II): Imersão
Força bruta para encontrar padrões (Parte II): Imersão
Neste artigo, continuarei o tópico sobre força bruta. Tentarei apresentar melhor os padrões com ajuda de uma nova versão melhorada do meu programa e me esforçarei para encontrar a diferença a nível de estabilidade usando diferentes períodos gráficos.
Calculadora de sinais
Calculadora de sinais
A calculadora de sinais funciona diretamente a partir do terminal MetaTrader 5, e esta é a sua grande vantagem, pois o terminal pré-seleciona e classifica os sinais. Assim, no terminal MetaTrader 5, o usuário vê apenas os sinais com o máximo de compatibilidade com a sua conta de negociação.
Aplicação prática de redes neurais no trading. Python (Parte I)
Aplicação prática de redes neurais no trading. Python (Parte I)
Neste artigo, analisaremos passo a passo a implementação de um sistema de negociação baseado na programação de redes neurais profundas em Python. Para isso, usaremos a biblioteca de aprendizado de máquina TensorFlow desenvolvida pelo Google. Para descrever as redes neurais, iremos por em uso a biblioteca Keras.
Como escrever um cliente nativo Twitter para MetaTrader 4 e MetaTrader 5 sem usar DLL
Como escrever um cliente nativo Twitter para MetaTrader 4 e MetaTrader 5 sem usar DLL
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.
Usando criptografia com aplicativos externos
Usando criptografia com aplicativos externos
Consideraremos problemas de criptografia/descriptografia de objetos no MetaTrader e em programas de terceiros, a fim de descobrir as condições sob as quais são obtidos os mesmos resultados quando os dados iniciais são os mesmos.
Cálculo de expressões matemáticas (Parte 2). Analisadores Pratt e estação de triagem
Cálculo de expressões matemáticas (Parte 2). Analisadores Pratt e estação de triagem
O artigo aborda os princípios de análise e cálculo de expressões matemáticas com ajuda de analisadores baseados na precedência de operadores. Implementa analisadores Pratt e estação de triagem, geração de bytecode cálculos com base nele. Mostra o uso de indicadores como funções em expressões e como aplicá-los ao configurar sinais de negociação em EAs.
Linguagem MQL como um meio de marcação da interface gráfica de programas MQL (Parte 3). Designer de formulários
Linguagem MQL como um meio de marcação da interface gráfica de programas MQL (Parte 3). Designer de formulários
Este artigo complementa a descrição da ideia de como construir uma interface de programa MQL com ajuda das construções da linguagem MQL. Um editor gráfico especial nos permitirá configurar interativamente um layout consistindo nas principais classes de elementos da GUI e, em seguida, as exportará para uma descrição MQL que será usada em nosso projeto MQL. Aqui são apresentados detalhes internos do editor e o manual do usuário. Códigos fonte estão anexados ao artigo.
Otimização Walk Forward contínua (parte 6): Lógica e estrutura do otimizador automático
Otimização Walk Forward contínua (parte 6): Lógica e estrutura do otimizador automático
Anteriormente, nós consideramos a criação da otimização walk forward automática. Desta vez, nós prosseguiremos para a estrutura interna da ferramenta de otimização automática. O artigo será útil para todos aqueles que desejam continuar trabalhando com o projeto criado e modificá-lo, bem como para aqueles que desejam entender a lógica do programa. O artigo atual contém diagramas UML que apresentam a estrutura interna do projeto e os relacionamentos entre seus objetos. Ele também descreve o processo de início da otimização, mas não contém a descrição do processo de implementação do otimizador.