Neste artigo, criaremos uma classe-coleção de sinais - do serviço Sinais MQL5.com - com funções para gerenciar sinais assinados e também modificaremos a classe do objeto-instantâneo do livro de ofertas para exibir o volume total de ordens sell e buy.
Neste artigo, criaremos uma classe-coleção de livros de ofertas para todos os símbolos e começaremos a desenvolver a funcionalidade para trabalhar com o serviço de sinais MQL5.com - criaremos uma classe objeto-sinal.
Neste artigo, criaremos duas classes (a do objeto-instantânea do livro de ofertas e a do objeto-série dos instantâneos do livro de ofertas) e testaremos a criação de uma série de dados do livro de ofertas.
Neste artigo, começaremos a desenvolver funcionalidades para trabalhar com o livro de ofertas. Criaremos uma classe de objeto para uma ordem abstrata do livro de ofertas e dos seus herdeiros.
Neste artigo, atualizaremos em tempo real da coleção de dados de ticks e prepararemos a classe do objeto-símbolo para trabalhar com o livro de ofertas, cujo funcionamento abordaremos no próximo artigo.
Visto que diferentes símbolos podem ser usados durante a operação do programa, é necessário criar uma lista própria para cada um deles. Hoje vamos combinar essas listas numa coleção de dados de ticks. Na verdade, irá tratar-se de uma lista normal baseada numa classe de array dinâmico de ponteiros para instâncias da classe CObject e seus herdeiros da Biblioteca Padrão.
Neste artigo, criaremos uma lista para armazenar dados de tick de um símbolo e verificaremos tal criação e respectiva recepção de dados a partir dela no EA. Essas listas de dados de tick - separadamente para cada símbolo usado - formarão uma coleção de dados de tick.
No final do tópico sobre trabalho com séries temporais, realizaremos o armazenamento, a pesquisa e a classificação dos dados armazenados em buffers de indicadores, o que nos permitirá realizar análises posteriores com base nos valores dos indicadores criados assentes na biblioteca para nossos programas. O conceito geral por trás de todas as classes-coleções da biblioteca torna mais fácil encontrar os dados necessários na coleção correspondente, assim, o mesmo será possível na classe que será criada hoje.
Neste artigo, veremos um objeto que conterá todos os dados de um buffer de um indicador. Tais objetos serão necessários para armazenar dados seriais de buffers de indicadores, e com a ajuda dos quais será possível classificar e comparar dados de buffers de quaisquer indicadores e outros dados semelhantes entre si.
Neste artigo, continuaremos a desenvolver as classes de objetos-indicadores e suas coleções. Para cada objeto-indicador vamos criar uma descrição e ajustar a classe-coleção para armazenamento sem erros e recuperação de objetos-indicadores a partir da lista-coleção.
Neste artigo, analisaremos a criação de classes de objetos herdeiros do indicador base abstrato. Esses objetos nos darão acesso à capacidade de criar EAs de indicador, coletar e receber estatísticas sobre valores de dados de diferentes indicadores e preços. Também criaremos uma coleção de objetos-indicadores a partir da qual será possível acessar as propriedades e dados de cada indicador criado no programa.
Neste artigo, veremos a criação de uma classe de indicador abstrato que será posteriormente usada como uma classe base para a criação de objetos de indicadores padrão e personalizados da biblioteca.
Neste artigo iremos finalizar a fase, onde estamos desenvolvendo o simulador para o nosso sistema. O principal proposito aqui será ajustar o algoritmo visto no artigo anterior. Tal algoritmo tem como finalidade criar o movimento de RANDOM WALK. Por conta disto, o entendimento do conteúdo dos artigos anteriores, é primordial para acompanhar o que será explicado aqui. Se você não acompanhou o desenvolvimento do simulador, aconselho você a ver esta sequência desde o inicio. Caso contrário, poderá ficar perdido no que será explicado aqui.
Neste artigo, modificaremos as classes da biblioteca para permitir a criação de indicadores padrão multissímbolos e multiperíodos que requerem vários buffers de indicador para exibir seus dados.
Neste artigo, melhoraremos os métodos da biblioteca para exibir corretamente indicadores padrão multissímbolos e multiperíodos, cujas linhas são exibidas no gráfico do símbolo atual com determinado deslocamento definido nas configurações. Também colocaremos as coisas em ordem nos métodos que permitem trabalhar com indicadores padrão e removeremos o código desnecessário no programa-indicador final para a área da biblioteca.
Neste artigo, estaremos analisando o algoritmo do macaco (Monkey Algorithm, MA). A habilidade destes animais ágeis para superar obstáculos complexos e atingir as partes mais inacessíveis das árvores foi a inspiração para a concepção do MA.
Neste artigo começaremos a desenvolver métodos para trabalhar com indicadores padrão, o que nos permitirá criar indicadores multissímbolos e multiperíodos padrão. Também adicionaremos o evento "Barras ausentes" às classes das séries temporais e descarregaremos o código do programa principal movendo as funções de preparação da biblioteca para a classe CEngine.
No artigo acaberemos de modificar as classes-objetos de buffers de indicador para trabalhar no modo multissímbolo. Dessa maneira, teremos tudo pronto para criar indicadores multissímbolos multiperíodos em nossos programas. Adicionaremos a funcionalidade que falta aos objetos dos buffers calculados, o que nos permitirá criar indicadores multissímbolos e multiperíodos padrão.
Nesse artigo vamos explicar como desenvolver um fator de qualidade para ser retornado pelo seu EA no testador de estratégia. Iremos mostrar duas formas de cálculo conhecidas (Van Tharp e Sunny Harris).
A Teoria das Categorias representa um segmento diversificado e em constante expansão da matemática, que até agora está relativamente pouco explorado na comunidade MQL5. Esta sequência de artigos visa elucidar algumas das suas concepções com o intuito de constituir uma biblioteca aberta e potencializar ainda mais o uso deste notável setor na elaboração de estratégias de negociação.
Neste artigo, começaremos a modificar os objetos-buffers de indicador e a classe da coleção de buffers para trabalhar nos modos multiperíodo e multissímbolo. Veremos o funcionamento dos objetos-buffers para receber e exibir dados de qualquer timeframe no gráfico do símbolo atual.
Neste artigo, veremos a criação de uma classe-coleção de objetos de buffers de indicador, testaremos tanto as possibilidades de criar qualquer quantidade de buffers para programas-indicadores quanto as de trabalhar com eles (o número máximo de buffers que podem ser criados em indicadores MQL é de 512 buffers).
Neste artigo, veremos a criação de classes de objetos-buffers de indicador como herdeiros de um objeto-buffer abstrato, o que simplifica a declaração e trabalho com buffers de indicadores ao criar programas-indicadores próprios baseados na biblioteca DoEasy.
Com este artigo começaremos a criar classes de buffers de indicador para a biblioteca DoEasy. Hoje, criaremos uma classe base de buffer abstrato que será o alicerce para a criação de diversos tipos de classes de buffer de indicador.
Neste artigo, veremos um exemplo de como criar um indicador multissímbolo multiperíodo usando as classes das séries temporais da biblioteca DoEasy que exibe numa subjanela um gráfico mostrando o par de moedas selecionado no período gráfico desejado na forma de velas japonesas. Vamos modificar um pouco as classes da biblioteca e criar um arquivo separado para armazenar enumerações dos parâmetros de entrada dos programas e para a escolher da linguagem de compilação.
No artigo, consideramos o uso da biblioteca DoEasy para criar indicadores multissímbolos e multiperíodos. Prepararemos as classes da biblioteca, para trabalhar como parte dos indicadores, e testaremos a criação correta de séries temporais para usá-los como fontes de dados em indicadores. Realizaremos a criação e o envio de eventos de séries temporais.
Neste artigo continuaremos a fase de desenvolvimento do simulador. Mas agora, vamos ver como criar de fato um movimento do tipo RANDOM WALK. Este tipo de movimentação é muito interessante, pois tudo envolvido no mercado de capitais tem como base este tipo de movimentação. Além do mais você vai começar a entender alguns conceitos importantes para quem faz estáticas de mercado.
Aqui iremos dar uma leve otimizada nas coisas. Isto para facilitar o que iremos fazer no próximo artigo. Mas também irei explicar como você pode visualizar o que o simulador está gerando em termos de aleatoriedade.
A negociação com base em probabilidades pode ser comparada a caminhar sobre uma corda bamba - ela requer precisão, equilíbrio e uma compreensão clara do risco envolvido. No mundo do trading, a probabilidade é fundamental. É ela que determina o resultado: sucesso ou fracasso, lucro ou prejuízo. Ao aproveitar as possibilidades da probabilidade, os traders podem tomar decisões mais fundamentadas, gerenciar os riscos de maneira mais eficiente e alcançar seus objetivos financeiros. Não importa se você é um investidor experiente ou um trader iniciante, entender a probabilidade pode ser a chave para desbloquear seu potencial de negociação. Neste artigo, exploraremos o fascinante mundo do trading baseado em probabilidades e mostraremos como levar seu modo de negociar a um nível superior.
Hoje, estudaremos e testaremos o algoritmo de otimização mais avançado, a busca harmônica (HS), que é inspirada no processo de procura da harmonia sonora perfeita. Então, qual algoritmo é agora o líder em nossa classificação?
O GSA é um algoritmo populacional inspirado na natureza inanimada. Sua capacidade de modelar com alta precisão a interação entre corpos físicos, através da lei da gravidade de Newton incorporada no algoritmo, permite contemplar um espetáculo fascinante de dança entre sistemas planetários e aglomerados galácticos, representado de forma impressionante em animações. Hoje vamos discutir um dos algoritmos de otimização mais interessantes e originais. Um simulador de movimento de objetos espaciais está incluído.
Alan Andrews é um dos mais renomados "educadores" do mundo do trading atual, no campo da análise de mercado. Suas "forquilhas" estão presentes em praticamente todos os programas modernos de análise de cotações. No entanto, a maioria dos traders utiliza apenas uma pequena fração das possibilidades oferecidas por essa ferramenta. O curso original de Andrews abrange não apenas a descrição das forquilhas (embora sejam o aspecto principal), mas também outras diretrizes úteis. Este artigo apresenta uma visão dessas incríveis técnicas de análise de gráficos que Andrews ensinou em seu curso original. Atenção: muitas imagens serão utilizadas.
O aprendizado de máquina se tornou uma técnica popular de desenvolvimento de estratégias. Na negociação, tradicionalmente, mais atenção é dada à maximização da lucratividade e à precisão das previsões. Enquanto isso, o processamento de dados usado para construir modelos preditivos permanece na periferia. Neste artigo, discutimos o uso do conceito de entropia para avaliar a adequação de indicadores na construção de modelos preditivos, conforme descrito no livro Testing and Tuning Market Trading Systems escrito por Timothy Masters.
Desenvolver um simulador pode ser muito mais interessante do que parece. Então vamos dar mais alguns passos nesta direção, pois a coisa está começando a ficar empolgante.
Aqui vamos ver como você pode utilizar dados mais fieis ( tickets negociados ) no sistema de replay, sem necessariamente ter que se preocupar se eles estão ou não ajustados.
A surpreendente capacidade das plantas daninhas de sobreviver em uma ampla variedade de condições foi a inspiração para o desenvolvimento de um poderoso algoritmo de otimização. O IWO (Invasive Weed Optimization) é considerado um dos melhores entre os analisados até o momento.
A base da estratégia de forrageamento de E. coli (E. coli) inspirou cientistas a desenvolverem o algoritmo de otimização BFO. Esse algoritmo apresenta ideias originais e abordagens promissoras para otimização e merece um estudo mais aprofundado.
