O objetivo do artigo consiste em descrever as principais características da negociação forex da forma mais simples e rápida possível, compartilhando verdades simples com iniciantes. Aqui tentaremos responder às perguntas mais interessantes no ambiente de negociação, bem como escrever um indicador simples.
Este artigo descreve uma forma de otimização rápida por meio do método de enxame de partículas e apresenta uma implementação em MQL pronta para ser utilizada tanto no modo thread único dentro do EA quanto no modo multi-thread paralelo com complemento que executado nos agentes locais do testador.
Os traders costumam falar sobre tendências e lateralizações, mas poucos deles realmente entendem o que realmente é uma tendência/lateralização e menos ainda são capazes de explicar claramente esses conceitos. A discussão desses termos básicos costuma ser cercada por um sólido conjunto de preconceitos e equívocos. No entanto, se nós quisermos ter lucro, nós precisamos entender o significado matemático e lógico desses conceitos. Neste artigo, eu examinarei em detalhes a essência da tendência e da lateralização, bem como tentar definir se a estrutura do mercado é baseada em tendências, lateralizações ou em outra coisa. Eu também considerarei as melhores estratégias para a obtenção de lucro em mercados com tendência e laterais.
Neste segundo artigo, nós continuaremos a estudar as redes neurais e nós vamos considerar um exemplo utilizando a nossa classe criada CNet nos Expert Advisors. Nós trabalharemos com dois modelos de rede neural, que apresentam resultados semelhantes tanto em termos de tempo de treinamento quanto de precisão de predição.
Neste artigo consideraremos um exemplo que mostra como criar indicadores padrão multissímbolos e multiperíodos que usam um buffer de indicador e funcionam numa subjanela do gráfico principal. Prepararemos classes da biblioteca para trabalhar com indicadores padrão que funcionam na janela principal do programa, ou que tenham mais de um buffer para exibir seus dados.
Estamos acostumados a analisar o mercado usando candles ou barras que "fatiam" a série de preços em intervalos regulares. Mas até que ponto essa forma de discretização distorce a estrutura real dos movimentos de mercado? Discretizar um sinal de áudio em intervalos regulares é uma solução aceitável, porque o sinal de áudio é uma função que muda com o tempo. O sinal em si é uma amplitude que depende do tempo e essa propriedade nele é fundamental.
Fazer trading é sempre sobre como tomar decisões diante da incerteza. Isso significa que os resultados das decisões tomadas não são muito óbvios no momento em que são tomadas. Por isso, são importantes as abordagens teóricas para a construção de modelos matemáticos que possibilitem descrever tais situações de maneira significativa.
Este artigo apresenta uma descrição e instruções para o uso prático de módulos de redes neurais (MRN) na plataforma Matlab. Também aborda os principais aspectos para construção de um sistema de negociação usando o MRN. Para realizar uma apresentação concisa deste artigo, tive que modernizá-lo um pouco de forma a combinar várias funções da MRN num programa.
As zonas de sobrecompra/sobrevenda caracterizam uma determinada situação do mercado que se distingue por um enfraquecimento da dinâmica dos preços dos instrumentos financeiros. Além disso, essa mudança negativa da dinâmica é mais pronunciada na parte final da tendência, independentemente do tamanho desta última. E como o lucro depende diretamente da capacidade de cobrir a máxima amplitude da tendência, identificar com precisão essas zonas é o mais importante ao negociar qualquer instrumento financeiro.
Neste artigo, consideraremos a criação de um indicador multiperíodo simples com base na biblioteca DoEasy. Modificaremos as classes de séries temporais para receber dados de qualquer timeframe e exibi-los no período gráfico atual.
Neste artigo, nós aplicaremos a teoria da probabilidade e métodos da estatística matemática para criar e testar estratégias de negociação. Nós também veremos o risco de negociação ótimo usando as diferenças entre o preço e o passeio aleatório. Está provado que, se os preços se comportarem como um passeio aleatório de deslocamento de zero (sem tendência direcional), então a negociação com lucro é impossível.
Outro trimestre do ano se passou e nós decidimos resumir seus resultados para a MetaTrader AppStore - a maior loja de robôs comerciais e indicadores técnicos para plataformas MetaTrader. Mais de 500 desenvolvedores colocaram mais de 200 produtos no mercado até o final do trimestre reportado.
No artigo, consideraremos a atualização em tempo real dos dados das séries temporais, bem como o envio de mensagens sobre o evento "Nova Barra" para o gráfico do programa de controle, a partir de todas as séries temporais de todos os símbolos, a fim de processar estes eventos nos programa. Para determinar se necessário atualizar séries temporais para símbolos e períodos inativos, usaremos a classe "Novo tick".
O artigo oferece ferramentas básicas para análise OLAP dos relatórios do testador sobre execuções únicas e resultados de otimização em formatos padrão (tst e opt), bem como uma interface gráfica interativa. Os códigos fonte MQL são anexados ao final artigo.
Este artigo é dedicado à criação de uma coleção de séries temporais com base nos períodos gráficos especificados para todos os símbolos usados no programa. Criaremos uma coleção de séries temporais, os métodos para definir os parâmetros dessas séries e inicialmente as preencheremos com dados históricos.
Neste artigo, desenvolverei uma ferramenta para análise de relatório CFTC. Resolveremos o seguinte problema: desenvolver um indicador que permita usar os dados do relatório CFTC diretamente dos arquivos de dados fornecidos pela Comissão sem conversão e processamento intermediários. Além disso, ele pode ser utilizado para diferentes propósitos: organizar dados como um indicador, prosseguir com os dados em outros indicadores, em scripts para análise automatizada, em Expert Advisors para uso em estratégias de trading.
No artigo, veremos como combinar listas de objetos-barras para cada período usado no objeto da série temporal do símbolo. Consequentemente, teremos para cada símbolo um objeto pronto armazenando as listas de todos os períodos usados da série temporal.
Este artigo apresenta o Oscilador Pivô Médio (PMO), uma implementação da média móvel cumulativa (CMA) como um indicador de negociação para as plataformas MetaTrader. Em particular, nós introduzimos primeiro o Pivô Médio (PM) como um índice de normalização para as séries temporais que calcula a fração entre qualquer ponto de dados e o CMA. Em seguida, nós criamos o PMO como a diferença entre as médias móveis aplicadas a dois sinais de PM. Também são relatadas algumas experiências preliminares realizadas no símbolo EURUSD para testar a eficácia do indicador proposto, deixando um amplo espaço para considerações e melhorias adicionais.
A negociação nos mercados financeiros está associada a um conjunto de riscos que deve ser considerado nos algoritmos dos sistemas de negociação. A redução desses riscos é uma tarefa importante, quando se quer tirar lucro da negociação.
Antes de lançar um robô em uma conta de negociação, geralmente nós realizamos testes e otimizações no histórico das cotações. No entanto, surge uma pergunta razoável: como os resultados passados podem nos ajudar no futuro? O artigo descreve a aplicação do método de Monte Carlo para construir critérios personalizados para a otimização da estratégia de negociação. Além disso, são considerados os critérios de estabilidade do EA.
São examinados 7 tipos de médias móveis (MA), é criada uma estratégia de negociação para trabalhar com eles. É levado a cabo o teste e comparação de diferentes MA numa mesma estratégia de negociação, são apresentadas as características comparativas quanto a eficiência de cada média móvel.
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.
O artigo estuda a teoria e a aplicação prática de um algoritmo de previsão de séries temporais com base no método de vetores de suporte, além disso, propõe sua implementação em MQL5 e fornece indicadores de teste e EAs. Embora este abordagem ainda não tenha sido implementada em MQL, em primeiro lugar, precisamos conhecer determinado modelo matemático.
Ao procurar por um sinal, os assinantes são orientados principalmente para o aumento global na conta do Provedor, e isto é, na verdade, lógico. No entanto, além disso, é importante levar em conta os riscos potenciais incorridos por uma estratégia de negociação específica. Neste artigo, nós lhe mostraremos como avaliar simples e claramente o Sinal de interesse utilizando diversos indicadores.
No artigo, são discutidas abordagens que permitem emular com bastante precisão a Otimização Walk Forward através do testador interno e bibliotecas auxiliares implementadas em MQL.
O site MQL5.com o lembra muito bem disso! Quantos dos seus tópicos são épicos, quão popular são os seus artigos e quantas vezes seus programas na base do código são baixados - esta é apenas uma pequena parte do que é lembrado em MQL5.com. Suas realizações estão disponíveis no seu perfil, mas e o quadro geral? Neste artigo, vamos mostrar o quadro geral de todas as conquistas do membros da MQL5.community.
Neste artigo, nós ainda consideramos um outro critério personalizado de otimização de uma estratégia de negociação com base na análise do gráfico de saldo. A regressão linear é calculada usando a função da biblioteca ALGLIB.
Já passou um ano desde o lançamento das vendas no Mercado MQL5. Foi um ano de trabalho duro, que transformou o novo serviço na maior loja de robôs de negociação e de indicadores técnicos para a plataforma MetaTrader 5.
Neste artigo, eu gostaria de dar um exemplo de como um programa de negociação pode ser, bem como os resultados que podem ser alcançados em 9 meses, tendo começado a aprender MQL5 a partir do zero. Este exemplo também mostrará quanto multifuncional e informativo tal programa pode ser para um negociante, tendo um espaço mínimo no gráfico de preços. E vamos ser capazes de ver quanto colorido, brilhante e intuitivamente claro os painéis de informações comerciais dos usuários podem ser. Assim como muitos outros recursos...
O terminal do cliente MetaTrader 5 oferece uma ampla gama de possibilidades de otimização dos parâmetros de Expert Advisor. Além dos critérios de otimização inclusos no provador de estratégia, os desenvolvedores têm a possibilidade de criar os seus próprios critérios. Isto leva a um número quase ilimitado de possibilidades de teste e otimização dos Expert Advisors. Este artigo descreve formas práticas, tanto simples como complexas, de criação desses critérios.
Neste artigo, estamos lançando uma nova série de descrições de criação de bibliotecas DoEasy para criação simples e rápida de programas. Hoje começaremos a preparar a funcionalidade da biblioteca para acessar e trabalhar com dados de séries temporais de símbolos. Criaremos um objeto "Barra" que armazenará os dados básicos e avançados da barra da série temporal e colocaremos os objetos-barras na lista de séries temporais para facilitar a pesquisa e a classificação desses objetos.
O artigo estuda a teoria e a aplicação prática de um algoritmo de previsão de séries temporais com base na decomposição em modos empíricos, além disso, propõe sua implementação em MQL5 e fornece indicadores de teste e EAs.
Neste artigo, concluiremos a descrição do conceito de solicitações de negociação pendentes e criaremos uma funcionalidade para excluir ordens pendentes e modificar ordens/posições de acordo com as condições definidas. Assim, teremos toda uma funcionalidade com a qual poderemos criar estratégias personalizadas simples, mais precisamente alguma lógica para o EA se comportar quando ocorrerem as condições especificadas pelo usuário.
Os gráficos 3D fornecem excelentes meios para analisar grandes quantidades de dados, pois permitem a visualização de padrões ocultos. Essas tarefas podem ser resolvidas diretamente em MQL5, enquanto as funções do DireсtX permitem a criação de objetos tridimensionais. Assim, é ainda possível criar programas de qualquer complexidade, até jogos 3D para a MetaTrader 5. Comece a aprender gráficos 3D desenhando formas tridimensionais simples.
Continuamos a trabalhar na funcionalidade da biblioteca para negociar usando solicitações pendentes. Nós já implementamos o envio de solicitações pendentes segundo condições para abrir posições e definir ordens pendentes. Hoje criaremos um recurso para fechamento parcial, total e por meio da posição oposta, tudo isso segundo condições.
Continuamos a criar funcionalidades que nos permitem negociar usando solicitações pendentes. Neste artigo criaremos um recurso para definir ordens pendentes por condições.
A partir deste artigo, criaremos um recurso que permite negociar através de solicitações pendentes de acordo com uma determinada condição: se atingirmos/ou ultrapassarmos uma determinada hora, se ultrapassarmos um lucro predeterminado ou se for registrado um evento de fechamento de posição por stop-loss.
No último artigo, criamos classes de objetos-ordens pendentes que correspondem ao conceito geral de objetos de biblioteca. Hoje, trataremos de classes que permitem gerenciar objetos de ordens pendentes.
Em artigos anteriores, verificamos a ideia de ordens de negociação pendentes. Uma ordem pendente é, em essência, uma ordem de negociação, mas, executada com base numa determinada condição. Hoje, criaremos classes completas de objetos-ordens pendentes, isto é, geraremos um objeto-ordem base com seus descendentes.
Este é o terceiro artigo sobre o conceito de ordens pendentes. Nele, concluiremos o teste de ordens pendentes de negociação, criaremos métodos para fechar posições, excluir ordens pendentes e modificar os parâmetros de posições e de ordens pendentes.