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.
Neste artigo continuaremos a tratar do trabalho com ordens de negociação, implementaremos o posicionamento de ordens pendentes, corrigiremos erros encontrados no funcionamento da classe de negociação.
No artigo, abordaremos o armazenamento de alguns dados no valor do número mágico de ordens e posições, e implementaremos ordens pendentes. Para examinar a ideia, criaremos a primeira ordem pendente de teste para abrir posições a mercado quando recebermos um erro do servidor requerendo aguardar e enviar uma segunda solicitação.
Depois de enviarmos uma ordem de negociação para o servidor, não devemos assumir que o trabalho está concluído, uma vez que é necessário verificar quer os códigos de erro quer a ausência de erros. No artigo, veremos o processamento de erros retornados pelo servidor de negociação e prepararemos a base para a criação de ordens de negociação pendentes.
No artigo, analisaremos um manipulador de parâmetros errôneos de uma ordem de negociação, finalizaremos a classe básica de negociação e também corrigiremos o funcionamento da classe de eventos de negociação - agora todos os eventos de negociação serão detectados corretamente nos programas.
Neste artigo, continuaremos a acompanhar o desenvolvimento da classe de negociação, criaremos um controle que encontre valores incorretos nos parâmetros da ordem de negociação e sonorizaremos eventos de negociação.
No artigo, começaremos a criar uma classe básica de negociação da biblioteca e dotaremos a primeira versão com uma funcionalidade de verificação de permissões inicial para realizar operações de negociação. Também expandiremos levemente os recursos e o conteúdo da classe básica de negociação.
Neste artigo, iniciaremos uma nova seção da biblioteca, nomeadamente as classes de negociação, e consideraremos a criação de um único objeto básico de negociação para as plataformas MetaTrader 5 e MetaTrader 4. Tal objeto de negociação implicará que, ao enviar uma consulta ao servidor, para ele terão sido enviados os parâmetros da solicitação de negociação já verificados e corretos.
No artigo, veremos como armazenar dados no código fonte de um programa e como criar arquivos de som e gráficos a partir dele. Muitas vezes, ao criar um programa, precisamos usar sons e imagens. Na linguagem MQL, existem várias maneiras de usar esse tipo de dados.
No artigo, veremos uma classe para exibir mensagens de texto. Agora, vamos supor que temos suficientes mensagens de texto e devemos pensar em comoarmazená-las, exibi-las, editá-las em outro idioma e adicionar novos idiomas à biblioteca e alterná-los rapidamente.
Neste artigo, continuaremos a estudar a abordagem OLAP aplicada à negociação, bem como a expandir os recursos apresentados nos dois primeiros artigos. Desta vez, analisaremos cotações de maneira operacional. Formularemos e testaremos uma hipótese sobre estratégias de negociação baseadas em indicadores históricos agregados. Apresentaremos EAs para estudos de padrões de barras e negociação adaptativa.
Neste artigo, nós discutiremos a ideia de criar um monitor de sinais de negociação de várias moedas e desenvolveremos a estrutura do futuro aplicativo juntamente com o seu protótipo, além de criar sua estrutura para as operações adicionais. O artigo apresenta uma criação passo a passo de um aplicativo flexível de várias moedas que permitirá a geração dos sinais de negociação e que ajudará os traders a encontrar os sinais desejados.
A terceira parte serve como uma ponte entre as duas partes anteriores: Ele descreve o mecanismo de interação com a DLL considerada no primeiro artigo e os objetos para download de relatórios, descritos no segundo artigo. Nós analisaremos o processo de criação de um wrapper para uma classe que é importada da DLL e que forma um arquivo XML com o histórico de negociação. Nós também consideraremos um método para interagir com este wrapper.
A inteligência artificial é frequentemente associada a algo fantasticamente complexo e incompreensível. Ao mesmo tempo, a inteligência artificial é cada vez mais mencionada na vida cotidiana. Notícias sobre conquistas relacionadas ao uso de redes neurais geralmente aparecem em diferentes mídias. O objetivo deste artigo é mostrar que qualquer pessoa pode criar facilmente uma rede neural e usar as conquistas da IA na negociação.
O primeiro artigo da série Otimização Walk Forward descreveu a criação de uma DLL a ser usada em nosso otimizador automático. Essa continuação é inteiramente dedicada à linguagem MQL5.
O desenvolvimento de estratégias de negociação está associado ao processamento de grandes quantidades de dados. Agora, em MQL5, você pode trabalhar com bancos de dados usando consultas SQL baseadas no SQLite. Uma vantagem importante desse mecanismo é que todo o banco de dados está contido em um único arquivo, localizado no computador do usuário.
Neste artigo, nós visualizaremos características sazonais de séries temporais financeiras usando diagramas Boxplot. Cada boxplot separado (ou diagrama de caixa) fornece uma boa visualização de como os valores são distribuídos ao longo do conjunto de dados. Os boxplots não devem ser confundidos com os gráficos de velas, embora possam ser visualmente semelhantes.
O primeiro artigo é dedicado à criação de um kit de ferramentas para trabalhar com os relatórios de otimização, importá-los da plataforma e para filtrar e classificar os dados obtidos. A MetaTrader 5 permite baixar os resultados da otimização, no entanto, nosso objetivo é adicionar nossos próprios dados ao relatório de otimização.
Hoje, concluiremos a lógica da funcionalidade do objeto básico de todos os objetos de biblioteca, o que permitirá que qualquer objeto de biblioteca criado com base nela interaja com o usuário. Por exemplo, podemos definir o tamanho máximo aceitável de spread para abrir uma posição, bem como o nível de preço que intersetado causará que nosso programa receba um evento do objeto-símbolo sobre um sinal indicando o tamanho do spread e o preço que cruza o nível controlado.
Neste artigo, examinaremos criticamente a divergência clássica e analisaremos a eficácia de vários indicadores. Também oferecemos variantes de filtragem para aumentar a precisão da análise e continuar a considerar soluções não padrão. Como resultado, criaremos uma ferramenta atípica para resolver a tarefa em questão.
