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, procuraremos padrões no mercado, criaremos Expert Advisors com base neles e verificaremos quanto tempo esses padrões permanecem funcionais.
O artigo considera a metodologia para o desenvolvimento de algoritmos de negociação, na qual uma abordagem científica consistente é usada para analisar os possíveis padrões de preços e para construir algoritmos de negociação com base nesses padrões. Os ideais de desenvolvimento são demonstrados por meio de exemplos.
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.
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, 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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, 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.
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.
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.
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".
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Continuamos a criar funcionalidades que nos permitem negociar usando solicitações pendentes. Neste artigo criaremos um recurso para definir ordens pendentes por condições.
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 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.
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.
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.
