intenção inicial deste artigo, não será cobrir todas as características do FOREX. Mas sim e apenas, adequar o sistema, de forma que você possa fazer no mínimo, um replay de mercado. Já a simulação, ficará para um outro momento. No entanto, caso você não os tenha os ticks, e tenha apenas as barras. Pode com algum trabalho, simular possíveis transações, que possam ter ocorrido no FOREX. Isto até que eu mostre como adaptar o simulador. O fato de se tentar trabalhar com dados vindos do FOREX, dentro do sistema, sem que ele seja modificado. Faz com que ocorra erros de range.
O que de fato vamos fazer aqui, é preparar o terreno, de forma que quando for preciso adicionar algumas novas coisas ao código, isto aconteça de forma suave e tranquila. O código atual ainda não consegue cobrir ou dar cabo de algumas coisas, que serão necessárias para um avanço significativo. Precisamos que tudo seja construído de maneira que o esforço de implementação de algumas coisas seja o menor possível. Se isto for feito adequadamente teremos a possibilidade de ter um sistema realmente bastante versátil. Sendo capaz de se adaptar muito facilmente a qualquer situação que for preciso ser coberta.
Neste, fica extremamente claro, que as métricas, estão muito longe, do tempo ideal de confecção das barras de 1 minuto. Assim então, a primeira coisa que de fato iremos corrigir, será justamente isto. Corrigir a questão da temporização, não é algo complicado. Por mais incrível que possa parecer, é na verdade até bem simples de ser feito. Porém não fiz a correção no artigo anterior, por que lá o desejo era explicar, como fazer para jogar os dados de tickets, que estavam sendo usados para gerar as barras de 1 minuto no gráfico, para dentro da janela de observação de mercado.
Esta é a continuação de uma série de artigos nos quais aprendemos como construir sistemas de negociação com base nos indicadores mais populares. Desta vez, cobriremos o indicador Fibonacci. Veremos como escrever um programa baseado nos sinais deste indicador.
Aqui vamos começar a ver como implementar algo realmente bem interessante e curioso. Mas ao mesmo tempo extremamente complicado por conta de algumas questões que muitos confundem. Mas pior do que as confundir, é o fato de que alguns operadores que se dizem profissionais, não fazem ideia a importância de tais conceitos no mercado de capital. Sim, apesar do foco aqui ser programação, entender algumas questões que envolvem operações em mercados, é de extrema valia para o que iremos começar a implementar aqui.
Aqui vamos desenvolver um sistema gráfico de ordens, do tipo veja o que esta acontecendo. Mas não iremos partir do zero, iremos modificar o sistema já existente adicionando ainda mais objetos e eventos ao gráfico do ativo que estamos operando.
Vamos tentar melhorar qualitativamente nossa análise dos mercados financeiros usando a análise de componentes principais (PCA). Aprenderemos como essa técnica pode ajudar a identificar padrões ocultos nos dados, identificar tendências de mercado ocultas e otimizar estratégias de investimento. Neste artigo, veremos como o PCA oferece uma nova perspectiva para a análise de dados financeiros complexos, ajudando-nos a ver informações que não percebemos usando abordagens tradicionais. Veremos se sua aplicação aos dados do mercado financeiro proporciona uma vantagem sobre a concorrência e nos ajuda a ficar um passo à frente.
Precisamos nos organizar melhor. O código está crescendo e se não o organizarmos agora, será impossível fazer isto depois. Então agora vamos dividir para conquistar. O fato de que o MQL5, nos permite usar classes, nos ajudará nesta tarefa. Mas para fazer isto é preciso que você tenha algum conhecimento sobre algumas coisas envolvidas nas classes. E talvez a que mais deixe, aspirantes e iniciantes perdidos seja a herança. Então neste artigo, irei de forma prática e simples como fazer uso de tais mecanismos.
Nos modelos de aprendizado por reforço discutidos anteriormente, usamos diferentes variantes de redes convolucionais, que são capazes de identificar diferentes corpos nos dados brutos. A principal vantagem das redes convolucionais é sua capacidade de identificar objetos independentemente de sua localização. No entanto, as redes convolucionais nem sempre são capazes de lidar com as diversas deformações e ruídos que os objetos apresentam. Mas esses problemas podem ser resolvidos pelo modelo relacional.
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.
As redes neurais são tudo para nós. E vamos verificar na prática se é assim, indagando se MetaTrader 5 é uma ferramenta autossuficiente para implementar redes neurais na negociação. A explicação vai ser simples.
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, veremos a criação de um objeto de indicador personalizado para ser usado em Expert Advisors. Vamos modificar ligeiramente as classes da biblioteca e escrever métodos para receber dados desde objetos-indicadores em Expert Advisors.
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, consideraremos a criação de um indicador padrão Accumulation/Distribution multissímbolo multiperíodo. Para que os programas escritos para a plataforma MetaTrader 4 desatualizada baseada nesta biblioteca funcionem normalmente ao mudar para o MetaTrader 5, iremos modificar ligeiramente as classes da biblioteca, a nível de indicadores.
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, vamos completar o desenvolvimento de objetos para indicadores padrão multissímbolos multiperíodos. Usando o indicador padrão Ichimoku Kinko Hyo como exemplo, analisaremos a criação de indicadores personalizados complexos que têm buffers desenhados auxiliares para exibir dados num gráfico.
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.
Este é um novo artigo de uma série na qual aprendemos a desenvolver sistemas de negociação baseados em indicadores técnicos conhecidos. Neste novo artigo, analisamos o Índice de Facilitação do Mercado (Market Facilitation Index, MFI), criado por Bill Williams.
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.
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.
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.
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.
Minha estratégia se baseia em fundamentos clássicos de negociação e no aprimoramento de indicadores amplamente usados em todos os tipos de mercados. Na verdade, trata-se de uma ferramenta pronta para trabalhar integralmente com a nova estratégia de negociação lucrativa que proponho.
Neste artigo, iremos responder à pergunta de como escolher o Expert Advisor correto. Quais são os mais adequados para o nosso portfólio e como podemos filtrar a maioria dos robôs de negociação disponíveis no mercado? Este artigo apresenta vinte caraterísticas evidentes de um EA de baixa qualidade. Ele ajudará você a tomar decisões mais informadas e criar uma coleção de EAs lucrativos.
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.
Para poder usar dados que formam barras, precisamos abandonar o replay e começar a desenvolver um simulador. Não sabemos como ela foi criada. Estaremos utilizando as barras de 1 minuto, justamente pelo motivo, de elas nos darem, um nível de complexidade mínimo.
Este artigo descreve o processo de desenvolvimento para a plataforma MetaTrader 5 exclusivamente em Linux. O produto final funciona tanto no Windows quanto no Linux sem nenhum problema. Veremos o Wine e o Mingw, ferramentas importantes para o desenvolvimento entre plataformas. O Mingw apresenta threads (POSIX e Win32), que você deve levar em conta ao escolher uma ferramenta adequada. Criaremos também uma DLL para testar o conceito e usá-la no código MQL5, comparando o desempenho das duas implementações de threading. O artigo tem como objetivo ser um ponto de partida para a realização de seus próprios experimentos. Depois de ler este artigo, você será capaz de criar ferramentas para o MetaTrader no Linux.
