EA Tree é o primeiro construtor do Consultor Especialista do MetaTrader MQL5 com recurso de arrastar e soltar. Você pode criar um MQL5 complexo usando uma interface gráfica do usuário muito fácil de usar. Na árvore EA, Consultores Especialistas são criados por ligação de caixas juntas. As caixas podem conter funções MQL5, indicadores técnicos, indicadores personalizados ou valores. Usando as "três caixas", o EA Tree gera o código MQL5 do Expert Advisor.
Quantos núcleos você tem no seu computador em casa? Quantos computadores você pode utilizar para otimizar a estratégia de negócio? Mostraremos aqui como usar a Rede de nuvem do MQL5 para acelerar os cálculos recebendo energia computacional através do mundo com apenas um clique no mouse. A frase "tempo é dinheiro" se torna ainda mais atual a cada ano que passa, e não podemos nos dar ao luxo de esperar por cálculos importantes por dezenas de horas ou até mesmo dias.
Um monitoramento do estado atual de uma conta de negócio implica no controle das posições abertas e ordens. Antes de um sinal de negócio se tornar um negócio, ele deve ser enviado a partir de um terminal de cliente como uma solicitação para o servidor de negócio, onde será posicionado na fila de ordem aguardando ser processado. Aceitação de uma solicitação por um servidor de negócio, a excluindo quando expirar ou realizando um negócio em sua base - todas essas ações são seguidas por eventos de negócio; e o servidor de negócio informa o terminal sobre eles.
O artigo discute como escrever sua própria classe de sinais de comércio com a implementação de sinais no cruzamento do preço e da média móvel, e como incluí-lo ao gerador de estratégias de comércio do Assistente MQL5, bem como descreve a estrutura e o formato da descrição da classe gerada para o Assistente MQL5.
Todos conhecemos o ditado "é melhor ver uma vez do que ouvir cem vezes". Você pode ler diversos livros sobre Paris ou Veneza, mas com base nas imagens mentais, você não teria os mesmos sentimentos do que se estivesse caminhando à noite por essas cidades fabulosas. A vantagem da visualização pode ser facilmente projetada em qualquer aspecto de nossas vidas, incluindo trabalho no mercado, por exemplo, a análise de preço em gráficos utilizando indicadores e, é evidente, a visualização de teste de estratégia. Este artigo contém descrições de todos os recursos de visualização do Strategy Tester do MetaTrader 5.
Você decidiu estudar a linguagem de programação das estratégias de negócio do MQL5, mas não sabe nada sobre isso? Tentamos examinar o MQL5 e o terminal MetaTrader 5 a partir do ponto de vista de iniciantes e escrevemos este pequeno artigo introdutório. Neste artigo, você pode ter uma breve ideia das possibilidades da linguagem, assim como dicas sobre como trabalhar com o MetaEditor 5 e o terminal.
O objetivo deste artigo é o de criar a estratégia de negociação mais simples que implementa o princípio de jogo "Tudo ou Nada". Não queremos criar um Consultor Especialista rentável - o objetivo é aumentar o depósito inicial várias vezes com a maior probabilidade possível. é possível ter êxito no ForEx ou perder tudo sem saber nada sobre a análise técnica e sem usar nenhum indicador?
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.
A criação robusta de um robô de negócio não pode ser feita sem um entendimento dos mecanismos do sistema de negócio do MetaTrader 5. O terminal do cliente recebe as informações sobre as posições, ordens e negócios a partir do servidor de negócio. Para manipular estes dados adequadamente utilizando o MQL5, é necessário ter um bom entendimento da interação entre o programa MQL5 e o terminal do cliente.
Você quer experimentar uma estratégia de negócio enquanto não gasta tempo em programação? No Assistente MQL5 você pode simplesmente selecionar o tipo de sinais de negócio, adicionar módulos de posições de rastreio e gerenciamento de dinheiro - e seu trabalho está feito! Crie suas próprias implementações dos módulos ou encomende através do atendimento Jobs - e combine seus novos módulos com os já existentes.
Neste artigo, vamos continuar a análise dos algoritmos do motor de negociação CStrategy. A terceira parte da série contém uma análise detalhada com exemplos de como desenvolver estratégias de negociação específicas usando esta abordagem. É dada uma atenção especial aos algoritmos auxiliares - sistema de registro Expert Advisor e acesso a dados usando um indexador convencional (Close[1], Open[0], etc).
Vamos agora dar forma a idéia do Twitter baseado em PHP que foi introduzido na primeira parte deste artigo. Nós estamos reunindo as diferentes partes do SDSS. Quanto a arquitetura do sistema pelo lado do cliente, nós estaremos contando com a nova função WebRequest() em MQL5 para o envio de sinais de negociação via HTTP.
Sistema de negociação Raios Elder (em inglês, 'Elder-ray') baseado nos indicadores Bulls Power, Bears Power e Moving Average (EMA — MME, média móvel exponencial). Este sistema foi descrito por Alexander Elder em seu livro "Como se transformar em um operador e investidor de sucesso" (na versão original em inglês, 'Trading for a Living').
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.
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.
O artigo apresenta um estudo extenso das características sazonais: autocorrelação, mapas de calor e gráficos de dispersão. O objetivo do artigo é mostrar que a "memória de mercado" é de natureza sazonal, na qual ela é expressa através da correlação maximizada de incrementos de ordem arbitrária.
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.
A maior loja de aplicativos prontos para algotrading já possui 13 970 produtos — entre eles 4 800 robôs, 6 500 indicadores, 2.400 utilitários e outras soluções. Quase metade dos aplicativos (6 000) não podem ser comprados, mas, sim, alugados. Um quarto dos produtos (3 800) é totalmente gratuito.
Nos dois artigos anteriores, nós discutimos a aplicação dos padrões de Merrill a vários tipos de dados. Um aplicativo foi desenvolvido para testar as ideias apresentadas. Neste artigo, nós continuaremos trabalhando com o Construtor de Estratégia, para melhorar sua eficiência e implementar novos recursos e capacidades.
Nos artigos anteriores desta série, tentamos de várias maneiras criar um EA gradador mais ou menos rentável. Agora é a vez de tentarmos aumentar a lucratividade do EA por meio da diversificação. Nosso objetivo é obter o desejado lucro de 100% ao ano, com um rebaixamento máximo de saldo de 20%.
No artigo anterior, nós consideramos a aplicação dos padrões de Merill a vários dados, como em valores de preço em um gráfico de par de moeda e de indicadores padrão do MetaTrader 5: ATR, WPR, CCI, RSI, entre outros. Agora, vamos tentar criar um conjunto para a construção de estratégias baseado nos padrões de Merill.
O artigo fornece a descrição de uma biblioteca simples para análise sintática (parser) de código HTML usando componentes de terceiros. Em particular, ela abrange as possibilidades de acessar dados que não podem ser recuperados usando os métodos HTTP GET e POST. Nós selecionaremos um site com páginas não muito extensas e tentaremos obter alguns dados interessantes dele.
Neste artigo, veremos o funcionamento do objeto-conta no novo objeto base de todos os objetos da biblioteca, o aprimoramento do objeto base CBaseObj, o teste da configuração de parâmetros monitorados, bem como a obtenção de eventos para qualquer objeto da biblioteca.