Robôs de investimentos - MQL5 Tópicos avançados

Robôs de investimentos - MQL5 Tópicos avançados

Olá!

Neste curso você vai aprender como programar estratégias um pouco mais complexas baseadas em um robô de investimentos com uma estratégia básica de cruzamento de médias móveis.

Caso você seja iniciante na linguagem MQL5 aconselho fazer estudos e leituras de materiais a respeito dessa linguagem para depois adquirir este curso.

Caso precise e tenha interesse tenho, aqui na Udemy, um curso básico para criação de robôs de investimentos. Faça uma busca rápida na minha base de cursos!

Neste curso, você terá acesso ao código fonte de um Expert Advisor (EA) de cruzamento de duas médias móveis e a partir desse iremos aprender a programar estratégias mais sofisticadas baseadas em:

- Programação orientada a objetos - POO;

- Utilização da classe CTrade (para enviar ordens com mais eficiência, controle e segurança);

- Ajustar o EA para diversos tipos de mercados: à vista, futuros e Forex;

- Programar o envio de ordens limitadas (pendurar ordens com o robô de investimentos);

- Adicionar o Breakeven a estratégia base do robô;

- Programar Stop Loss móvel;

- Dentro do robô manipular histórico de negociações;

- Especificar horários, datas e dias da semana para operacionalizar o robô;

- E organizar o Expert Advisor em arquivos separados para modularizar o desenvolvimento de robôs;

Assista a algumas alunas demonstrativas que deixei para você avaliar minha didática e metodologia de ensino.

Caso goste desta proposta e tenha interesse em elevar de patamar com relação ao desenvolvimentos de robôs de investimentos utilizando a linguagem MQL5 vamos comigo agora mesmo aos estudos!

O acesso é vitalício e as aulas serão constantemente atualizadas.

Aguardo você nas aulas!

Aprenda a criar estratégias avançadas para robôs de investimentos.

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What you will learn

• Básico de programação orientada a objetos
• Funcionamentos das classes e objetos na MQL5
• Utilizar a classe CTrader

Rating: 4.65278

Level: Intermediate Level

Duration: 6 hours

Instructor: Rafael F. V. C. Santos, Ph.D.