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Este artigo explicará como instalar facilmente o MetaTrader 5 nas versões populares do Linux, Ubuntu e Debian. Esses sistemas são amplamente utilizados não apenas em hardware de servidor, mas também em computadores comuns por traders.
Como comprar um robô negociação, no Mercado MetaTrader, e instalá-lo?
Cada produto disponível no Mercado MetaTrader pode ser comprado tanto através das plataformas de negociação MetaTrader 4 e MetaTrader 5, quanto diretamente no site MQL5.com. Selecione o produto que melhor se adapta à sua maneira de trabalhar, pague por ele conveniente e não se esqueça de ativá-lo.
Como testar um robô de negociação antes da compra
A compra de um robô de negociação no Mercado MQL5 apresenta uma vantagem distinta em relação a todas as outras opções similares - um sistema automatizado oferecido pode ser inteiramente testado diretamente no terminal MetaTrader 5. Antes da compra, um Expert Advisor pode e deve ser cuidadosamente executado em todos os modos não favoráveis no Strategy Tester integrado para que você entenda completamente o sistema.
Códigos fontes mais baixados deste mês
- Candle Time End and Spread O indicador mostra conjuntamente o spread em andamento e o tempo que falta para fechar a barra (candlestick).
- SuperTrend Indicador Supertrend.
- Indicador das Sessões de Trades Este indicador é baseado nos buffers DRAW_FILLING. Os parâmetros de entrada estão ausentes, são usadas as funções TimeTradeServer(), TimeGMT().
Publicado o artigo "Buffers de cores em indicadores de vários símbolos e vários períodos".
Neste artigo, analisaremos a estrutura do buffer de indicador em indicadores com vários símbolos e vários períodos e geraremos a exibição dos buffers coloridos desses indicadores no gráfico.
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Capital Líquido: | 4 279.77 | USD |
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Crescimento: | 115.89 | % |
Capital Líquido: | 407 386.20 | HKD |
Saldo: | 405 040.80 | HKD |
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Cada produto disponível no Mercado MetaTrader pode ser comprado tanto através das plataformas de negociação MetaTrader 4 e MetaTrader 5, quanto diretamente no site MQL5.com. Selecione o produto que melhor se adapta à sua maneira de trabalhar, pague por ele conveniente e não se esqueça de ativá-lo.
Como testar um robô de negociação antes da compra
A compra de um robô de negociação no Mercado MQL5 apresenta uma vantagem distinta em relação a todas as outras opções similares - um sistema automatizado oferecido pode ser inteiramente testado diretamente no terminal MetaTrader 5. Antes da compra, um Expert Advisor pode e deve ser cuidadosamente executado em todos os modos não favoráveis no Strategy Tester integrado para que você entenda completamente o sistema.
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- Programação no MQL5 para traders: códigos-fonte retirados do livro. Parte 5 Na quinta parte do livro, mergulhamos no estudo da API quanto à negociação algorítmica, incluindo análise e processamento de dados financeiros, visualização em gráficos e automação de ações, além de interação com o usuário.
27 novos sinais já está disponível para assinatura:
Crescimento: | 624.85 | % |
Capital Líquido: | 234.85 | USD |
Saldo: | 234.81 | USD |
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Saldo: | 25 238.40 | USD |
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Publicado o artigo "Rede neural na prática: Função de reta".
Neste artigo, vamos passar rapidamente, por alguns métodos para conseguir a função que poderá representar os nossos dados no banco. Não irei me aprofundar em detalhes relacionados ao como usar estatísticas e estudos de probabilidade para interpretar os resultados. Deixo isto como dever de casa, para cada um que realmente deseja se aprofundar, na parte matemática da coisa. De qualquer forma, estudar tais coisas será primordial para que você de fato consiga compreender tudo que envolve estudos de redes neurais. Aqui irei pegar bem leve no tema.
Publicado o artigo "Criando um Expert Advisor simples multimoeda usando MQL5 (Parte 5): Bandas de Bollinger no canal de Keltner — Sinais dos indicadores".
Neste artigo, por EA multimoeda, entendemos um robô investidor, que pode negociar (abrir/fechar ordens, gerenciar ordens, por exemplo, do tipo trailing stop-loss e trailing profit) mais de um par de moedas em um gráfico. Neste artigo, utilizaremos sinais de dois indicadores, nomeadamente Bandas de Bollinger (Bollinger Bands®) e canal de Keltner.
Publicado o artigo "Análise quantitativa no MQL5: implementando um algoritmo promissor".
Vamos explorar o que é a análise quantitativa, como os grandes players a utilizam e criar um dos algoritmos de análise quantitativa na linguagem MQL5.
Publicado o artigo "Redes neurais de maneira fácil (Parte 67): Aprendendo com experiências passadas para resolver novos problemas".
Neste artigo, continuaremos a falar sobre métodos de coleta de dados em uma amostra de treinamento. É claro que o processo de aprendizado requer constante interação com o ambiente. Mas as situações podem variar.
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Capital Líquido: | 1 477.45 | USD |
Saldo: | 1 477.45 | USD |
Publicado o artigo "Algoritmos de otimização populacional: simulação de têmpera (Simulated Annealing, SA). Parte I".
O algoritmo de simulação de têmpera é uma metaheurística inspirada no processo de têmpera de metais. Neste artigo, realizaremos uma análise detalhada do algoritmo e mostraremos como muitas concepções comuns e mitos em torno deste método de otimização popular e amplamente conhecido podem ser equivocados e incompletos. Anúncio da segunda parte do artigo: "Conheça nosso algoritmo autoral de simulação de têmpera isotrópica (Simulated Isotropic Annealing, SIA)!"
Publicado o artigo "Interpretação de modelos: Compreensão mais profunda dos modelos de aprendizado de máquina".
O aprendizado de máquina é uma área fascinante e essencial para todos, independentemente da experiência que possuam. Neste artigo, vamos mergulhar nos detalhes dos mecanismos que fundamentam os modelos desenvolvidos, desvendaremos o intricado universo das características, das previsões e das soluções robustas, e alcançaremos uma interpretação cristalina dos modelos. Descubra como “fazer concessões”, aprimorar previsões, priorizar a importância dos parâmetros e fazer escolhas assertivas. Este texto servirá de guia para você aprimorar a eficácia dos modelos de aprendizado de máquina e maximizar os benefícios das metodologias aplicadas.
Publicado o artigo "Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 08): Perceptrons".
Os perceptrons, redes com uma única camada oculta, podem ser um bom suporte para aqueles familiarizados com os fundamentos do trading automático e que desejam mergulhar nas redes neurais. Vamos examinar passo a passo como eles podem ser implementados no conjunto de classes de sinais, que faz parte das classes do Assistente MQL5 para EAs.
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51 novos sinais já está disponível para assinatura:
Crescimento: | 146.62 | % |
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Crescimento: | 83.71 | % |
Capital Líquido: | 20 109.77 | USD |
Saldo: | 172 516.57 | USD |
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Publicado o artigo "Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 4): Decomposição da interpretabilidade usando anotação de dados".
Esta série de artigos apresenta várias técnicas destinadas a rotular séries temporais, técnicas essas que podem criar dados adequados à maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A rotulação de dados (ou anotação de dados) direcionada pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado aos objetivos e tarefas do usuário, melhorar a precisão do modelo e até mesmo ajudar o modelo a dar um salto qualitativo!
Publicado o artigo "Padrões de projeto no MQL5 (Parte 3): Padrões comportamentais 1".
Neste novo artigo da série dedicada a padrões de projeto, exploraremos os padrões comportamentais para entender como criar métodos eficazes de interação entre os objetos criados. Ao projetar esses padrões de comportamento, poderemos entender como desenvolver software reutilizável, expansível e testável.
Publicado o artigo "Escrevemos o primeiro modelo de caixa de vidro (Glass Box) em Python e MQL5".
Os modelos de aprendizado de máquina são difíceis de interpretar, e entender o motivo pelo qual os modelos não atendem às nossas expectativas pode ajudar muito a alcançar o resultado desejado ao usar esses métodos modernos. Sem um entendimento abrangente do funcionamento interno do modelo, pode ser difícil identificar erros que prejudicam o desempenho. Nesse processo, podemos dedicar tempo a criar funções que não impactam na qualidade da previsão. No final, por melhor que seja o modelo, perdemos todos os seus principais benefícios devido a nossos próprios erros. Felizmente, existe uma solução complexa, mas bem desenvolvida, que permite ver claramente o que está acontecendo sob o capô do modelo.
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Crescimento: | 448.80 | % |
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