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Os mais populares robôs de negociação e indicadores técnicos, novidades de sinais, programas MQL5 recentes no CodeBase e tópicos mais discutidos no Fórum.

Publicado o artigo "Aplicação prática de redes neurais no trading. Python (Parte I)".

Aplicação prática de redes neurais no trading. Python (Parte I)

Neste artigo, analisaremos passo a passo a implementação de um sistema de negociação baseado na programação de redes neurais profundas em Python. Para isso, usaremos a biblioteca de aprendizado de máquina TensorFlow desenvolvida pelo Google. Para descrever as redes neurais, iremos por em uso a biblioteca Keras.

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Como comprar um robô negociação, no Mercado MetaTrader, e instalá-lo?

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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.

Negociação Forex e sua matemática básica

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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.

Crie o seu próprio robô de negociação em 6 passos!

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Se você não sabe como as classes de negócio são construídas, e se assusta com as palavras "Programação orientada a objeto", então, este artigo é para você. Na realidade, você não precisa saber os detalhes para escrever seu próprio módulo de sinais de negociação. Apenas siga algumas regras simples. Todo o resto será feito pelo Assistente MQL5, e você terá um robô de negócio pronto para uso!

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CHAMPION EA
228% 1757 negociações
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Saldo:1 234.68USD

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Redes neurais de Maneira Fácil (Parte 6): Experimentos com a taxa de aprendizado da rede neural

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Anteriormente, nós consideramos vários tipos de redes neurais junto com suas implementações. Em todos os casos, as redes neurais foram treinadas usando o método gradiente descendente, para o qual nós precisamos escolher uma taxa de aprendizado. Neste artigo, eu quero mostrar a importância de uma taxa corretamente selecionada e o seu impacto no treinamento da rede neural, usando exemplos.

Como testar um robô de negociação antes da compra

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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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  • Candle Time End and Spread O indicador mostra conjuntamente o spread em andamento e o tempo que falta para fechar a barra (candlestick).
  • PivotPoint Este indicador baseia em pontos pivot, resistências e suportes.
  • Volume Profile + Range v6.0 Indicador Volume Profile + Range v6.0 (anteriormente chamado de TPO). Distribuição das negociações por níveis de preços num determinado intervalo de tempo. Ele é mostrado como um histograma.

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Publicado o artigo "Abordagem ideal para desenvolver e analisar sistemas de negociação".

Abordagem ideal para desenvolver e analisar sistemas de negociação

Neste artigo, além de tentar apresentar que critérios usar ao escolher um sistema ou sinal para investir seu dinheiro, aventurar-me-ei a mostrar qual é a melhor abordagem para desenvolver sistemas de negociação, e explicar por que isso é tão importante ao operar moedas.

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Publicado o artigo "Perceptron Multicamadas e o Algoritmo Backpropagation".

Perceptron Multicamadas e o Algoritmo Backpropagation

Recentemente, ao aumentar a popularidade desses métodos, tantas bibliotecas foram desenvolvidas em Matlab, R, Python, C++, e etc, que recebem o conjunto de treinamento como entrada e constroem automaticamente uma Rede Neural apropriada para o suposto problema. Vamos entender como funciona um tipo básico de Rede Neural, (Perceptron de um único neurônio e Perceptron Multicamadas), e um fascinante algoritmo responsável pelo aprendizado da rede, (Gradiente descendente e o Backpropagation). Tais modelos de rede serviram de base para os modelos mais complexos existentes hoje.

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Publicado o artigo "Redes Neurais de Maneira Fácil(Parte 7): Métodos de otimização adaptativos".

Redes Neurais de Maneira Fácil(Parte 7): Métodos de otimização adaptativos

Nos artigos anteriores, nós usamos o gradiente descendente estocástico para treinar uma rede neural usando a mesma taxa de aprendizado para todos os neurônios da rede. Neste artigo, eu proponho olhar para os métodos de aprendizagem adaptativos que permitem a mudança da taxa de aprendizagem para cada neurônio. Nós também consideraremos os prós e os contras dessa abordagem.

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SteadyRock Growth IFL EURUSD
58% 2884 negociações
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Saldo:450.97EUR

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