Artigos sobre programação nas linguagens MQL4 e MQL5

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Leia os artigos publicados aqui para aprender MQL5, a linguagem das estratégias de negociação. A maioria desses artigos foi escrita por vocês, membros da MQL5.community. Todos eles estão divididos em categorias para encontrar respostas rápidas relacionadas a aspectos específicos da programação: "Integração", "Testador", "Estratégias de negociação" e muito mais.

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DoEasy. Controles (Parte 13): Otimizando a interação de objetos WinForms com o mouse, dando início ao desenvolvimento do objeto WinForms TabControl

DoEasy. Controles (Parte 13): Otimizando a interação de objetos WinForms com o mouse, dando início ao desenvolvimento do objeto WinForms TabControl

No artigo, vamos corrigir e otimizar o processamento da aparência dos objetos WinForms após afastar o cursor do mouse do objeto e começar a desenvolver o objeto TabControl WinForms.
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Gráficos do índice do dólar e do índice do euro — exemplo de serviço no MetaTrader 5

Gráficos do índice do dólar e do índice do euro — exemplo de serviço no MetaTrader 5

Por meio de um programa-serviço como exemplo, analisaremos a criação e a atualização dos gráficos do índice do dólar (USDX) e do índice do euro (EURX). Ao iniciar o serviço, verificaremos se o instrumento sintético necessário está presente, criaremos caso ele não exista e o adicionaremos à janela "Observação do Mercado". Em seguida, será gerado o histórico do instrumento sintético — tanto o de minutos quanto o de ticks — e o gráfico do instrumento criado será aberto.
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Auto-otimização de take-profits e parâmetros do indicador usando SMA e EMA

Auto-otimização de take-profits e parâmetros do indicador usando SMA e EMA

Este artigo apresenta um EA avançado para negociação no mercado Forex, que combina aprendizado de máquina com análise técnica. Ele é projetado para operar ações da Apple por meio de otimização adaptativa, gerenciamento de risco e múltiplas estratégias. Testes com dados históricos têm apresentado resultados promissores, embora também tenham evidenciado retrações significativas, indicando potencial para melhorias adicionais.
Gráficos na biblioteca DoEasy (Parte 93): preparando a funcionalidade para criar objetos gráficos compostos
Gráficos na biblioteca DoEasy (Parte 93): preparando a funcionalidade para criar objetos gráficos compostos

Gráficos na biblioteca DoEasy (Parte 93): preparando a funcionalidade para criar objetos gráficos compostos

Neste artigo, vamos começar a desenvolver a funcionalidade para a criação de objetos gráficos compostos. Nossa biblioteca terá suporte para a criação de objetos gráficos compostos complexos, sendo que tais objetos podem ter qualquer hierarquia de relações. Prepararemos todas as classes necessárias para a posterior geração de tais objetos.
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Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 53): classe do indicador base abstrato

Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 53): classe do indicador base abstrato

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.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 37): atenção esparsa

Redes neurais de maneira fácil (Parte 37): atenção esparsa

No artigo anterior, abordamos modelos relacionais que usavam mecanismos de atenção. Uma das características desses modelos era o aumento do uso de recursos computacionais. O artigo de hoje apresenta um dos mecanismos para reduzir o número de operações computacionais dentro do bloco Self-Attention, o que aumenta o desempenho geral do modelo.
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Interface Gráfico: Dicas e recomendações para criar uma biblioteca gráfica no MQL

Interface Gráfico: Dicas e recomendações para criar uma biblioteca gráfica no MQL

Vamos explorar os fundamentos das bibliotecas de interface gráfica para que você possa entender como elas funcionam ou até mesmo começar a criar as suas próprias.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 27): Projeto Expert Advisor — Classe C_Mouse (I)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 27): Projeto Expert Advisor — Classe C_Mouse (I)

Neste artigo irá nascer a classe C_Mouse. Esta foi pensada de maneira que a programação, seja feita no mais alto nível quanto for possível ser feita. Mas dizer que trabalharemos em alto, ou baixo nível, nada tem haver com questões de colocarmos palavrões ou chavões no meio do código. Longe disto. Trabalhar em alto nível ou de baixo nível, quando se fala em programação, diz o quanto o programa pode ser mais simples ou mais difícil de ser lido por outro programador.
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Algoritmos de otimização populacionais: Colônia artificial de abelhas (Artificial Bee Colony, ABC)

Algoritmos de otimização populacionais: Colônia artificial de abelhas (Artificial Bee Colony, ABC)

Hoje estudaremos o algoritmo de colônia artificial de abelhas. Complementaremos nosso conhecimento com novos princípios para estudar espaços funcionais. E neste artigo falarei sobre minha interpretação da versão clássica do algoritmo.
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Algoritmos de otimização populacional: busca por difusão estocástica (Stochastic Diffusion Search, SDS)

Algoritmos de otimização populacional: busca por difusão estocástica (Stochastic Diffusion Search, SDS)

O artigo aborda a busca por difusão estocástica, SDS, um algoritmo de otimização muito poderoso e prático, baseado nos princípios de passeio aleatório. O algoritmo permite encontrar soluções ótimas em espaços multidimensionais complexos, possuindo uma alta velocidade de convergência e a capacidade de evitar extremos locais.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 18): Regras de associação

Redes neurais de maneira fácil (Parte 18): Regras de associação

Como continuação desta série, gostaria de apresentar a vocês outro tipo de tarefa dos métodos de aprendizado não supervisionado, em particular a busca de regras de associação. Este tipo de tarefa foi usado pela primeira vez no varejo para analisar cestas de compras. Neste artigo falaremos sobre as possibilidades de utilização de tais algoritmos no trading.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 20): FOREX (I)

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 20): FOREX (I)

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.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 29): Projeto Expert Advisor — Classe C_Mouse (III)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 29): Projeto Expert Advisor — Classe C_Mouse (III)

Agora que a classe C_Mouse foi melhorada. Podemos focar em criar uma classe que será usada para promover uma base completamente diferente de estudos. Mas como expliquei no inicio do artigo, não iremos usar herança ou polimorfismo para gerar esta nova classe. Iremos modificar, ou melhor dizendo, agregar alguns objetos novos a linha de preço. Isto neste primeiro momento, no próximo artigo mostrarei como modificar os estudos. Mas faremos isto sem mexer no código da classe C_Mouse. Sei que na pratica, isto seria mais simples ser feito usando herança ou polimorfismo. No entanto, existem técnicas diferentes para se conseguir a mesma coisa.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 55): Módulo de controle

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 55): Módulo de controle

Neste artigo iremos implementar o indicador de controle de forma que ele possa o sistema de mensagens que está sendo implementado. Apesar de não ser algo muito complexo de ser feito, você precisa entender alguns detalhes referentes a como fazer a inicialização deste módulo. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.
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DoEasy. Controles (Parte 2): Continuamos trabalhando na classe CPanel

DoEasy. Controles (Parte 2): Continuamos trabalhando na classe CPanel

Neste artigo, vamos nos livrar de alguns erros ao trabalhar com elementos gráficos e continuar desenvolvendo o controle CPanel. Isto último irá se tratar de métodos para definir os parâmetros da fonte, que é usada por padrão para todos os objetos de texto do painel, objetos esses que, por sua vez, podem ser localizados nele no futuro.
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Algoritmo de recompra: Simulação de negociação em várias moedas

Algoritmo de recompra: Simulação de negociação em várias moedas

Neste artigo, criaremos um modelo matemático para simular a precificação em várias moedas e concluiremos o estudo, que comecei no artigo anterior, sobre o princípio de diversificação como parte da busca por mecanismos para aumentar a eficiência da negociação.
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Análise de Sentimento e Deep Learning para Trading com EA e Backtesting com Python

Análise de Sentimento e Deep Learning para Trading com EA e Backtesting com Python

Neste artigo, vamos introduzir a Análise de Sentimento e Modelos ONNX com Python para serem usados em um EA. Um script executa um modelo ONNX treinado do TensorFlow para previsões de deep learning, enquanto outro busca manchetes de notícias e quantifica o sentimento usando IA.
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Scalping Orderflow para MQL5

Scalping Orderflow para MQL5

Este Expert Advisor para MetaTrader 5 implementa uma estratégia de Scalping OrderFlow com gerenciamento de risco avançado. Ele utiliza múltiplos indicadores técnicos para identificar oportunidades de negociação com base em desequilíbrios de fluxo de ordens. Os testes de retrocesso (backtesting) mostram potencial de lucratividade, mas destacam a necessidade de mais otimizações, especialmente no gerenciamento de risco e nas taxas de acerto das operações. Adequado para traders experientes, exige testes aprofundados e compreensão antes da utilização em ambiente real.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 50): Soft Actor-Critic (otimização do modelo)

Redes neurais de maneira fácil (Parte 50): Soft Actor-Critic (otimização do modelo)

No artigo anterior, implementamos o algoritmo Soft Actor-Critic, mas não conseguimos treinar um modelo lucrativo. Neste artigo, vamos realizar a otimização do modelo previamente criado para obter os resultados desejados a nível de seu funcionamento.
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Construindo um Modelo de Restrição de Tendência com Candlesticks (Parte 5): Sistema de Notificação (Parte I)

Construindo um Modelo de Restrição de Tendência com Candlesticks (Parte 5): Sistema de Notificação (Parte I)

Dividiremos o código principal do MQL5 em trechos específicos para ilustrar a integração do Telegram e WhatsApp para receber notificações de sinais do indicador de Restrição de Tendência que estamos criando nesta série de artigos. Isso ajudará traders, tanto iniciantes quanto desenvolvedores experientes, a compreender o conceito com mais facilidade. Primeiro, abordaremos a configuração do MetaTrader 5 para notificações e sua importância para o usuário. Isso ajudará os desenvolvedores a tomarem nota antecipadamente para aplicar posteriormente em seus sistemas.
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Introdução ao MQL5 (Parte 3): Estudando os elementos básicos do MQL5

Introdução ao MQL5 (Parte 3): Estudando os elementos básicos do MQL5

Neste artigo, continuamos a estudar os fundamentos da programação em MQL5. Vamos abordar arrays, funções personalizadas, pré-processadores e manipulação de eventos. Para maior clareza, cada passo de todas as explicações será acompanhado por código. Esta série de artigos estabelece a base para o estudo do MQL5, com ênfase na explicação de cada linha de código.
DoEasy. Controles (Parte 32): "ScrollBar" horizontal, rolagem com a roda do mouse
DoEasy. Controles (Parte 32): "ScrollBar" horizontal, rolagem com a roda do mouse

DoEasy. Controles (Parte 32): "ScrollBar" horizontal, rolagem com a roda do mouse

Neste artigo, concluiremos o desenvolvimento do funcional do objeto de barra de rolagem horizontal. Vamos habilitar a capacidade de rolar o conteúdo do contêiner movendo o controle deslizante da barra de rolagem e girando a roda do mouse. Além disso, faremos adições à biblioteca para acomodar a nova política de execução de ordens e os novos códigos de erro de tempo de execução no MQL5.
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Criando um Expert Advisor simples multimoeda usando MQL5 (Parte 2): Sinais do indicador - Parabolic SAR multiframe

Criando um Expert Advisor simples multimoeda usando MQL5 (Parte 2): Sinais do indicador - Parabolic SAR multiframe

Neste artigo, por EA multimoeda, entendemos um robô investidor ou um robô de negociação que pode negociar (abrir/fechar ordens, gerenciar ordens como trailing-stop-loss e trailing profit) mais de um par de moedas em um gráfico. Desta vez, usaremos apenas um indicador, o Parabolic SAR ou iSAR, em vários timeframes, começando com PERIOD_M15 e terminando com PERIOD_D1.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 46): Aprendizado por reforço condicionado a metas (GCRL)

Redes neurais de maneira fácil (Parte 46): Aprendizado por reforço condicionado a metas (GCRL)

Convido você a conhecer mais uma abordagem no campo do aprendizado por reforço. É chamada de aprendizado por reforço condicionado a metas, conhecida pela sigla GCRL (Goal-conditioned reinforcement learning). Nessa abordagem, o agente é treinado para alcançar diferentes metas em cenários específicos.
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Estratégia de trading "Captura de Liquidez" (Liquidity Grab)

Estratégia de trading "Captura de Liquidez" (Liquidity Grab)

A estratégia de captura de liquidez é um componente-chave do Smart Money Concepts (SMC), que visa identificar e aproveitar as ações dos participantes institucionais no mercado. Ela envolve mirar áreas de alta liquidez, como zonas de suporte ou resistência, onde ordens de grande volume podem provocar um movimento de preço antes que o mercado retome sua tendência. Este artigo explica em detalhes o conceito de captura de liquidez e descreve o processo de desenvolvimento de um EA para a estratégia de captura de liquidez em MQL5.
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Desenvolvimento de uma DLL experimental com suporte a multithreading em C++ para MetaTrader 5 no Linux

Desenvolvimento de uma DLL experimental com suporte a multithreading em C++ para MetaTrader 5 no Linux

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.
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Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 49): indicadores padrão multiperíodos multissímbolos multibuffer

Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 49): indicadores padrão multiperíodos multissímbolos multibuffer

Neste artigo, modificaremos as classes da biblioteca para permitir a criação de indicadores padrão multissímbolos e multiperíodos que requerem vários buffers de indicador para exibir seus dados.
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EA de grid-hedge modificado em MQL5 (Parte II): Criando um EA de grade simples

EA de grid-hedge modificado em MQL5 (Parte II): Criando um EA de grade simples

O artigo aborda a estratégia clássica de grade, descrevendo detalhadamente sua automação com um EA em MQL5 e analisando os resultados iniciais dos testes históricos. Também enfatiza a necessidade de manter posições por um longo período e considera a possibilidade de otimização de parâmetros-chave (como distância, take-profit e tamanhos de lotes) em futuras partes. O objetivo desta série de artigos é aumentar a eficiência da estratégia de negociação e sua adaptabilidade a diferentes condições de mercado.
A ociosidade é o estímulo do progresso ou como trabalhar com gráficos de maneira interativa
A ociosidade é o estímulo do progresso ou como trabalhar com gráficos de maneira interativa

A ociosidade é o estímulo do progresso ou como trabalhar com gráficos de maneira interativa

Um indicador de trabalho interativo com linhas de tendência, níveis Fibo, ícones impostos manualmente em um gráfico. Ele permite que você desenhe as zonas coloridas dos níveis Fibo, mostre os momentos em que o preço cruzou a linha de tendência, gerencia o objeto "etiqueta de preço".
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 36): Ajeitando as coisas (II)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 36): Ajeitando as coisas (II)

Uma das coisas que mais pode complicar a nossa vida como programadores é o fato de supor as coisas. Neste artigo mostrarei o perigo de fazer suposições. Tanto na parte da programação em MQL5, onde você supõem que um tipo terá um dado tamanho. Assim como no uso do MetaTrader 5, onde você supõem que servidores diferentes funcionam da mesma forma.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 43): Projeto do Chart Trade (II)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 43): Projeto do Chart Trade (II)

Grande parte das pessoas que querem, ou desejam aprender a programar, não fazem de fato ideia, do que estão fazendo. O que elas fazem é tentar criar as coisas de uma determinada maneira. No entanto, quando programamos não estamos de fato tentando criar um solução. Se você tentar fazer isto, desta forma irá gerar mais problemas do que realmente uma solução. Aqui iremos fazer algo um pouco mais avançado, e por consequência diferente.
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Gerenciador de risco para operar manualmente

Gerenciador de risco para operar manualmente

Neste artigo, falaremos em detalhes sobre como escrever uma classe gerenciadora de risco para negociar manualmente a partir do zero. Essa classe também poderá servir como base para os traders que operam usando programação.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 28): algoritmo de gradiente de política

Redes neurais de maneira fácil (Parte 28): algoritmo de gradiente de política

Continuamos a estudar métodos de aprendizado por reforço. No artigo anterior, nos iniciamos no método de aprendizado Q profundo. Com ele, treinamos um modelo para prever a recompensa imediata dependendo da ação tomada por nós em uma determinada situação. E, em seguida, realizamos uma ação de acordo com nossa política e a recompensa esperada. Mas nem sempre é possível aproximar a função Q ou nem sempre sua aproximação dá o resultado desejado. Nesses casos, os métodos de aproximação são usados não para funções de utilidade, mas, sim, para uma política (estratégia) direta de ações. E é precisamente a esses métodos que o gradiente de política pertence.
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Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador DeMarker

Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador DeMarker

Aqui está um novo artigo em nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação pelos indicadores técnicos mais populares. Neste artigo, nós apresentaremos como criar um sistema de negociação pelo indicador DeMarker.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 23): Criando uma ferramenta para transferência de aprendizado

Redes neurais de maneira fácil (Parte 23): Criando uma ferramenta para transferência de aprendizado

Nesta série de artigos, já mencionamos a transferência de aprendizado mais de uma vez. Mas até agora o assunto não foi além das menções. Sugiro preencher essa lacuna e dar uma olhada mais de perto na transferência de aprendizado.
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Ganhe uma Vantagem sobre Qualquer Mercado (Parte II): Previsão de Indicadores Técnicos

Ganhe uma Vantagem sobre Qualquer Mercado (Parte II): Previsão de Indicadores Técnicos

Você sabia que podemos obter mais precisão ao prever certos indicadores técnicos do que ao prever o preço subjacente de um símbolo negociado? Junte-se a nós para explorar como aproveitar essa percepção para melhores estratégias de negociação
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Medindo o valor informativo do Indicador

Medindo o valor informativo do Indicador

O aprendizado de máquina se tornou uma técnica popular de desenvolvimento de estratégias. Na negociação, tradicionalmente, mais atenção é dada à maximização da lucratividade e à precisão das previsões. Enquanto isso, o processamento de dados usado para construir modelos preditivos permanece na periferia. Neste artigo, discutimos o uso do conceito de entropia para avaliar a adequação de indicadores na construção de modelos preditivos, conforme descrito no livro Testing and Tuning Market Trading Systems escrito por Timothy Masters.
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Expert Advisor de scalping Ilan 3.0 AI com aprendizado de máquina

Expert Advisor de scalping Ilan 3.0 AI com aprendizado de máquina

Lembra do EA Ilan 1.6 Dynamic? Vamos tentar aprimorá-lo com aprendizado de máquina! Vamos reviver esse antigo projeto neste artigo e adicionar aprendizado de máquina com uma tabela Q. Passo a passo.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 06): Primeiras melhorias (I)

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 06): Primeiras melhorias (I)

Neste artigo vamos começar a estabilizar todo o sistema. Pois sem que o sistema esteja de fato estabilizado, podemos correr risco de não conseguir cumprir os próximos passos.
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Como escolher um Expert Advisor: Vinte caraterísticas de um robô de baixa qualidade

Como escolher um Expert Advisor: Vinte caraterísticas de um robô de baixa qualidade

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.