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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Do básico ao intermediário: União (II)

Do básico ao intermediário: União (II)

Este será um artigo muito divertido e bastante curioso em diversos aspectos. Ele abordará a união para resolver um problema discutido anteriormente. Além disso, exploraremos algumas situações inusitadas que podem surgir ao usar uma união em aplicativos. O conteúdo exposto aqui visa pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como uma aplicação cuja finalidade não seja o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.
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Filtragem e extração de características no domínio da frequência

Filtragem e extração de características no domínio da frequência

Neste artigo, vamos explorar a aplicação de filtros digitais em séries temporais representadas no domínio da frequência, com o objetivo de extrair características únicas que podem ser úteis para modelos de previsão.
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Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 19): Criando etapas implementadas em Python

Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 19): Criando etapas implementadas em Python

Até agora, analisamos a automação da execução de procedimentos sequenciais de otimização de EAs exclusivamente no testador de estratégias padrão. Mas o que fazer se, entre essas execuções, quisermos processar alguns dados já obtidos por outros meios? Vamos tentar adicionar a possibilidade de criar novas etapas de otimização, executadas por programas escritos em Python.
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De Novato a Especialista: A Jornada Essencial no Comércio MQL5

De Novato a Especialista: A Jornada Essencial no Comércio MQL5

Desbloqueie seu potencial! Você está cercado de oportunidades. Descubra 3 segredos principais para iniciar sua jornada MQL5 ou levá-la para o próximo nível. Vamos mergulhar na discussão de dicas e truques para iniciantes e profissionais.
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Redes neurais em trading: Modelo adaptativo multiagente (MASA)

Redes neurais em trading: Modelo adaptativo multiagente (MASA)

Apresento o framework adaptativo multiagente MASA, que une aprendizado por reforço e estratégias adaptativas, oferecendo um equilíbrio harmonioso entre rentabilidade e controle de riscos em condições de mercado turbulentas.
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Simulação de mercado (Parte 21): Iniciando o SQL (IV)

Simulação de mercado (Parte 21): Iniciando o SQL (IV)

Muitos de vocês, caros leitores, podem ter um nível de experiência muito superior ao meu, no que rege trabalhar com bancos de dados. Tendo assim uma visão diferente da minha. Porém, como era preciso definir, e desenvolver alguma forma de explicar o motivo pelo qual os bancos de dados, são criados da forma como são criados. Explicar o por que o SQL tem o formato que tem. Mas principalmente, por que as chaves primárias e chaves estrangeiras vieram a surgir. Foi preciso deixar as coisas um pouco abstratas.
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Do básico ao intermediário: Precedência de operadores

Do básico ao intermediário: Precedência de operadores

Este é com toda a certeza, o assunto mais complicado de explicar somente utilizando a parte teórica do mesmo. Sendo assim, aconselho a você, meu caro leitor, procurar praticar o que será mostrado aqui. Mesmo quando tudo parece simples a principio, esta questão sobre operadores, de fato, somente será bem compreendida com a pratica aliada ao estudo constante. 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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Otimização por Quimiotaxia Bacteriana (BCO)

Otimização por Quimiotaxia Bacteriana (BCO)

Este artigo apresenta a versão original do algoritmo de otimização por quimiotaxia bacteriana (Bacterial Chemotaxis Optimization, BCO) e sua variante modificada. Examinaremos detalhadamente todas as diferenças, com foco especial na nova versão BCOm, que simplifica o mecanismo de movimento das bactérias, reduz a dependência do histórico de mudanças de posição e emprega operações matemáticas mais simples em comparação com a versão original, que possui um alto custo computacional. Além disso, serão realizados testes e apresentadas conclusões.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 54): O nascimento do primeiro módulo

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 54): O nascimento do primeiro módulo

Neste artigo, iremos ver como construir o primeiro dos módulos, realmente funcional a fim de ser utilizado no sistema de replay / simulador. Além de ter como proposito geral servir para outras coisas também. O módulo que será construído aqui será o do indicador de mouse.
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Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo híbrido de otimização de forrageamento bacteriano com algoritmo genético (Bacterial Foraging Optimization - Genetic Algorithm, BFO-GA)

Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo híbrido de otimização de forrageamento bacteriano com algoritmo genético (Bacterial Foraging Optimization - Genetic Algorithm, BFO-GA)

Este artigo apresenta uma nova abordagem para resolver problemas de otimização, combinando as ideias dos algoritmos de otimização de forrageamento bacteriano (BFO) com as técnicas usadas no algoritmo genético (GA), resultando no algoritmo híbrido BFO-GA. Ele utiliza o comportamento de enxameamento das bactérias para a busca global da solução ótima e operadores genéticos para refinar os ótimos locais. Ao contrário do BFO original, as bactérias agora podem mutar e herdar genes.
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Do básico ao intermediário: Array (IV)

Do básico ao intermediário: Array (IV)

Neste artigo iremos ver como podemos fazer algo muito parecido com o encontrado em linguagens como C, C++ e Java. Onde podemos enviar um número quase infinito de parâmetros para dentro de uma função ou procedimento. Apesar de aparentemente ser um tópico avançado. Na minha visão, o que será visto aqui, pode muito bem ser implementado por qualquer iniciante. Desde que ele tenha compreendido os conceitos vistos arteriormente. 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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Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 4): Intervalos, experimentos e composições

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 4): Intervalos, experimentos e composições

A teoria das categorias representa um segmento diversificado e em constante expansão da matemática, que até agora está relativamente pouco explorado na comunidade MQL5. Esta série de artigos tem como objetivo descrever alguns de seus conceitos a fim de criar uma biblioteca aberta e utilizar ainda mais essa seção notável na criação de estratégias de negociação.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 77): Cross-Covariance Transformer (XCiT)

Redes neurais de maneira fácil (Parte 77): Cross-Covariance Transformer (XCiT)

Em nossos modelos, frequentemente usamos vários algoritmos de atenção. E, provavelmente, usamos Transformadores com mais frequência. A principal desvantagem deles é a exigência de recursos. Neste artigo, quero apresentar um algoritmo que ajuda a reduzir os custos computacionais sem perda de qualidade.
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Algoritmo de otimização por reações químicas — Chemical Reaction Optimization, CRO (Parte I): A química dos processos na otimização

Algoritmo de otimização por reações químicas — Chemical Reaction Optimization, CRO (Parte I): A química dos processos na otimização

Na primeira parte deste artigo, mergulharemos no mundo das reações químicas e descobriremos uma nova abordagem para a otimização! O método de otimização por reações químicas (CRO) utiliza os princípios das leis da termodinâmica para alcançar resultados eficazes. Revelaremos os segredos da decomposição, síntese e outros processos químicos que servem de base para este método inovador.
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Do básico ao intermediário: Definições (I)

Do básico ao intermediário: Definições (I)

Neste artigo, faremos diversas coisas, que para muitos irão parecer estranho e totalmente fora de contexto. Mas que ser for bem empregado tornará seu aprendo muito mais divertido e empolgante. Já que podemos construir coisas bem interessantes, com base no que será visto aqui. A ponto de permitir uma melhor assimilação da sintaxe da linguagem MQL5. 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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Análise volumétrica com redes neurais como chave para tendências futuras

Análise volumétrica com redes neurais como chave para tendências futuras

O artigo explora a possibilidade de melhorar a previsão de preços com base na análise do volume de negociações, integrando os princípios da análise técnica com a arquitetura de redes neurais LSTM. Dá-se atenção especial à identificação e interpretação de volumes anômalos, uso de clusterização e criação de características baseadas em volume, além de sua definição no contexto de aprendizado de máquina.
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Redes neurais em trading: Transformer com codificação relativa

Redes neurais em trading: Transformer com codificação relativa

O aprendizado autossupervisionado pode ser uma forma eficaz de analisar grandes volumes de dados brutos não rotulados. O principal fator de sucesso é a adaptação dos modelos às particularidades dos mercados financeiros, o que melhora o desempenho dos métodos tradicionais. Este artigo apresentará um mecanismo alternativo de atenção, que permite levar em conta dependências relativas e inter-relações entre os dados brutos.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 61): Dando play no serviço (II)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 61): Dando play no serviço (II)

Acompanhe neste artigo, as modificações que foram necessárias serem feitas, para que o serviço de replay / simulação, pudesse trabalhar de forma mais eficiente e segura. Aqui também, irei mostrar algo que pode ser de grande interesse para quem deseja fazer um uso mais eficiente das classes. Além de falar e explicar como contornar um problema que existe no MQL5, que reduz a performance do código quando usamos classes.
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Busca com restrições — Tabu Search (TS)

Busca com restrições — Tabu Search (TS)

O artigo analisa o algoritmo de busca tabu, um dos primeiros e mais conhecidos métodos meta-heurísticos. Exploraremos detalhadamente como o algoritmo funciona, desde a escolha da solução inicial até a exploração das soluções vizinhas, com foco no uso da lista tabu. O artigo cobre os aspectos-chave do algoritmo e suas particularidades.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 64): Dando play no serviço (V)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 64): Dando play no serviço (V)

Neste artigo irei mostrar como corrigir duas falhas que se encontram presentes no código. No entanto tais correções foram explicadas para que você, aspirante a programador, consiga entender que nem sempre as coisas irão acontecer como você havia previsto. Mas isto não é motivo para desespero e sim uma oportunidade de aprendizado. 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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Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 20): Escolha entre LDA e PCA em tarefas de algotrading no MQL5

Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 20): Escolha entre LDA e PCA em tarefas de algotrading no MQL5

Neste artigo, vamos considerar métodos de redução de dimensionalidade e sua aplicação no ambiente de trading MQL5. Especificamente, vamos estudar as nuances da Análise Discriminante Linear (LDA) e da Análise de Componentes Principais (PCA), bem como analisar sua influência no desenvolvimento de estratégias e na análise de mercado.
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Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 26): Médias Móveis e o Exponente de Hurst

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 26): Médias Móveis e o Exponente de Hurst

O Exponente de Hurst é uma medida de quanto uma série temporal se autocorrela ao longo do tempo. Entende-se que ele captura as propriedades de longo prazo de uma série temporal e, portanto, tem um peso significativo na análise de séries temporais, mesmo fora do contexto econômico/financeiro. No entanto, focamos em seu potencial benefício para os traders ao analisar como essa métrica poderia ser combinada com médias móveis para construir um sinal potencialmente robusto.
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Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 28): Previsão de múltiplos valores futuros para EURUSD

Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 28): Previsão de múltiplos valores futuros para EURUSD

Muitos modelos de inteligência artificial são projetados para prever um único valor futuro. Neste artigo, veremos como utilizar modelos de aprendizado de máquina para prever múltiplos valores futuros. Essa abordagem, chamada de previsão multietapa, permite não apenas prever o preço de fechamento de amanhã, mas também o de depois de amanhã e assim por diante. A previsão multietapa oferece uma vantagem inegável para traders e analistas de dados, pois amplia o espectro de informações para oportunidades de planejamento estratégico.
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Do básico ao intermediário: Struct (I)

Do básico ao intermediário: Struct (I)

Que tal começarmos a estudar estruturas de uma forma bem mais simples, prática e agradável? Isto por que estruturas é um dos fundamentos, ou pilares da programação. Seja ela estruturada ou não. Sei que muitos acham que estruturas são apenas coleções de dados. Mas posso garantir que elas são muito mais do que isto. E aqui iremos começar a explorar este novo universo, de uma maneira que seja a mais didática possível.
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Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 8): Realizando testes de carga e processando um novo candle

Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 8): Realizando testes de carga e processando um novo candle

À medida que avançamos, utilizamos cada vez mais instâncias simultâneas de estratégias de negociação em um único EA. Vamos descobrir até quantas instâncias podemos utilizar antes de nos depararmos com limitações de recursos.
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Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 15): Preparando o EA para o trading real

Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 15): Preparando o EA para o trading real

À medida que nos aproximamos de um EA pronto, é necessário prestar atenção em questões secundárias na etapa de teste da estratégia de trading, mas que se tornam importantes ao migrar para o trading real.
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Visualizações de negociações  no gráfico (Parte 1): Escolha do período para análise

Visualizações de negociações no gráfico (Parte 1): Escolha do período para análise

Estamos escrevendo do zero um script que facilitará a exportação de capturas de tela das negociações para a análise das entradas de trades. Será conveniente exibir todas as informações necessárias sobre uma negociação em um único gráfico, com a possibilidade de desenhar diferentes timeframes.
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Redes neurais em trading: Aprendizado hierárquico de características em nuvens de pontos

Redes neurais em trading: Aprendizado hierárquico de características em nuvens de pontos

Continuamos estudando algoritmos para extração de características de nuvens de pontos. Neste artigo, exploraremos mecanismos para aumentar a eficiência do método PointNet.
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Critério de homogeneidade de Smirnov como indicador de não-estacionaridade de séries temporais

Critério de homogeneidade de Smirnov como indicador de não-estacionaridade de séries temporais

Este artigo analisa um dos mais conhecidos critérios de homogeneidade não-paramétricos, o critério de Smirnov. São analisados tanto dados modelados quanto cotações reais. É apresentado um exemplo de construção do indicador de não-estacionaridade (iSmirnovDistance).
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Do básico ao intermediário: Array (II)

Do básico ao intermediário: Array (II)

Neste artigo vamos ver o que seria um array dinâmico e um array estático. Existe diferença em usar um ou outro? Ou ambos são sempre a mesma coisa? Quando devo usar um e quando usar o outro? E os arrays constantes? Por que eles existem e qual o risco que estou correndo, quando não inicializo todos os valores de um array? Pressupondo que eles serão iguais a zero. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como uma aplicação final, onde o objetivo não seja o estudo dos conceitos aqui mostrados.
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Adicionando um LLM personalizado a um robô investidor (Parte 5): Desenvolvimento e teste de estratégia de trading com LLM (I) - Ajuste fino

Adicionando um LLM personalizado a um robô investidor (Parte 5): Desenvolvimento e teste de estratégia de trading com LLM (I) - Ajuste fino

Os modelos de linguagem (LLMs) são uma parte importante da inteligência artificial que evolui rapidamente. E para aproveitar isso devemos pensar em como integrar LLMs avançados em nossa negociação algorítmica Muitos acham desafiador ajustar esses modelos de acordo com suas necessidades, implantá-los localmente e, logo, aplicá-los à negociação algorítmica. Esta série de artigos explorará uma abordagem passo a passo para alcançar esse objetivo.
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Importância da qualidade do gerador de números aleatórios no desempenho dos algoritmos de otimização

Importância da qualidade do gerador de números aleatórios no desempenho dos algoritmos de otimização

Neste artigo, analisaremos o gerador de números aleatórios Mersenne Twister e o compararemos com o gerador padrão do MQL5. Veremos como a qualidade dos geradores de números aleatórios influencia os resultados dos algoritmos de otimização.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 75): Um novo Chart Trade (II)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 75): Um novo Chart Trade (II)

Neste artigo explicarei grande parte da classe C_ChartFloatingRAD. Esta é responsável por fazer com que o Chart Trade funcione. Porém aqui não irei de fato terminar a explicação. A mesma será finalizada no próximo artigo. Já que o conteúdo neste artigo é bastante denso e precisa ser compreendido a fundo. 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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Redes neurais de maneira fácil (Parte 90): Interpolação Frequencial de Séries Temporais (FITS)

Redes neurais de maneira fácil (Parte 90): Interpolação Frequencial de Séries Temporais (FITS)

Ao estudarmos o método FEDformer, abrimos uma porta para a área de representação de séries temporais no domínio da frequência. No novo artigo, continuaremos o tema iniciado, e analisaremos um método que permite não apenas conduzir uma análise, mas também prever estados futuros no domínio frequencial.
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Do básico ao intermediário: Array e String (III)

Do básico ao intermediário: Array e String (III)

Neste artigo iremos ver duas coisas. A primeira é como a biblioteca padrão consegue transformar valores binários em outras formas de representação, como octal, decimal e hexadecimal. A segunda coisa será a de como poderíamos com o conhecimento mostrado até aqui, definir uma largura para nossa senha, baseada em uma frase secreta. 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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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 72): Uma comunicação inusitada (I)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 72): Uma comunicação inusitada (I)

O que iremos construir será complexo de entender. Por isso, apresentarei apenas o início da construção neste artigo. Leia com calma, pois entender o conteúdo aqui é essencial para o próximo passo. O objetivo deste conteúdo é apenas didático, sem aplicação prática além do aprendizado e estudo dos conceitos apresentados.
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Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 18): Comparando a eficácia do TruncatedSVD e NMF no tratamento de dados complexos de mercado

Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 18): Comparando a eficácia do TruncatedSVD e NMF no tratamento de dados complexos de mercado

A decomposição em valores singulares truncada (TruncatedSVD) e a fatoração de matriz não negativa (NMF) são métodos de redução de dimensionalidade. Ambos podem ser bastante úteis ao trabalhar com estratégias de negociação baseadas na análise de dados. Neste artigo, analisamos a aplicabilidade desses métodos no processamento de dados complexos de mercado, incluindo suas capacidades de redução de dimensionalidade para otimizar a análise quantitativa nos mercados financeiros.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 94): Otimização da sequência de dados iniciais

Redes neurais de maneira fácil (Parte 94): Otimização da sequência de dados iniciais

Ao trabalhar com séries temporais, geralmente usamos os dados na sequência histórica. Mas isso é realmente o mais eficiente? Há quem acredite que modificar a sequência dos dados iniciais pode aumentar a eficácia dos modelos de aprendizado. Neste artigo, vou apresentar um desses métodos.
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Redes neurais em trading: Explorando a estrutura local dos dados

Redes neurais em trading: Explorando a estrutura local dos dados

A identificação eficaz e a preservação da estrutura local dos dados de mercado em meio ao ruído são tarefas cruciais no trading. Embora o uso do mecanismo Self-Attention tenha mostrado bons resultados no processamento desses dados, o método clássico não leva em conta as características locais da estrutura original. Neste artigo, proponho conhecer um algoritmo capaz de considerar essas dependências estruturais.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 78): Detecção de objetos baseada em Transformador (DFFT)

Redes neurais de maneira fácil (Parte 78): Detecção de objetos baseada em Transformador (DFFT)

Neste artigo, proponho olhar a questão da construção de uma estratégia de trading de outra perspectiva. Em vez de prever o movimento futuro dos preços, tentaremos construir um sistema de trading baseado na análise de dados históricos.