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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Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 31): Aplicação de modelos CatBoost no trading

Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 31): Aplicação de modelos CatBoost no trading

Os modelos de inteligência artificial CatBoost ganharam enorme popularidade na comunidade de aprendizado de máquina graças à sua precisão nas previsões, eficiência e resistência a conjuntos de dados fragmentados e complexos. Este artigo trata de como usar esses modelos no mercado Forex.
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Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 15): Máquinas de Vetores de Suporte com o Polinômio de Newton

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 15): Máquinas de Vetores de Suporte com o Polinômio de Newton

Máquinas de Vetores de Suporte classificam dados com base em classes predefinidas, explorando os efeitos de aumentar sua dimensionalidade. É um método de aprendizado supervisionado que é bastante complexo, dado seu potencial para lidar com dados multidimensionais. Neste artigo, consideramos como uma implementação muito básica de dados bidimensionais pode ser feita de maneira mais eficiente com o Polinômio de Newton ao classificar a ação do preço.
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Do básico ao intermediário: Objetos (I)

Do básico ao intermediário: Objetos (I)

Neste artigo, começarmos a ver como poderemos trabalhar com objetos diretamente no gráfico. Isto utilizando um código construído especialmente para apresentar algo a nós. Trabalhar com objetos é algo muito interessante e bastante divertido. Como este será o primeiro contato. Iremos começar com algo bem simples.
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Algoritmo do buraco negro — Black Hole Algorithm (BHA)

Algoritmo do buraco negro — Black Hole Algorithm (BHA)

O algoritmo do buraco negro (Black Hole Algorithm, BHA) utiliza os princípios da gravidade dos buracos negros para otimizar soluções. Neste artigo, vamos explorar como o BHA atrai as melhores soluções, evitando mínimos locais, e por que esse algoritmo se tornou uma ferramenta poderosa para resolver problemas complexos. Descubra como ideias simples podem gerar resultados impressionantes no mundo da otimização.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 53): Complicando as coisas (V)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 53): Complicando as coisas (V)

Neste artigo irei introduzir um tema muito importante, porém que poucos de fato compreender. Eventos Customizados. Perigos. Vantagens e falhas causados por tais coisas. Este assunto é muito importante para quem deseja se tornar um programador profissional em MQL5, ou em qualquer outro tipo de linguagem. Mas aqui iremos focar no MQL5 e no MetaTrader 5.
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Rede neural na prática: Pseudo Inversa (II)

Rede neural na prática: Pseudo Inversa (II)

Por conta do fato, de que estes artigos visam a didática. E não para mostrar como implementar esta ou aquela funcionalidade. Vamos fazer algo um pouco diferente aqui. Em vez de mostrar como implementar a fatoração para conseguir a inversa de uma matriz. Vamos focar em como fatorar a pseudo inversa. O motivo é que não faz sentido, mostrar como fatorar algo de forma genérica. Se podemos fazer a mesma coisa de forma especializada. E melhor, será algo que você, conseguirá entender muito mais do por que as coisas serem como são. Então vamos ver por que um hardware aparece depois de um tempo, em substituição a um software.
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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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Algoritmos de otimização populacional: Mudamos a forma e deslocamos as distribuições de probabilidade e testamos com o "Cabeçudinho Inteligente" (Smart Cephalopod, SC)

Algoritmos de otimização populacional: Mudamos a forma e deslocamos as distribuições de probabilidade e testamos com o "Cabeçudinho Inteligente" (Smart Cephalopod, SC)

Com este artigo investigaremos como a mudança de forma das distribuições de probabilidade afetam o desempenho dos algoritmos de otimização. Realizaremos experimentos baseados no algoritmo de teste "cabeçudinho inteligente" (Smart Cephalopod, SC) para avaliar o desempenho de diferentes distribuições de probabilidade no contexto de tarefas de otimização.
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Do básico ao intermediário: Array (I)

Do básico ao intermediário: Array (I)

Este é um artigo de transição entre o que foi visto até agora, para uma nova etapa de estudos. O pré-requisito para conseguir entender este artigo é ter compreendido os artigos anteriores. 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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Criando um Expert Advisor Integrado com MQL5-Telegram (Parte 3): Enviando Capturas de Tela de Gráficos com Legendas de MQL5 para o Telegram

Criando um Expert Advisor Integrado com MQL5-Telegram (Parte 3): Enviando Capturas de Tela de Gráficos com Legendas de MQL5 para o Telegram

Neste artigo, criamos um Expert Advisor em MQL5 que codifica capturas de tela de gráficos como dados de imagem e os envia para um chat do Telegram via requisições HTTP. Ao integrar a codificação e transmissão de fotos, aprimoramos o sistema MQL5-Telegram existente com insights visuais de trading diretamente no Telegram.
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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 40): Abordagens para usar Go-Explore em uma grande quantidade de dados

Redes neurais de maneira fácil (Parte 40): Abordagens para usar Go-Explore em uma grande quantidade de dados

Neste artigo, discutiremos a aplicação do algoritmo Go-Explore ao longo de um período de treinamento prolongado, uma vez que uma estratégia de seleção aleatória de ações pode não levar a uma passagem lucrativa à medida que o tempo de treinamento aumenta.
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Algoritmo da Cauda de Cometa (Comet Tail Algorithm, CTA)

Algoritmo da Cauda de Cometa (Comet Tail Algorithm, CTA)

Neste artigo, vamos explorar o novo algoritmo de otimização autoral CTA (Comet Tail Algorithm), que se inspira em objetos cósmicos únicos, nomeadamente em cometas e suas impressionantes caudas, formadas quando se aproximam do Sol. Esse algoritmo é baseado no conceito de movimento dos cometas e suas caudas, e foi projetado para encontrar soluções ótimas em problemas de otimização.
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Criando um Painel Administrativo de Negociação em MQL5 (Parte III): Aprimorando a Interface com Estilo Visual (I)

Criando um Painel Administrativo de Negociação em MQL5 (Parte III): Aprimorando a Interface com Estilo Visual (I)

Neste artigo, focaremos no estilo visual da interface gráfica do usuário (GUI) do nosso Painel Administrativo de Negociação usando MQL5. Exploraremos várias técnicas e recursos disponíveis no MQL5 que permitem a personalização e otimização da interface, garantindo que ela atenda às necessidades dos traders enquanto mantém uma estética atraente.
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Do básico ao intermediário: Indicador (V)

Do básico ao intermediário: Indicador (V)

Neste artigo, iremos ver como podemos lidar com requerimentos do usuário a fim de mudar o modo de plotagem do gráfico. Isto para que consigamos fazer com que um indicador, voltado a utilizar o modo de plotagem gráfica atual, não fique estranho ou diferente do que seria esperado pelo usuário do MetaTrader 5.
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Recursos do SQLite em MQL5: Exemplo de painel interativo com estatísticas de trading por símbolo e magic

Recursos do SQLite em MQL5: Exemplo de painel interativo com estatísticas de trading por símbolo e magic

Neste artigo, vamos criar um indicador que exibe, em um painel interativo, estatísticas de trading da conta divididas por símbolos e estratégias de negociação. Escreveremos o código com base em exemplos da Documentação e do artigo sobre trabalho com bancos de dados.
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Avaliação visual e ajuste da negociação no MetaTrader 5

Avaliação visual e ajuste da negociação no MetaTrader 5

No testador de estratégias, é possível não apenas otimizar os parâmetros do robô de negociação. Vamos mostrar como avaliar, após o fato, o histórico de negociação de sua conta e fazer ajustes na negociação dentro do testador, alterando os tamanhos dos stop orders das posições abertas.
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Quantificação no aprendizado de máquina (Parte 1): Teoria, exemplo de código, análise da implementação no CatBoost

Quantificação no aprendizado de máquina (Parte 1): Teoria, exemplo de código, análise da implementação no CatBoost

Neste artigo, discutiremos a aplicação teórica da quantização ao construir modelos baseados em árvores. São examinados os métodos de quantização implementados no CatBoost. O material será apresentado em linguagem acessível, sem fórmulas matemáticas complexas.
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Adicionando um LLM personalizado a um robô investidor (Parte 5): Desenvolvimento e teste de uma estratégia de trading com LLM (II) - Configuração do LoRA

Adicionando um LLM personalizado a um robô investidor (Parte 5): Desenvolvimento e teste de uma estratégia de trading com LLM (II) - Configuração do LoRA

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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Integre seu próprio LLM no EA (Parte 3): Treinando seu próprio LLM com CPU

Integre seu próprio LLM no EA (Parte 3): Treinando seu próprio LLM com CPU

Com o rápido desenvolvimento da inteligência artificial hoje em dia, os modelos de linguagem (LLMs) são uma parte importante da IA, então devemos pensar em como integrar LLMs poderosos ao nosso trading algorítmico. Para a maioria das pessoas, é difícil ajustar esses modelos poderosos de acordo com suas necessidades, implantá-los localmente e depois aplicá-los ao trading algorítmico. Esta série de artigos adotará uma abordagem passo a passo para alcançar esse objetivo.
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Aplicação da teoria dos jogos em algoritmos de trading

Aplicação da teoria dos jogos em algoritmos de trading

Criamos um Expert Advisor adaptativo e autodidata, baseado em aprendizado de máquina DQN com inferência causal multidimensional. Ele negociará com sucesso simultaneamente em sete pares de moedas, enquanto os agentes de diferentes pares trocarão informações entre si.
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Simulação de mercado (Parte 16): Sockets (X)

Simulação de mercado (Parte 16): Sockets (X)

Estamos a um passo de concluir este desafio. Porém, quero que você, caro leitor, procure entender primeiro estes dois artigos. Tanto este como o anterior. Isto para que consiga de fato entender o próximo onde abordarei exclusivamente a parte referente a programação em MQL5. Apesar de que ali a coisa será igualmente voltada a ser fácil de entender. Se você não compreender estes dois últimos artigos. Com toda a certeza terá grandes problemas em entender o próximo. O motivo disto é simples: As coisas vão se acumulando. Quando mais coisas é preciso fazer, mais coisas é preciso criar e entender para poder atingir o objetivo.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 57): Dissecando o serviço de testagem

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 57): Dissecando o serviço de testagem

Neste artigo iremos dissecar o serviço de teste que foi visto no artigo anterior. Mas por conta que lá já havia muita informação, e não queria complicar a coisa toda com mais informações. Vamos fazer isto neste artigo daqui. Então se você não tem ideia de como o serviço que foi visto no artigo anterior, permitia que as coisas funcionassem daquela forma. Venha comigo neste artigo para compreender o que será base para os próximos artigos.
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Do básico ao intermediário: Herança

Do básico ao intermediário: Herança

Este com toda a certeza, é um artigo, que você deverá dedicar um bom tempo a fim de entender como, por que as coisas mostradas aqui funcionam. Isto pelo simples fato de que, tudo que será visto e mostrado aqui, é originalmente direcionado ao que seria uma programação orientada em objetos. Mas que na verdade, tem como base e princípios uma programação estrutural.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 79): consultas agregadas de características (FAQ)

Redes neurais de maneira fácil (Parte 79): consultas agregadas de características (FAQ)

No artigo anterior, nos familiarizamos com um dos métodos de detecção de objetos em imagens. No entanto, o processamento de imagens estáticas é um pouco diferente do trabalho com séries temporais dinâmicas, como aquelas relacionadas à dinâmica dos preços que estamos analisando. Neste artigo, quero apresentar a você o método de detecção de objetos em vídeo, que é mais relevante para a nossa tarefa atual.
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Desenvolvimento de sistemas de trading avançados ICT: Implementação de sinais no indicador Order Blocks

Desenvolvimento de sistemas de trading avançados ICT: Implementação de sinais no indicador Order Blocks

Neste artigo você vai aprender como desenvolver um indicador Order Blocks baseado no volume do livro de ofertas (profundidade de mercado) e otimizá-lo usando buffers para melhorar a precisão. Com isso, concluímos a etapa atual do projeto e nos preparamos para as próximas, nas quais será implementada uma classe de gerenciamento de risco e um robô de negociação que utilizará os sinais gerados pelo indicador.
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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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Criando um Painel Administrativo de Negociação em MQL5 (Parte II): Aprimorando a Responsividade e Mensagens Rápidas

Criando um Painel Administrativo de Negociação em MQL5 (Parte II): Aprimorando a Responsividade e Mensagens Rápidas

Neste artigo, vamos aprimorar a responsividade do Painel Administrativo que criamos anteriormente. Além disso, vamos explorar a importância das mensagens rápidas no contexto de sinais de negociação.
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Reimaginando Estratégias Clássicas (Parte V): Análise de Múltiplos Símbolos no USDZAR

Reimaginando Estratégias Clássicas (Parte V): Análise de Múltiplos Símbolos no USDZAR

Nesta série de artigos, revisitamos estratégias clássicas para verificar se podemos melhorá-las usando IA. No artigo de hoje, examinaremos uma estratégia popular de análise de múltiplos símbolos utilizando uma cesta de ativos correlacionados. Focaremos no par de moedas exótico USDZAR.
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Implementando uma Estratégia de Trading Rápido com Parabolic SAR e Média Móvel Simples (SMA) em MQL5

Implementando uma Estratégia de Trading Rápido com Parabolic SAR e Média Móvel Simples (SMA) em MQL5

Neste artigo, desenvolvemos um Expert Advisor de Trading Rápido em MQL5, aproveitando os indicadores Parabolic SAR e Média Móvel Simples (SMA) para criar uma estratégia de trading responsiva. Detalhamos a implementação da estratégia, incluindo o uso de indicadores, geração de sinais e o processo de testes e otimização.
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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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Aprendendo MQL5 do iniciante ao profissional (Parte VI):  Fundamentos da criação de EAs

Aprendendo MQL5 do iniciante ao profissional (Parte VI): Fundamentos da criação de EAs

O artigo dá continuidade à série para iniciantes. Aqui serão abordados os princípios básicos da construção de EAs. Primeiro, criaremos um EA que operará sem indicadores, usando ordens pendentes, depois, criaremos um segundo EA, baseado no indicador padrão MA, operando com ordens a preço atual. Parto do princípio de que você já não é totalmente iniciante e domina o material dos artigos anteriores.
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Simplificando a negociação com base em notícias (Parte 4): Aumentando o desempenho

Simplificando a negociação com base em notícias (Parte 4): Aumentando o desempenho

Neste artigo, serão apresentados métodos para melhorar o desempenho do EA no testador de estratégias, além da implementação de um código para dividir o horário dos eventos de notícias em categorias por hora. O acesso a esses eventos será permitido apenas no horário especificado para cada um. Isso permite que o EA gerencie operações de maneira eficiente com base nos eventos, tanto em condições de alta quanto de baixa volatilidade.
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Repensando estratégias clássicas (Parte X): A IA pode operar o MACD?

Repensando estratégias clássicas (Parte X): A IA pode operar o MACD?

Junte-se a nós em uma análise empírica do indicador MACD para verificar se a aplicação da inteligência artificial à estratégia que inclui esse indicador pode aumentar a precisão da previsão do par EURUSD. Avaliamos simultaneamente se é mais fácil prever o próprio indicador do que o preço, bem como se o valor do indicador permite prever os níveis futuros de preço. Forneceremos as informações necessárias para que você decida se vale a pena investir seu tempo integrando o MACD às suas estratégias de trading com o uso de inteligência artificial.
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Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 6): Aplicação e teste de EA com ONNX

Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 6): Aplicação e teste de EA com ONNX

Nesta série de artigos, apresentamos vários métodos de anotação de séries temporais, que podem criar dados adequados à maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A anotação de dados direcionada pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado aos objetivos e tarefas do usuário, aumentar a precisão do modelo e até ajudar o modelo a alcançar um salto qualitativo!
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Negociação com spreads no mercado Forex usando o fator de sazonalidade

Negociação com spreads no mercado Forex usando o fator de sazonalidade

Este artigo analisa as possibilidades de criação e fornecimento de dados de relatórios sobre o uso do fator de sazonalidade na negociação por meio de spreads no mercado Forex.
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Construindo um Modelo de Restrição de Tendência de Candlestick (Parte 6): Integração Completa

Construindo um Modelo de Restrição de Tendência de Candlestick (Parte 6): Integração Completa

Um dos principais desafios é gerenciar várias janelas de gráfico do mesmo par, executando o mesmo programa com recursos diferentes. Vamos discutir como consolidar diversas integrações em um único programa principal. Além disso, compartilharemos informações sobre como configurar o programa para registrar mensagens em um diário e comentar sobre a transmissão bem-sucedida de sinais na interface do gráfico. Encontre mais informações neste artigo, à medida que avançamos na série.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 97): Treinamento do modelo usando o MSFformer

Redes neurais de maneira fácil (Parte 97): Treinamento do modelo usando o MSFformer

Ao estudar diferentes arquiteturas de construção de modelos, temos dado pouca atenção ao processo de treinamento dos modelos. Neste artigo, tentarei preencher essa lacuna.
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Redes neurais em trading: Transformer parâmetro-eficiente com atenção segmentada (PSformer)

Redes neurais em trading: Transformer parâmetro-eficiente com atenção segmentada (PSformer)

Apresentamos o novo framework PSformer, que adapta a arquitetura do Transformer puro para resolver tarefas de previsão de séries temporais multivariadas. O framework é baseado em duas inovações principais: o mecanismo de compartilhamento de parâmetros (PS) e a atenção aos segmentos espaço-temporais (SegAtt).
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Simulação de mercado (Parte 08): Sockets (II)

Simulação de mercado (Parte 08): Sockets (II)

Que tal criar algo prático usando soquetes? Bem, neste artigo, vamos iniciar a criação de um mini chat. Acompanhe como isto será feito, pois será algo bastante interessante. Lembre-se que o que será mostrado aqui tem como objetivo ser um código puramente didático. Você de fato não deve usar este código de forma comercial ou em uma aplicação finalizada. Pois o mesmo não conta com nenhum tipo de segurança no transporte dos dados. Sendo possível ver o conteúdo do que está sendo transportado pelo soquete.