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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Simulação de mercado (Parte 22): Iniciando o SQL (V)

Simulação de mercado (Parte 22): Iniciando o SQL (V)

Antes que você chute o balde, e decida abandonar o estudo sobre como usar o SQL. Deixe-me lembrá-lo, meu caro leitor, que aqui estamos ainda usando apenas o básico do básico. Ainda não exploramos algumas coisas que são possíveis de serem feitas no SQL. Assim que as explorarmos você verá que o SQL é bem mais prático do que parece. Mesmo que muito provavelmente, eu venha a mudar a direção do que estamos criando. Isto por que, o processo de criação é dinâmico. Irei mostrar um pouco mais sobre como fazer as coisas no SQL. Isto por que, ele de fato é algo que você precisa entender e conhecer. Ficar simplesmente achando que é mais capaz, que toda uma comunidade de programadores e desenvolvedores, apenas lhe fará perder tempo e oportunidade. Tenha calma, pois a coisa irá se tornar ainda mais interessante.
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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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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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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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Reimaginando Estratégias Clássicas (Parte 13): Minimizando o Atraso em Cruzamentos de Médias Móveis

Reimaginando Estratégias Clássicas (Parte 13): Minimizando o Atraso em Cruzamentos de Médias Móveis

Os cruzamentos de médias móveis são amplamente conhecidos pelos traders em nossa comunidade, e ainda assim o núcleo da estratégia mudou muito pouco desde sua criação. Nesta discussão, apresentaremos um leve ajuste à estratégia original, que busca minimizar o atraso presente na estratégia de negociação. Todos os fãs da estratégia original podem considerar revisar a estratégia de acordo com os insights que discutiremos hoje. Ao usar 2 médias móveis com o mesmo período, reduzimos consideravelmente o atraso na estratégia de negociação, sem violar os princípios fundamentais da estratégia.
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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.
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Simulação de mercado (Parte 10): Sockets (IV)

Simulação de mercado (Parte 10): Sockets (IV)

Aqui neste artigo mostrei o que você precisa fazer para começar a usar o Excel para controlar o MetaTrader 5. Mas faremos isto de uma forma bastante interessante. Para fazer isto iremos usar um Add-in no Excel. Isto para não precisar de fato fazer uso do VBA presente no Excel. Se você não sabe de que Add-in estou falando. Veja este artigo e aprenda como fazer para programar em Python diretamente dentro do Excel.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 82): modelos de equações diferenciais ordinárias (NeuralODE)

Redes neurais de maneira fácil (Parte 82): modelos de equações diferenciais ordinárias (NeuralODE)

Neste artigo, gostaria de apresentar outro tipo de modelos voltados para o estudo da dinâmica do estado do ambiente.
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Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 37): Regressão por Processo Gaussiano com Núcleos Lineares e de Matérn

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 37): Regressão por Processo Gaussiano com Núcleos Lineares e de Matérn

Os núcleos lineares são a matriz mais simples de seu tipo usada em aprendizado de máquina para regressão linear e máquinas de vetor de suporte. O núcleo de Matérn, por outro lado, é uma versão mais versátil da Função de Base Radial que analisamos em um artigo anterior, e é hábil em mapear funções que não são tão suaves quanto o RBF pressupõe. Construímos uma classe de sinal personalizada que utiliza ambos os núcleos para prever condições de compra e venda.
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Do básico ao intermediário: Comando WHILE e DO WHILE

Do básico ao intermediário: Comando WHILE e DO WHILE

Neste artigo, vermos de maneira prática e bastante didática o primeiro comando de laço. Apesar de muitos iniciantes temerem nas bases quando precisa criar laços. Saber como fazer isto de maneira adequada e segura. É algo que somente a experiência e prática irá lhe fornecer. Mas quem sabe, eu possa lhe ajudar a reduzir as dores e sofrimento. Isto lhe mostrando os principais problemas e cuidados a serem tomados quando for utilizar laços em seus códigos. 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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Rede neural quântica em MQL5 (Parte II): Treinamos a rede neural com retropropagação do erro usando matrizes de Markov da ALGLIB

Rede neural quântica em MQL5 (Parte II): Treinamos a rede neural com retropropagação do erro usando matrizes de Markov da ALGLIB

O artigo apresenta uma arquitetura inovadora de rede neural quântica para trading algorítmico, combinando princípios da mecânica quântica com métodos modernos de machine learning. O sistema inclui efeitos quânticos (ressonância, interferência, decoerência), memória multinível em diferentes escalas temporais, cadeias de Markov com a biblioteca ALGLIB e controle adaptativo de parâmetros. A implementação completa foi feita em MQL5 usando os tipos nativos matrix/vector, o que elimina barreiras de adoção no MetaTrader 5.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 74): Um novo Chart Trade (I)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 74): Um novo Chart Trade (I)

Neste artigo começaremos a modificar o último código visto nesta sequencia sobre o Chart Trade. Estas mudanças são necessárias, para adequar o código ao modelo atualmente desenvolvido do sistema de replay/simulador. 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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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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Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 14): Alteração adaptativa dos volumes no gerenciador de risco

Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 14): Alteração adaptativa dos volumes no gerenciador de risco

O gerenciador de risco anteriormente desenvolvido continha apenas funcionalidades básicas. Vamos explorar caminhos para aprimorá-lo, buscando melhorar os resultados de negociação sem alterar a lógica das estratégias de trading.
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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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Integrando Discord com MetaTrader 5: Construindo um Bot de Trading com Notificações em Tempo Real

Integrando Discord com MetaTrader 5: Construindo um Bot de Trading com Notificações em Tempo Real

Neste artigo, veremos como integrar o MetaTrader 5 a um servidor Discord para receber notificações de negociações em tempo real de qualquer lugar. Veremos como configurar a plataforma e o Discord para habilitar o envio de alertas ao Discord. Também abordaremos questões de segurança que surgem em conexão com o uso de WebRequests e webhooks para esse tipo de solução de alertas.
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MQL5 Trading Toolkit (Parte 7): Expandindo a Biblioteca EX5 de Gerenciamento de Histórico com as Funções da Última Ordem Pendente Cancelada

MQL5 Trading Toolkit (Parte 7): Expandindo a Biblioteca EX5 de Gerenciamento de Histórico com as Funções da Última Ordem Pendente Cancelada

Aprenda como concluir a criação do módulo final na biblioteca History Manager EX5, com foco nas funções responsáveis por lidar com a ordem pendente cancelada mais recente. Isso fornecerá a você as ferramentas para recuperar e armazenar de forma eficiente os principais detalhes relacionados às ordens pendentes canceladas com MQL5.
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Gerenciamento Avançado de Memória e Técnicas de Otimização em MQL5

Gerenciamento Avançado de Memória e Técnicas de Otimização em MQL5

Descubra técnicas práticas para otimizar o uso de memória em sistemas de negociação MQL5. Aprenda a construir Expert Advisors e indicadores eficientes, estáveis e com alto desempenho. Exploraremos como a memória realmente funciona no MQL5, as armadilhas comuns que desaceleram seus sistemas ou causam falhas e, mais importante ainda, como corrigi-las.
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Critérios de tendência. Conclusão

Critérios de tendência. Conclusão

Neste artigo, analisaremos as particularidades da aplicação prática de alguns critérios de tendência. Além disso, tentaremos desenvolver alguns novos critérios. A principal atenção será dada à eficácia desses critérios na análise de dados de mercado e no trading.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 51): Complicando as coisas (III)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 51): Complicando as coisas (III)

Neste artigo você irá compreender uma das coisas mais complexas que existe na programação MQL5. A forma correta de adquirir a ID de gráfico, e por que algumas vezes objetos não são plotados no gráfico. 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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Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (14): Previsão de Séries Temporais Multiobjetivo com STF

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (14): Previsão de Séries Temporais Multiobjetivo com STF

A Fusão Espaço-Temporal, que utiliza métricas de 'espaço' e tempo na modelagem de dados, é principalmente útil em sensoriamento remoto e uma série de outras atividades baseadas em imagens, permitindo uma melhor compreensão do nosso ambiente. Graças a um artigo publicado, adotamos uma abordagem inovadora ao usá-la, examinando seu potencial para traders.
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Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 25): Testes e Operações em Múltiplos Timeframes

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 25): Testes e Operações em Múltiplos Timeframes

Por padrão, estratégias baseadas em múltiplos timeframes não podem ser testadas em Expert Advisors montados pelo assistente devido à arquitetura de código MQL5 utilizada nas classes de montagem. Exploramos uma possível solução para essa limitação em estratégias que utilizam múltiplos timeframes em um estudo de caso com a média móvel quadrática.
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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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Métodos de discretização dos movimentos de preço em Python

Métodos de discretização dos movimentos de preço em Python

Vamos explorar métodos de discretização de preços com Python + MQL5. Neste artigo, compartilho minha experiência prática no desenvolvimento de uma biblioteca em Python que implementa uma variedade de abordagens para formar barras, desde as clássicas Volume e Range bars até métodos mais exóticos como Renko e Kagi. Barras, candles de três linhas rompidas, range bars — qual é a sua estatística? De que outras formas podemos representar os preços de maneira discreta?
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Redes neurais em trading: Transformer vetorial hierárquico (HiVT)

Redes neurais em trading: Transformer vetorial hierárquico (HiVT)

Apresentamos o método Transformer Vetorial Hierárquico (HiVT), desenvolvido para a previsão rápida e precisa de séries temporais multimodais.
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Símbolos personalizados em MQL5: Criando um símbolo customizado de barras 3D

Símbolos personalizados em MQL5: Criando um símbolo customizado de barras 3D

Este artigo apresenta um guia detalhado para criar o indicador inovador 3DBarCustomSymbol.mq5, que gera símbolos personalizados no MetaTrader 5, reunindo preço, tempo, volume e volatilidade em uma representação tridimensional única. São abordados os fundamentos matemáticos, a arquitetura do sistema, os aspectos práticos de implementação e o uso em estratégias de trading.
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Redes neurais em trading: Desvendando os componentes estruturais (Final)

Redes neurais em trading: Desvendando os componentes estruturais (Final)

O artigo apresenta em detalhes a arquitetura SCNN e uma das opções de implementação com recursos do MQL5. Mostraremos como a decomposição de séries temporais se combina com métodos de redes neurais e mecanismos de atenção.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 73): AutoBots para previsão de movimentos de preço

Redes neurais de maneira fácil (Parte 73): AutoBots para previsão de movimentos de preço

Continuamos a análise dos algoritmos de aprendizado de modelos de previsão de trajetórias. E neste artigo, proponho que você conheça o método chamado “AutoBots”.
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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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Reimaginando Estratégias Clássicas (Parte VII): Mercados de Forex e Análise da Dívida Soberana no USDJPY

Reimaginando Estratégias Clássicas (Parte VII): Mercados de Forex e Análise da Dívida Soberana no USDJPY

No artigo de hoje, analisaremos a relação entre as taxas de câmbio futuras e os títulos do governo. Os títulos estão entre as formas mais populares de títulos de renda fixa e serão o foco da nossa discussão. Junte-se a nós enquanto exploramos se podemos melhorar uma estratégia clássica usando IA.
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Recursos do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 40): Parabolic SAR

Recursos do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 40): Parabolic SAR

O Parabolic Stop-and-Reversal (SAR) é um indicador de pontos de confirmação e término de tendência. Como ele detecta tendências com atraso, sua principal função era posicionar ordens stop-loss móveis para posições abertas. Vamos analisar se é possível utilizá-lo como sinal de EA com a ajuda de classes de sinais personalizadas para EAs, montadas usando o Assistente.
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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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Ondas triangulares e em forma de serra: ferramentas para o trader

Ondas triangulares e em forma de serra: ferramentas para o trader

Um dos métodos de análise técnica é a análise de ondas. Neste artigo, vamos examinar ondas de um tipo um pouco incomum, nomeadamente as triangulares e as em forma de serra. Com base nessas ondas, é possível construir vários indicadores técnicos que permitem analisar o movimento do preço no mercado.
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Modelo matricial de previsão baseado em cadeia de Markov

Modelo matricial de previsão baseado em cadeia de Markov

Criamos um modelo matricial de previsão baseado em uma cadeia de Markov. O que são cadeias de Markov e como uma cadeia de Markov pode ser usada para trading no Forex.
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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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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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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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Otimização em estilo Battle Royale — Battle Royale Optimizer (BRO)

Otimização em estilo Battle Royale — Battle Royale Optimizer (BRO)

O artigo descreve uma abordagem inovadora no campo da otimização, que combina a competição espacial entre soluções com o estreitamento adaptativo do espaço de busca, tornando o Battle Royale Optimizer uma ferramenta promissora para análise financeira.
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Aprendizado de máquina em trading direcional de tendência com o exemplo do ouro

Aprendizado de máquina em trading direcional de tendência com o exemplo do ouro

Este artigo discute uma abordagem de trading apenas em uma direção escolhida (compra ou venda). Para isso, é utilizada a técnica de inferência causal e aprendizado de máquina.