Artigos sobre programação nas linguagens MQL4 e MQL5

O novo algoritmo autoral de otimização NOA2 (Neuroboids Optimization Algorithm 2) combina os princípios da inteligência de enxame com controle baseado em redes neurais. O NOA2 funde a mecânica do comportamento coletivo dos neuroboids com um sistema neural adaptativo, que permite aos agentes ajustar seu comportamento de forma autônoma durante o processo de busca pelo ótimo. O algoritmo está em fase ativa de desenvolvimento e demonstra potencial para resolver tarefas complexas de otimização.

Este artigo apresenta uma imersão fascinante no mundo do comportamento social de organismos vivos e sua influência na criação de um novo modelo matemático — ASBO (Adaptive Social Behavior Optimization). Exploramos como os princípios de liderança, vizinhança e cooperação, observados em sociedades de seres vivos, inspiram o desenvolvimento de algoritmos de otimização inovadores.

Este artigo é dedicado ao algoritmo meta-heurístico Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO), que modela o comportamento das nuvens para resolver problemas de otimização. O algoritmo utiliza os princípios de geração, movimento e dispersão de nuvens, adaptando-se às "condições climáticas" no espaço de soluções. O artigo explora como a simulação meteorológica do algoritmo encontra soluções ótimas em um espaço complexo de possibilidades e descreve detalhadamente as etapas do ACMO, incluindo a preparação do "céu", o nascimento das nuvens, seu deslocamento e a concentração de chuva.

Nesta parte final da nossa série sobre a biblioteca Connexus, analisamos a implementação do padrão Observador, além dos principais refatoramentos nos caminhos dos arquivos e nomes dos métodos. Esta série apresenta todo o desenvolvimento do Connexus, criado para simplificar a interação HTTP em aplicativos complexos.

Estamos chegando aos finalmente. O desenvolvimento do replay / simulador está quase concluído. É bem verdade que ainda precisaremos fazer algumas poucas coisas. Mas frente a tudo que realmente já foi feito. Implementar o que falta será moleza. Mas como tudo que será mostrado neste artigo, precisará ser adequadamente digerido e compreendido. Quero que você, meu caro leitor e entusiasta.

Como o clima está relacionado ao mercado cambial? Na teoria econômica clássica, por muito tempo não se reconheceu a influência de fatores como o clima no comportamento do mercado. Porém, tudo mudou. Vamos tentar estabelecer conexões entre o estado do tempo e a situação das moedas agrícolas no mercado.

Neste artigo iremos terminar o que foi começado no artigo anterior. Ou seja, uma forma total e completamente interativa de redimensionar os objetos diretamente no gráfico. Apesar do fato de muitos imaginarem que para fazer tal coisa, seria necessário muito mais conhecimento sobre MQL5. Você irá notar que usando conceitos simples e um conhecimento muito básico, podemos implementar uma forma de trabalhar com os objetos diretamente no gráfico. Algo que terá um resultado bem divertido e bastante interessante.

Este artigo introduz os traders às Redes Generativas Adversariais (GANs) para geração de dados financeiros sintéticos, abordando limitações de dados no treinamento de modelos. Ele cobre os fundamentos das GANs, implementações em Python e MQL5, e aplicações práticas em finanças, capacitando traders a aumentar a precisão e a robustez dos modelos por meio de dados sintéticos.

Neste artigo, faremos diversas melhorias, visando obter com que o indicador de posição, venha a refletir o que de fato está ocorrendo no servidor de negociação em termos de posições e seu status atual. Devo lembrar, que estas aplicações que serão mostradas aqui, não visam de maneira alguma substituir qualquer elemento presente no MetaTrader 5. E tal pouco devem ser utilizadas sem os devidos cuidados e critérios. Já que elas tem como objetivo terem um código didático. Ou seja, para fins de aprendizado de como as coisas funcionam. E o motivo para que eu diga que o código é didático. É pelo fato de que o uso de mensagens em alguns casos não é a melhor forma de implementar as coisas.

O artigo mostra como encapsular um neurônio em MQL5 usando a classe C_Neuron, com pesos, viés e quantidade de entradas definida por parâmetro. Detalhamos o cálculo do custo por mínimo quadrado e a organização dos dados de treino em arrays. Como resultado, torna-se simples alterar entradas e repetir experimentos sem modificar a implementação.

Vamos analisar uma das possíveis abordagens para organizar o armazenamento do código-fonte de um projeto em um repositório público. Utilizando a distribuição em diferentes branches, criaremos regras claras e práticas para o desenvolvimento do projeto.

Neste artigo veremos duas formas de observar e até mesmo ter alguma interação com o conteúdo presente em uma SandBox. Isto usando a plataforma MetaTrader 5 como ponto de apoio. Entender o conteúdo mostrado neste artigo, será primordial para entender o que será visto nos próximos artigos.

O Algoritmo do camelo, desenvolvido em 2016, modela o comportamento dos camelos no deserto para resolver problemas de otimização, levando em conta fatores de temperatura, reservas e resistência. Neste trabalho é apresentada ainda uma versão modificada dele (CAm), com melhorias-chave, como a aplicação da distribuição gaussiana na geração de soluções e a otimização dos parâmetros do efeito de oásis.