Recursos do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 70): Uso dos padrões SAR e RVI com uma rede neural cujos kernels crescem exponencialmente
No artigo anterior, apresentamos uma combinação dos indicadores SAR e RVI. Neste artigo, veremos como aprimorá-la com técnicas de machine learning. Juntos, o SAR e o RVI combinam informações de tendência e momentum. Nossa abordagem utiliza uma rede neural convolucional (convolutional neural network) com um kernel exponencial (Exponential kernel) para definir o tamanho dos kernels e o número de canais da rede, utilizada para aprimorar as previsões baseadas nesses dois indicadores. Como de costume, essa abordagem é implementada em um arquivo personalizado da classe de sinais (signal class), que interage com o Assistente MQL5 para gerar um EA.
Criação de EAs auto-otimizáveis em MQL5 (Parte 8): Análise de múltiplas estratégias
Qual é a melhor maneira de combinar diferentes estratégias para criar uma estratégia de ensemble poderosa? Vamos explorar como integrar três estratégias distintas em nosso aplicativo de negociação. Os traders costumam utilizar estratégias especializadas na abertura e no fechamento de posições, e queremos descobrir se as máquinas conseguem executar essa tarefa com melhores resultados. Para começar, vamos conhecer os recursos do testador de estratégias e os princípios da programação orientada a objetos necessários para resolver esse problema.