Artigos sobre como integrar a MetaTrader 5 usando a linguagem MQL5

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As tarefas que um trader enfrenta não só são interessantes, como também muitas vezes exigem procedimentos não padronizados. Aqui você encontra artigos que trazem as soluções mais inusitadas para avaliar, analisar e processar dados de preços e desempenho durante o pregão. Os autores dos artigos sugeridos tocam tópicos como: conexão de bancos de dados e ICQ, uso de OpenCL e redes sociais, uso de Delphi e C#.

Leia e aprenda a trabalhar com pacotes matemáticos e redes neurais e muito mais. Seja um autor e compartilhe seu próprio conhecimento com a MQL5.community.

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Validação cruzada e noções básicas de inferência causal em modelos CatBoost, exportação para o formato ONNX

Validação cruzada e noções básicas de inferência causal em modelos CatBoost, exportação para o formato ONNX

Este artigo propõe um método autoral para a criação de robôs usando aprendizado de máquina.
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Algoritmos de otimização populacional: Busca em sistema carregado (Charged System Search, CSS)

Algoritmos de otimização populacional: Busca em sistema carregado (Charged System Search, CSS)

Neste artigo, vamos explorar outro algoritmo de otimização inspirado pela natureza inanimada, a busca em sistema carregado (CSS). O objetivo deste artigo é apresentar um novo algoritmo de otimização baseado nos princípios da física e mecânica.
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Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: Metodologia TDD (Parte 4)

Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: Metodologia TDD (Parte 4)

Este artigo é a quarta parte de uma série que descreve as etapas do desenvolvimento de um cliente MQL5 nativo para o protocolo MQTT. Nesta parte, examinamos as propriedades do MQTT v5.0, sua semântica, como lemos algumas delas e também fornecemos um breve exemplo de como as propriedades podem ser usadas para expandir o protocolo.
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Dominando o ONNX: Ponto de virada para traders MQL5

Dominando o ONNX: Ponto de virada para traders MQL5

Mergulhe no mundo do ONNX, um poderoso formato aberto para compartilhar modelos de aprendizado de máquina. Descubra como o uso do ONNX pode revolucionar a negociação algorítmica em MQL5, permitindo que os traders integrem sem obstáculos modelos avançados de inteligência artificial e elevem suas estratégias a um novo patamar. Desvende os segredos da compatibilidade entre plataformas e aprenda a desbloquear todo o potencial do ONNX em sua negociação no MQL5. Melhore sua negociação com este guia detalhado sobre ONNX.
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Modelos de classificação da biblioteca Scikit-learn e sua exportação para o formato ONNX

Modelos de classificação da biblioteca Scikit-learn e sua exportação para o formato ONNX

Neste artigo, exploraremos o uso de todos os modelos de classificação do pacote Scikit-learn para resolver o problema de classificação dos íris de Fisher, tentaremos convertê-los para o formato ONNX e usaremos os modelos resultantes em programas MQL5. Também compararemos a precisão dos modelos originais e suas versões ONNX no Iris dataset completo.
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Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: metodologia TDD (Parte 3)

Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: metodologia TDD (Parte 3)

Este artigo faz parte de uma série que descreve as etapas do desenvolvimento de um cliente MQL5 nativo para o protocolo MQTT. Nesta parte, descrevemos em detalhes como aplicar o princípio do desenvolvimento orientado por testes para implementar a troca de pacotes CONNECT/CONNACK. Ao final desta etapa, nosso cliente DEVE ser capaz de agir apropriadamente ao trabalhar com todos os possíveis resultados do servidor ao tentar se conectar.
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Linguagem de programação visual DRAKON — ferramenta de comunicação Desenvolvedor/Cliente MQL

Linguagem de programação visual DRAKON — ferramenta de comunicação Desenvolvedor/Cliente MQL

DRAKON é uma linguagem de programação visual especialmente desenvolvida para facilitar a interação entre especialistas de diferentes áreas (biólogos, físicos, engenheiros...) com programadores em projetos espaciais russos (por exemplo, na criação do complexo "Buran"). Neste artigo, vou falar sobre como o DRAKON torna a criação de algoritmos acessível e intuitivamente compreensível, mesmo para quem nunca teve contato com código, e também como é mais fácil quer seja para o cliente explicar suas ideias ao encomendar robôs de negociação quer seja para o programador cometer menos erros em funções complexas.
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Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: Metodologia TDD (Parte 2)

Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: Metodologia TDD (Parte 2)

Este artigo faz parte de uma série que descreve as etapas do desenvolvimento de um cliente MQL5 nativo para o protocolo MQTT. Nesta parte, descrevemos como está organizando nosso código, os primeiros arquivos de cabeçalho e classes, e como escrever testes. Este artigo também inclui notas breves sobre o desenvolvimento orientado por testes (Test-Driven Development) e sua aplicação neste projeto.
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Desenvolvendo um agente de Aprendizado por Reforço em MQL5 com Integração RestAPI (Parte 4): Organizando Funções em Classes no MQL5

Desenvolvendo um agente de Aprendizado por Reforço em MQL5 com Integração RestAPI (Parte 4): Organizando Funções em Classes no MQL5

Este artigo examina a transição da codificação procedural para a Programação Orientada a Objetos (POO) no MQL5, com foco na integração com REST APIs. Discutimos como organizar funções de requisições HTTP (GET e POST) em classes, ressaltando vantagens como encapsulamento, modularidade e facilidade de manutenção. A refatoração de código é detalhada, mostrando a substituição de funções isoladas por métodos de classes. O artigo inclui exemplos práticos e testes.
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Desenvolvendo um agente de Aprendizado por Reforço em MQL5 com Integração RestAPI (Parte 3): Criando jogadas automáticas e Scripts de Teste em MQL5

Desenvolvendo um agente de Aprendizado por Reforço em MQL5 com Integração RestAPI (Parte 3): Criando jogadas automáticas e Scripts de Teste em MQL5

Este artigo explora a implementação de jogadas automáticas no jogo da velha Python, integrado com funções MQL5 e testes unitários. O objetivo é aprimorar a interatividade do jogo e garantir a robustez do sistema através de testes MQL5. Ele aborda desde o desenvolvimento da lógica de jogo até a integração e testes práticos, culminando na criação de um ambiente de jogo dinâmico e um sistema integrado confiável.
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Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 14): funtores com ordem linear

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 14): funtores com ordem linear

Este artigo, parte de uma série de artigos sobre a implementação da teoria das categorias no MQL5, é dedicado aos funtores. Vamos explorar como a ordem linear pode ser mapeada em um conjunto de dados através dos funtores ao analisar dois conjuntos de dados que, à primeira vista, parecem não ter nenhuma conexão entre si.
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Desenvolvendo um agente de Aprendizado por Reforço em MQL5.com Integração RestAPI(Parte 2): Funções MQL5 para Interação HTTP com API REST do Jogo da Velha

Desenvolvendo um agente de Aprendizado por Reforço em MQL5.com Integração RestAPI(Parte 2): Funções MQL5 para Interação HTTP com API REST do Jogo da Velha

O artigo detalha como MQL5 pode interagir com Python e FastAPI, usando chamadas HTTP em MQL5 para se comunicar com um jogo da velha em Python. Discute a criação de uma API com FastAPI para essa integração e inclui um script de teste em MQL5, destacando a versatilidade do MQL5, a simplicidade do Python e a eficiência do FastAPI na conexão de diferentes tecnologias para soluções inovadoras.
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Melhore seus gráficos de negociação com uma GUI interativa baseada em MQL5 (Parte I): GUI móvel (II)

Melhore seus gráficos de negociação com uma GUI interativa baseada em MQL5 (Parte I): GUI móvel (II)

Libere todo o poder da representação de dados dinâmicos em suas estratégias de negociação ou utilitários com o nosso guia detalhado para desenvolver uma GUI móvel em MQL5. Mergulhe nos princípios fundamentais da programação orientada a objetos e aprenda a desenvolver e usar de forma fácil e eficiente uma ou mais GUIs móveis em um único gráfico.
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Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: Metodologia TDD

Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: Metodologia TDD

Este artigo apresenta a primeira tentativa de desenvolver um cliente MQTT nativo para o MQL5. MQTT é um protocolo de troca de dados no formato "publicador - assinante". Ele é leve, aberto, simples e projetado para ser facilmente implementado. Isso o torna aplicável em muitas situações.
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Desenvolvendo um agente de Aprendizado por Reforço em MQL5 com Integração RestAPI(Parte 1): Usando RestAPIs em MQL5

Desenvolvendo um agente de Aprendizado por Reforço em MQL5 com Integração RestAPI(Parte 1): Usando RestAPIs em MQL5

Este artigo aborda a importância das APIs (Interfaces de Programação de Aplicativos) na comunicação entre diferentes aplicativos e sistemas de software. Ele destaca o papel das APIs na simplificação da interação entre aplicativos, permitindo que eles compartilhem dados e funcionalidades de maneira eficiente.
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ChatGPT da OpenAI dentro do framework de desenvolvimento MQL4 e MQL5

ChatGPT da OpenAI dentro do framework de desenvolvimento MQL4 e MQL5

Neste artigo, vamos experimentar e explorar a inteligência artificial ChatGPT da OpenAI, a fim de entender suas capacidades com o objetivo de reduzir o tempo e o esforço de desenvolvimento de seus Expert Advisors, indicadores e scripts. Vou rapidamente abordar essa tecnologia e tentar mostrar como usá-la corretamente para programar nas linguagens MQL4 e MQL5.
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Integrando modelos de ML ao Testador de Estratégias (Conclusão): Implementação de um Modelo de Regressão para Previsão de Preço

Integrando modelos de ML ao Testador de Estratégias (Conclusão): Implementação de um Modelo de Regressão para Previsão de Preço

Este artigo descreve a implementação de um modelo de regressão de árvores de decisão para prever preços de ativos financeiros. Foram realizadas etapas de preparação dos dados, treinamento e avaliação do modelo, com ajustes e otimizações. No entanto, é importante destacar que o modelo é apenas um estudo e não deve ser usado em negociações reais.
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Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 10): Grupos monoides

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 10): Grupos monoides

Esse artigo é uma continuação da série sobre como implementar a teoria das categorias em MQL5. Nele, consideramos os grupos monoides como um meio de normalizar os conjuntos monoides e permitir uma comparação mais precisa em um espectro mais amplo de conjuntos monoides e tipos de dados.
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Melhore seus gráficos de negociação com uma GUI interativa baseada em MQL5 (Parte I): GUI móvel (I)

Melhore seus gráficos de negociação com uma GUI interativa baseada em MQL5 (Parte I): GUI móvel (I)

Libere todo o poder da representação de dados dinâmicos em suas estratégias de negociação ou utilitários com o nosso guia detalhado para desenvolver uma GUI móvel em MQL5. Mergulhe nos eventos do gráfico e saiba como projetar e implementar uma GUI móvel simples e múltipla em um único gráfico. O artigo também aborda a adição de elementos à GUI, aumentando sua funcionalidade e apelo estético.
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Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 7): Domínios Multiconjuntos, Relativos e Indexados.

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 7): Domínios Multiconjuntos, Relativos e Indexados.

A teoria das categorias é um ramo diversificado e em expansão da matemática que só recentemente começou a ser abordado na comunidade MQL5. Esta série de artigos tem como objetivo analisar alguns de seus conceitos para criar uma biblioteca aberta e utilizar ainda mais essa maravilhosa seção na criação de estratégias de negociação.
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Como conectar o MetaTrader 5 ao PostgreSQL

Como conectar o MetaTrader 5 ao PostgreSQL

Esse artigo descreve quatro métodos de conexão do código MQL5 ao banco de dados Postgres e apresenta um guia passo a passo para configurar um ambiente de desenvolvimento para um deles, a API REST, por meio do Windows Subsystem for Linux (WSL). Além disso, mostra-se um aplicativo de demonstração para a API com o código MQL5 necessário para inserir dados e consultar as respectivas tabelas, bem como um EA de demonstração para usar esses dados.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 37): atenção esparsa

Redes neurais de maneira fácil (Parte 37): atenção esparsa

No artigo anterior, abordamos modelos relacionais que usavam mecanismos de atenção. Uma das características desses modelos era o aumento do uso de recursos computacionais. O artigo de hoje apresenta um dos mecanismos para reduzir o número de operações computacionais dentro do bloco Self-Attention, o que aumenta o desempenho geral do modelo.
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Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 5): Equalizadores

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 5): Equalizadores

A teoria das categorias é um ramo diversificado e em expansão da matemática que só recentemente começou a ser abordado na comunidade MQL5. Esta série de artigos tem como objetivo analisar alguns de seus conceitos para criar uma biblioteca aberta e utilizar ainda mais essa maravilhosa seção na criação de estratégias de negociação.
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Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo do macaco (MA)

Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo do macaco (MA)

Neste artigo, estaremos analisando o algoritmo do macaco (Monkey Algorithm, MA). A habilidade destes animais ágeis para superar obstáculos complexos e atingir as partes mais inacessíveis das árvores foi a inspiração para a concepção do MA.
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Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 3)

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 3)

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 sequência de artigos visa elucidar algumas das suas concepções com o intuito de constituir uma biblioteca aberta e potencializar ainda mais o uso deste notável setor na elaboração de estratégias de negociação.
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Algoritmos de otimização populacionais: Busca harmônica (Harmony Search, HS)

Algoritmos de otimização populacionais: Busca harmônica (Harmony Search, HS)

Hoje, estudaremos e testaremos o algoritmo de otimização mais avançado, a busca harmônica (HS), que é inspirada no processo de procura da harmonia sonora perfeita. Então, qual algoritmo é agora o líder em nossa classificação?
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Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de pesquisa gravitacional (GSA)

Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de pesquisa gravitacional (GSA)

O GSA é um algoritmo populacional inspirado na natureza inanimada. Sua capacidade de modelar com alta precisão a interação entre corpos físicos, através da lei da gravidade de Newton incorporada no algoritmo, permite contemplar um espetáculo fascinante de dança entre sistemas planetários e aglomerados galácticos, representado de forma impressionante em animações. Hoje vamos discutir um dos algoritmos de otimização mais interessantes e originais. Um simulador de movimento de objetos espaciais está incluído.
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Receitas MQL5 — Banco de dados de eventos macroeconômicos

Receitas MQL5 — Banco de dados de eventos macroeconômicos

Este artigo explora como trabalhar com bancos de dados baseados no mecanismo SQLite. Com o objetivo de oferecer conveniência e utilizar eficientemente os princípios da OOP, foi criada a classe CDatabase. Essa classe é responsável pela criação e gerenciamento de um banco de dados de eventos macroeconômicos. Além disso, são apresentados exemplos de como utilizar diferentes métodos da classe CDatabase.
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Algoritmos de otimização populacionais: Otimização de ervas invasivas (IWO)

Algoritmos de otimização populacionais: Otimização de ervas invasivas (IWO)

A surpreendente capacidade das plantas daninhas de sobreviver em uma ampla variedade de condições foi a inspiração para o desenvolvimento de um poderoso algoritmo de otimização. O IWO (Invasive Weed Optimization) é considerado um dos melhores entre os analisados até o momento.
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Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo de otimização de forrageamento bacteriano (BFO)

Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo de otimização de forrageamento bacteriano (BFO)

A base da estratégia de forrageamento de E. coli (E. coli) inspirou cientistas a desenvolverem o algoritmo de otimização BFO. Esse algoritmo apresenta ideias originais e abordagens promissoras para otimização e merece um estudo mais aprofundado.
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Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo do morcego

Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo do morcego

Hoje estudaremos o algoritmo do morcego (Bat algorithm, BA), que possui convergência incrível em funções suaves.
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Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo de vaga-lumes

Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo de vaga-lumes

Vamos considerar o método de otimização de vaga-lumes (Firefly Algorithm, FA). Esse algoritmo evoluiu de um método desconhecido por meio de modificações para se tornar um líder real na tabela de classificação.
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Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 2)

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 2)

A Teoria das Categorias é um ramo diverso da Matemática e em expansão, sendo uma área relativamente recente na comunidade MQL5. Esta série de artigos visa introduzir e examinar alguns de seus conceitos com o objetivo geral de estabelecer uma biblioteca aberta que atraia comentários e discussões enquanto esperamos promover o uso deste campo notável no desenvolvimento da estratégia dos traders.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 02): Primeiros experimentos (II)

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 02): Primeiros experimentos (II)

Vamos experimentar uma outra abordagem, desta vez tentando alcançar o objetivo de 1 minuto. Mas isto não é uma tarefa tão simples, como muitos pensam.
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Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 1)

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 1)

A Teoria das Categorias é um ramo diverso da Matemática e em expansão, sendo uma área relativamente recente na comunidade MQL. Esta série de artigos visa introduzir e examinar alguns de seus conceitos com o objetivo geral de estabelecer uma biblioteca aberta que atraia comentários e discussões enquanto esperamos promover o uso deste campo notável no desenvolvimento da estratégia dos traders.
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Desenvolvendo um sistema de Replay — Simulação de mercado (Parte 01): Primeiros experimentos (I)

Desenvolvendo um sistema de Replay — Simulação de mercado (Parte 01): Primeiros experimentos (I)

Que tal criar um sistema para estudar o mercado quando ele está fechado, ou mesmo simular situações de mercado. Aqui vamos iniciar uma nova sequencia de artigos, a fim de tratar deste tema.
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Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 04): Análise discriminante linear

Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 04): Análise discriminante linear

O trader moderno está quase sempre à procura de novas ideias. Para isso, tenta novas estratégias, modifica e descarta aquelas que não funcionam. Nesta série de artigos, tentarei provar que o assistente MQL5 é a verdadeira espinha dorsal de um trader moderno.
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Perceptron Multicamadas e o Algoritmo Backpropagation (Parte 3): Integrando ao Testador de estratégias - Visão Geral (I)

Perceptron Multicamadas e o Algoritmo Backpropagation (Parte 3): Integrando ao Testador de estratégias - Visão Geral (I)

O perceptron multicamadas é uma evolução do perceptron simples, capaz de resolver problemas não linearmente separáveis. Juntamente com o algoritmo backpropagation, é possível treinar essa rede neural de forma eficiente. Na terceira parte da série sobre perceptron multicamadas e backpropagation, vamos mostrar como integrar essa técnica ao testador de estratégias. Essa integração permitirá a utilização de análise de dados complexos e melhores decisões para otimizar as estratégias de negociação. Nesta visão geral, discutiremos as vantagens e os desafios da implementação desta técnica.
Algoritmos de otimização populacional
Algoritmos de otimização populacional

Algoritmos de otimização populacional

Este é um artigo introdutório sobre a classificação do algoritmo de otimização (OA). O artigo tenta criar um banco de teste (um conjunto de funções), que deve ser usado para comparar os OAs e, talvez, identificar o algoritmo mais universal de todos os que são amplamente conhecidos.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 26): aprendizado por reforço

Redes neurais de maneira fácil (Parte 26): aprendizado por reforço

Continuamos a estudar métodos de aprendizado de máquina. Com este artigo, começamos outro grande tópico chamado aprendizado por reforço. Essa abordagem permite que os modelos estabeleçam certas estratégias para resolver as tarefas. E esperamos que essa propriedade inerente ao aprendizado de reforço abra novos horizontes para a construção de estratégias de negociação.