Artigos sobre análise de dados e estatísticas na MQL5

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Muitos traders apreciam artigos sobre modelos matemáticos e teoria das probabilidades. Afinal de contas, a matemática é a base dos indicadores técnicos, e o conhecimento em estatística é necessário para analisar os resultados das operações e desenvolver estratégias.

Leia sobre lógica fuzzy, filtros digitais, perfil do mercado, mapas de Kohonen, redes neurais e muitas outras ferramentas que podem ser usadas para negociação.

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Algoritmo de Fechadura Codificada (Code Lock Algorithm, CLA)

Algoritmo de Fechadura Codificada (Code Lock Algorithm, CLA)

Neste artigo, vamos repensar as fechaduras codificadas, transformando-as de mecanismos de proteção em ferramentas para resolver tarefas complexas de otimização. Descubra o mundo das fechaduras codificadas, não como simples dispositivos de segurança, mas como inspiração para uma nova abordagem à otimização. Vamos criar uma população inteira de "fechaduras", onde cada uma representa uma solução única para um problema. Em seguida, desenvolveremos um algoritmo que "destrancará" essas fechaduras e encontrará soluções ideais em várias áreas, desde o aprendizado de máquina até o desenvolvimento de sistemas de trading.
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Simulação de mercado (Parte 07): Sockets (I)

Simulação de mercado (Parte 07): Sockets (I)

Soquetes. Você sabe para que eles servem, ou como fazer uso deles no MetaTrader 5? Se a resposta for não, vamos começar aprendendo um pouco sobre eles. Este artigo aqui envolve o básico do básico. Mas como existem diversas maneiras de se fazer a mesma coisa, e o que nos interessa realmente é sempre o resultado. Queria mostrar que sim, existe uma forma simples, de passar dados do MetaTrader 5 para dentro de outros programas, como por exemplo o Excel. Porém, a principal ideia, não é transferir dados do MetaTrader 5, para o Excel. E sim fazer o contrário. Ou seja, transferir dados do Excel, ou de qualquer outro programa, para dentro do MetaTrader 5.
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Algoritmos de otimização populacional: simulação de têmpera isotrópica (Simulated Isotropic Annealing, SIA). Parte II

Algoritmos de otimização populacional: simulação de têmpera isotrópica (Simulated Isotropic Annealing, SIA). Parte II

A primeira parte do artigo foi dedicada ao conhecido e popular algoritmo de têmpera simulada, onde foram analisadas suas vantagens e descritos detalhadamente os pontos fracos. A segunda parte do artigo é dedicada a uma transformação radical do algoritmo, seu renascimento em um novo algoritmo de otimização, a simulação de têmpera isotrópica, SIA.
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Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 19): Indução do quadrado de naturalidade

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 19): Indução do quadrado de naturalidade

Continuamos a análise das transformações naturais, examinando a indução do quadrado de naturalidade. Por causa das limitações na implementação de várias moedas para os Expert Advisors desenvolvidos com o assistente MQL5, temos de buscar soluções criativas e eficientes para a classificação de dados usando scripts. As principais áreas de aplicação consideradas são a classificação de variações de preço e, consequentemente, sua previsão.
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Simplificando a negociação com base em notícias (Parte 1): Criando um Banco de Dados

Simplificando a negociação com base em notícias (Parte 1): Criando um Banco de Dados

A negociação de notícias pode ser complicada e esmagadora. Neste artigo, passaremos pelos passos para obter dados de notícias. Além disso, aprenderemos sobre o Calendário Econômico do MQL5 e o que ele tem a oferecer.
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Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 33): Kernels de Processos Gaussianos

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 33): Kernels de Processos Gaussianos

Os Kernels de Processos Gaussianos são a função de covariância da Distribuição Normal que pode desempenhar um papel em previsões. Exploramos esse algoritmo único em uma classe de sinal personalizada em MQL5 para ver se pode ser utilizado como um sinal principal de entrada e saída.
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Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 18): Quadrado de naturalidade

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 18): Quadrado de naturalidade

Este artigo dá continuidade à série sobre a teoria das categorias, abordando as transformações naturais, que são um elemento fundamental da teoria. Vamos examinar a definição que parece complexa à primeira vista, depois mergulhar em exemplos e formas de aplicar as transformações na previsão de volatilidade.
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Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 28): Previsão de múltiplos valores futuros para EURUSD

Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 28): Previsão de múltiplos valores futuros para EURUSD

Muitos modelos de inteligência artificial são projetados para prever um único valor futuro. Neste artigo, veremos como utilizar modelos de aprendizado de máquina para prever múltiplos valores futuros. Essa abordagem, chamada de previsão multietapa, permite não apenas prever o preço de fechamento de amanhã, mas também o de depois de amanhã e assim por diante. A previsão multietapa oferece uma vantagem inegável para traders e analistas de dados, pois amplia o espectro de informações para oportunidades de planejamento estratégico.
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Colmeia artificial de abelhas — Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA): Teoria e métodos

Colmeia artificial de abelhas — Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA): Teoria e métodos

Neste artigo, exploramos o algoritmo Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA), desenvolvido em 2009. Voltado para a solução de problemas de otimização contínua, o algoritmo é utilizado para encontrar o melhor caminho entre dois pontos. Analisaremos como o ABHA se inspira no comportamento das colônias de abelhas, no qual cada abelha desempenha um papel único que contribui para uma busca mais eficiente por recursos.
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Arbitragem Forex: painel de avaliação de correlações

Arbitragem Forex: painel de avaliação de correlações

Vamos analisar a criação de um painel de arbitragem na linguagem MQL5. Como obter taxas de câmbio justas no Forex de diferentes maneiras? Criaremos um indicador para medir os desvios dos preços de mercado em relação às taxas justas, bem como para avaliar o potencial de lucro em rotas de arbitragem entre moedas (como na arbitragem triangular).
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 73): Uma comunicação inusitada (II)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 73): Uma comunicação inusitada (II)

Neste artigo, veremos como transferir informações em tempo real entre o indicador e o serviço, entender por que podem surgir problemas ao modificar o tempo gráfico e como resolvê-los corretamente. Como bônus, você terá acesso à última versão da aplicação de replay/simulador. O conteúdo é exclusivamente didático e não deve ser considerado como uma aplicação para outros fins.
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Otimização de Portfólio em Python e MQL5

Otimização de Portfólio em Python e MQL5

Este artigo explora técnicas avançadas de otimização de portfólio usando Python e MQL5 com o MetaTrader 5. Ele demonstra como desenvolver algoritmos para análise de dados, alocação de ativos e geração de sinais de negociação, enfatizando a importância da tomada de decisões orientada por dados na gestão financeira moderna e na mitigação de riscos.
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Desenvolvimento do Kit de Ferramentas de Análise de Price Action (Parte 9): Fluxo Externo

Desenvolvimento do Kit de Ferramentas de Análise de Price Action (Parte 9): Fluxo Externo

Este artigo explora uma nova dimensão de análise utilizando bibliotecas externas especificamente projetadas para análises avançadas. Essas bibliotecas, como o pandas, fornecem ferramentas poderosas para processar e interpretar dados complexos, permitindo que os traders obtenham percepções mais profundas sobre a dinâmica do mercado. Ao integrar essas tecnologias, podemos reduzir a lacuna entre dados brutos e estratégias acionáveis. Junte-se a nós enquanto estabelecemos as bases dessa abordagem inovadora e desbloqueamos o potencial de combinar tecnologia com expertise em trading.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 41): Modelos Hierárquicos

Redes neurais de maneira fácil (Parte 41): Modelos Hierárquicos

Este artigo descreve modelos hierárquicos de aprendizado que propõem uma abordagem eficaz para resolver tarefas complexas de aprendizado de máquina. Os modelos hierárquicos consistem em vários níveis, cada um responsável por aspectos diferentes da tarefa.
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Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 16): Uma nova perspectiva sobre árvores de decisão

Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 16): Uma nova perspectiva sobre árvores de decisão

Na última parte da nossa série sobre aprendizado de máquina e trabalho com big data, voltamos a falar sobre as árvores de decisão. Este artigo é destinado a traders que desejam entender o papel das árvores de decisão na análise de tendências de mercado. Aqui, reunimos todas as informações principais sobre a estrutura, o propósito e o uso dessas árvores. Vamos explorar as raízes e os ramos das árvores algorítmicas e descobrir como elas podem ser aplicadas na tomada de decisões de negociação. Vamos juntos dar um novo olhar às árvores de decisão e ver como elas podem ajudar a superar as dificuldades nos mercados financeiros.
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Simulação de mercado (Parte 15): Sockets (IX)

Simulação de mercado (Parte 15): Sockets (IX)

Neste artigo daqui, explicarei uma das soluções possíveis para o que venho tentando mostrar. Ou seja, como permitir que um usuário no Excel, consiga fazer algo no MetaTrader 5. Isto sem que ele de fato, envie ordens, abra ou feche uma posição usando o MetaTrader 5. A ideia, é que o usuário faça uso do Excel a fim de ter um estudo fundamentalista de algum ativo. E fazendo uso, apenas e somente do Excel, ele consiga dizer a um Expert Advisor, que esteja executando no MetaTrader 5, que é para abrir ou fechar uma dada posição.
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Simulação de mercado: Position View (II)

Simulação de mercado: Position View (II)

Neste artigo, mostrarei de maneira o mais simples e prática possível. Como você poderá usar um indicador como sendo uma forma de observar posições que estejam abertas. Isto junto ao servidor de negociação. Estou fazendo isto, desta forma e ao poucos, justamente para mostrar, que você não precisa necessariamente, colocar tais coisas em um Expert Advisor. Muitos de vocês, já devem estar bastante acostumados em fazer isto. Seja por um motivo, seja por outro qualquer. Mas a verdade é que isto é pura bobagem, já que conforme formos avançando nesta implementação, ficará claro, que você poderá criar, ou implementar diversos tipos diferentes de indicadores, para tão propósito.
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Otimização de portfólio em Forex: Síntese de VaR e teoria de Markowitz

Otimização de portfólio em Forex: Síntese de VaR e teoria de Markowitz

Como se realiza o trading com portfólio em Forex? Como pode ser feita a síntese entre a teoria de portfólio de Markowitz para otimizar as proporções do portfólio e o modelo VaR para otimizar o risco do portfólio? Vamos criar um código baseado na teoria de portfólio, onde, de um lado, obtemos um risco reduzido e, do outro, uma rentabilidade de longo prazo aceitável.
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Determinação de taxas de câmbio justas com base na PPC usando dados do FMI

Determinação de taxas de câmbio justas com base na PPC usando dados do FMI

Criação, em Python, de um sistema de análise de taxas de câmbio baseado na paridade do poder de compra (PPC). O autor desenvolveu um algoritmo com 5 métodos de cálculo de taxas justas, utilizando dados do FMI. Trata-se de um guia prático de análise fundamentalista de moedas, processamento de dados econômicos e integração com sistemas de trading. Código completo de fonte aberta.
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Computação quântica e trading: Um novo olhar sobre as previsões de preços

Computação quântica e trading: Um novo olhar sobre as previsões de preços

Este artigo analisa uma abordagem inovadora para prever os movimentos de preços nos mercados financeiros mediante computação quântica. O foco principal está na aplicação do algoritmo de estimativa de fase quântica (QPE) para buscar precursores de padrões de preços, o que permite acelerar significativamente o processo de análise de dados de mercado.
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Algoritmos de otimização populacionais: evolução de grupos sociais (Evolution of Social Groups, ESG)

Algoritmos de otimização populacionais: evolução de grupos sociais (Evolution of Social Groups, ESG)

Neste artigo, consideraremos o princípio de construção de algoritmos multipopulacionais e, como exemplo desse tipo de algoritmos, analisaremos a Evolução de Grupos Sociais (ESG), um novo algoritmo autoral. Analisaremos os conceitos principais, os mecanismos de interação entre populações e as vantagens desse algoritmo, bem como examinaremos seu desempenho em tarefas de otimização.
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Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo genético binário (Binary Genetic Algorithm, BGA). Parte I

Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo genético binário (Binary Genetic Algorithm, BGA). Parte I

Neste artigo, vamos realizar um estudo sobre vários métodos aplicados em algoritmos genéticos binários e outros algoritmos populacionais. Vamos examinar os componentes principais do algoritmo, como seleção, crossover e mutação, bem como seu impacto no processo de otimização. Além disso, vamos explorar as formas de representação de informações e seu impacto nos resultados de otimização.
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Indicador de previsão de volatilidade usando Python

Indicador de previsão de volatilidade usando Python

Vamos prever a volatilidade extrema futura com ajuda da classificação binária. Criamos um indicador de previsão de volatilidade extrema com uso de aprendizado de máquina.
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Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 26): Médias Móveis e o Exponente de Hurst

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 26): Médias Móveis e o Exponente de Hurst

O Exponente de Hurst é uma medida de quanto uma série temporal se autocorrela ao longo do tempo. Entende-se que ele captura as propriedades de longo prazo de uma série temporal e, portanto, tem um peso significativo na análise de séries temporais, mesmo fora do contexto econômico/financeiro. No entanto, focamos em seu potencial benefício para os traders ao analisar como essa métrica poderia ser combinada com médias móveis para construir um sinal potencialmente robusto.
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Engenharia de Recursos com Python e MQL5 (Parte II): Ângulo de Preço

Engenharia de Recursos com Python e MQL5 (Parte II): Ângulo de Preço

Existem muitas postagens no Fórum MQL5 pedindo ajuda para calcular a inclinação das mudanças de preço. Este artigo demonstrará uma forma possível de calcular o ângulo formado pelas variações de preço em qualquer mercado que você deseje negociar. Além disso, responderemos se desenvolver esse novo recurso vale o esforço e o tempo adicionais investidos. Vamos explorar se a inclinação do preço pode melhorar a precisão de algum dos nossos modelos de IA ao prever o par USDZAR no M1.
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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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Superando Desafios de Integração com ONNX

Superando Desafios de Integração com ONNX

ONNX é uma ótima ferramenta para integrar códigos complexos de IA entre diferentes plataformas, sendo uma ferramenta excelente, mas que vem com alguns desafios que devem ser superados para aproveitar ao máximo suas capacidades. Neste artigo, discutimos os problemas mais comuns que você pode enfrentar e como mitigá-los.
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Análise volumétrica com redes neurais como chave para tendências futuras

Análise volumétrica com redes neurais como chave para tendências futuras

O artigo explora a possibilidade de melhorar a previsão de preços com base na análise do volume de negociações, integrando os princípios da análise técnica com a arquitetura de redes neurais LSTM. Dá-se atenção especial à identificação e interpretação de volumes anômalos, uso de clusterização e criação de características baseadas em volume, além de sua definição no contexto de aprendizado de máquina.
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Análise de todas as variantes do movimento do preço em um computador quântico da IBM

Análise de todas as variantes do movimento do preço em um computador quântico da IBM

Usamos o computador quântico da IBM para abrir todos os cenários possíveis de movimento do preço. Parece ficção científica? Bem-vindo ao mundo dos cálculos quânticos aplicados ao trading!
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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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Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 29): Como selecionar os melhores dados de Forex para treinar IA

Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 29): Como selecionar os melhores dados de Forex para treinar IA

Neste artigo, analisamos em detalhes os aspectos importantes para a escolha dos dados mais relevantes e de qualidade do mercado Forex e para melhorar o desempenho dos modelos de inteligência artificial.
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Construindo Expert Advisors Auto-otimizantes Com MQL5 E Python (Parte II): Ajustando Redes Neurais Profundas

Construindo Expert Advisors Auto-otimizantes Com MQL5 E Python (Parte II): Ajustando Redes Neurais Profundas

Modelos de aprendizado de máquina vêm com vários parâmetros ajustáveis. Nesta série de artigos, exploraremos como personalizar seus modelos de IA para se ajustar ao seu mercado específico utilizando a biblioteca SciPy.
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Integração de APIs de Corretoras com Expert Advisors usando MQL5 e Python

Integração de APIs de Corretoras com Expert Advisors usando MQL5 e Python

Neste artigo, discutiremos a implementação do MQL5 em parceria com o Python para realizar operações relacionadas à corretora. Imagine ter um Expert Advisor (EA) em execução contínua hospedado em um VPS, executando negociações em seu nome. Em determinado momento, a capacidade do EA de gerenciar fundos torna-se fundamental. Isso inclui operações como adicionar fundos à sua conta de negociação e iniciar retiradas. Nesta discussão, iremos esclarecer as vantagens e a implementação prática desses recursos, garantindo a integração perfeita do gerenciamento de fundos à sua estratégia de negociação. Fique atento!
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Arbitragem no Forex: Um bot market maker simples de sintéticos para começar

Arbitragem no Forex: Um bot market maker simples de sintéticos para começar

Hoje vamos analisar meu primeiro robô na área de arbitragem, que é um provedor de liquidez (se é que podemos chamá-lo assim) em ativos sintéticos. Atualmente, esse bot funciona com sucesso como um módulo dentro de um grande sistema baseado em aprendizado de máquina, mas eu resgatei o antigo robô de arbitragem no Forex da nuvem, então vamos olhar para ele e pensar no que podemos fazer com ele hoje.
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Trading por algoritmo: IA e seu caminho para os topos dourados

Trading por algoritmo: IA e seu caminho para os topos dourados

Neste artigo, é demonstrado um método de criação de estratégias de trading para o ouro usando aprendizado de máquina. Ao analisar o método proposto para a previsão de séries temporais sob diferentes ângulos, é possível identificar suas vantagens e desvantagens em comparação com outras formas de criação de sistemas de trading baseadas somente na análise e previsão de séries temporais financeiras.
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Funcionalidades do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 16): Método de componentes principais com autovetores

Funcionalidades do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 16): Método de componentes principais com autovetores

Este artigo discute o método de componentes principais, um método de redução da dimensionalidade ao analisar dados, e como ele pode ser implementado usando autovalores e vetores. Como sempre, vamos tentar desenvolver um protótipo da classe de sinais para EA que pode ser usado no Assistente MQL5.
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Negociação de Notícias Facilitada (Parte 3): Realizando Negócios

Negociação de Notícias Facilitada (Parte 3): Realizando Negócios

Neste artigo, nosso especialista em negociação de notícias começará a abrir negociações com base no calendário econômico armazenado em nosso banco de dados. Além disso, melhoraremos os gráficos do especialista para exibir informações mais relevantes sobre os próximos eventos do calendário econômico.
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Simulação de mercado (Parte 09): Sockets (III)

Simulação de mercado (Parte 09): Sockets (III)

Este artigo é continuação do artigo anterior. Aqui vamos ver como o Expert Advisor será implementado. Mas principalmente como deverá ser feito o código do servidor. Isto por que, o código que foi visto no artigo anterior não é o suficiente para que possamos de fato fazer com que as coisas funcionem como deverão. Então é necessário que você veja ambos artigos para compreender mais profundamente o que estará acontecendo.
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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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Automatizando Estratégias de Negociação com a Estratégia Parabolic SAR em MQL5: Criando um Expert Advisor Eficaz

Automatizando Estratégias de Negociação com a Estratégia Parabolic SAR em MQL5: Criando um Expert Advisor Eficaz

Neste artigo, vamos automatizar as estratégias de negociação com a Estratégia Parabolic SAR em MQL5: Criando um Expert Advisor Eficaz. O EA realizará negociações com base nas tendências identificadas pelo indicador Parabolic SAR.