Artigos sobre como testar estratégias na linguagem MQL5

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Saiba como desenvolver, escrever e testar uma estratégia de negociação, como encontrar os parâmetros ideais do sistema e como analisar os resultados obtidos. A plataforma MetaTrader dispõe de inúmeras funcionalidades para que os desenvolvedores de robôs de negociação testem suas ideias de negociação com rapidez e precisão. Aprenda nestes artigos como testar robôs multimoedas e como usar os recursos da MQL5 Cloud Network para otimização.

É importante os desenvolvedores de sistemas de negociação automatizados começarem por aprender os princípios básicos de como testar e gerar algoritmos de ticks dentro do Testador de Estratégias.

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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 31): Projeto Expert Advisor - Classe C_Mouse (V)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 31): Projeto Expert Advisor - Classe C_Mouse (V)

Desenvolver uma forma de colocar o cronometro, de modo que durante um replay / simulação, ele consiga nos dizer quanto tempo falta, pode parecer a principio uma tarefa simples e de rápida solução. Muitos iriam simplesmente tentar adaptar e usar o mesmo sistema que é usado quando temos o servidor de negociação ao nosso lado. Mas aqui mora um ponto que muitos talvez não se atentem ao pensar em tal solução. Quando você está fazendo um replay, e isto para não falar do fato da simulação, o relógio não funciona da mesma forma. Este tipo de coisa torna complexo construir tal sistema.
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Algoritmos de otimização populacionais: Colônia artificial de abelhas (Artificial Bee Colony, ABC)

Algoritmos de otimização populacionais: Colônia artificial de abelhas (Artificial Bee Colony, ABC)

Hoje estudaremos o algoritmo de colônia artificial de abelhas. Complementaremos nosso conhecimento com novos princípios para estudar espaços funcionais. E neste artigo falarei sobre minha interpretação da versão clássica do algoritmo.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 44): Projeto do Chart Trade (III)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 44): Projeto do Chart Trade (III)

No artigo anterior, expliquei como você pode manipular os dados do template a fim de usá-los em um OBJ_CHART. Mas lá apenas introduzi a questão, mas sem entrar em muitos detalhes, já que naquela versão o trabalho foi feito de uma maneira bem simplificada. No entanto, ela foi feita daquela forma, justamente para facilitar a explicação do conteúdo. Pois apesar de parecer simples fazer certas coisas, algumas não são tão evidentes, e sem compreender a parte mais simples e básica, você não irá de fato entender o que estou fazendo.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado ( Parte 21):  FOREX (II)

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado ( Parte 21): FOREX (II)

Vamos continuar a montagem do sistema para cobrir o mercado de FOREX. Então para resolver este problema, precisaríamos primeiramente, declarar o carregamento dos tickets, antes de fazer o carregamento das barras previas. Isto resolve o problema, mas ao mesmo tempo força o usuário, a um tipo de modelagem do arquivo de configuração, que ao meu ver não faz muito sentido. O motivo é que, ao desenvolver a programação, responsável por analisar e executar o que esta no arquivo de configuração, podemos permitir ao usuário, declarar as coisas em qualquer ordem.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 68): Acertando o tempo (I)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 68): Acertando o tempo (I)

Aqui vamos dar prosseguimento, ao trabalho de conseguir fazer com que o indicador de mouse, consiga nos informar o tempo restante da barra, quando em momentos de baixa liquidez. Apesar de a primeira vista parecer algo simples, você verá que esta tarefa é bem mais complicada do que parece. Isto por conta de alguns percalços que teremos de enfrentar. Então acompanhe esta primeira parte para entender as próximas.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 22): FOREX (III)

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 22): FOREX (III)

Para quem ainda não entendeu a diferença entre o mercado de bolsa e o de forex, apesar de este já ser o terceiro artigo em que estou abordando isto. Devo deixar claro, que a grande diferença, é o fato de que no forex não existe, ou melhor, não nos é informado algumas coisas a respeito do que aconteceu de fato na negociação.
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Algoritmos de otimização populacionais: Enxame de partículas (PSO)

Algoritmos de otimização populacionais: Enxame de partículas (PSO)

Neste artigo vamos analisar o popular algoritmo de otimização por enxame de partículas (PSO). Anteriormente, discutimos características importantes de algoritmos de otimização, como convergência, velocidade de convergência, estabilidade, escalabilidade e desenvolvemos uma bancada de testes. Também analisamos um algoritmo simples baseado em geradores de números aleatórios (GNA).
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Como escolher um Expert Advisor: Vinte caraterísticas de um robô de baixa qualidade

Como escolher um Expert Advisor: Vinte caraterísticas de um robô de baixa qualidade

Neste artigo, iremos responder à pergunta de como escolher o Expert Advisor correto. Quais são os mais adequados para o nosso portfólio e como podemos filtrar a maioria dos robôs de negociação disponíveis no mercado? Este artigo apresenta vinte caraterísticas evidentes de um EA de baixa qualidade. Ele ajudará você a tomar decisões mais informadas e criar uma coleção de EAs lucrativos.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 35): Ajeitando as coisas (I)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 35): Ajeitando as coisas (I)

Temos que corrigir algumas coisas antes de realmente poder continuar. Mas não se trata necessariamente de uma correção e sim de um aperfeiçoamento na forma de gerir e utilizar classe. O motivo é que existem falhas ocorrendo por conta de algum tipo de interação dentro do sistema. Apesar das tentativas de tentar compreender o motivo de algumas das falhas, para assim sana-las. Todas foram frustradas, já que não fazia o mínimo sentido de algumas delas estarem ocorrendo. Quando fazemos uso de ponteiros ou recursão em C / C++, e o programa começa a apresentar falhas.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 33): Sistema de Ordens (II)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 33): Sistema de Ordens (II)

Vamos continuar o desenvolvimento do sistema de ordens. Mas você irá ver que iremos fazer uma reutilização massiva de coisas já vistas em outros artigos. Mesmo assim teremos um bônus neste artigo. Iremos desenvolver, primeiramente um sistema que consiga ser operado junto ao servidor de negociação real, seja usando uma conta demo, seja usando uma conta real. Vamos fazer uso massivo e extensivo da plataforma MetaTrader 5, para nos fornecer todo o suporte do qual precisaremos neste inicio de jornada
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Algoritmo de recompra: Simulação de negociação em várias moedas

Algoritmo de recompra: Simulação de negociação em várias moedas

Neste artigo, criaremos um modelo matemático para simular a precificação em várias moedas e concluiremos o estudo, que comecei no artigo anterior, sobre o princípio de diversificação como parte da busca por mecanismos para aumentar a eficiência da negociação.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 37): Pavimentando o Terreno (I)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 37): Pavimentando o Terreno (I)

Neste artigo iremos começar a fazer algo, que eu gostaria de ter feito a muito mais tempo. No entanto, por falta de "terreno firme", não me sentia seguro para apresentar de forma publica. Mas agora já tenho as bases para poder fazer o que iremos começar a fazer, a partir de agora. É bom que foque ao máximo em compreender o conteúdo deste artigo. E não estou dizendo isto, apenas para que você o leia apenas por ler. Quero e preciso enfatizar que se você não entender este artigo especifico. Poderá abandonar completamente qualquer esperança em compreender o conteúdo dos próximos.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 69): Acertando o tempo (II)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 69): Acertando o tempo (II)

Aqui vamos entender, por que estamos precisamos usar a chamada iSpread. Ao mesmo tempo, vamos entender como o sistema consegue nos informar o tempo restante da barra, quando não temos ticks a serem usados para fazer tal coisa. 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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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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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 70): Acertando o tempo (III)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 70): Acertando o tempo (III)

Neste artigo mostrarei a maneira correta e funcional de usar a função CustomBookAdd. Apesar de parecer se algo simples, fazer isto tem muitas implicações. Entre elas permitir que digamos ao indicador de mouse, se o ativo customizado está em leilão; Em negociação, ou o mercado está fechado. 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 sistema de Replay (Parte 30): Projeto Expert Advisor - Classe C_Mouse (IV)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 30): Projeto Expert Advisor - Classe C_Mouse (IV)

Aqui demonstrarei uma técnica que pode lhe ajudar muito, em vários momentos durante a sua vida como programador. Diferente do que muitos dizem, não é a plataforma que é limitada, mas sim o conhecimento do individuo que diz que tal coisa. O que será explicado aqui, mostrar que com um pouco de bom senso e criatividade, você pode tornar a plataforma MetaTrader 5 muito mais interessante e versátil. E sem precisar de fato criar programas malucos ou coisas do estilo. Você pode criar um código simples, porém seguro e confiável. Usando de perspicácia, domar o código a fim de modificar algo já existente, sem se quer remover ou adicionar uma única linha se quer, no código original.
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Simulação de mercado (Parte 06): Transferindo informações do MetraTrader 5 para o Excel

Simulação de mercado (Parte 06): Transferindo informações do MetraTrader 5 para o Excel

Muita gente, principalmente os não programadores, tem muita dificuldade em conseguir transferir informações entre o MetaTrader 5 e outros programas. Um destes programas é o Excel. Muitos usam o Excel como uma forma de gerenciar e manter o seu controle de risco. Sendo um programa muito bom e fácil de aprender a utilizar. Mesmo para quem não é programador VBA. Aqui vou mostrar uma forma de fazer a comunicação entre o MetaTrader 5 e o Excel (Método super-simples).
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 50): Complicando as coisas (II)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 50): Complicando as coisas (II)

Vamos resolver a questão da ID do gráfico, mas ao mesmo tempo, vamos começar a garantir que o usuário possa fazer uso de um template pessoal, voltado para analisar o ativo que ele gostaria de efetuar estudos e simulações. 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 sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 19): Ajustes necessários

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 19): Ajustes necessários

O que de fato vamos fazer aqui, é preparar o terreno, de forma que quando for preciso adicionar algumas novas coisas ao código, isto aconteça de forma suave e tranquila. O código atual ainda não consegue cobrir ou dar cabo de algumas coisas, que serão necessárias para um avanço significativo. Precisamos que tudo seja construído de maneira que o esforço de implementação de algumas coisas seja o menor possível. Se isto for feito adequadamente teremos a possibilidade de ter um sistema realmente bastante versátil. Sendo capaz de se adaptar muito facilmente a qualquer situação que for preciso ser coberta.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 42): Projeto do Chart Trade (I)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 42): Projeto do Chart Trade (I)

Vamos agora criar algo um pouco mais interessante. No entanto, iremos fazer de forma que o código que mostrei no passado, estará completamente obsoleto. Mas não vou estragar a surpresa. Acompanhe o artigo para entender. Desde o inicio desta sequencia sobre como desenvolver um sistema de replay / simulação, venho dizendo que a ideia aqui, é usar a plataforma MetaTrader 5, de forma idêntica, tanto no sistema que estamos desenvolvendo, quanto no mercado real. É importante que isto se dê de maneira adequada. Você não vai querer treinar e aprender a lutar usando determinadas ferramentas, e na hora da briga ter que usar outras.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 41): Iniciando a segunda fase (II)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 41): Iniciando a segunda fase (II)

Se tudo até aqui parecia adequado para você, significa que você de fato não está pensando no longo prazo. Onde você começa a desenvolver as aplicações e com o tempo, não precisará mais programar novas aplicações. Apenas terá que fazer com que elas trabalhem em conjunto. Vamos então ver como terminar de montar o indicador de mouse.
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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Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 8): Monoides

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 8): Monoides

Esse artigo continua a série sobre a implementação da teoria da categoria em MQL5. Aqui, apresentamos os monoides como um domínio (conjunto) que distingue a teoria da categoria de outros métodos de classificação de dados ao incorporar regras e um elemento de equivalência.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 40): Iniciando a segunda fase (I)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 40): Iniciando a segunda fase (I)

Esta é a nova fase do sistema de replay / simulação. Nesta fase a conversa de fato irá ser seria. E o conteúdo irá ser tornar bastante denso. Peço que você leia com calma o artigo e sempre procure usar as referencias que possivelmente estarão sendo indicadas nos artigos. Isto para lhe ajudar a compreender melhor o que estará sendo explicado.
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EA de grid-hedge modificado em MQL5 (Parte II): Criando um EA de grade simples

EA de grid-hedge modificado em MQL5 (Parte II): Criando um EA de grade simples

O artigo aborda a estratégia clássica de grade, descrevendo detalhadamente sua automação com um EA em MQL5 e analisando os resultados iniciais dos testes históricos. Também enfatiza a necessidade de manter posições por um longo período e considera a possibilidade de otimização de parâmetros-chave (como distância, take-profit e tamanhos de lotes) em futuras partes. O objetivo desta série de artigos é aumentar a eficiência da estratégia de negociação e sua adaptabilidade a diferentes condições de mercado.
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Desenvolvendo um EA Multimoeda (Parte 13): Automação da segunda etapa — Seleção de grupos

Desenvolvendo um EA Multimoeda (Parte 13): Automação da segunda etapa — Seleção de grupos

A primeira etapa do processo automatizado de otimização já foi implementada. Para diferentes símbolos e timeframes, realizamos a otimização com base em vários critérios e armazenamos as informações dos resultados de cada execução em um banco de dados. Agora, vamos nos dedicar à seleção dos melhores grupos de conjuntos de parâmetros encontrados na primeira etapa.
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Teoria das Categorias (Parte 9): Ações dos monoides

Teoria das Categorias (Parte 9): Ações dos monoides

Esse artigo é a continuação da série sobre a implementação da teoria das categorias em MQL5. Nele são discutidas as ações de monoides como um meio de transformar os monoides descritos no artigo anterior para aumentar suas aplicações.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 26): Projeto Expert Advisor — Classe C_Terminal

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 26): Projeto Expert Advisor — Classe C_Terminal

Talvez já podemos começar a desenvolver um Expert Advisor a ser utilizado no replay / simulação. Mas não iremos criar qualquer coisa, este precisará ser algo um pouco mais bem elaborado. Mas não nos deixemos nos levar pelo grau de dificuldade neste primeiro momento. Temos de começar a fazer as coisas partindo de algum ponto. Caso contrário apenas iremos nos conformar, imaginando o qual difícil o desafio é, sem ao menos tentarmos de fato superar este obstáculo. Vida de programador de fato é isto: Encontrar um obstáculo e tentar superar ele, via estudo, testes e bastante pesquisa.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 45): Projeto do Chart Trade (IV)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 45): Projeto do Chart Trade (IV)

O principal neste artigo, é justamente a apresentação e explicação da classe C_ChartFloatingRAD. Temos o indicador Chart Trade, funcionando de uma maneira bastante interessante. No entanto, se você notará que ainda temos um numero bastante reduzido de objetos no gráfico. E mesmo assim temos exatamente o comportamento esperado. Podendo editar os valores presentes no indicador. A pergunta é: Como isto é possível ?!?! Neste artigo você começará a entender isto.
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Simulação de mercado (Parte 13): Sockets (VII)

Simulação de mercado (Parte 13): Sockets (VII)

Quando você desenvolve algo, seja no xlwings, ou qualquer outro pacote que nos permita ler e escrever diretamente no Excel. Você na verdade deve notar que todos os programas, funções ou procedimentos. Executam e logo finalizam a sua tarefa. Eles não ficam ali, dentro de um loop. E por mais que você tente fazer as coisas de uma forma diferente.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 17): Tiquete e mais tiquetes (I)

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 17): Tiquete e mais tiquetes (I)

Aqui vamos começar a ver como implementar algo realmente bem interessante e curioso. Mas ao mesmo tempo extremamente complicado por conta de algumas questões que muitos confundem. Mas pior do que as confundir, é o fato de que alguns operadores que se dizem profissionais, não fazem ideia a importância de tais conceitos no mercado de capital. Sim, apesar do foco aqui ser programação, entender algumas questões que envolvem operações em mercados, é de extrema valia para o que iremos começar a implementar aqui.
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Permutação das barras de preços no MQL5

Permutação das barras de preços no MQL5

Neste artigo, apresentamos um algoritmo de permutação das barras de preços e detalhamos como os testes de permutação podem ser usados para identificar casos em que o desempenho de uma estratégia é inventado com o objetivo de enganar potenciais compradores de Expert Advisors.
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Abordagem quantitativa na gestão de riscos: aplicação do modelo VaR para otimização de portfólio multimoeda com Python e MetaTrader 5

Abordagem quantitativa na gestão de riscos: aplicação do modelo VaR para otimização de portfólio multimoeda com Python e MetaTrader 5

Neste artigo, revelamos o potencial do modelo Value at Risk (VaR) para a otimização de portfólios multimoeda. Utilizando o Python e as funcionalidades do MetaTrader 5, demonstramos como implementar a análise VaR para uma distribuição eficiente de capital e gerenciamento de posições. Desde os fundamentos teóricos até a implementação prática, o artigo abrange todos os aspectos da aplicação de um dos sistemas mais robustos de cálculo de risco — o VaR — no trading algorítmico.
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Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 13): Eventos de calendário com esquemas de banco de dados

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 13): Eventos de calendário com esquemas de banco de dados

Neste artigo, discutimos como os esquemas de banco de dados podem ser incorporados para categorização em MQL5. Analisaremos brevemente como os conceitos de esquema de banco de dados podem ser combinados com a teoria da categoria na identificação de informações de texto (string) relevantes para a negociação. O foco será em eventos de calendário.
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Python, ONNX e MetaTrader 5: Montando um modelo RandomForest com pré-processamento de dados via RobustScaler e PolynomialFeatures

Python, ONNX e MetaTrader 5: Montando um modelo RandomForest com pré-processamento de dados via RobustScaler e PolynomialFeatures

Neste artigo, vamos desenvolver um modelo de floresta aleatória usando Python. Vamos treinar esse modelo e salvá-lo como um pipeline ONNX, já incluindo etapas de pré-processamento de dados. Depois, esse modelo será aplicado diretamente no terminal do MetaTrader 5.
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Algoritmo de Busca Orbital Atômica — Atomic Orbital Search (AOS)

Algoritmo de Busca Orbital Atômica — Atomic Orbital Search (AOS)

O artigo aborda o algoritmo AOS (Atomic Orbital Search), que utiliza conceitos do modelo orbital atômico para simular a busca por soluções. O algoritmo se baseia em distribuições probabilísticas e na dinâmica das interações dentro de um átomo. O artigo discute detalhadamente os aspectos matemáticos do AOS, incluindo a atualização das posições dos candidatos a soluções e os mecanismos de absorção e emissão de energia. O AOS abre novos caminhos para a aplicação de princípios quânticos em tarefas computacionais, oferecendo uma abordagem inovadora para a otimização.
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Teoria do caos no trading (Parte 1): Introdução, aplicação nos mercados financeiros e o indicador de Lyapunov

Teoria do caos no trading (Parte 1): Introdução, aplicação nos mercados financeiros e o indicador de Lyapunov

É possível aplicar a teoria do caos nos mercados financeiros? Vamos explorar nesta matéria como a teoria clássica do caos e os sistemas caóticos diferem do conceito proposto por Bill Williams.
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Avaliando o desempenho futuro com intervalos de confiança

Avaliando o desempenho futuro com intervalos de confiança

Neste artigo, vamos explorar o uso do bootstrapping como um meio de avaliar a eficácia futura de uma estratégia automatizada.
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Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo de gotas de água inteligentes (Intelligent Water Drops, IWD)

Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo de gotas de água inteligentes (Intelligent Water Drops, IWD)

Neste artigo é analisado um algoritmo interessante chamado de gotas de água inteligentes (IWD), inspirado na natureza inanimada, que simula o processo de formação do leito de um rio. As ideias desse algoritmo permitiram melhorar significativamente o líder anterior da classificação, o SDS, e o novo líder (SDSm modificado), como de costume, pode ser encontrado no arquivo do artigo.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 56): Adequando os Módulos

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 56): Adequando os Módulos

Apesar dos módulos estarem se comunicando de maneira adequada, existe uma falha quando é tentado usar o indicador de mouse no serviço de replay. Precisamos corrigir isto agora, antes de dar o próximo passo. Além disto, havia uma falha que finalmente foi devidamente corrigida no código do indicador de mouse. Então esta versão finalmente se tornou estável, e devidamente finalizada.