Artigos sobre como automatizar sistemas de negociação na linguagem MQL5

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Leia artigos sobre sistemas de negociação baseados em uma ampla diversidade de conceitos. Aprenda a usar métodos estatísticos e padrões sobre velas japonesas, a filtrar sinais e dominar indicadores 'semáforo'.

Graças ao Assistente MQL5, e sem ter que programar, você pode criar robôs para testar rapidamente suas ideias de negociação, além de aprender sobre algoritmos genéticos, entre outras coisas.

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Simulação de mercado (Parte 04): Iniciando a classe C_Orders (I)

Simulação de mercado (Parte 04): Iniciando a classe C_Orders (I)

Neste artigo vamos começar a montar a classe C_Orders, para poder enviar pedidos ao servidor de negociação. Vamos fazer isto aos pouco. Já que o intuito será explicar o mais detalhadamente possível como isto será feito, via sistema de mensagens.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 90): Interpolação Frequencial de Séries Temporais (FITS)

Redes neurais de maneira fácil (Parte 90): Interpolação Frequencial de Séries Temporais (FITS)

Ao estudarmos o método FEDformer, abrimos uma porta para a área de representação de séries temporais no domínio da frequência. No novo artigo, continuaremos o tema iniciado, e analisaremos um método que permite não apenas conduzir uma análise, mas também prever estados futuros no domínio frequencial.
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Automatizando Estratégias de Trading em MQL5 (Parte 6): Dominando a Detecção de Order Blocks para Trading com Smart Money

Automatizando Estratégias de Trading em MQL5 (Parte 6): Dominando a Detecção de Order Blocks para Trading com Smart Money

Neste artigo, automatizamos a detecção de order blocks em MQL5 usando análise pura de price action. Definimos os order blocks, implementamos sua detecção e integramos a execução automatizada de trades. Por fim, realizamos o backtest da estratégia para avaliar seu desempenho.
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Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 24): Conectando uma nova estratégia (I)

Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 24): Conectando uma nova estratégia (I)

Neste artigo, vamos analisar como conectar uma nova estratégia ao sistema de otimização automática criado. Vamos ver quais EAs precisaremos criar e se será possível evitar alterações nos arquivos da biblioteca Advisor, ou pelo menos reduzi-las ao mínimo.
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Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 21): Testando com Dados do Calendário Econômico

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 21): Testando com Dados do Calendário Econômico

Os dados do Calendário Econômico não estão disponíveis para testes com Expert Advisors no Strategy Tester, por padrão. Vamos explorar como bancos de dados poderiam ajudar a contornar essa limitação. Portanto, neste artigo, exploramos como os bancos de dados SQLite podem ser usados para arquivar notícias do Calendário Econômico, de modo que os Expert Advisors montados pelo Wizard possam usá-los para gerar sinais de trade.
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Redes neurais em trading: Aprendizado hierárquico de características em nuvens de pontos

Redes neurais em trading: Aprendizado hierárquico de características em nuvens de pontos

Continuamos estudando algoritmos para extração de características de nuvens de pontos. Neste artigo, exploraremos mecanismos para aumentar a eficiência do método PointNet.
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Automatização de estratégias de trading com MQL5 (Parte 13): Criação de um algoritmo de negociação para o padrão "Cabeça e Ombros"

Automatização de estratégias de trading com MQL5 (Parte 13): Criação de um algoritmo de negociação para o padrão "Cabeça e Ombros"

Neste artigo, automatizaremos o padrão "Cabeça e Ombros" em MQL5. Analisaremos sua arquitetura, implementaremos um EA para sua detecção e negociação, e testaremos os resultados no histórico. Esse processo revela um algoritmo de negociação prático, que pode ser aprimorado.
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Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 16): Influência de diferentes históricos de cotações nos resultados de testes

Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 16): Influência de diferentes históricos de cotações nos resultados de testes

O EA em desenvolvimento deve apresentar bons resultados ao operar com diferentes corretoras. Porém, até agora, os testes foram realizados com base em cotações de uma conta de demonstração da MetaQuotes. Vamos verificar se o EA está pronto para operar em contas reais com cotações diferentes das utilizadas durante os testes e otimizações.
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Redes neurais em trading: Ator–Diretor–Crítico (Actor–Director–Critic)

Redes neurais em trading: Ator–Diretor–Crítico (Actor–Director–Critic)

Propomos conhecer o framework Actor-Director-Critic, que combina aprendizado hierárquico e uma arquitetura com múltiplos componentes para criar estratégias de trading adaptativas. Neste artigo, analisamos em detalhe como o uso do Diretor para classificar as ações do Ator ajuda a otimizar decisões de trading de forma eficiente e a aumentar a robustez dos modelos nas condições dos mercados financeiros.
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Trading de arbitragem no Forex: sistema de negociação matricial para retorno ao valor justo com limitação de risco

Trading de arbitragem no Forex: sistema de negociação matricial para retorno ao valor justo com limitação de risco

O artigo contém uma descrição detalhada do algoritmo de cálculo de taxas cruzadas, a visualização da matriz de desequilíbrios e recomendações para a configuração ideal dos parâmetros MinDiscrepancy e MaxRisk para uma negociação eficiente. O sistema calcula automaticamente o "valor justo" de cada par de moedas por meio de taxas cruzadas, gerando sinais de compra em desvios negativos e de venda em desvios positivos.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 54): O nascimento do primeiro módulo

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 54): O nascimento do primeiro módulo

Neste artigo, iremos ver como construir o primeiro dos módulos, realmente funcional a fim de ser utilizado no sistema de replay / simulador. Além de ter como proposito geral servir para outras coisas também. O módulo que será construído aqui será o do indicador de mouse.
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Visualizações de negociações  no gráfico (Parte 1): Escolha do período para análise

Visualizações de negociações no gráfico (Parte 1): Escolha do período para análise

Estamos escrevendo do zero um script que facilitará a exportação de capturas de tela das negociações para a análise das entradas de trades. Será conveniente exibir todas as informações necessárias sobre uma negociação em um único gráfico, com a possibilidade de desenhar diferentes timeframes.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 95): Redução do consumo de memória em modelos Transformer

Redes neurais de maneira fácil (Parte 95): Redução do consumo de memória em modelos Transformer

Os modelos baseados na arquitetura Transformer demonstram alta eficiência, mas seu uso é dificultado pelos altos custos de recursos, tanto na fase de treinamento quanto durante a utilização prática. Neste artigo, proponho conhecer algoritmos que permitem reduzir o uso de memória por esses modelos.
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Critérios de tendência. Conclusão

Critérios de tendência. Conclusão

Neste artigo, analisaremos as particularidades da aplicação prática de alguns critérios de tendência. Além disso, tentaremos desenvolver alguns novos critérios. A principal atenção será dada à eficácia desses critérios na análise de dados de mercado e no trading.
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Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 7): Seleção de grupos considerando o período forward

Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 7): Seleção de grupos considerando o período forward

Anteriormente, ao selecionar grupos de estratégias de trading para melhorar os resultados combinados, avaliamos os grupos apenas no mesmo período utilizado para a otimização dos EAs individuais. Vamos agora observar o que acontece ao aplicar a seleção no período forward.
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Negociando com o Calendário Econômico MQL5 (Parte 2): Criando um Painel de Notícias

Negociando com o Calendário Econômico MQL5 (Parte 2): Criando um Painel de Notícias

Neste artigo, criamos um painel prático de notícias usando o Calendário Econômico MQL5 para aprimorar nossa estratégia de negociação. Começamos projetando o layout, focando em elementos-chave como nomes dos eventos, importância e horário, antes de avançar para a configuração dentro do MQL5. Por fim, implementamos um sistema de filtragem para exibir apenas as notícias mais relevantes, dando aos traders acesso rápido a eventos econômicos impactantes.
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Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 13): DBSCAN para a Classe de Sinais de Expert

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 13): DBSCAN para a Classe de Sinais de Expert

Clustering Espacial Baseado em Densidade para Aplicações com Ruído é uma forma não supervisionada de agrupar dados que dificilmente requer parâmetros de entrada, exceto por apenas 2, o que, quando comparado a outras abordagens como k-means, é uma vantagem. Vamos explorar como isso pode ser construtivo para testar e, eventualmente, negociar com Expert Advisers montados no Wizard.
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Redes neurais em trading: Modelo de dupla atenção para previsão de tendências

Redes neurais em trading: Modelo de dupla atenção para previsão de tendências

Damos continuidade à discussão sobre o uso da representação linear por partes de séries temporais, iniciada no artigo anterior. Hoje, falaremos sobre a combinação desse método com outras abordagens de análise de séries temporais para melhorar a qualidade da previsão das tendências dos movimentos de preços.
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Redes neurais em trading: Análise de nuvem de pontos (PointNet)

Redes neurais em trading: Análise de nuvem de pontos (PointNet)

A análise direta da nuvem de pontos permite evitar um aumento excessivo no volume de dados e aprimorar a eficiência dos modelos em tarefas de classificação e segmentação. Abordagens deste tipo demonstram um bom desempenho e resistência a perturbações nos dados brutos.
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Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 38): Bandas de Bollinger

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 38): Bandas de Bollinger

As Bandas de Bollinger são um indicador do tipo Envelope muito comum, utilizado por muitos traders para abrir e fechar operações manualmente. Vamos examinar esse indicador considerando o máximo possível dos diferentes sinais que ele pode gerar e ver como eles podem ser utilizados em um Expert Advisor montado com o wizard.
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Redes neurais em trading: Transformer eficiente em parâmetros com atenção segmentada (Conclusão)

Redes neurais em trading: Transformer eficiente em parâmetros com atenção segmentada (Conclusão)

No artigo anterior, abordamos os aspectos teóricos do framework PSformer, que incorpora duas inovações principais na arquitetura clássica do Transformer: o mecanismo de compartilhamento de parâmetros (Parameter Shared — PS) e a atenção a segmentos espaço-temporais (SegAtt). Neste artigo, damos continuidade à implementação dessas abordagens usando os recursos do MQL5.
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Redes neurais em trading: modelo multivariado de ponta a ponta para previsão de séries temporais (GinAR)

Redes neurais em trading: modelo multivariado de ponta a ponta para previsão de séries temporais (GinAR)

Apresentamos uma abordagem inovadora para a previsão de séries temporais com dados ausentes baseada no framework GinAR. O artigo descreve a implementação dos principais componentes em OpenCL, garantindo, assim, alto desempenho. Em nossa próxima publicação, analisaremos em detalhes a integração dessas soluções ao MQL5. Isso permitirá compreender como aplicar o método no trading prático.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 76): Um novo Chart Trade (III)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 76): Um novo Chart Trade (III)

Neste artigo vamos compreender como o código faltante no artigo anterior, DispatchMessage, funciona. Aqui será feita a introdução do que será visto no próximo artigo. Sendo assim é importante compreender o funcionamento deste procedimento antes de ver o próximo artigo. 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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Redes neurais de maneira fácil (Parte 77): Cross-Covariance Transformer (XCiT)

Redes neurais de maneira fácil (Parte 77): Cross-Covariance Transformer (XCiT)

Em nossos modelos, frequentemente usamos vários algoritmos de atenção. E, provavelmente, usamos Transformadores com mais frequência. A principal desvantagem deles é a exigência de recursos. Neste artigo, quero apresentar um algoritmo que ajuda a reduzir os custos computacionais sem perda de qualidade.
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Gerenciamento de riscos (Parte 2): Implementação do cálculo de lotes na interface gráfica

Gerenciamento de riscos (Parte 2): Implementação do cálculo de lotes na interface gráfica

Neste artigo, analisaremos como aprimorar e aplicar de forma mais eficiente os conceitos apresentados no artigo anterior, utilizando as poderosas bibliotecas de elementos gráficos de controle do MQL5. Conduzirei você passo a passo pelo processo de criação de uma interface gráfica totalmente funcional, explicando o plano de projeto subjacente, bem como o propósito e o princípio de funcionamento de cada método empregado. Além disso, ao final do artigo testaremos o painel criado, a fim de confirmar seu correto funcionamento e sua aderência aos objetivos estabelecidos.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 58): Voltando a trabalhar no serviço

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 58): Voltando a trabalhar no serviço

Depois de ter dado um tempo no desenvolvimento e aperfeiçoamento do serviço usado no replay / simulação. Iremos voltar a trabalhar nele. Mas como já não iremos mais usar alguns recursos, como as variáveis globais de terminal, se torna necessário uma completa reestruturação de algumas partes do mesmo. Mas não fiquem aflitos, tal processo será adequadamente explicado, para que todos consigam de fato acompanhar o desenrolar do desenvolvimento do serviço.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 61): Dando play no serviço (II)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 61): Dando play no serviço (II)

Acompanhe neste artigo, as modificações que foram necessárias serem feitas, para que o serviço de replay / simulação, pudesse trabalhar de forma mais eficiente e segura. Aqui também, irei mostrar algo que pode ser de grande interesse para quem deseja fazer um uso mais eficiente das classes. Além de falar e explicar como contornar um problema que existe no MQL5, que reduz a performance do código quando usamos classes.
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Negociando com o Calendário Econômico MQL5 (Parte 4): Implementando Atualizações de Notícias em Tempo Real no Painel

Negociando com o Calendário Econômico MQL5 (Parte 4): Implementando Atualizações de Notícias em Tempo Real no Painel

Este artigo aprimora nosso painel do Calendário Econômico implementando atualizações de notícias em tempo real para manter as informações de mercado atuais e acionáveis. Integramos técnicas de busca de dados ao vivo no MQL5 para atualizar os eventos no painel continuamente, melhorando a capacidade de resposta da interface. Essa atualização garante que possamos acessar as últimas notícias econômicas diretamente do painel, otimizando as decisões de negociação com base nos dados mais recentes.
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Técnicas do MQL5 Wizard que você precisa conhecer (Parte 36): Q-Learning com Cadeias de Markov

Técnicas do MQL5 Wizard que você precisa conhecer (Parte 36): Q-Learning com Cadeias de Markov

Aprendizado por Reforço é um dos três pilares principais do aprendizado de máquina, ao lado do aprendizado supervisionado e do aprendizado não supervisionado. Portanto, ele está relacionado ao controle ótimo, ou seja, aprender a melhor política de longo prazo que melhor se adeque à função objetivo. É nesse contexto que exploramos seu possível papel no processo de aprendizado de uma MLP (rede neural de múltiplas camadas) de um Expert Advisor montado pelo assistente do MQL5 Wizard.
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Redes neurais em trading: Abordagem sem máscara para previsão do movimento de preços

Redes neurais em trading: Abordagem sem máscara para previsão do movimento de preços

Neste artigo, apresentamos o método Mask-Attention-Free Transformer (MAFT) e sua aplicação na área de trading. Ao contrário dos Transformers tradicionais, que exigem mascaramento de dados ao processar sequências, o MAFT otimiza o processo de atenção, eliminando a necessidade de mascaramento, o que melhora significativamente a eficiência computacional.
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Criação de um painel de administração de trading em MQL5 (Parte V): Autenticação de dois fatores (2FA)

Criação de um painel de administração de trading em MQL5 (Parte V): Autenticação de dois fatores (2FA)

Este artigo aborda o aumento da segurança do painel de administração de trading, atualmente em desenvolvimento. Vamos explorar como integrar o MQL5 a uma nova estratégia de segurança, utilizando a API do Telegram para autenticação de dois fatores (2FA). O artigo traz informações valiosas sobre a aplicação de MQL5 para reforçar medidas de segurança. Além disso, veremos a função MathRand, focando em sua funcionalidade e na forma como pode ser usada de forma eficiente em nosso sistema de segurança.
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Automatizando Estratégias de Trading em MQL5 (Parte 11): Desenvolvendo um Sistema de Trading em Grade Multi-Nível

Automatizando Estratégias de Trading em MQL5 (Parte 11): Desenvolvendo um Sistema de Trading em Grade Multi-Nível

Neste artigo, desenvolvemos um Expert Advisor de sistema de trading em grade multi-nível usando MQL5, com foco na arquitetura e no design de algoritmo por trás das estratégias de grid trading. Exploramos a implementação de lógica de grade em múltiplas camadas e técnicas de gerenciamento de risco para lidar com diferentes condições de mercado. Por fim, fornecemos explicações detalhadas e dicas práticas para guiá-lo na construção, teste e refinamento do sistema de trading automatizado.
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Redes neurais em trading: Explorando a estrutura local dos dados

Redes neurais em trading: Explorando a estrutura local dos dados

A identificação eficaz e a preservação da estrutura local dos dados de mercado em meio ao ruído são tarefas cruciais no trading. Embora o uso do mecanismo Self-Attention tenha mostrado bons resultados no processamento desses dados, o método clássico não leva em conta as características locais da estrutura original. Neste artigo, proponho conhecer um algoritmo capaz de considerar essas dependências estruturais.
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Otimização com búfalos-africanos — African Buffalo Optimization (ABO)

Otimização com búfalos-africanos — African Buffalo Optimization (ABO)

O artigo é dedicado ao algoritmo de otimização com búfalos-africanos (ABO), uma abordagem meta-heurística desenvolvida em 2015 com base no comportamento único desses animais. Ele descreve detalhadamente as etapas de implementação do algoritmo e sua eficácia na busca por soluções de problemas complexos, tornando-o uma ferramenta valiosa na área de otimização.
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Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 50): Awesome Oscillator

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 50): Awesome Oscillator

O Awesome Oscillator é outro indicador de Bill Williams que é usado para medir o momentum. Ele pode gerar múltiplos sinais e, portanto, revisamos estes com base em padrões, como em artigos anteriores, aproveitando as classes e a montagem do MQL5 wizard.
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Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 20): Organizando o pipeline de etapas de otimização automática de projetos (I)

Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 20): Organizando o pipeline de etapas de otimização automática de projetos (I)

Já criamos diversos componentes que facilitam o processo de otimização automática. Durante sua criação, seguimos a ciclicidade tradicional: desde a criação do código funcional mínimo até a refatoração e a obtenção de um código melhorado. Agora é hora de organizar nossa base de dados, que também é um componente-chave no sistema que estamos criando.
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Algoritmo de busca orbital atômica — Atomic Orbital Search (AOS): Modificação

Algoritmo de busca orbital atômica — Atomic Orbital Search (AOS): Modificação

Na segunda parte do artigo, continuaremos o desenvolvimento da versão modificada do algoritmo AOS (Atomic Orbital Search), focando em operadores específicos para aumentar sua eficiência e adaptabilidade. Após analisar as bases e mecânicas do algoritmo, discutiremos ideias para melhorar o desempenho e a capacidade de análise de espaços de soluções complexos, propondo novas abordagens para expandir sua funcionalidade como ferramenta de otimização.
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Simulação de mercado: Iniciando o SQL no MQL5 (IV)

Simulação de mercado: Iniciando o SQL no MQL5 (IV)

Muitos costuma subutilizar o SQL, ou mesmo não fazer uso dele, devido a uma má compreensão de como ele realmente funciona. Quando pesquisamos dentro de um banco de dados SQL. Não queremos necessariamente saber de uma resposta genérica. Podemos em alguns casos, estar buscando uma resposta bastante objetiva e prática. Se você criar um banco de dados, com uma certa estruturação e modelagem. Poderá colocar, virtualmente qualquer tipo de informação dentro do banco de dados.
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Construindo um Modelo de Restrição de Tendência com Candlestick (Parte 9): Expert Advisor de Múltiplas Estratégias (I)

Construindo um Modelo de Restrição de Tendência com Candlestick (Parte 9): Expert Advisor de Múltiplas Estratégias (I)

Hoje, vamos explorar as possibilidades de incorporar múltiplas estratégias em um Expert Advisor (EA) usando MQL5. Os Expert Advisors oferecem capacidades mais amplas do que apenas indicadores e scripts, permitindo abordagens de negociação mais sofisticadas que podem se adaptar às mudanças das condições do mercado. Confira mais na discussão deste artigo.
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Algoritmo de otimização Royal Flush — Royal Flush Optimization (RFO)

Algoritmo de otimização Royal Flush — Royal Flush Optimization (RFO)

O algoritmo Royal Flush Optimization, criado pelo autor, propõe uma nova forma de abordar problemas de otimização, substituindo a codificação binária clássica dos algoritmos genéticos por uma abordagem setorial, inspirada nos princípios do pôquer. O RFO demonstra como a simplificação de princípios fundamentais pode levar à criação de um método de otimização eficaz e prático. O artigo apresenta uma análise detalhada do algoritmo e os resultados dos testes realizados.