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 59): Um novo futuro

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 59): Um novo futuro

O correto entendimento das coisas, nos permite fazer mais e com menos esforço. Neste artigo irei explicar por que temos que temporizar a colocação do template, antes do serviço realmente começar a mexer no gráfico. Além disto, que tal melhorar o indicador de mouse, para podermos fazer mais coisas com ele.
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Simulação de mercado: Position View (I)

Simulação de mercado: Position View (I)

O conteúdo, que veremos a partir de agora, é muito mais complicado em termos de teorias e conceitos. Tentarei deixar o conteúdo o mais simples quanto for possível fazer. A parte referente a programação em si. É até bastante simples e direta. Mas se você não compreender toda a teórica, que está debaixo dos panos. Ficará completamente sem meios para poder melhorar, ou mesmo adaptar o sistema de replay/simulador. A algo diferente do que irei mostrar. Meu intuito não é que você simplesmente compile e use o código que estou mostrando. Quero que você aprenda, entenda e se possível, possa criar algo ainda melhor.
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Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de mudas, semeadura e crescimento (SSG)

Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de mudas, semeadura e crescimento (SSG)

O algoritmo de “mudas, semeadura e crescimento” (Saplings Sowing and Growing up, SSG) é inspirado em um dos organismos mais resistentes do planeta, um exemplo notável de sobrevivência em inúmeras condições.
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Algoritmo de otimização por reações químicas — Chemical Reaction Optimisation, CRO (Parte II): Montagem e resultados

Algoritmo de otimização por reações químicas — Chemical Reaction Optimisation, CRO (Parte II): Montagem e resultados

Na segunda parte do artigo, reuniremos os operadores químicos em um único algoritmo e apresentaremos uma análise detalhada de seus resultados. Descobriremos como o método de otimização por reações químicas (CRO) superou o desafio de resolver problemas complexos em funções de teste.
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Algoritmos de otimização populacionais: otimização de dinâmica espiral (Spiral Dynamics Optimization, SDO)

Algoritmos de otimização populacionais: otimização de dinâmica espiral (Spiral Dynamics Optimization, SDO)

Neste artigo examinaremos a otimização de dinâmica espiral (SDO), um algoritmo de otimização baseado nos padrões de trajetórias espirais presentes na natureza, como nas conchas de moluscos. O algoritmo proposto pelos autores foi completamente repensado e modificado por mim, e o artigo discutirá por que essas mudanças foram necessárias.
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Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 5): tamanho de posição variável

Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 5): tamanho de posição variável

Nos capítulos anteriores, o EA desenvolvido só podia usar um tamanho de posição fixo para negociações. Isso é adequado para testes, mas não é aconselhável ao negociar mediante uma conta real. Vamos adicionar a capacidade de operar com tamanhos de posição variáveis.
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Indicador Customizado: Traçar os Pontos de Entradas Parciais em contas Netting

Indicador Customizado: Traçar os Pontos de Entradas Parciais em contas Netting

Nesse artigo, veremos uma forma interessante e diferente de construir um indicador em MQL5. Ao invés de focar em uma tendência ou padrão gráfico, será no gerenciamento de nossas próprias posições, nas entradas e saídas parciais. Usaremos intensivamente arrays dinâmicos e algumas funções de negociação (Trade) relacionadas a histórico de transações e a posições abertas, naturalmente, para indicar no gráfico onde ocorreram essas negociações.
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Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 15): Funtores com grafos

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 15): Funtores com grafos

Este artigo continua a série sobre a implementação da teoria de categorias no MQL5, ele aborda os funtores como uma ponte entre grafos e conjuntos. Nesse escopo, voltaremos a analisar os dados de calendário e, apesar de suas limitações no uso do testador de estratégias, justificaremos o uso de funtores na previsão de volatilidade mediante correlação.
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Testador rápido de estratégias de trading em Python usando Numba

Testador rápido de estratégias de trading em Python usando Numba

O artigo apresenta um testador rápido de estratégias para modelos de aprendizado de máquina com o uso do Numba. Em termos de velocidade, ele supera o testador de estratégias feito em Python puro em 50 vezes. O autor recomenda o uso dessa biblioteca para acelerar cálculos matemáticos, especialmente em casos que envolvem laços.
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Métodos de William Gann (Parte II): Criando um Indicador do Quadrado de Gann

Métodos de William Gann (Parte II): Criando um Indicador do Quadrado de Gann

Vamos tentar criar um indicador baseado no Quadrado de 9 de Gann, construído com base na quadratura do tempo e do preço. Escreveremos o código e testaremos o indicador na plataforma em diferentes intervalos de tempo.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 60): Dando play no serviço (I)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 60): Dando play no serviço (I)

Já faz um bom tempo que estamos mexendo apenas no indicadores. Mas agora chegou a hora de fazer o serviço voltar a executar o seu trabalho, a fim de que possamos ver o gráfico sendo construído com os dados informados. Mas como nem tudo é tão simples, será preciso ver para entender o que nos espera.
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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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Algoritmos de otimização populacional: sistema imune micro-artificial (Micro Artificial Immune System, Micro-AIS)

Algoritmos de otimização populacional: sistema imune micro-artificial (Micro Artificial Immune System, Micro-AIS)

Este artigo fala sobre um método de otimização baseado nos princípios de funcionamento do sistema imunológico do organismo — Micro Artificial Immune System (Micro-AIS) — uma modificação do AIS. O Micro-AIS utiliza um modelo mais simples do sistema imunológico e operações mais simples de processamento de informações imunológicas. O artigo também aborda as vantagens e desvantagens do Micro-AIS em comparação com o AIS tradicional.
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Modificação do Grid-Hedge EA em MQL5 (Parte IV): Otimizando a Estratégia de Grid Simples (I)

Modificação do Grid-Hedge EA em MQL5 (Parte IV): Otimizando a Estratégia de Grid Simples (I)

Nesta quarta parte, revisitamos os Expert Advisors (EAs) Simple Hedge e Simple Grid desenvolvidos anteriormente. Nosso foco agora é refinar o Simple Grid EA por meio de análise matemática e uma abordagem de força bruta, visando o uso ideal da estratégia. Este artigo mergulha profundamente na otimização matemática da estratégia, preparando o terreno para futuras explorações de otimização baseada em código em artigos posteriores.
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Algoritmos de otimização populacional: Algoritmo Boids, ou algoritmo de comportamento de enxame (Boids Algorithm, Boids)

Algoritmos de otimização populacional: Algoritmo Boids, ou algoritmo de comportamento de enxame (Boids Algorithm, Boids)

Neste artigo, estudaremos algoritmo Boids, baseado em exemplos únicos de comportamento de enxame de animais. O algoritmo Boids, por sua vez, serviu como base para a criação de uma classe inteira de algoritmos, agrupados sob o nome de "Inteligência de Enxame".
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Simulação de mercado: Position View (III)

Simulação de mercado: Position View (III)

Nestes últimos artigos, tenho mencionado o fato de que precisamos em alguns momentos definir um valor para a propriedade ZOrder. Mas por que?!?! Já que muitos dos códigos, que adicionam objetos no gráfico, simplesmente não utilizam, ou melhor, não definem um valor para tal propriedade. Bem, não estou aqui, para dizer, o que cada programador, deve ou não fazer. Como ele deve ou não criar seus códigos. Estou aqui, a fim de mostrar, a você caro leitor, e interessado em realmente compreender como as coisas funcionam, por debaixo dos panos.
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Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 16): funtores com perceptrons multicamadas

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 16): funtores com perceptrons multicamadas

Continuamos a examinar funtores e como eles podem ser implementados usando redes neurais artificiais. Vamos temporariamente deixar de lado a abordagem que incluía a previsão de volatilidade, e tentar implementar nossa própria classe de sinais para estabelecer sinais para entrar e sair de uma posição.
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Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 18): Automação da seleção de grupos considerando o período forward

Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 18): Automação da seleção de grupos considerando o período forward

Continuaremos automatizando etapas que anteriormente realizávamos manualmente. Desta vez, voltaremos à automação da segunda etapa, ou seja, a escolha do grupo ideal de instâncias individuais de estratégias de negociação, complementada pela capacidade de considerar os resultados dessas instâncias no período forward.
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Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de evolução da mente (Mind Evolutionary Computation, MEC)

Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de evolução da mente (Mind Evolutionary Computation, MEC)

Este artigo discute um algoritmo da família MEC, denominado algoritmo simples de evolução da mente (Simple MEC, SMEC). O algoritmo se destaca pela beleza da ideia subjacente e pela simplicidade de implementação.
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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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Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 19): Criando etapas implementadas em Python

Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 19): Criando etapas implementadas em Python

Até agora, analisamos a automação da execução de procedimentos sequenciais de otimização de EAs exclusivamente no testador de estratégias padrão. Mas o que fazer se, entre essas execuções, quisermos processar alguns dados já obtidos por outros meios? Vamos tentar adicionar a possibilidade de criar novas etapas de otimização, executadas por programas escritos em Python.
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Algoritmo de Otimização Aritmética (AOA): O caminho do AOA até o SOA (Simple Optimization Algorithm)

Algoritmo de Otimização Aritmética (AOA): O caminho do AOA até o SOA (Simple Optimization Algorithm)

Neste artigo, apresentamos o Algoritmo de Otimização Aritmética (Arithmetic Optimization Algorithm, AOA), que se baseia em operações aritméticas simples: adição, subtração, multiplicação e divisão. Essas operações matemáticas básicas são fundamentais para a busca de soluções ótimas em diversas tarefas.
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Simulação de mercado (Parte 21): Iniciando o SQL (IV)

Simulação de mercado (Parte 21): Iniciando o SQL (IV)

Muitos de vocês, caros leitores, podem ter um nível de experiência muito superior ao meu, no que rege trabalhar com bancos de dados. Tendo assim uma visão diferente da minha. Porém, como era preciso definir, e desenvolver alguma forma de explicar o motivo pelo qual os bancos de dados, são criados da forma como são criados. Explicar o por que o SQL tem o formato que tem. Mas principalmente, por que as chaves primárias e chaves estrangeiras vieram a surgir. Foi preciso deixar as coisas um pouco abstratas.
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Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 44): Indicador técnico Average True Range (ATR)

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 44): Indicador técnico Average True Range (ATR)

O oscilador ATR é um indicador muito popular para atuar como um proxy de volatilidade, especialmente nos mercados de forex onde os dados de volume são escassos. Nós o examinamos com base em padrões, assim como fizemos com indicadores anteriores, e compartilhamos estratégias e relatórios de testes graças às classes da biblioteca MQL5 wizard e sua montagem.
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Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 11): Início da automação do processo de otimização

Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 11): Início da automação do processo de otimização

Para obter um bom EA, precisamos selecionar muitos bons conjuntos de parâmetros para as instâncias das estratégias de trading. Isso pode ser feito manualmente, executando a otimização em diferentes símbolos e, em seguida, escolhendo os melhores resultados. Mas é melhor delegar esse trabalho para um programa e se concentrar em atividades mais produtivas.
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Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 22): Início da transição para substituição dinâmica de configurações

Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 22): Início da transição para substituição dinâmica de configurações

Se decidimos automatizar a execução da otimização periódica, também precisamos cuidar da atualização automática das configurações dos EAs que já estão operando na conta de negociação. Isso também deve permitir rodar o EA no testador de estratégias e alterar suas configurações dentro de uma única execução.
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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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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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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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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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Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 6): Automatizando a seleção de um grupo de instâncias

Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 6): Automatizando a seleção de um grupo de instâncias

Depois de otimizar uma estratégia de negociação, obtemos conjuntos de parâmetros que facilitam a criação de várias instâncias dessa estratégia, todas integradas em um único Expert Advisor. Antes, fazíamos isso manualmente, mas agora vamos tentar automatizar esse processo.
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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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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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Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 17): Preparação adicional para o trading real

Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 17): Preparação adicional para o trading real

Atualmente, nosso EA utiliza um banco de dados para obter as strings de inicialização de instâncias individuais de estratégias de trading. No entanto, o banco de dados é bastante volumoso e contém muitas informações desnecessárias para a operação real do EA. Tentaremos garantir o funcionamento do EA sem a necessidade de conexão obrigatória ao banco de dados.
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Ciclos e trading

Ciclos e trading

Este artigo é dedicado ao uso de ciclos no trading. Nele, vamos tentar entender como construir uma estratégia de negociação com base em modelos cíclicos.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 57): Dissecando o serviço de testagem

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 57): Dissecando o serviço de testagem

Neste artigo iremos dissecar o serviço de teste que foi visto no artigo anterior. Mas por conta que lá já havia muita informação, e não queria complicar a coisa toda com mais informações. Vamos fazer isto neste artigo daqui. Então se você não tem ideia de como o serviço que foi visto no artigo anterior, permitia que as coisas funcionassem daquela forma. Venha comigo neste artigo para compreender o que será base para os próximos artigos.
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Modelo GRU de Deep Learning com Python para ONNX com EA, e comparação entre modelos GRU e LSTM

Modelo GRU de Deep Learning com Python para ONNX com EA, e comparação entre modelos GRU e LSTM

Vamos guiá-lo por todo o processo de DL com Python para criar um modelo GRU em ONNX, culminando na criação de um Expert Advisor (EA) projetado para negociação, e, posteriormente, comparando o modelo GRU com o modelo LSTM.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 53): Complicando as coisas (V)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 53): Complicando as coisas (V)

Neste artigo irei introduzir um tema muito importante, porém que poucos de fato compreender. Eventos Customizados. Perigos. Vantagens e falhas causados por tais coisas. Este assunto é muito importante para quem deseja se tornar um programador profissional em MQL5, ou em qualquer outro tipo de linguagem. Mas aqui iremos focar no MQL5 e no MetaTrader 5.
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Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 37): Regressão por Processo Gaussiano com Núcleos Lineares e de Matérn

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 37): Regressão por Processo Gaussiano com Núcleos Lineares e de Matérn

Os núcleos lineares são a matriz mais simples de seu tipo usada em aprendizado de máquina para regressão linear e máquinas de vetor de suporte. O núcleo de Matérn, por outro lado, é uma versão mais versátil da Função de Base Radial que analisamos em um artigo anterior, e é hábil em mapear funções que não são tão suaves quanto o RBF pressupõe. Construímos uma classe de sinal personalizada que utiliza ambos os núcleos para prever condições de compra e venda.
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Busca com restrições — Tabu Search (TS)

Busca com restrições — Tabu Search (TS)

O artigo analisa o algoritmo de busca tabu, um dos primeiros e mais conhecidos métodos meta-heurísticos. Exploraremos detalhadamente como o algoritmo funciona, desde a escolha da solução inicial até a exploração das soluções vizinhas, com foco no uso da lista tabu. O artigo cobre os aspectos-chave do algoritmo e suas particularidades.