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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Pairs Trade

Pairs Trade

Neste artigo, examinaremos o pairs trade, ou negociação de pares, principalmente seus princípios e perspectivas quanto à sua aplicação prática. Além disso, tentaremos criar uma estratégia baseada nele.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 12): Nascimento do SIMULADOR (II)

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 12): Nascimento do SIMULADOR (II)

Desenvolver um simulador pode ser muito mais interessante do que parece. Então vamos dar mais alguns passos nesta direção, pois a coisa está começando a ficar empolgante.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 38): Pavimentando o Terreno (II)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 38): Pavimentando o Terreno (II)

Muita gente que se diz programador de MQL5, não tem as bases que estarei apresentando aqui, neste artigo. Muitos consideram o MQL5 algo limitado, mas tudo isto se deve a falta de conhecimento. Então, não fique com vergonha por não saber. Mas tenha vergonha de não perguntar. Mas o simples fato, de forçar, e obrigar o MetaTrader 5 a não permitir que um indicador seja duplicado. Não nos dá de maneira alguma meios de efetivar uma comunicação bilateral entre o indicador e o EA. Ainda estamos um pouco longe disto. Mas o simples fato de que o indicador não estará duplicado no gráfico, já nos garante uma certa tranquilidade.
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Perceptron Multicamadas e o Algoritmo Backpropagation (Parte 3): Integrando ao Testador de estratégias - Visão Geral (I)

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

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

Mais sobre o sistema Murray

Os sistemas gráficos de análise de preços são amplamente reconhecidos e apreciados pelos traders. Neste artigo, irei abordar o sistema Murray em sua totalidade, que engloba não apenas os renomados níveis, mas também outras técnicas úteis para avaliar a posição atual do preço e tomar decisões de negociação.
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Redes neurais de retropropagação em matrizes MQL5

Redes neurais de retropropagação em matrizes MQL5

Este artigo trata da teoria e prática do uso do algoritmo de retropropagação de erros no MQL5 através de matrizes. Oferecemos classes prontas e exemplos de scripts, indicadores e EAs.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 27): Projeto Expert Advisor — Classe C_Mouse (I)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 27): Projeto Expert Advisor — Classe C_Mouse (I)

Neste artigo irá nascer a classe C_Mouse. Esta foi pensada de maneira que a programação, seja feita no mais alto nível quanto for possível ser feita. Mas dizer que trabalharemos em alto, ou baixo nível, nada tem haver com questões de colocarmos palavrões ou chavões no meio do código. Longe disto. Trabalhar em alto nível ou de baixo nível, quando se fala em programação, diz o quanto o programa pode ser mais simples ou mais difícil de ser lido por outro programador.
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Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 03): Regressões Matriciais

Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 03): Regressões Matriciais

Desta vez nossos modelos estão sendo feitos por matrizes, o que permite flexibilidade ao mesmo tempo que nos permite fazer modelos poderosos que podem manipular não apenas cinco variáveis independentes, mas também muitas variáveis, desde que permaneçamos dentro dos limites de cálculos de um computador, este artigo será uma leitura interessante, isso é certo.
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Como criar um Canal Donchian personalizado usando o MQL5

Como criar um Canal Donchian personalizado usando o MQL5

Há muitas ferramentas técnicas que podem ser usadas para visualizar o canal do preço. Uma dessas ferramentas é o Canal Donchian. Neste artigo, aprenderemos a criar um Canal Donchian e a usá-lo como um indicador personalizado como parte de um Expert Advisor.
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Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 53): classe do indicador base abstrato

Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 53): classe do indicador base abstrato

Neste artigo, veremos a criação de uma classe de indicador abstrato que será posteriormente usada como uma classe base para a criação de objetos de indicadores padrão e personalizados da biblioteca.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 36): Modelos relacionais de aprendizado por reforço

Redes neurais de maneira fácil (Parte 36): Modelos relacionais de aprendizado por reforço

Nos modelos de aprendizado por reforço discutidos anteriormente, usamos diferentes variantes de redes convolucionais, que são capazes de identificar diferentes corpos nos dados brutos. A principal vantagem das redes convolucionais é sua capacidade de identificar objetos independentemente de sua localização. No entanto, as redes convolucionais nem sempre são capazes de lidar com as diversas deformações e ruídos que os objetos apresentam. Mas esses problemas podem ser resolvidos pelo modelo relacional.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 09): Eventos Customizados

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 09): Eventos Customizados

Aqui vamos ver como disparar eventos customizados e melhorar a questão sobre como o indicador informa o status do serviço de replay/simulação.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 29): Projeto Expert Advisor — Classe C_Mouse (III)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 29): Projeto Expert Advisor — Classe C_Mouse (III)

Agora que a classe C_Mouse foi melhorada. Podemos focar em criar uma classe que será usada para promover uma base completamente diferente de estudos. Mas como expliquei no inicio do artigo, não iremos usar herança ou polimorfismo para gerar esta nova classe. Iremos modificar, ou melhor dizendo, agregar alguns objetos novos a linha de preço. Isto neste primeiro momento, no próximo artigo mostrarei como modificar os estudos. Mas faremos isto sem mexer no código da classe C_Mouse. Sei que na pratica, isto seria mais simples ser feito usando herança ou polimorfismo. No entanto, existem técnicas diferentes para se conseguir a mesma coisa.
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Desenvolvimento de um sistema de negociação baseado no Índice de Facilitação do Mercado de Bill Williams

Desenvolvimento de um sistema de negociação baseado no Índice de Facilitação do Mercado de Bill Williams

Este é um novo artigo de uma série na qual aprendemos a desenvolver sistemas de negociação baseados em indicadores técnicos conhecidos. Neste novo artigo, analisamos o Índice de Facilitação do Mercado (Market Facilitation Index, MFI), criado por Bill Williams.
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Experimentos com redes neurais (Parte 5): Normalização de parâmetros de entrada para alimentar a rede neural

Experimentos com redes neurais (Parte 5): Normalização de parâmetros de entrada para alimentar a rede neural

As redes neurais são tudo para nós. E vamos verificar na prática se é assim, indagando se MetaTrader 5 é uma ferramenta autossuficiente para implementar redes neurais na negociação. A explicação vai ser simples.
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Funções em Aplicativos MQL5

Funções em Aplicativos MQL5

As funções são componentes essenciais em qualquer linguagem de programação. Entre outras coisas, elas ajudam os desenvolvedores a aplicar o princípio DRY (don't repeat youself, não se repita). O artigo fala sobre funções e sua criação no MQL5 com a ajuda de aplicativos simples que enriquecem seu sistema de negociação, sem complicá-lo.
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Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 05): cadeias de Markov

Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 05): cadeias de Markov

As cadeias de Markov são uma poderosa ferramenta matemática que pode ser usada para modelar e prever dados de séries temporais em vários campos, incluindo finanças. Na modelagem e previsão de séries temporais financeiras, as cadeias de Markov são frequentemente usadas para modelar a evolução de ativos financeiros ao longo do tempo, ativo esses como preços de ações ou pares de moedas. Uma das principais vantagens dos modelos das cadeias de Markov é sua simplicidade e facilidade de uso.
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Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina — Redes Neurais (Parte 02): Arquitetura das Redes Neurais Feed Forward

Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina — Redes Neurais (Parte 02): Arquitetura das Redes Neurais Feed Forward

Há detalhes a serem abordadas na rede neural feed-forward antes de finalizarmos este assunto, a arquitetura é uma delas. Vamos ver como nós podemos construir e desenvolver uma rede neural flexível para as nossas entradas, o número de camadas ocultas e os nós para cada rede.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 46): Aprendizado por reforço condicionado a metas (GCRL)

Redes neurais de maneira fácil (Parte 46): Aprendizado por reforço condicionado a metas (GCRL)

Convido você a conhecer mais uma abordagem no campo do aprendizado por reforço. É chamada de aprendizado por reforço condicionado a metas, conhecida pela sigla GCRL (Goal-conditioned reinforcement learning). Nessa abordagem, o agente é treinado para alcançar diferentes metas em cenários específicos.
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Como criar um indicador personalizado True Strength Index usando MQL5

Como criar um indicador personalizado True Strength Index usando MQL5

Apresento um novo artigo sobre como criar um indicador personalizado. Desta vez, trabalharemos com o True Strength Index (TSI) e criaremos um Expert Advisor com base nele.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 50): Soft Actor-Critic (otimização do modelo)

Redes neurais de maneira fácil (Parte 50): Soft Actor-Critic (otimização do modelo)

No artigo anterior, implementamos o algoritmo Soft Actor-Critic, mas não conseguimos treinar um modelo lucrativo. Neste artigo, vamos realizar a otimização do modelo previamente criado para obter os resultados desejados a nível de seu funcionamento.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 21): Autocodificadores variacionais (VAE)

Redes neurais de maneira fácil (Parte 21): Autocodificadores variacionais (VAE)

No último artigo, analisamos o algoritmo do autocodificador. Como qualquer outro algoritmo, tem suas vantagens e desvantagens. Na implementação original, o autocodificador executa a tarefa de separar os objetos da amostra de treinamento o máximo possível. E falaremos sobre como lidar com algumas de suas deficiências neste artigo.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 28): Projeto Expert Advisor — Classe C_Mouse (II)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 28): Projeto Expert Advisor — Classe C_Mouse (II)

Quanto de fato os primeiros sistema capazes de fatorar alguma coisa, começaram a ser produzidos. Tudo tinha que ser feito por engenheiros com grande conhecimento, no que estava sendo projetado. Isto nos primórdios da computação, onde se quer existia algum tipo de terminal, para que fosse possível programar algo. Conforme ia se desenvolvendo, e o interesse de que mais pessoas também conseguisse criar algo, começou surgir novas ideias e meios, de programar aquelas máquinas, que antes era feito mudando a posição dos conectores. Assim começamos a ter os primeiros terminais.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 48): Entendendo e compreendendo alguns conceitos

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 48): Entendendo e compreendendo alguns conceitos

Que tal aprender algo novo. Neste artigo você irá aprender como transformar Scripts e Serviços e qual a utilidade em se fazer isto.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 46): Projeto do Chart Trade (V)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 46): Projeto do Chart Trade (V)

Cansado de perder tempo procurando aquele arquivo, que é preciso para fazer a sua aplicação funcionar ?!?! Que tal embutir tudo no executável ? Assim você nunca irá perder tempo procurando as coisas. Sei que muitos fazem uso, exatamente daquela forma de distribuir e guardar as coisas. Mas existe uma maneira bem mais adequada. Pelo menos no que diz respeito a distribuição de executáveis e armazenamento dos mesmos. A forma que irei explicar aqui, pode vim a lhe ser de grande ajuda. Já que você pode usar o próprio MetaTrader 5 como sendo um grande ajudante, assim como o MQL5. Não é algo lá tão complexo, ou difícil de ser entendido.
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Trabalho com datas e horas no MQL5

Trabalho com datas e horas no MQL5

É muito importante que os operadores e desenvolvedores de ferramentas de negociação entendam como manusear datas e horas de forma adequada e eficiente. Neste artigo, mostrarei como podemos trabalhar com datas e horas ao criar ferramentas de negociação eficientes.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 24): FOREX (V)

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 24): FOREX (V)

Aqui estamos retirando o bloqueio de simulação baseada na plotagem LAST, e adicionando um ponto de entrada para este tipo de simulação. Agora prestem atenção ao fato de que todo o funcionamento, irá se basear no sistema do forex. Sendo que a única diferença, aqui nesta rotina, é o fato de que estaremos separando uma simulação BID, de uma LAST. Mas a questão de randomização do tempo e a sua correção para ser utilizado pela classe C_Replay, é a mesma em ambos modos de simulação. Isto é uma coisa boa, já que se modificarmos um dos modos, o outro irá se beneficiar, pelo menos no que rege a parte do tempo entre os tickets
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Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Oscilador de Chaikin

Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Oscilador de Chaikin

Bem-vindo ao nosso novo artigo da série sobre como desenvolver um sistema de negociação com base nos indicadores técnico mais populares. Através deste novo artigo, nós aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação pelo indicador Oscilador de Chaikin.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 36): Ajeitando as coisas (II)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 36): Ajeitando as coisas (II)

Uma das coisas que mais pode complicar a nossa vida como programadores é o fato de supor as coisas. Neste artigo mostrarei o perigo de fazer suposições. Tanto na parte da programação em MQL5, onde você supõem que um tipo terá um dado tamanho. Assim como no uso do MetaTrader 5, onde você supõem que servidores diferentes funcionam da mesma forma.
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 18): Regras de associação

Redes neurais de maneira fácil (Parte 18): Regras de associação

Como continuação desta série, gostaria de apresentar a vocês outro tipo de tarefa dos métodos de aprendizado não supervisionado, em particular a busca de regras de associação. Este tipo de tarefa foi usado pela primeira vez no varejo para analisar cestas de compras. Neste artigo falaremos sobre as possibilidades de utilização de tais algoritmos no trading.
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Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Índice de Força

Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Índice de Força

Seja bem-vindo a este novo artigo em nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação com base no indicador técnico mais popular. Neste artigo, nós aprenderemos sobre um novo indicador técnico e como criar um sistema de negociação usando o indicador Índice de Força.
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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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Redes neurais de maneira fácil (Parte 15): Agrupamento de dados via MQL5

Redes neurais de maneira fácil (Parte 15): Agrupamento de dados via MQL5

Continuamos a estudar o método de agrupamento. Neste artigo, criaremos uma nova classe CKmeans para implementar um dos métodos de agrupamento k-médias mais comuns. Com base nos resultados dos testes, podemos concluir que o modelo é capaz de identificar cerca de 500 padrões.
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Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 49): Complicando as coisas (I)

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 49): Complicando as coisas (I)

Aqui neste artigo iremos complicar um pouco as coisa. Fazendo uso do que foi visto nos artigos anteriores, iremos começar a liberar o arquivo de Template, para que o usuário possa fazer uso de um template pessoal. No entanto, irei fazer as mudanças aos poucos, visto que também irei modificar o indicador a fim de proporcionar um alivio ao MetaTrader 5.
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Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 14): aplicando mapas de Kohonen nos mercados

Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 14): aplicando mapas de Kohonen nos mercados

Deseja descobrir uma nova metodologia de negociação que facilite a orientação em mercados complexos e voláteis? Explore os mapas de Kohonen - uma versão inovadora de redes neurais artificiais, capazes de identificar regularidades e tendências ocultas nos dados do mercado. Neste texto, analisaremos a funcionalidade dos mapas de Kohonen e a forma de utilizá-los na elaboração de estratégias de negociação eficazes. Estou convencido de que esta abordagem inédita será do interesse de traders novatos e experientes.
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Testando o conteúdo informativo de diferentes tipos de médias móveis

Testando o conteúdo informativo de diferentes tipos de médias móveis

Todos conhecemos a importância da média móvel para muitos traders. Existem diferentes tipos de médias móveis que podem ser úteis no trading. Vamos examiná-las e realizar uma simples comparação para ver qual delas pode apresentar os melhores resultados.
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Criação de um Expert Advisor simples em várias moedas usando MQL5 (Parte 4): Média móvel triangular — Sinais do indicador

Criação de um Expert Advisor simples em várias moedas usando MQL5 (Parte 4): Média móvel triangular — Sinais do indicador

Neste artigo, por EA multimoeda, entendemos um robô investidor, ou um robô de negociação, que pode negociar (abrir/fechar ordens, gerenciar ordens, por exemplo, do tipo trailing stop-loss e trailing profit) mais de um par de moedas em um gráfico. Desta vez, usaremos apenas um indicador, em particular a média móvel triangular em um ou mais timeframes, ou escalas de tempo.
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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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Stop-loss e take-profit amigáveis ao trader

Stop-loss e take-profit amigáveis ao trader

Stop-loss e take-profit podem ter um impacto significativo nos resultados do trading. Neste artigo, vamos explorar algumas maneiras de encontrar os valores ótimos para ordens de stop.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 20): FOREX (I)

Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 20): FOREX (I)

intenção inicial deste artigo, não será cobrir todas as características do FOREX. Mas sim e apenas, adequar o sistema, de forma que você possa fazer no mínimo, um replay de mercado. Já a simulação, ficará para um outro momento. No entanto, caso você não os tenha os ticks, e tenha apenas as barras. Pode com algum trabalho, simular possíveis transações, que possam ter ocorrido no FOREX. Isto até que eu mostre como adaptar o simulador. O fato de se tentar trabalhar com dados vindos do FOREX, dentro do sistema, sem que ele seja modificado. Faz com que ocorra erros de range.