Discussão do artigo "Usando os recursos computacionais do MATLAB 2018 no MetaTrader 5"
E para integrar com TradingView?
Que eu sei a comunidade é sobre e para o MT5. Não para outras plataformas. Sugiro procurar solução em outro lugar.
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Acredito que você precisa fazer um curso sobre interpretação de texto antes de colocar suas sugestões ridículas e fora de contexto.
Precisa também crescer, pois, mais uma vez, mais do que amador, se mostra infantil.
Por fim, sugiro que leia 10000 vezes ate entender, mane.
Acredito que você precisa fazer um curso sobre interpretação de texto antes de colocar suas sugestões ridículas e fora de contexto.
Precisa também crescer, pois, mais uma vez, mais do que amador, se mostra infantil.
Por fim, sugiro que leia 10000 vezes ate entender, mane.
kkkkkkkkkk coitado. Ate uma crianca de 5 anos entenderia. Qualquer um que entrar aqui vai entender melhor que voce que acha que vai encontrar coisas de outra plataforma aqui.
Cresça e atinja a maturidade, mane. Saiba aonde pesquisar. Aqui nao é lugar de outras plataformas.
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Novo artigo Usando os recursos computacionais do MATLAB 2018 no MetaTrader 5 foi publicado:
Depois da atualizar o pacote MATLAB em 2015, é necessário considerar a maneira moderna de criar bibliotecas DLL. Como o exemplo de um indicador preditivo, o artigo ilustra os recursos de vinculação do MetaTrader 5 e do MATLAB usando versões modernas de plataformas de 64 bits. Ao analisar toda a sequência de conexão do MATLAB, o desenvolvedor MQL5 criará rapidamente aplicativos com recursos computacionais avançados, evitando riscos.
A eficiência do indicador foi testada com base em dados de negociação fornecidos pela plataforma MetaTrader, EURUSD H1. Foi selecionado um segmento de dados de 450 contagens (não muito grande), enquanto foram testados atrasos de longo período "sazonal" de 28, 30, e 32 contagens, no período analisado o melhor entre eles foi o atraso com um período de 32 contagens.
Foi realizada uma série de cálculos para diferentes fragmentos do histórico. No modelo, o comprimento do segmento de dados (450), o atraso sazonal (32), o comprimento da previsão (30) foram definidos uma vez e sem alterações posteriores. Para avaliar a qualidade da previsão, os resultados de diferentes fragmentos foram comparados com os dados reais.
Apresentamos imagens mostrando o resultado do indicador. Em todas as imagens, a cor de chocolate indica a conclusão do fragmento, segundo o qual o modelo SARIMA(2,1,2) foi selecionado no MATLAB, enquanto a previsão obtida, construída com base nele, é plotada a azul.
Autor: Roman Korotchenko