Discussão do artigo "Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 14): funtores com ordem linear"
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Novo artigo Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 14): funtores com ordem linear foi publicado:
Este artigo, parte de uma série de artigos sobre a implementação da teoria das categorias no MQL5, é dedicado aos funtores. Vamos explorar como a ordem linear pode ser mapeada em um conjunto de dados através dos funtores ao analisar dois conjuntos de dados que, à primeira vista, parecem não ter nenhuma conexão entre si.
Os dados das marés oceânicas são publicados e disponibilizados ao público pela Administração Nacional Oceânica e Atmosférica (NOAA) por meio de seu site, que pode ser visto aqui. Os dados registram a altura da maré oceânica em relação a um ponto de referência, quatro vezes ao dia. O horário e a altitude da maré em cada momento são os únicos dados registrados para cada dia ao longo do ano. Aqui está uma prévia:
Todos os oceanos são divididos em 4 regiões, com valores de maré coletados de várias estações de medição em cada região. Para a Costa Oeste da América do Norte, por exemplo, que se estende do Chile, na América do Sul, até o Alasca, existem 33 estações. Para nossa análise, escolheremos os dados coletados na estação de Monterey, na Califórnia, no ano de 2020.
O NASDAQ é uma bolsa de valores bem estabelecida, mas aqui o estamos analisando principalmente como um índice, composto por várias empresas de tecnologia, como MSFT, AAPL, GOOG e AMZN, todas sediadas na Califórnia. Este índice pode ser negociado pela maioria das corretoras, portanto, seu feed de preços informará nossa categoria, à medida que verificamos se o valor de mercado dessas empresas, que revolucionaram setores e exemplificam o espírito inovador da Califórnia, está de alguma forma relacionado aos dados das marés oceânicas coletados em sua costa.
Autor: Stephen Njuki