Tu Lin Jiang
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Encapsulando modelos ONNX em classes
Encapsulando modelos ONNX em classes

A programação orientada a objetos permite criar códigos mais compactos, fáceis de ler e modificar. Apresentamos um exemplo para três modelos ONNX.

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Como instalar e utilizar o OpenCL para realizar cálculos
Como instalar e utilizar o OpenCL para realizar cálculos

Já se passou mais de um ano desde que o MQL5 começou a fornecer suporte nativo para OpenCL. Porém, não muitos usuários viram o verdadeiro valor do uso de uma computação paralela em seus Expert Advisors, indicadores e scripts. Este artigo tem o propósito de ajudá-lo a instalar e configurar OpenCL no seu computador de modo que pode tentar usar esta tecnologia no terminal de negócio do MetaTrader 5.

compartilhou este artigo do autor Ivan Negreshniy
Criando EAs de rede neural usando o assistente do MQL5 e o gerador EA Hlaiman
Criando EAs de rede neural usando o assistente do MQL5 e o gerador EA Hlaiman

O artigo descreve um método de criação automatizada de EAs de rede neural usando o assistente do MQL5 e o gerador EA Hlaiman. Ele mostra como você pode facilmente começar a trabalhar com redes neurais, sem ter que aprender todo o corpo de informações teóricas, e escrever o seu próprio código.

kencheli
[Excluído] 2022.11.17
[Excluído]
compartilhou este artigo do autor Almat Kaldybay
Modelo de continuação de movimento - estatísticas de desempenho e pesquisa em gráficos
Modelo de continuação de movimento - estatísticas de desempenho e pesquisa em gráficos

Nesse artigo, quero descrever como funciona um dos modelos de continuação de movimento. O trabalho é baseado na definição de duas ondas — uma principal e outra corretiva. Como extremos serão usados fractais e, como eu os chamo, potenciais fractais - extremos que ainda não se formaram como fractais.

compartilhou este artigo do autor Vladimir Perervenko
Auto-otimização do EA: Algoritmos evolutivos e genéticos
Auto-otimização do EA: Algoritmos evolutivos e genéticos

Este artigo aborda os principais princípios estabelecidos nos algoritmos evolutivos, suas variedades e características. Vamos fazer uma experiência com um Expert Advisor simples, usado como exemplo para mostrar os benefícios do sistema de negociação a partir da otimização. Também iremos considerar programas de software que implementam otimizações genéticas, evolutivas, entre outros, fornecendo exemplos de aplicação ao otimizar um conjunto preditor e os parâmetros do sistema de negociação.

compartilhou este artigo do autor Dmitriy Parfenovich
Redes neurais: Da teoria à prática
Redes neurais: Da teoria à prática

Atualmente, todo negociador já deve ter ouvido falar sobre redes neurais e sabe como é interessante utilizá-las. A maioria acredita que as pessoas que sabem lidar com redes neurais são algum tipo de super-humano. Neste artigo, tentaremos explicar a arquitetura da rede neural, descrever as suas aplicações e apresentar exemplos de uso prático.

compartilhou o código do autor Scriptor
 MTF_MA
O indicador Multi-timeframe Moving Average
compartilhou este artigo do autor Dmitriy Gizlyk
Padrões de reversão: Testando o padrão 'Ombro-Cabeça-Ombro'
Padrões de reversão: Testando o padrão 'Ombro-Cabeça-Ombro'

Este artigo é uma continuação do artigo "Padrões de reversão: Testando o padrão 'topo/fundo duplo'" publicado anteriormente. Agora consideraremos o padrão de reversão O-C-O, o bem conhecido Ombro-Cabeça-Ombro, compararemos o desemprenho de dois padrões e, por último, tentaremos combinar o trading de dois padrões num só sistema de negociação.

compartilhou este artigo do autor Vladimir Perervenko
Redes Neurais de Terceira Geração: Redes Profundas
Redes Neurais de Terceira Geração: Redes Profundas

Este artigo é dedicado a uma nova perspectiva na direção da aprendizagem de máquina - o aprendizado profundo ou, para ser mais preciso, redes neurais profundas. Esta é uma breve revisão das redes neurais de segunda geração, a arquitetura de suas conexões e tipos principais, os métodos e regras de aprendizagem e suas principais desvantagens seguido pela história do desenvolvimento da rede neural de terceira geração, os seus principais tipos, peculiaridades e métodos de treinamento. Conduzida por experimentos práticos sobre a construção e treinamento de uma rede neural profunda, iniciada pelos pesos de uma pilha de autoencoders (Stacked Autoencoders) contendo dados reais. Todas as etapas, desde a seleção dos dados de entrada até a derivação métrica, serão discutidas em detalhe. A última parte do artigo contém uma implementação de um programa de rede neural profunda em um Expert Advisor com um indicador embutido, baseado em MQL4/R.

compartilhou este artigo do autor Carl Schreiber
Aprimorando o Testador de Estratégia para Otimizar Indicadores Exclusivamente nos Exemplos dos Mercados Lateral e de Tendência
Aprimorando o Testador de Estratégia para Otimizar Indicadores Exclusivamente nos Exemplos dos Mercados Lateral e de Tendência

É essencial detectar se um mercado é lateral ou se o mesmo não está para muitas estratégias. Usando o conhecido ADX, demonstraremos como podemos usar o Testador de Estratégia, tanto para otimizar esse indicador quanto ao nosso objetivo específico, como também podemos decidir se este indicador irá satisfazer as nossas necessidades quanto a variação média dos mercados lateral e de tendência, que são muito importantes para determinar os stops e os alvos dos mercados.

compartilhou este artigo do autor Evgeniy Trofimov
Concurso de Expert Advisors dentro de um Expert Advisor
Concurso de Expert Advisors dentro de um Expert Advisor

Usando negociação virtual, você pode criar um Expert Advisor adaptativo que vai ligar e desligar as negociações no mercado real. Combine várias estratégias num único Expert Advisor! O sistema múltiplo de Expert Advisor irá escolher automaticamente uma estratégia de negociação, aquela mais apropriada ao mercado real com base na rentabilidade dos negócios virtuais. Este tipo de abordagem permite diminuir o rebaixamento e aumentar a rentabilidade do seu investimento no mercado. Experimente e compartilhe seus resultados com os outros! Eu acho que muitas pessoas vão se interessar em saber sobre o seu portfólio de estratégias.

compartilhou este artigo do autor Antoniuk Oleg
Linguagem MQL4 para Iniciantes. Indicadores técnicos e funções integradas
Linguagem MQL4 para Iniciantes. Indicadores técnicos e funções integradas

Este é o terceiro artigo da série "Linguagem MQL4 para Iniciantes". Agora, vamos aprender a utilizar funções integradas e funções para trabalhar com indicadores técnicos. Estes últimas serão essenciais para o desenvolvimento futuro de seus próprios Advisors e indicadores. Além disso, veremos em um exemplo simples, como rastrear sinais de trading para entrar no mercado, assim, você entenderá como usar indicadores corretamente. E no final do artigo você aprenderá algo novo e interessante sobre a própria linguagem.

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Receitas para redes neurais
Receitas para redes neurais

O artigo destina-se a iniciantes na panificação de bolos "multicamadas".

compartilhou este artigo do autor Antoniuk Oleg
Linguagem MQL4 para Iniciantes. Indicadores personalizados (Parte 1)
Linguagem MQL4 para Iniciantes. Indicadores personalizados (Parte 1)

Este é o quarto artigo da série "Linguagem MQL4 para Iniciantes". Hoje aprenderemos a escrever indicadores personalizados. Iremos nos familiarizar com a classificação das características indicadoras, veremos como essas características influenciam o indicador, aprenderemos sobre novas funções e otimização, e, finalmente, escreveremos nossos próprios indicadores. Além disso, no final do artigo você vai encontrará dicas sobre o estilo de programação. Se este é o primeiro artigo "para iniciantes" que você está lendo, talvez seja melhor você ler os anteriores. Além disso, certifique-se que você tenha entendido corretamente o material anterior pois este artigo não explica o básico.

compartilhou este artigo do autor MetaQuotes
Prevendo séries temporais financeiras
Prevendo séries temporais financeiras

A previsão de séries temporais financeiras é um elemento necessário de qualquer atividade investigativa. O conceito de investigação por si - investir dinheiro agora para ganhar lucros no futuro - é baseado no conceito de prever o futuro. Portanto, prever séries temporais financeiras delineiam as atividades de toda a indústria de investimento - todas as trocas organizadas e outros sistemas de negociação de segurança.

compartilhou este artigo do autor Genkov
Indicador de linhas de tendências considerando a abordagem de T. Demark
Indicador de linhas de tendências considerando a abordagem de T. Demark

O indicador mostra linhas de tendência exibindo os eventos recentes no mercado. O indicador é desenvolvido considerando as recomendações e a abordagem de Thomas Demark, com relação à análise técnica. O indicador exibe ambas a última direção da tendência e a penúltima direção oposta da tendência.

compartilhou este artigo do autor Julien
Tutorial da Rede Neural FANN2MQL
Tutorial da Rede Neural FANN2MQL

Este artigo foi publicado para mostrar-lhe como usar redes neurais através da FANN2MQL, usando um exemplo simples, vai ensinar um padrão para uma rede neural e testá-la para ver se ela reconhecerá padrões que nunca viu.

compartilhou este artigo do autor Andrey Emelyanov
Interação entre o MеtaTrader 4 e a máquina MATLAB (Máquina virtual MATLAB)
Interação entre o MеtaTrader 4 e a máquina MATLAB (Máquina virtual MATLAB)

O artigo contém considerações sobre a criação da biblioteca DLL - empacotador que permitirá a interação do pacote matemático da área de trabalho MetaTrader 4 e do MATLAB. Ele descreve as "armadilhas" e formas de superá-las. O artigo destina-se a programadores de C/C++ preparados que usem o compilador Borland C++ Builder 6.

compartilhou este artigo do autor Ivan Morozov
A contribuição de Thomas Demark para a análise técnica
A contribuição de Thomas Demark para a análise técnica

Este artigo descreve os pontos TD e as linhas TD inventadas por Thomas Demark, mostra sua aplicação na prática, bem como demostra o processo de escrita de três indicadores e dois EAs usando as ideias dele.

compartilhou este artigo do autor Vladimir Perervenko
Rede neural profunda com Máquina de Boltzmann Restrita Empilhada. Auto-aprendizagem, auto-controle
Rede neural profunda com Máquina de Boltzmann Restrita Empilhada. Auto-aprendizagem, auto-controle

Este artigo é uma continuação dos artigos anteriores sobre redes neurais profundas e seleção de preditores. Aqui, consideraremos as características de uma rede neural iniciada com a Stacked RBM (Máquina de Boltzmann Restrita Empilhada), bem como sua implementação no pacote "darch".

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