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Inicialmente, minha estratégia de negociação envolvia utilizar ação de preço para determinar pontos de entrada ótimos. Para evitar quaisquer fatores psicológicos desnecessários, desenvolvi um EA (Expert Advisor) semi-automático para a gestão de ordens.
No entanto, devido a preocupações com a saúde e o desejo de ter mais tempo pessoal fora das negociações, decidi criar um EA totalmente automatizado. Este EA não apenas identificaria pontos de entrada, mas também cuidaria da gestão de ordens em meu nome. E assim, Boring Pips nasceu, representando a culminação dos meus esforços.
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🛠️ Já possui o Boring Pips EA ? 🎁 Você tem direito a um desconto adicional de 30% ! 💬 Entre em contato para saber mais sobre: 🔹 Como solicitar seu reembolso (rebate) O segundo mandato de Trump reacendeu uma onda de políticas comerciais agressivas, começando com o retorno de tarifas abrangentes que estão abalando os mercados globais. As tensões no Oriente Médio aumentaram — mais recentemente entre Israel e Irã — o que pode estar influenciando a alta dos preços do petróleo. A
Avoiding Over-fitting in Trading Strategy (Part 2): A Guide to Building Optimization Processes
Avoiding Over-fitting in Trading Strategies (Part 1): Identifying the Signs and Causes
Você já se perguntou por que a maioria dos consultores especializados não é eficaz nas negociações ao vivo, apesar de seu desempenho perfeito nos testes retrospectivos? A resposta mais provável é over-fitting. Muitos EAs são criados para 'aprender' e se adaptar perfeitamente aos dados históricos disponíveis, mas falham em prever o futuro devido à falta de generalização no modelo construído. Alguns desenvolvedores simplesmente não sabem da existência do over-fitting, ou sabem, mas não têm uma
Você já se perguntou por que a maioria dos consultores especializados não é eficaz nas negociações ao vivo, apesar de seu desempenho perfeito nos testes retrospectivos? A resposta mais provável é over-fitting. Muitos EAs são criados para 'aprender' e se adaptar perfeitamente aos dados históricos disponíveis, mas falham em prever o futuro devido à falta de generalização no modelo construído. Alguns desenvolvedores simplesmente não sabem da existência do over-fitting, ou sabem, mas não têm uma