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Artigos de programação no site MQL5.com

Publicado o artigo "Perceptron Multicamadas e o Algoritmo Backpropagation".

Perceptron Multicamadas e o Algoritmo Backpropagation

Recentemente, ao aumentar a popularidade desses métodos, tantas bibliotecas foram desenvolvidas em Matlab, R, Python, C++, e etc, que recebem o conjunto de treinamento como entrada e constroem automaticamente uma Rede Neural apropriada para o suposto problema. Vamos entender como funciona um tipo básico de Rede Neural, (Perceptron de um único neurônio e Perceptron Multicamadas), e um fascinante algoritmo responsável pelo aprendizado da rede, (Gradiente descendente e o Backpropagation). Tais modelos de rede serviram de base para os modelos mais complexos existentes hoje.

Publicado o artigo "Redes Neurais de Maneira Fácil(Parte 7): Métodos de otimização adaptativos".

Redes Neurais de Maneira Fácil(Parte 7): Métodos de otimização adaptativos

Nos artigos anteriores, nós usamos o gradiente descendente estocástico para treinar uma rede neural usando a mesma taxa de aprendizado para todos os neurônios da rede. Neste artigo, eu proponho olhar para os métodos de aprendizagem adaptativos que permitem a mudança da taxa de aprendizagem para cada neurônio. Nós também consideraremos os prós e os contras dessa abordagem.

Artigos mais lidos neste mês

Como comprar um robô negociação, no Mercado MetaTrader, e instalá-lo?

Como comprar um robô negociação, no Mercado MetaTrader, e instalá-lo?

Cada produto disponível no Mercado MetaTrader pode ser comprado tanto através das plataformas de negociação MetaTrader 4 e MetaTrader 5, quanto diretamente no site MQL5.com. Selecione o produto que melhor se adapta à sua maneira de trabalhar, pague por ele conveniente e não se esqueça de ativá-lo.

Negociação Forex e sua matemática básica

Negociação Forex e sua matemática básica

O objetivo do artigo consiste em descrever as principais características da negociação forex da forma mais simples e rápida possível, compartilhando verdades simples com iniciantes. Aqui tentaremos responder às perguntas mais interessantes no ambiente de negociação, bem como escrever um indicador simples.

Crie o seu próprio robô de negociação em 6 passos!

Crie o seu próprio robô de negociação em 6 passos!

Se você não sabe como as classes de negócio são construídas, e se assusta com as palavras "Programação orientada a objeto", então, este artigo é para você. Na realidade, você não precisa saber os detalhes para escrever seu próprio módulo de sinais de negociação. Apenas siga algumas regras simples. Todo o resto será feito pelo Assistente MQL5, e você terá um robô de negócio pronto para uso!

Publicado o artigo "Gradient Boosting (CatBoost) no desenvolvimento de sistemas de negociação. Uma abordagem ingênua".

Gradient Boosting (CatBoost) no desenvolvimento de sistemas de negociação. Uma abordagem ingênua

Treinamento do classificador CatBoost em Python e exportação do modelo para a mql5, bem como a análise dos parâmetros do modelo e um testador de estratégia customizado. A linguagem Python e a biblioteca MetaTrader 5 são usadas para preparar os dados e treinar o modelo.

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Como comprar um robô negociação, no Mercado MetaTrader, e instalá-lo?

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Cada produto disponível no Mercado MetaTrader pode ser comprado tanto através das plataformas de negociação MetaTrader 4 e MetaTrader 5, quanto diretamente no site MQL5.com. Selecione o produto que melhor se adapta à sua maneira de trabalhar, pague por ele conveniente e não se esqueça de ativá-lo.

Como ganhar US$ 1 000 000 por meio do trading algorítmico? Nos serviços MQL5.com!

Como ganhar US$ 1 000 000 por meio do trading algorítmico? Nos serviços MQL5.com!

Cada trader chega ao mercado com o objetivo de ganhar seu primeiro milhão de dólares. Como ele pode fazer isso sem muito risco e sem capital inicial? Os serviços MQL5 facilitam isso para desenvolvedores e traders em qualquer país do mundo.

Como testar um robô de negociação antes da compra

Como testar um robô de negociação antes da compra

A compra de um robô de negociação no Mercado MQL5 apresenta uma vantagem distinta em relação a todas as outras opções similares - um sistema automatizado oferecido pode ser inteiramente testado diretamente no terminal MetaTrader 5. Antes da compra, um Expert Advisor pode e deve ser cuidadosamente executado em todos os modos não favoráveis no Strategy Tester integrado para que você entenda completamente o sistema.

Publicado o artigo "Redes neurais de Maneira Fácil (Parte 6): Experimentos com a taxa de aprendizado da rede neural".

Redes neurais de Maneira Fácil (Parte 6): Experimentos com a taxa de aprendizado da rede neural

Anteriormente, nós consideramos vários tipos de redes neurais junto com suas implementações. Em todos os casos, as redes neurais foram treinadas usando o método gradiente descendente, para o qual nós precisamos escolher uma taxa de aprendizado. Neste artigo, eu quero mostrar a importância de uma taxa corretamente selecionada e o seu impacto no treinamento da rede neural, usando exemplos.

Publicado o artigo "Conjunto de ferramentas para marcação manual de gráficos e negociação (Parte II). Fazendo a marcação".

Conjunto de ferramentas para marcação manual de gráficos e negociação (Parte II). Fazendo a marcação

Este artigo é uma continuação do ciclo em que mostro como criar uma biblioteca conveniente para mim, a fim de desenhar o layout de gráficos manualmente com ajuda de atalhos de teclado. A marcação é feita com linhas retas e suas combinações. Nesta parte, vou falar diretamente sobre o desenho em si usando as funções descritas na primeira parte. A biblioteca pode ser anexada a qualquer Expert Advisor ou indicador, facilitando muito suas tarefas de layout. Esta solução NÃO USA dlls externas, todos os comandos são implementados usando ferramentas MQL integradas.

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Como comprar um robô negociação, no Mercado MetaTrader, e instalá-lo?

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Negociação Forex e sua matemática básica

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Crie o seu próprio robô de negociação em 6 passos!

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Abordagem de força bruta para encontrar padrões

Abordagem de força bruta para encontrar padrões

Neste artigo, procuraremos padrões no mercado, criaremos Expert Advisors com base neles e verificaremos quanto tempo esses padrões permanecem funcionais.

Como ganhar US$ 1 000 000 por meio do trading algorítmico? Nos serviços MQL5.com!

Como ganhar US$ 1 000 000 por meio do trading algorítmico? Nos serviços MQL5.com!

Cada trader chega ao mercado com o objetivo de ganhar seu primeiro milhão de dólares. Como ele pode fazer isso sem muito risco e sem capital inicial? Os serviços MQL5 facilitam isso para desenvolvedores e traders em qualquer país do mundo.

Existem mais de 910 artigos publicados no site

Publicado o artigo "Redes Neurais de Maneira Fácil (Parte 5): Cálculos em Paralelo com o OpenCL".

Redes Neurais de Maneira Fácil (Parte 5): Cálculos em Paralelo com o OpenCL

Discutimos anteriormente alguns tipos de implementações da rede neural. Nas redes consideradas, as mesmas operações são repetidas para cada neurônio. Uma etapa lógica adicional é utilizar os recursos da computação multithread (paralelismo em nível de threads) fornecidos pela tecnologia moderna em um esforço para acelerar o processo de aprendizagem da rede neural. Uma das possíveis implementações é descrita neste artigo.

Publicado o artigo "Como ganhar US$ 1 000 000 por meio do trading algorítmico? Nos serviços MQL5.com!".

Como ganhar US$ 1 000 000 por meio do trading algorítmico? Nos serviços MQL5.com!

Cada trader chega ao mercado com o objetivo de ganhar seu primeiro milhão de dólares. Como ele pode fazer isso sem muito risco e sem capital inicial? Os serviços MQL5 facilitam isso para desenvolvedores e traders em qualquer país do mundo.

Publicado o artigo "Redes Neurais de Maneira Fácil(Parte 4): Redes Recorrentes".

Redes Neurais de Maneira Fácil(Parte 4): Redes Recorrentes

Nós continuamos estudando o mundo das redes neurais. Neste artigo, nós analisaremos outro tipo de rede neural, as redes recorrentes. Este tipo de rede foi proposto para uso com as séries temporais, que são representadas na plataforma de negociação MetaTrader 5 por meio do gráfico de preços.

Publicado o artigo "Grade e martingale: o que são e como usá-los?".

Grade e martingale: o que são e como usá-los?

Neste artigo, tentarei explicar em detalhes o que são grade e martingale, bem como o que eles têm em comum. Além disso, procurarei analisar o quão viáveis essas estratégias são na realidade. Teremos uma parte matemática e outra prática.

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Como comprar um robô negociação, no Mercado MetaTrader, e instalá-lo?

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Negociação Forex e sua matemática básica

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Crie o seu próprio robô de negociação em 6 passos!

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Publicado o artigo "Redes Neurais de Maneira Fácil (Parte 3): Redes Convolucionais".

Redes Neurais de Maneira Fácil (Parte 3): Redes Convolucionais

Como uma continuação do tópico das redes neurais, eu proponho ao leitor a análise das redes neurais convolucionais. Esse tipo de rede neural geralmente é aplicado para analisar imagens visuais. Neste artigo, nós consideraremos a aplicação dessas redes no mercado financeiro.

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Negociação Forex e sua matemática básica

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Como comprar um robô negociação, no Mercado MetaTrader, e instalá-lo?

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Abordagem de força bruta para encontrar padrões

Abordagem de força bruta para encontrar padrões

Neste artigo, procuraremos padrões no mercado, criaremos Expert Advisors com base neles e verificaremos quanto tempo esses padrões permanecem funcionais.

Publicado o artigo "Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 55): classe-coleção de indicadores".

Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 55): classe-coleção de indicadores

Neste artigo, continuaremos a desenvolver as classes de objetos-indicadores e suas coleções. Para cada objeto-indicador vamos criar uma descrição e ajustar a classe-coleção para armazenamento sem erros e recuperação de objetos-indicadores a partir da lista-coleção.

Publicado o artigo "Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 54): classes herdeiras do indicador base abstrato".

Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 54): classes herdeiras do indicador base abstrato

Neste artigo, analisaremos a criação de classes de objetos herdeiros do indicador base abstrato. Esses objetos nos darão acesso à capacidade de criar EAs de indicador, coletar e receber estatísticas sobre valores de dados de diferentes indicadores e preços. Também criaremos uma coleção de objetos-indicadores a partir da qual será possível acessar as propriedades e dados de cada indicador criado no programa.

Publicado o artigo "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.

Publicado o artigo "Otimização Walk Forward contínua (Parte 8): Melhorias e correções do programa".

Otimização Walk Forward contínua (Parte 8): Melhorias e correções do programa

O programa foi modificado com base nos comentários e solicitações dos usuários e leitores desta série de artigos. Este artigo contém uma nova versão do otimizador automático. Esta versão implementa os recursos solicitados e fornece outras melhorias, que eu descobri ao trabalhar com o programa.

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Como comprar um robô negociação, no Mercado MetaTrader, e instalá-lo?

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Símbolos personalizados: Fundamentos práticos

Símbolos personalizados: Fundamentos práticos

O artigo é dedicado à geração programática de símbolos personalizados que são usados para demonstrar alguns métodos populares de exibição de cotações. Ele descreve uma variante sugerida da adaptação minimamente invasiva de Expert Advisors para negociar um símbolo real a partir de um gráfico de símbolo personalizado e derivado. Os códigos-fonte em MQL estão anexados a este artigo.

Publicado o artigo "Uma abordagem científica para o desenvolvimento de algoritmos de negociação".

Uma abordagem científica para o desenvolvimento de algoritmos de negociação

O artigo considera a metodologia para o desenvolvimento de algoritmos de negociação, na qual uma abordagem científica consistente é usada para analisar os possíveis padrões de preços e para construir algoritmos de negociação com base nesses padrões. Os ideais de desenvolvimento são demonstrados por meio de exemplos.

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Como comprar um robô negociação, no Mercado MetaTrader, e instalá-lo?

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O que é uma tendência e qual estrutura o mercado se baseia: Tendência ou Lateral?

O que é uma tendência e qual estrutura o mercado se baseia: Tendência ou Lateral?

Os traders costumam falar sobre tendências e lateralizações, mas poucos deles realmente entendem o que realmente é uma tendência/lateralização e menos ainda são capazes de explicar claramente esses conceitos. A discussão desses termos básicos costuma ser cercada por um sólido conjunto de preconceitos e equívocos. No entanto, se nós quisermos ter lucro, nós precisamos entender o significado matemático e lógico desses conceitos. Neste artigo, eu examinarei em detalhes a essência da tendência e da lateralização, bem como tentar definir se a estrutura do mercado é baseada em tendências, lateralizações ou em outra coisa. Eu também considerarei as melhores estratégias para a obtenção de lucro em mercados com tendência e laterais.

Existem mais de 900 artigos publicados no site

Publicado o artigo "Negociação Forex e sua matemática básica".

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Publicado o artigo "Otimização paralela pelo método de enxame de partículas (Particle Swarm Optimization)".

Otimização paralela pelo método de enxame de partículas (Particle Swarm Optimization)

Este artigo descreve uma forma de otimização rápida por meio do método de enxame de partículas e apresenta uma implementação em MQL pronta para ser utilizada tanto no modo thread único dentro do EA quanto no modo multi-thread paralelo com complemento que executado nos agentes locais do testador.

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Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 52): natureza multiplataforma de indicadores padrão multiperíodos multissímbolos de buffer único

Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 52): natureza multiplataforma de indicadores padrão multiperíodos multissímbolos de buffer único

Neste artigo, consideraremos a criação de um indicador padrão Accumulation/Distribution multissímbolo multiperíodo. Para que os programas escritos para a plataforma MetaTrader 4 desatualizada baseada nesta biblioteca funcionem normalmente ao mudar para o MetaTrader 5, iremos modificar ligeiramente as classes da biblioteca, a nível de indicadores.

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Teoria das probabilidades e estatística matemática com exemplos (Parte I): fundamentos e teoria elementar

Teoria das probabilidades e estatística matemática com exemplos (Parte I): fundamentos e teoria elementar

Fazer trading é sempre sobre como tomar decisões diante da incerteza. Isso significa que os resultados das decisões tomadas não são muito óbvios no momento em que são tomadas. Por isso, são importantes as abordagens teóricas para a construção de modelos matemáticos que possibilitem descrever tais situações de maneira significativa.

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O que é uma tendência e qual estrutura o mercado se baseia: Tendência ou Lateral?

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Redes neurais de maneira fácil (Parte 2): Treinamento e teste da rede

Redes neurais de maneira fácil (Parte 2): Treinamento e teste da rede

Neste segundo artigo, nós continuaremos a estudar as redes neurais e nós vamos considerar um exemplo utilizando a nossa classe criada CNet nos Expert Advisors. Nós trabalharemos com dois modelos de rede neural, que apresentam resultados semelhantes tanto em termos de tempo de treinamento quanto de precisão de predição.

Publicado o artigo "Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 52): natureza multiplataforma de indicadores padrão multiperíodos multissímbolos de buffer único".

Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 52): natureza multiplataforma de indicadores padrão multiperíodos multissímbolos de buffer único

Neste artigo, consideraremos a criação de um indicador padrão Accumulation/Distribution multissímbolo multiperíodo. Para que os programas escritos para a plataforma MetaTrader 4 desatualizada baseada nesta biblioteca funcionem normalmente ao mudar para o MetaTrader 5, iremos modificar ligeiramente as classes da biblioteca, a nível de indicadores.

Publicado o artigo "Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 51): indicadores padrão multiperíodos multissímbolos compostos".

Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 51): indicadores padrão multiperíodos multissímbolos compostos

Neste artigo, vamos completar o desenvolvimento de objetos para indicadores padrão multissímbolos multiperíodos. Usando o indicador padrão Ichimoku Kinko Hyo como exemplo, analisaremos a criação de indicadores personalizados complexos que têm buffers desenhados auxiliares para exibir dados num gráfico.

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Neste segundo artigo, nós continuaremos a estudar as redes neurais e nós vamos considerar um exemplo utilizando a nossa classe criada CNet nos Expert Advisors. Nós trabalharemos com dois modelos de rede neural, que apresentam resultados semelhantes tanto em termos de tempo de treinamento quanto de precisão de predição.

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Publicado o artigo "Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 50): indicadores padrão multiperíodos multissímbolos com deslocamento".

Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 50): indicadores padrão multiperíodos multissímbolos com deslocamento

Neste artigo, melhoraremos os métodos da biblioteca para exibir corretamente indicadores padrão multissímbolos e multiperíodos, cujas linhas são exibidas no gráfico do símbolo atual com determinado deslocamento definido nas configurações. Também colocaremos as coisas em ordem nos métodos que permitem trabalhar com indicadores padrão e removeremos o código desnecessário no programa-indicador final para a área da biblioteca.

Publicado o artigo "Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 49): indicadores padrão multiperíodos multissímbolos multibuffer".

Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 49): indicadores padrão multiperíodos multissímbolos multibuffer

Neste artigo, modificaremos as classes da biblioteca para permitir a criação de indicadores padrão multissímbolos e multiperíodos que requerem vários buffers de indicador para exibir seus dados.

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Teoria das probabilidades e estatística matemática com exemplos (Parte I): fundamentos e teoria elementar

Teoria das probabilidades e estatística matemática com exemplos (Parte I): fundamentos e teoria elementar

Fazer trading é sempre sobre como tomar decisões diante da incerteza. Isso significa que os resultados das decisões tomadas não são muito óbvios no momento em que são tomadas. Por isso, são importantes as abordagens teóricas para a construção de modelos matemáticos que possibilitem descrever tais situações de maneira significativa.

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Usando criptografia com aplicativos externos

Usando criptografia com aplicativos externos

Consideraremos problemas de criptografia/descriptografia de objetos no MetaTrader e em programas de terceiros, a fim de descobrir as condições sob as quais são obtidos os mesmos resultados quando os dados iniciais são os mesmos.

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