Histórico de desenvolvimento da MQL5.community

Depois de otimizar uma estratégia de negociação, obtemos conjuntos de parâmetros que facilitam a criação de várias instâncias dessa estratégia, todas integradas em um único Expert Advisor. Antes, fazíamos isso manualmente, mas agora vamos tentar automatizar esse processo.

A Fusão Espaço-Temporal, que utiliza métricas de 'espaço' e tempo na modelagem de dados, é principalmente útil em sensoriamento remoto e uma série de outras atividades baseadas em imagens, permitindo uma melhor compreensão do nosso ambiente. Graças a um artigo publicado, adotamos uma abordagem inovadora ao usá-la, examinando seu potencial para traders.

Clustering Espacial Baseado em Densidade para Aplicações com Ruído é uma forma não supervisionada de agrupar dados que dificilmente requer parâmetros de entrada, exceto por apenas 2, o que, quando comparado a outras abordagens como k-means, é uma vantagem. Vamos explorar como isso pode ser construtivo para testar e, eventualmente, negociar com Expert Advisers montados no Wizard.

Neste artigo iremos ver como trabalhar com o comando IF e seu parceiro ELSE. Este que é o comando mais importante e significativo que existe em qualquer linguagem de programação. Porém apesar de ser muito simples de ser usado. O mesmo as vezes causa alguma confusão quando nos falta experiência no seu uso e nos conceitos a serem utilizados no mesmo. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.

Acompanhe neste artigo, as modificações que foram necessárias serem feitas, para que o serviço de replay / simulação, pudesse trabalhar de forma mais eficiente e segura. Aqui também, irei mostrar algo que pode ser de grande interesse para quem deseja fazer um uso mais eficiente das classes. Além de falar e explicar como contornar um problema que existe no MQL5, que reduz a performance do código quando usamos classes.

Podemos nos beneficiar da sazonalidade ao criar modelos de Deep Learning com Python? A filtragem de dados para os modelos ONNX ajuda a obter melhores resultados? Qual período de tempo devemos usar? Cobriremos tudo isso neste artigo.

Neste artigo, gostaria de apresentar outro tipo de modelos voltados para o estudo da dinâmica do estado do ambiente.

Aqui, vamos mergulhar no mundo da hibridização de algoritmos de otimização, analisando três tipos principais: mistura de estratégias, hibridização sequencial e paralela. Realizaremos uma série de experimentos combinando e testando algoritmos de otimização relevantes.

Neste artigo você entenderá na prática a diferença entre passagem por valor e passagem por referência. Apesar de ser algo aparentemente simples e que não causa problemas. Muitos programadores com uma boa carga de experiência costumam tomar verdadeiras surras de seus códigos, justamente por conta deste pequeno detalhe. Saber quando, como e porque usar uma passagem por valor ou uma passagem por referência, fará grande diferença na sua vida como programador. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.

Neste artigo, continuaremos a explorar os padrões de preço na biblioteca DoEasy. Vamos desenvolver a classe do padrão "Barra Interna" das formações Price Action.

Já faz um bom tempo que estamos mexendo apenas no indicadores. Mas agora chegou a hora de fazer o serviço voltar a executar o seu trabalho, a fim de que possamos ver o gráfico sendo construído com os dados informados. Mas como nem tudo é tão simples, será preciso ver para entender o que nos espera.

Neste artigo, analisaremos o gerador de números aleatórios Mersenne Twister e o compararemos com o gerador padrão do MQL5. Veremos como a qualidade dos geradores de números aleatórios influencia os resultados dos algoritmos de otimização.