Histórico de desenvolvimento da MQL5.community

Vamos explorar os fundamentos das bibliotecas de interface gráfica para que você possa entender como elas funcionam ou até mesmo começar a criar as suas próprias.

Neste artigo, tentaremos simplificar a descrição dos conceitos discutidos nesta série, focando apenas em um indicador, o mais comum e, provavelmente, o mais fácil de entender. Estamos falando da média móvel. Também examinaremos o significado e as possíveis aplicações das transformações naturais verticais.

Como foi explicado na parte teórica. Precisamos usar regressões lineares e derivadas, quando o assunto é rede neural. Mas por que ?!?! O motivo disto, é que a regressão linear é uma das fórmulas mais simples que existe. Basicamente uma regressão linear, é apenas uma função afim. Porém quando falamos em rede neural, não estamos interessados na reta, que a regressão linear cria. Estamos interessados é na equação que gera tal reta. A reta gerada pouco importa. Mas você sabe qual é a equação principal a ser compreendida ?!?! Se não veja este artigo para começar a entender.

Este artigo discute um algoritmo da família MEC, denominado algoritmo simples de evolução da mente (Simple MEC, SMEC). O algoritmo se destaca pela beleza da ideia subjacente e pela simplicidade de implementação.

Neste artigo de referência, vamos dar uma olhada nos indicadores padrão da categoria Indicadores de tendência. Criaremos modelos prontos a serem usados em Expert Advisors, modelos esses que incluirão: declaração e configuração de parâmetros, inicialização/desinicialização de indicadores e recuperação de dados/sinais a partir de buffers de indicador em EAs.

Neste artigo, vamos explorar o uso do bootstrapping como um meio de avaliar a eficácia futura de uma estratégia automatizada.

Este artigo faz parte de uma série que descreve as etapas do desenvolvimento de um cliente MQL5 nativo para o protocolo MQTT. Nesta parte, descrevemos em detalhes como aplicar o princípio do desenvolvimento orientado por testes para implementar a troca de pacotes CONNECT/CONNACK. Ao final desta etapa, nosso cliente DEVE ser capaz de agir apropriadamente ao trabalhar com todos os possíveis resultados do servidor ao tentar se conectar.

Este artigo, o 21º de nossa série, continua nossa análise das transformações naturais e de como elas podem ser implementadas usando a análise discriminante linear. Assim como no artigo anterior, a implementação é apresentada no formato de uma classe de sinal.