Histórico de desenvolvimento da MQL5.community

Neste artigo irá nascer a classe C_Mouse. Esta foi pensada de maneira que a programação, seja feita no mais alto nível quanto for possível ser feita. Mas dizer que trabalharemos em alto, ou baixo nível, nada tem haver com questões de colocarmos palavrões ou chavões no meio do código. Longe disto. Trabalhar em alto nível ou de baixo nível, quando se fala em programação, diz o quanto o programa pode ser mais simples ou mais difícil de ser lido por outro programador.

Este artigo descreve a implementação de um modelo de regressão de árvores de decisão para prever preços de ativos financeiros. Foram realizadas etapas de preparação dos dados, treinamento e avaliação do modelo, com ajustes e otimizações. No entanto, é importante destacar que o modelo é apenas um estudo e não deve ser usado em negociações reais.

Neste artigo, continuamos a desenvolver a classe CArima para construir modelos ARIMA adicionando métodos de previsão intuitivos.

O principal objetivo deste artigo é fornecer a você uma maneira simples e passo a passo de se tornar o melhor provedor de sinais na MQL5.com. A partir do meu conhecimento e experiência, explicarei o que é necessário para se tornar um provedor de sinais bem-sucedido, inclusive como encontrar, testar e otimizar uma boa estratégia. Além disso, darei dicas sobre como publicar seu sinal, escrever uma descrição convincente e promover e gerenciar de forma eficaz.

Esse artigo é uma continuação da série sobre como implementar a teoria das categorias em MQL5. Nele, consideramos os grupos monoides como um meio de normalizar os conjuntos monoides e permitir uma comparação mais precisa em um espectro mais amplo de conjuntos monoides e tipos de dados.