Vamos considerar o método de otimização de vaga-lumes (Firefly Algorithm, FA). Esse algoritmo evoluiu de um método desconhecido por meio de modificações para se tornar um líder real na tabela de classificação.
Continuamos a estudar os algoritmos de aprendizado Q distribuído. Em artigos anteriores, já discutimos os algoritmos de aprendizado Q distribuído e de quantil. No primeiro, aprendemos as probabilidades de determinados intervalos de valores. No segundo, aprendemos intervalos com uma probabilidade específica. Em ambos os algoritmos, utilizamos o conhecimento prévio de uma distribuição e ensinamos a outra. Neste artigo, vamos examinar um algoritmo que permite que o modelo aprenda ambas as distribuições.
Neste artigo vamos começar a estabilizar todo o sistema. Pois sem que o sistema esteja de fato estabilizado, podemos correr risco de não conseguir cumprir os próximos passos.
Neste artigo, criaremos a funcionalidade para rolar o conteúdo do contêiner usando os botões da barra de rolagem horizontal.
Neste artigo continuaremos a desenvolver o controle ScrollBar e começaremos a fazer a funcionalidade de interação com o mouse. Além disso, vamos expandir as listas de bandeiras de status e eventos com o mouse.
Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 04): Ajustando as coisas (II)
Vamos continuar a criação do sistema e controle. Já que sem uma forma de controlar o serviço, fica muito complicado dar algum outro passo a fim de melhorar algo no sistema.
Este artigo explicará como instalar facilmente o MetaTrader 5 nas versões populares do Linux, Ubuntu e Debian. Esses sistemas são amplamente utilizados não apenas em hardware de servidor, mas também em computadores comuns por traders.
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.
| Crescimento: | 325.55 | % |
| Capital Líquido: | 10,667.28 | USD |
| Saldo: | 10,667.28 | USD |
| Crescimento: | 426.03 | % |
| Capital Líquido: | 1,026.42 | USD |
| Saldo: | 1,083.27 | USD |
Este artigo explicará como instalar facilmente o MetaTrader 5 nas versões populares do Linux, Ubuntu e Debian. Esses sistemas são amplamente utilizados não apenas em hardware de servidor, mas também em computadores comuns por traders.
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.
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.
Neste artigo, iniciaremos o desenvolvimento do elemento de controle auxiliar ScrollBar e seus objetos derivados, incluindo as barras de rolagem vertical e horizontal. A ScrollBar (barra de rolagem) é utilizada para rolar o conteúdo da forma caso ele ultrapasse o contêiner. As barras de rolagem geralmente são posicionadas na parte inferior e à direita da forma. A barra de rolagem horizontal, localizada na parte inferior, permite rolar o conteúdo para a esquerda e direita, enquanto a barra de rolagem vertical possibilita rolar o conteúdo para cima e para baixo.
Continuamos a explorar algoritmos de aprendizado por reforço. Todos os algoritmos que analisamos até agora exigiam a criação de uma política de recompensa de tal forma que o agente pudesse avaliar cada uma de suas ações em cada transição de um estado do sistema para outro. No entanto, essa abordagem é bastante artificial. Na prática, existe um intervalo de tempo entre a ação e a recompensa. Neste artigo, proponho que você se familiarize com um algoritmo de aprendizado de modelo capaz de lidar com diferentes atrasos temporais entre a ação e a recompensa.
Neste artigo veremos estilos de exibição e texto descritivo para o controle ProgressBar.
O FSS (Fish School Search) é um algoritmo avançado de otimização inspirado no comportamento dos peixes que nadam em cardumes. Aproximadamente 80% desses peixes nadam em comunidades organizadas de parentes, o que tem sido comprovado como uma estratégia importante para melhorar a eficiência de procura por alimento e proteção contra predadores.
Conseguimos desenvolver, uma forma de fazer com que o replay de mercado, fosse executado dentro de um tempo bastante realista e aceitável. Vamos continuar nosso projeto. Agora iremos adicionar dados de forma a ter um comportamento melhor do replay.
