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Publicado o artigo "Desenvolvimento e teste de sistemas de negociação Aroon".
Nesta artigo, aprenderemos como construir um sistema de negociação Aroon, estudando os fundamentos dos indicadores e as etapas necessárias para criar um sistema de negociação baseado no indicador Aroon. Depois de criar este sistema de negociação, verificaremos se ele pode ser lucrativo ou se necessita de otimização adicional.
Publicado o artigo "Criando um Expert Advisor simples multimoeda usando MQL5 (Parte 6): Dois indicadores RSI cruzam suas linhas".
Por Expert Advisor multimoeda, nesta seção, entende-se um EA ou robô de trading que utiliza dois indicadores RSI com linhas cruzadas, isto é, um RSI rápido que cruza um RSI lento.
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Publicado o artigo "Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 1): várias estratégias de trading trabalhando juntas".
Existem várias estratégias de trading. Do ponto de vista da diversificação de riscos e do aumento da estabilidade dos resultados de trading, pode ser útil usar várias estratégias em paralelo. Mas se cada estratégia for implementada como um EA separado, gerenciar o trabalho conjunto delas em uma conta de trading se torna muito mais complicado. Para resolver esse problema, é um boa idea implementar o trabalho de diferentes estratégias de trading em um único EA.
Publicado o artigo "Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo genético binário (Binary Genetic Algorithm, BGA). Parte II".
Neste artigo, vamos considerar o algoritmo genético binário (BGA), que modela os processos naturais que ocorrem no material genético dos seres vivos na natureza.
Publicado o artigo "Previsão baseada em aprendizado profundo e abertura de ordens com o pacote MetaTrader 5 python e arquivo de modelo ONNX".
O projeto envolve o uso de Python para previsão em mercados financeiros baseada em aprendizado profundo. Nós exploraremos as nuances do teste de desempenho do modelo usando indicadores-chave como erro absoluto médio (MAE), erro quadrático médio (MSE) e R-quadrado (R2), além de aprender a integrar tudo isso em um arquivo executável. Também criaremos um arquivo de modelo ONNX e um EA (Expert Advisor).
Publicado o artigo "Redes neurais de maneira fácil (Parte 72): previsão de trajetórias em condições de ruído".
A qualidade da previsão de estados futuros desempenha um papel importante no método Goal-Conditioned Predictive Coding, com o qual nos familiarizamos no artigo anterior. Neste artigo, quero apresentar a vocês um algoritmo capaz de aumentar significativamente a qualidade da previsão em ambientes estocásticos, que incluem os mercados financeiros.
Publicado o artigo "EA de grid-hedge modificado em MQL5 (Parte II): Criando um EA de grade simples".
O artigo aborda a estratégia clássica de grade, descrevendo detalhadamente sua automação com um EA em MQL5 e analisando os resultados iniciais dos testes históricos. Também enfatiza a necessidade de manter posições por um longo período e considera a possibilidade de otimização de parâmetros-chave (como distância, take-profit e tamanhos de lotes) em futuras partes. O objetivo desta série de artigos é aumentar a eficiência da estratégia de negociação e sua adaptabilidade a diferentes condições de mercado.
Publicado o artigo "Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 54): O nascimento do primeiro módulo".
Neste artigo, iremos ver como construir o primeiro dos módulos, realmente funcional a fim de ser utilizado no sistema de replay / simulador. Além de ter como proposito geral servir para outras coisas também. O módulo que será construído aqui será o do indicador de mouse.
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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.
A construção do gráfico de velas japonês e a análise dos padrões de vela constituem uma incrível área da análise técnica. A vantagem das velas é que elas representam dados de uma forma que é possível rastrear a dinâmica dentro dos dados. Neste artigo, analisamos os tipos de velas, a classificação dos padrões de vela e apresentamos um indicador que pode determinar os padrões de vela.
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Publicado o artigo "Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 6): Aplicação e teste de EA com ONNX".
Nesta série de artigos, apresentamos vários métodos de anotação de séries temporais, que podem criar dados adequados à maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A anotação de dados direcionada pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado aos objetivos e tarefas do usuário, aumentar a precisão do modelo e até ajudar o modelo a alcançar um salto qualitativo!
Publicado o artigo "Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 10): RBM não convencional".
As máquinas de Boltzmann restritas (Restrictive Boltzmann Machines, RBM) são, em um nível básico, uma rede neural de duas camadas capaz de realizar classificação não supervisionada através da redução de dimensionalidade. Vamos usar seus princípios básicos e ver o que acontece se a desenharmos e a treinarmos de forma não convencional. Será que conseguiremos obter um filtro de sinais útil?
Publicado o artigo "Negociação algorítmica com MetaTrader 5 e R para iniciantes".
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Redes neurais de maneira fácil (Parte 71): Previsão de estados futuros com base em objetivos (GCPC)
Nos trabalhos anteriores, conhecemos o método Decision Transformer e vários algoritmos derivados dele. Experimentamos com diferentes métodos de definição de objetivos. Durante os experimentos, trabalhamos com diferentes maneiras de definir objetivos, mas o estudo da trajetória já percorrida pelo modelo sempre ficou fora de nosso foco. Neste artigo, quero apresentar um método que preenche essa lacuna.
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