Histórico de desenvolvimento da MQL5.community

Os Fractais de Bill Williams são um indicador poderoso que é fácil de ignorar quando inicialmente observado em um gráfico de preços. Ele parece muito carregado e provavelmente não é suficientemente incisivo. Nosso objetivo é remover essa impressão sobre este indicador, examinando o que seus diversos padrões podem realizar quando avaliados com testes forward walk em todos eles, utilizando um Expert Advisor montado pelo Wizard.

Apresentamos a nova implementação dos principais componentes do framework GinAR, um algoritmo adaptativo para trabalhar com séries temporais baseadas em grafos. Neste artigo, analisamos passo a passo a arquitetura e os algoritmos de propagação para frente e de retropropagação do erro.

Neste artigo, analisaremos o modelo de classificação com processos gaussianos. Iniciaremos com o estudo de seus princípios teóricos e, posteriormente, desenvolveremos uma biblioteca de PG em MQL5.

Apresentamos uma abordagem inovadora para a previsão de séries temporais com dados ausentes baseada no framework GinAR. O artigo descreve a implementação dos principais componentes em OpenCL, garantindo, assim, alto desempenho. Em nossa próxima publicação, analisaremos em detalhes a integração dessas soluções ao MQL5. Isso permitirá compreender como aplicar o método no trading prático.

O artigo explica por que e como o gradiente é usado no treinamento de um perceptron, partindo do erro de mínimo quadrado e da regra da cadeia para obter as derivadas parciais. Mostramos a implementação do cálculo do gradiente na classe C_Neuron em MQL5 e validamos com exemplos de 1 e 2 entradas. Você aprenderá a ajustar pesos e viés por gradiente descendente e se preparar para forward e back propagation.

O artigo detalha a criação e o posicionamento do objeto OBJ_CHART dentro de sub janelas, destacando nuances entre janela principal e subjanelas. Mostra como integrar indicadores com recursos (#resource, ChartIndicatorAdd) e identificar a sub janela correta por meio do nome curto do indicador. O resultado é um código mais estável, portátil e fácil de reutilizar.

Neste artigo, é analisado o algoritmo Extremal Optimization (EO), um método de otimização inspirado no modelo de criticidade auto-organizada de Bak-Sneppen, no qual a evolução ocorre por meio da eliminação dos piores componentes do sistema. A versão populacional modificada do algoritmo se afasta dos princípios teóricos em favor da eficiência prática, o que leva à criação de poderosas ferramentas computacionais.