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Publicado o artigo "Aprofundando na "memória" do mercado através da diferenciação e do análise de entropia".

O campo para aplicar a diferenciação fracionária é bastante amplo. Por exemplo, os algoritmos de aprendizado de máquina geralmente recebem uma série diferenciada na entrada. O problema é que é necessário derivar novos dados de acordo com o histórico existente, para que o modelo de aprendizado de máquina possa reconhecê-los. Este artigo discute a abordagem inicial para a diferenciação das séries temporais, além disso, é fornecido um exemplo de estratégia de negociação otimizada automaticamente baseada nas séries diferenciadas obtidas.
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Métodos para medir a velocidade do movimento de preços
Existem diferentes abordagens para estudar e analisar o mercado, mas, há dois principais, nomeadamente a técnica e a fundamental. No primeiro caso, acontece a coleta, o processamento e o estudo de quaisquer dados numéricos e de características relacionadas ao mercado: preços, volumes e assim por diante. No segundo caso, acorre a análise de eventos e de notícias que, por sua vez, afetam direta ou indiretamente os mercados. O artigo discute métodos para medir a velocidade do movimento de preços e o estudo de estratégias de negociação com base neles.

Crie o seu próprio robô de negociação em 6 passos!
Se você não sabe como as classes de negócio são construídas, e se assusta com as palavras "Programação orientada a objeto", então, este artigo é para você. Na realidade, você não precisa saber os detalhes para escrever seu próprio módulo de sinais de negociação. Apenas siga algumas regras simples. Todo o resto será feito pelo Assistente MQL5, e você terá um robô de negócio pronto para uso!

O artigo discute diversos aspectos da criação de interfaces gráficas interativas de programas MQL projetados para processamento analítico online (OLAP) do histórico de contas e de relatórios de negociação. Para obter um resultado visual, são usadas janelas maximizadas e escaláveis, uma disposição adaptável de controles de borracha e um novo 'controle' para exibir diagramas. Com base nisso, é implementada uma GUI com a possibilidade de escolher indicadores ao longo dos eixos de coordenadas, funções de agregação, tipos de gráficos e classificações.
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Publicado o artigo "Arranquemos o lucro até o último pip".
Este artigo tenta combinar teoria com prática no campo da negociação algorítmica. A maior parte da conversa sobre a criação de sistemas de negociação está associada ao uso de barras históricas de preços e vários indicadores. Este é um campo bem desgastado que não tocaremos. As barras são uma entidade completamente artificial, por isso, vamos dar algo mais próximo a protoinformações - ticks.
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A busca e o estudo do comportamento fractal de dados financeiros implica que, por trás do comportamento aparentemente caótico de séries temporais econômicas, estão ocultos e operam mecanismos estáveis que governam a conduta coletiva dos participantes. Na bolsa de valores, essa mecânica pode levar ao surgimento de uma dinâmica de preços que determina e descreve as propriedades específicas das séries de preços. Na negociação, seria interessante ter indicadores que pudessem estimar os parâmetros de fractalidade de maneira efetiva e estável, numa escala e num intervalo de tempo que fossem uteis na prática.

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Publicado o artigo "Criando um EA gradador multiplataforma (Parte II): grade dentro de uma faixa na direção da tendência".

Hoje vamos tentar desenvolver um EA de grade para trabalhar dentro de um intervalo na direção da tendência, para instrumentos de Forex ou para mercados de commodities. Como mostraram os testes, nosso gradador tem sido lucrativo desde 2018. No entanto, de 2014 a 2018, houve uma perda constante do depósito.
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