Histórico de desenvolvimento da MQL5.community

Muitos pesquisadores não prestam atenção o suficiente para determinar o comportamento dos preços. Ao mesmo tempo, são usados métodos complexos, que muitas vezes são “caixas pretas”, como aprendizado de máquina ou redes neurais. A questão mais importante que surge nesse caso é quais dados enviar para o treinamento de um determinado modelo.

Neste artigo, nós analisaremos o conceito de correlação entre variáveis, bem como os métodos para o cálculo dos coeficientes de correlação e seu uso prático na negociação. A Correlação é uma relação estatística entre duas ou mais variáveis aleatórias (ou quantidades que podem ser consideradas aleatórias com algum grau aceitável de precisão). Mudanças em uma ou mais variáveis levam a mudanças sistemáticas em outras variáveis relacionadas.

Neste artigo, nós continuamos expandindo os recursos do utilitário para coleta e navegação através dos símbolos. Desta vez, nós criaremos novas guias exibindo apenas os símbolos que satisfazem alguns dos parâmetros necessários e descobriremos como adicionar facilmente guias personalizadas com as regras de classificação necessárias.

Com base nas ferramentas universais projetadas para trabalhar com as redes de Kohonen, nós construímos o sistema de análise e seleção dos parâmetros ótimos do EA e consideramos a previsão das séries temporais. Na Parte I, nós corrigimos e melhoramos as classes das redes neurais publicamente disponíveis, adicionando os algoritmos necessários. Agora é hora de colocá-los em prática.

Neste artigo vamos considerar em detalhes o sistema martingale, vamos analisar se este sistema pode ser aplicado na negociação e como usá-lo para minimizar os riscos. A principal desvantagem deste sistema é a probabilidade de perder todo o seu depósito, este fato deve ser levado em conta, caso decida negociar usando a técnica martingale.