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Vídeo tutorial: serviço de sinais do MetaTrader

Em apenas 15 minutos, este vídeo tutorial explica do que se trata o serviço de sinais do MetaTrader e demonstra com riqueza de detalhes como se inscrever para sinais de negociação e como se tornar um provedor de sinal em nosso serviço. Ao observar este tutorial, você será capaz de se inscrever para qualquer sinal de negociação ou publicar e promover seus próprios sinais em nosso serviço.

Como Proteger Seu Expert Advisor Investindo na Bolsa de Moscou

O artigo explora os métodos de negociação que garantem a segurança das operações de investimentos nos mercados de ações e de baixa liquidez, tomando como exemplo o Mercado de Derivativos da Bolsa de Moscou. Ele traz uma abordagem prática da teoria de negociação descrita no artigo "Princípios da Precificação da Bolsa Tomando Como Exemplo o Mercado de Derivativos da Bolsa de Moscou".

Porque a Hospedagem Virtual no MetaTrader 4 e no MetaTrader 5 são Melhores que os VPS Usuais

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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 criar um robô de negociação rapidamente

Negociar em mercados financeiros envolve muitos riscos, incluindo o mais crítico destes - o risco de tomar uma decisão de negociação errada. O sonho de todo negociador é encontrar um robô de negociação, que está sempre em boa forma e não está sujeito às fraquezas humanas - medo, cobiça e impaciência.

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Redes Neurais de Terceira Geração: Redes Profundas

Este artigo é dedicado a uma nova perspectiva na direção da aprendizagem de máquina - o aprendizado profundo ou, para ser mais preciso, redes neurais profundas. Esta é uma breve revisão das redes neurais de segunda geração, a arquitetura de suas conexões e tipos principais, os métodos e regras de aprendizagem e suas principais desvantagens seguido pela história do desenvolvimento da rede neural de terceira geração, os seus principais tipos, peculiaridades e métodos de treinamento. Conduzida por experimentos práticos sobre a construção e treinamento de uma rede neural profunda, iniciada pelos pesos de uma pilha de autoencoders (Stacked Autoencoders) contendo dados reais. Todas as etapas, desde a seleção dos dados de entrada até a derivação métrica, serão discutidas em detalhe. A última parte do artigo contém uma implementação de um programa de rede neural profunda em um Expert Advisor com um indicador embutido, baseado em MQL4/R.