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| Crescimento: | 90.29 | % |
| Capital Líquido: | 95,143.07 | USD |
| Saldo: | 95,143.07 | USD |
| Crescimento: | 90.29 | % |
| Capital Líquido: | 95,143.07 | USD |
| Saldo: | 95,143.07 | USD |
| Crescimento: | 262.49 | % |
| Capital Líquido: | 5,252.05 | USD |
| Saldo: | 5,252.05 | USD |
| Crescimento: | 103.08 | % |
| Capital Líquido: | 1,653.83 | USD |
| Saldo: | 1,663.18 | USD |

Neste artigo, integramos botões inline interativos em um Expert Advisor MQL5, permitindo controle em tempo real via Telegram. Cada clique em um botão dispara ações específicas e envia respostas de volta ao usuário. Também modularizamos funções para lidar com mensagens do Telegram e consultas de callback de forma eficiente.

Neste artigo, começaremos a explorar o uso do SQL dentro de um código MQL5. Vemos como podemos cria um banco de dados. Ou melhor dizendo, como podemos criar um arquivo de banco de dados em SQLite, usando para isto dispositivos ou procedimentos contidos dentro da linguagem MQL5. Veremos também, como criar uma tabela e depois como criar uma relação entre tabelas via chave primária e chave estrangeira. Isto tudo, usando novamente o MQL5. Veremos como é simples tornar um código que poderá no futuro ser portado para outras implementações do SQL, usando uma classe para nos ajudar a ocultar a implementação que está sendo criada. E o mais importante de tudo. Veremos que em diversos momentos, podemos correr o risco de fazer algo não dar certo ao usarmos SQL. Isto devido ao fato de que dentro do código MQL5, um código SQL irá ser sempre colocado como sendo uma STRING.

Este artigo explora um algoritmo de seleção de recursos introduzido no artigo 'Local Feature Selection for Data Classification' de Narges Armanfard et al. O algoritmo é implementado em Python para construir modelos de classificação binária que podem ser integrados com aplicativos MetaTrader 5 para inferência.

No artigo anterior terminamos de fazer as devidas apresentações sobre o SQL. Então o que eu havia me proposto a mostrar e explicar, sobre SQL, ao meu ver, foi devidamente explicado. Isto para que todos, que vierem a ver o sistema de replay / simulador, sendo construído. Consigam no mínimo terem alguma noção do que pode estar se passando ali. Devido ao fato, de que não faz sentido, programar diversas coisas, que podem ser perfeitamente cobertas pelo SQL.
| Crescimento: | 28.20 | % |
| Capital Líquido: | 6,087.43 | USD |
| Saldo: | 10,272.23 | USD |
| Crescimento: | 24.54 | % |
| Capital Líquido: | 9,999.34 | USD |
| Saldo: | 10,245.08 | USD |

Você provavelmente já deve ter ouvido falar em ponteiro. Isto quando o assunto é programação. Mas você sabia que podemos fazer uso deste tipo de dado aqui no MQL5? Isto claro, de uma forma a não perder o controle ou gerar coisas bizarras durante a execução do código. Porém, sendo um recurso com uso muito específico e voltado para certos tipos de atividade. É difícil ver alguém falando sobre o que seria de fato um ponteiro e como usar eles no MQL5.

No artigo anterior, exploramos os fundamentos teóricos e começamos a implementar as abordagens do framework Multitask-Stockformer, que combina wavelet transform e o modelo multitarefa Self-Attention. Damos continuidade à implementação dos algoritmos desse framework e avaliamos sua eficácia com dados históricos reais.

Vamos considerar uma nova abordagem para analisar tendências de mercado, baseada em visualização tridimensional e análise tensora da microestrutura do mercado.

Neste artigo exploremos como fazer a visualização, e por consequência entender como um banco de dados está estruturado. Isto foi feito, ao observarmos o diagrama interno do banco de dados. Mesmo que este tipo de coisa, pareça ser algo desnecessário. Pode ser algo bastante valido, se você pretende de fato se tornar um administrador de bancos de dados. E sim, existem pessoas que, vivem de fazer manutenção, e criação de bancos de dados.

Este artigo explicará como instalar facilmente o MetaTrader 5 nas versões populares do Linux, Ubuntu e Debian. Esses sistemas são amplamente utilizados não apenas em hardware de servidor, mas também em computadores comuns por traders.

Como comprar um robô negociação, no Mercado MetaTrader, e instalá-lo?
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.

Estamos desenvolvendo um sistema de trading modular que combina Python para análise de dados com MQL5 para execução de ordens. Quatro módulos independentes monitoram paralelamente diferentes aspectos do mercado: volumes, arbitragem, economia e riscos, utilizando RandomForest com 400 árvores para análise. É dado um foco especial no gerenciamento de risco, pois sem uma gestão adequada, até os algoritmos de trading mais avançados tornam-se inúteis.
| Crescimento: | 1,316.97 | % |
| Capital Líquido: | 3,426.61 | USD |
| Saldo: | 3,426.61 | USD |
| Crescimento: | 1,092.56 | % |
| Capital Líquido: | 71,989.27 | USD |
| Saldo: | 69,396.67 | USD |
| Crescimento: | 389.41 | % |
| Capital Líquido: | 21,577.13 | USD |
| Saldo: | 21,192.93 | USD |
| Crescimento: | 133.87 | % |
| Capital Líquido: | 2,220.47 | USD |
| Saldo: | 2,220.47 | USD |

Neste artigo mostrarei como, uma simples mudança no código, a fim de tornar o neurônio um pouco mais especializado. Pode tornar a fase de treinamento consideravelmente mais rápida. Visto que uma vez que o neurônio, ou rede neural, como será visto mais para frente. Já estiver sido treinada. O trabalho executado por ela, será feito de maneira muito mais rápida. Também falarei de um problema que existe, do qual poucos mencionam.

Apresentamos um framework que combina a transformação wavelet com um modelo multitarefa de Self-Attention, visando aumentar a responsividade e a precisão das previsões em cenários de mercado voláteis. A transformação wavelet permite decompor o retorno dos ativos em frequências altas e baixas, capturando com precisão as tendências de longo prazo do mercado e as flutuações de curto prazo.

Este artigo explicará como instalar facilmente o MetaTrader 5 nas versões populares do Linux, Ubuntu e Debian. Esses sistemas são amplamente utilizados não apenas em hardware de servidor, mas também em computadores comuns por traders.

Neste artigo, criamos diversas classes para facilitar a comunicação em tempo real entre o MQL5 e o Telegram. Focamos na obtenção de comandos a partir do Telegram, sua decodificação e interpretação, e no envio de respostas adequadas de volta. Ao final, garantimos que essas interações estejam efetivamente testadas e operacionais dentro do ambiente de negociação.

Estamos desenvolvendo um sistema de trading modular que combina Python para análise de dados com MQL5 para execução de ordens. Quatro módulos independentes monitoram paralelamente diferentes aspectos do mercado: volumes, arbitragem, economia e riscos, utilizando RandomForest com 400 árvores para análise. É dado um foco especial no gerenciamento de risco, pois sem uma gestão adequada, até os algoritmos de trading mais avançados tornam-se inúteis.