Histórico de desenvolvimento da MQL5.community

Damos continuidade ao desenvolvimento do framework FinMem, que utiliza abordagens de memória multinível, imitando os processos cognitivos humanos. Isso permite que o modelo não apenas processe dados financeiros complexos de forma eficiente, mas também se adapte a novos sinais, aumentando significativamente a precisão e a efetividade das decisões de investimento em mercados altamente dinâmicos.

Este artigo é dedicado aos polinômios ortogonais. Seu uso pode se tornar a base para uma análise mais precisa e eficaz das informações do mercado, permitindo que o trader tome decisões mais fundamentadas.

Os aplicativos da MetaQuotes, incluindo as plataformas MetaTrader 5 e MetaTrader 4, podem ser instalados em dispositivos com o sistema operacional HarmonyOS NEXT usando o componente DroiTong. Este artigo apresenta um guia passo a passo para instalar os programas em seu telefone ou notebook.

As abordagens de memória em camadas, que imitam os processos cognitivos humanos, permitem processar dados financeiros complexos e se adaptar a novos sinais, o que contribui para decisões de investimento mais eficazes em mercados dinâmicos.

As Bandas de Bollinger são um indicador do tipo Envelope muito comum, utilizado por muitos traders para abrir e fechar operações manualmente. Vamos examinar esse indicador considerando o máximo possível dos diferentes sinais que ele pode gerar e ver como eles podem ser utilizados em um Expert Advisor montado com o wizard.

Este artigo apresenta o método Big Bang - Big Crunch, que possui duas fases principais: a criação cíclica de pontos aleatórios e sua compressão em direção à solução ótima. Essa abordagem combina diversificação e intensificação, permitindo encontrar gradualmente soluções melhores e abrindo novas possibilidades na área de otimização.

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.

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.