Histórico de desenvolvimento da MQL5.community

Este artigo apresenta o Algoritmo do Campo Elétrico Artificial (AEFA), inspirado na lei de Coulomb da força eletrostática. Por meio de partículas carregadas e suas interações, o algoritmo simula fenômenos elétricos para resolver tarefas complexas de otimização. O AEFA demonstra propriedades únicas em relação a outros algoritmos baseados em leis da natureza.

Damos continuidade à discussão sobre o uso da representação linear por partes de séries temporais, iniciada no artigo anterior. Hoje, falaremos sobre a combinação desse método com outras abordagens de análise de séries temporais para melhorar a qualidade da previsão das tendências dos movimentos de preços.

Os Kernels de Processos Gaussianos são a função de covariância da Distribuição Normal que pode desempenhar um papel em previsões. Exploramos esse algoritmo único em uma classe de sinal personalizada em MQL5 para ver se pode ser utilizado como um sinal principal de entrada e saída.

Na nossa série sobre integração do MQL5 com pacotes de processamento de dados, mergulhamos na poderosa combinação de aprendizado de máquina e análise preditiva. Exploraremos como conectar o MQL5 de forma perfeita com bibliotecas populares de aprendizado de máquina, para possibilitar modelos preditivos sofisticados para os mercados financeiros.

Nesta série de artigos, revisitamos estratégias clássicas para ver se podemos melhorá-las usando IA. No artigo de hoje, vamos examinar a popular estratégia de análise de múltiplos tempos gráficos para avaliar se a estratégia seria aprimorada com IA.

Nesta série de artigos, revisitamos estratégias clássicas para verificar se podemos melhorá-las usando IA. No artigo de hoje, examinaremos uma estratégia popular de análise de múltiplos símbolos utilizando uma cesta de ativos correlacionados. Focaremos no par de moedas exótico USDZAR.

Este artigo apresenta um EA avançado para negociação no mercado Forex, que combina aprendizado de máquina com análise técnica. Ele é projetado para operar ações da Apple por meio de otimização adaptativa, gerenciamento de risco e múltiplas estratégias. Testes com dados históricos têm apresentado resultados promissores, embora também tenham evidenciado retrações significativas, indicando potencial para melhorias adicionais.

Neste artigo, vamos ver como resolver algumas questões e ver alguns problemas que temos ao usar código feito em Python dentro de outros programas. No caso o que mostrarei aqui, é um típico problema que existe, quando você vai usar o Excel junto com o MetaTrader 5. Mas para fazer esta comunicação estaremos usando o Python. Porém existe um pequeno problema nesta implementação. Não em todos os casos, mas em alguns casos específicos e quando o problema ocorre você tem que entender por que ele ocorre. Neste artigo iniciarei a explicação de como resolver tal coisa.

Neste artigo veremos como implementar o calculo de média móvel e os cuidados a serem tomados ao efetivamente criar este calculo. Além disto, vamos também falar sobre a sobrecarga da função OnCalculate a fim de podemos saber quando e como trabalhar com um ou outro modelo de sobrecarga.

A função de perda (Loss Function) é uma métrica fundamental nos algoritmos de aprendizado de máquina, que fornece feedback para o processo de aprendizado ao quantificar o quão bem um determinado conjunto de parâmetros se comporta em comparação com o valor-alvo esperado. Vamos explorar os diferentes formatos dessa função na classe personalizada do Assistente MQL5.