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Crie o seu próprio robô de negociação em 6 passos!
Se você não sabe como as classes de negócio são construídas, e se assusta com as palavras "Programação orientada a objeto", então, este artigo é para você. Na realidade, você não precisa saber os detalhes para escrever seu próprio módulo de sinais de negociação. Apenas siga algumas regras simples. Todo o resto será feito pelo Assistente MQL5, e você terá um robô de negócio pronto para uso!
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.
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- Candle Time End and Spread O indicador mostra conjuntamente o spread em andamento e o tempo que falta para fechar a barra (candlestick).
- PivotPoint Este indicador baseia em pontos pivot, resistências e suportes.
- SuperTrend Indicador Supertrend.
Publicado o artigo "MQL5 — Você também pode se tornar um mestre nesta linguagem".
Neste artigo, será algo como uma entrevista comigo, de como comecei no MQL5. Irei lhe mostrar, como você pode se tornar um grande programador de MQL5. Mostrarei as bases necessárias para você conseguir alcançar tal feito. O único requisito é ter vontade de aprender.
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Crescimento: | 144.34 | % |
Capital Líquido: | 106 721.11 | USD |
Saldo: | 107 755.91 | USD |
Crescimento: | 87.10 | % |
Capital Líquido: | 25 133.45 | USD |
Saldo: | 29 039.10 | USD |
Crescimento: | 38.98 | % |
Capital Líquido: | 458.68 | USD |
Saldo: | 466.70 | USD |
Publicado o artigo "Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de otimização de cuco (COA)".
O próximo algoritmo que abordaremos será a otimização de busca de cuco usando voos Levy. Este é um dos algoritmos de otimização mais recentes e um novo líder na tabela de classificação.
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Aprendendo a construindo um Expert Advisor que opera de forma automática (Parte 14): Automação (VI)
Aqui vamos realmente colocar todo o conhecimento desta sequencia em prática. Vamos finalmente construir um sistema 100% automático e funcional. Mas para fazer isto, você terá que aprender uma última coisa.
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- Indicador das Sessões de Trades Este indicador é baseado nos buffers DRAW_FILLING. Os parâmetros de entrada estão ausentes, são usadas as funções TimeTradeServer(), TimeGMT().
- Candle Time End and Spread O indicador mostra conjuntamente o spread em andamento e o tempo que falta para fechar a barra (candlestick).
- b-clock Mostra os minutos e os segundos antes de um novo candle aparecer.
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Capital Líquido: | 457.21 | USD |
Saldo: | 457.21 | USD |
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Publicado o artigo "Algoritmos de otimização populacionais: Otimizador lobo-cinzento (GWO)".
Vamos falar sobre um dos algoritmos de otimização mais recentes e modernos: o "Packs of grey wolves" (manada de lobos-cinzentos). Devido ao seu comportamento distinto em funções de teste, este algoritmo se torna um dos mais interessantes em comparação com outros considerados anteriormente. Ele é um dos principais candidatos para treinamento de redes neurais e para otimizar funções suaves com muitas variáveis.
5 novos sinais já está disponível para assinatura:
Crescimento: | 240.90 | % |
Capital Líquido: | 1 432.04 | USD |
Saldo: | 1 432.04 | USD |
Crescimento: | 98.35 | % |
Capital Líquido: | 24 046.49 | EUR |
Saldo: | 25 261.80 | EUR |
Publicado o artigo "Aprendendo a construindo um Expert Advisor que opera de forma automática (Parte 15): Automação (VII)".
Para coroar esta sequencia de automação. Vamos complementar o que foi visto no artigo anterior. Este definitivamente mostra como tudo irá se encaixar, fazendo o Expert Advisor, funcionar como um relógio.
Publicado o artigo "Algoritmos de otimização populacionais: Colônia artificial de abelhas (Artificial Bee Colony, ABC)".
Hoje estudaremos o algoritmo de colônia artificial de abelhas. Complementaremos nosso conhecimento com novos princípios para estudar espaços funcionais. E neste artigo falarei sobre minha interpretação da versão clássica do algoritmo.
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Crescimento: | 79.30 | % |
Capital Líquido: | 543.78 | USD |
Saldo: | 543.78 | USD |
Crescimento: | 28.65 | % |
Capital Líquido: | 514 605.00 | JPY |
Saldo: | 514 605.00 | JPY |
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Capital Líquido: | 32 558.43 | USD |
Saldo: | 32 886.67 | USD |
Crescimento: | 105.26 | % |
Capital Líquido: | 20 362.54 | AUD |
Saldo: | 20 525.72 | AUD |
Publicado o artigo "DoEasy. Controles (Parte 26): Apurando o objeto WinForms "ToolTip" e desenvolvendo o "ProgressBar".".
Neste artigo vamos completar o desenvolvimento do controle ToolTip e começar a desenvolver o objeto WinForms ProgressBar. Ao trabalharmos nesses objetos, desenvolveremos uma funcionalidade versátil para animar os controles e seus componentes.
Publicado o artigo "Redes neurais de maneira fácil (Parte 32): Aprendizado Q distribuído".
Em um dos artigos desta série, já nos iniciamos no método aprendizado Q, que calcula a média da recompensa para cada ação. Em 2017, foram apresentados 2 trabalhos simultâneos, que tiveram sucesso quanto ao estudo da função de distribuição de recompensas. Vamos considerar a possibilidade de usar essa tecnologia para resolver nossos problemas.
Publicado o artigo "Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 04): Análise discriminante linear".
O trader moderno está quase sempre à procura de novas ideias. Para isso, tenta novas estratégias, modifica e descarta aquelas que não funcionam. Nesta série de artigos, tentarei provar que o assistente MQL5 é a verdadeira espinha dorsal de um trader moderno.
Publicado o artigo "DoEasy. Controles (Parte 25): Objeto WinForms Tooltip".
Neste artigo, começaremos a desenvolver o controle Tooltip (dica de ferramenta) e começaremos a criar novas primitivas gráficas para a biblioteca. Naturalmente, nem todo elemento tem uma dica de ferramenta, mas todo objeto gráfico pode ter uma.
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Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 07): Regressão Polinomial
Ao contrário da regressão linear, a regressão polinomial é um modelo flexível destinado a performar melhor em tarefas que o modelo de regressão linear não poderia lidar. Vamos descobrir como fazer modelos polinomiais em MQL5 e tirar algo positivo disso.
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