Histórico de desenvolvimento da MQL5.community

Estamos a um passo de concluir este desafio. Porém, quero que você, caro leitor, procure entender primeiro estes dois artigos. Tanto este como o anterior. Isto para que consiga de fato entender o próximo onde abordarei exclusivamente a parte referente a programação em MQL5. Apesar de que ali a coisa será igualmente voltada a ser fácil de entender. Se você não compreender estes dois últimos artigos. Com toda a certeza terá grandes problemas em entender o próximo. O motivo disto é simples: As coisas vão se acumulando. Quando mais coisas é preciso fazer, mais coisas é preciso criar e entender para poder atingir o objetivo.

Neste artigo, veremos como produzir o chamado código estrutural. Onde colocamos dentro de uma estrutura, todo o contexto e formas de manipular variáveis e informações, a fim de gerar um contexto adequado para implementação de um código qualquer. Veremos a necessidade de se fazer uso da clausula private, a fim de separar o que é ou não público. Fazendo assim com que a regra do encapsulamento seja respeitada e que o contexto pelo qual uma estrutura de dados tenha sido criada seja mantido.

Até agora, analisamos a automação da execução de procedimentos sequenciais de otimização de EAs exclusivamente no testador de estratégias padrão. Mas o que fazer se, entre essas execuções, quisermos processar alguns dados já obtidos por outros meios? Vamos tentar adicionar a possibilidade de criar novas etapas de otimização, executadas por programas escritos em Python.

Neste artigo, vamos conhecer os métodos de otimização da biblioteca ALGLIB para MQL5. O artigo inclui exemplos simples e visuais de aplicação da ALGLIB para resolver tarefas de otimização, o que tornará o processo de aprendizado dos métodos o mais acessível possível. Analisaremos detalhadamente a integração de algoritmos como BLEIC, L-BFGS e NS, e com base neles resolveremos uma tarefa de teste simples.

No mundo dos big data, existem milhões de conjuntos de dados alternativos que têm o potencial de aprimorar nossas estratégias de negociação. Nesta série de artigos, vamos ajudá-lo a identificar os conjuntos de dados públicos mais informativos.

Modelos de aprendizado de máquina vêm com vários parâmetros ajustáveis. Nesta série de artigos, exploraremos como personalizar seus modelos de IA para se ajustar ao seu mercado específico utilizando a biblioteca SciPy.

Um guia passo a passo para implementar um algoritmo de negociação automatizado em MQL5 baseado na estratégia de Bandas de Bollinger. Um tutorial detalhado sobre a criação de um Expert Advisor que pode ser útil para traders.

Ao analisarmos a situação do mercado com nossos modelos, o elemento-chave é a vela. No entanto, sabe-se há muito tempo que os padrões de velas podem ajudar a prever movimentos futuros de preço. Neste artigo, apresentaremos um método que permite integrar essas duas abordagens.

O Transformer contrastivo de padrões realiza a análise de situações de mercado, tanto no nível de velas individuais quanto no de padrões completos. Isso contribui para aprimorar a modelagem das tendências de mercado. Além disso, o uso do aprendizado contrastivo para alinhar as representações das velas e dos padrões leva à autorregulação e ao aumento da precisão das previsões.

O aprendizado autossupervisionado pode ser uma forma eficaz de analisar grandes volumes de dados brutos não rotulados. O principal fator de sucesso é a adaptação dos modelos às particularidades dos mercados financeiros, o que melhora o desempenho dos métodos tradicionais. Este artigo apresentará um mecanismo alternativo de atenção, que permite levar em conta dependências relativas e inter-relações entre os dados brutos.

Neste artigo daqui, explicarei uma das soluções possíveis para o que venho tentando mostrar. Ou seja, como permitir que um usuário no Excel, consiga fazer algo no MetaTrader 5. Isto sem que ele de fato, envie ordens, abra ou feche uma posição usando o MetaTrader 5. A ideia, é que o usuário faça uso do Excel a fim de ter um estudo fundamentalista de algum ativo. E fazendo uso, apenas e somente do Excel, ele consiga dizer a um Expert Advisor, que esteja executando no MetaTrader 5, que é para abrir ou fechar uma dada posição.

Neste artigo vamos ver o que seria de fato um código estruturado. Muita gente confunde código estruturado com um código organizado. No entanto, existe uma diferença entre ambos conceitos. E isto será explicando neste artigo. Apesar da aparente complexidade que será notada no primeiro contato com este tipo de codificação, procurei abordar o tema da melhor maneira possível. Mas este artigo é apenas o primeiro passo para algo ainda maior.

O artigo aborda o algoritmo metaheurístico AEO, que modela as interações entre os componentes de um ecossistema, criando uma população inicial de soluções e aplicando estratégias adaptativas de atualização, e descreve detalhadamente as etapas do funcionamento do AEO, incluindo as fases de consumo e decomposição, bem como as diferentes estratégias de comportamento dos agentes. O artigo apresenta as características e vantagens do AEO.

Damos continuidade ao trabalho iniciado no artigo anterior sobre a construção do framework RefMask3D utilizando MQL5. Esse framework foi desenvolvido para um estudo aprofundado da interação multimodal e da análise de características em nuvens de pontos, com posterior identificação do objeto-alvo com base em uma descrição fornecida em linguagem natural.