Histórico de desenvolvimento da MQL5.community

Este será um artigo muito divertido e bastante curioso em diversos aspectos. Ele abordará a união para resolver um problema discutido anteriormente. Além disso, exploraremos algumas situações inusitadas que podem surgir ao usar uma união em aplicativos. O conteúdo exposto aqui visa pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como uma aplicação cuja finalidade não seja o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.

Continuamos o ciclo de artigos sobre a criação de um robô de negociação em Python e MQL5. Hoje, vamos abordar a tarefa de desenvolver um algoritmo de negociação em Python.

Os modelos baseados na arquitetura Transformer demonstram alta eficiência, mas seu uso é dificultado pelos altos custos de recursos, tanto na fase de treinamento quanto durante a utilização prática. Neste artigo, proponho conhecer algoritmos que permitem reduzir o uso de memória por esses modelos.

Na segunda parte do artigo, reuniremos os operadores químicos em um único algoritmo e apresentaremos uma análise detalhada de seus resultados. Descobriremos como o método de otimização por reações químicas (CRO) superou o desafio de resolver problemas complexos em funções de teste.

Na primeira parte deste artigo, mergulharemos no mundo das reações químicas e descobriremos uma nova abordagem para a otimização! O método de otimização por reações químicas (CRO) utiliza os princípios das leis da termodinâmica para alcançar resultados eficazes. Revelaremos os segredos da decomposição, síntese e outros processos químicos que servem de base para este método inovador.

Neste artigo começaremos a modificar o último código visto nesta sequencia sobre o Chart Trade. Estas mudanças são necessárias, para adequar o código ao modelo atualmente desenvolvido do sistema de replay/simulador. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.

Neste artigo, adicionaremos herança ao código anterior e ao novo. Implementaremos uma nova estrutura de banco de dados para garantir um bom desempenho. Além disso, criaremos uma classe de gerenciamento de risco para calcular volumes.

Ao estudarmos o método FEDformer, abrimos uma porta para a área de representação de séries temporais no domínio da frequência. No novo artigo, continuaremos o tema iniciado, e analisaremos um método que permite não apenas conduzir uma análise, mas também prever estados futuros no domínio frequencial.