Histórico de desenvolvimento da MQL5.community

Este artigo faz parte de uma série que descreve as etapas do desenvolvimento de um cliente MQL5 nativo para o protocolo MQTT. Nesta parte, descrevemos como está organizando nosso código, os primeiros arquivos de cabeçalho e classes, e como escrever testes. Este artigo também inclui notas breves sobre o desenvolvimento orientado por testes (Test-Driven Development) e sua aplicação neste projeto.

Neste artigo, exploraremos a implementação prática da regressão rede elástica (elastic net regularization) para minimizar o sobreajuste e, ao mesmo tempo, separar automaticamente preditores úteis daqueles que possuem pouca força preditiva.

Grande parte das pessoas que querem, ou desejam aprender a programar, não fazem de fato ideia, do que estão fazendo. O que elas fazem é tentar criar as coisas de uma determinada maneira. No entanto, quando programamos não estamos de fato tentando criar um solução. Se você tentar fazer isto, desta forma irá gerar mais problemas do que realmente uma solução. Aqui iremos fazer algo um pouco mais avançado, e por consequência diferente.

Esta série de artigos apresenta várias técnicas destinadas a rotular séries temporais, técnicas essas que podem criar dados adequados à maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A rotulação de dados (ou anotação de dados) direcionada pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado aos objetivos e tarefas do usuário, melhorar a precisão do modelo e até mesmo ajudar o modelo a dar um salto qualitativo!

Apresentamos um algoritmo relativamente novo, o Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC), que permite a construção de políticas de variáveis latentes no contexto da maximização da entropia.

Continuamos a análise das transformações naturais, examinando a indução do quadrado de naturalidade. Por causa das limitações na implementação de várias moedas para os Expert Advisors desenvolvidos com o assistente MQL5, temos de buscar soluções criativas e eficientes para a classificação de dados usando scripts. As principais áreas de aplicação consideradas são a classificação de variações de preço e, consequentemente, sua previsão.

Neste artigo, examinaremos os indicadores padrão da categoria Osciladores. Criaremos modelos prontos a serem usados em Expert Advisors, modelos esses que incluirão: declaração e configuração de parâmetros, inicialização/desinicialização de indicadores e recuperação de dados/sinais a partir de buffers de indicador em EAs.

Ao criar um sistema de negociação, há sempre uma tarefa que deve ser resolvida com eficiência. Essa tarefa é a colocação de ordens ou seu processamento automático pelo sistema de negociação. Neste artigo, apresentamos a criação de um sistema de negociação do ponto de vista da colocação eficiente de ordens.

Esta série de artigos apresenta várias técnicas destinadas a rotular séries temporais, técnicas essas que podem criar dados adequados à maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A rotulação de dados (ou anotação de dados) direcionada pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado aos objetivos e tarefas do usuário, melhorar a precisão do modelo e até mesmo ajudar o modelo a dar um salto qualitativo!

A pesquisa do ambiente em tarefas de aprendizado por reforço é um problema atual. Anteriormente, já examinamos algumas abordagens. E hoje, eu proponho que nos familiarizemos com mais um método, baseado na maximização da norma nuclear. Ele permite que os agentes destaquem estados do ambiente com alto grau de novidade e diversidade.

Este artigo dá continuidade à série sobre a teoria das categorias, abordando as transformações naturais, que são um elemento fundamental da teoria. Vamos examinar a definição que parece complexa à primeira vista, depois mergulhar em exemplos e formas de aplicar as transformações na previsão de volatilidade.