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Fórum de Traders
Tire dúvidas sobre análise técnica, fale com outros traders sobre sistemas de negociação e melhore suas habilidades de programação de estratégias em linguagem MQL5.
Participe do fórum, compartilhe ideias com traders de todo o mundo e ajude com feedback os novatos — nossa MQL5 Algotrading comunidade está crescendo junto com você.
- Discussão do artigo "Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador OBV"
- Experts: VR Breakdown level - Estratégia de negociação baseada na ruptura do High ou Low anterior
- Saque indisponível
- Discussão do artigo "Novo sistema de publicação de artigo em MQL5.community"
- Discussão do artigo "Redes neurais em trading: modelo multivariado de ponta a ponta para previsão de séries temporais (GinAR)"
- Discussão do artigo "Iniciando o VPS MetaTrader pela primeira vez - Instruções passo a passo"
- Bibliotecas: MT4Orders
- Discussão do artigo "Rede neural na prática: Gradiente"
- Discussão do artigo "Do básico ao intermediário: Objetos e sub janelas (I)"
- Indicadores: RSI with RSI
- Discussão do artigo "Como começar a trabalhar com MQL5 Algo Forge"
- Discussão do artigo "Otimização extrema — Extremal Optimization (EO)"
- Discussão do artigo "Redes neurais em trading: Previsão probabilística de séries temporais (Conclusão)"
- Discussão do artigo "Rede neural quântica em MQL5 (Parte I): Criando um arquivo de inclusão"
- Discussão do artigo "Redes neurais em trading: Previsão probabilística de séries temporais (Codificador)"
- Experts: VR Rsi Robot - Estratégia de negociação multitimeframe
- Experts: VR Rsi Robot - Estratégia de negociação multitimeframe
- Indicadores: RSI composto
- Discussão do artigo "Como colocar um produto no mercado"
- Discussão do artigo "Sistema de pagamento do site MQL5.community"
Artigos
Aprenda a criar seus próprios indicadores técnicos e robôs de negociação com ajuda de artigos que outros traders escrevem para você.
Compartilhe sua experiência em negociação e em programação com algotraders iniciantes — escreva artigos, nós, além de traduzi-los para 10 idiomas, pagaremos a você US$ 200!
Redes neurais em trading: modelo multivariado de ponta a ponta para previsão de séries temporais (GinAR)
Apresentamos uma abordagem inovadora para a previsão de séries temporais com dados ausentes baseada no framework GinAR. O artigo descreve a implementação dos principais componentes em OpenCL, garantindo, assim, alto desempenho. Em nossa próxima publicação, analisaremos em detalhes a integração dessas soluções ao MQL5. Isso permitirá compreender como aplicar o método no trading prático.
Rede neural na prática: Gradiente
O artigo explica por que e como o gradiente é usado no treinamento de um perceptron, partindo do erro de mínimo quadrado e da regra da cadeia para obter as derivadas parciais. Mostramos a implementação do cálculo do gradiente na classe C_Neuron em MQL5 e validamos com exemplos de 1 e 2 entradas. Você aprenderá a ajustar pesos e viés por gradiente descendente e se preparar para forward e back propagation.
Do básico ao intermediário: Objetos e sub janelas (I)
O artigo detalha a criação e o posicionamento do objeto OBJ_CHART dentro de sub janelas, destacando nuances entre janela principal e subjanelas. Mostra como integrar indicadores com recursos (#resource, ChartIndicatorAdd) e identificar a sub janela correta por meio do nome curto do indicador. O resultado é um código mais estável, portátil e fácil de reutilizar.
Otimização extrema — Extremal Optimization (EO)
Neste artigo, é analisado o algoritmo Extremal Optimization (EO), um método de otimização inspirado no modelo de criticidade auto-organizada de Bak-Sneppen, no qual a evolução ocorre por meio da eliminação dos piores componentes do sistema. A versão populacional modificada do algoritmo se afasta dos princípios teóricos em favor da eficiência prática, o que leva à criação de poderosas ferramentas computacionais.
Redes neurais em trading: Previsão probabilística de séries temporais (Conclusão)
Apresentamos a você o framework K²VAE e uma variante de como integrar as abordagens propostas a um sistema de trading. Você verá como a abordagem híbrida Koopman-Kalman-VAE ajuda a construir modelos adaptativos e interpretáveis. Ao final do artigo, veremos os resultados práticos obtidos com as soluções implementadas.
Rede neural quântica em MQL5 (Parte I): Criando um arquivo de inclusão
O artigo apresenta uma nova abordagem para criar sistemas de trading com base em princípios quânticos e inteligência artificial. O autor descreve o desenvolvimento de uma rede neural única, que vai além do aprendizado de máquina clássico, unindo a mecânica quântica às arquiteturas modernas de IA.
Redes neurais em trading: Previsão probabilística de séries temporais (Codificador)
Apresentamos uma nova abordagem que combina métodos clássicos e redes neurais modernas para a análise de séries temporais. O artigo descreve detalhadamente a arquitetura e os princípios de funcionamento do modelo K²VAE.
Do básico ao intermediário: Recursos
Neste artigo você será apresentado a um conceito que pode ser de extrema utilidade em muitos casos. Facilitando em muito o compartilhamento de suas aplicações e projetos. Apesar de não ser um conceito muito simples de ser totalmente explicando em um único artigo. O que será explicado e exposto aqui, já nos irá permitir fazer diversas coisas no futuro. Inclusive algumas que de outra maneira não seriam possíveis de serem feitas. Justamente por que este artigo ainda não havia sido publicado, para que você, pudesse ter um material de apoio e uma base inicial de estudo.
Símbolos personalizados em MQL5: Criando um símbolo customizado de barras 3D
Este artigo apresenta um guia detalhado para criar o indicador inovador 3DBarCustomSymbol.mq5, que gera símbolos personalizados no MetaTrader 5, reunindo preço, tempo, volume e volatilidade em uma representação tridimensional única. São abordados os fundamentos matemáticos, a arquitetura do sistema, os aspectos práticos de implementação e o uso em estratégias de trading.