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Como criar um painel gráfico de qualquer nível de complexidade
O artigo apresenta uma explicação detalhada de como criar um painel com base na classe CAppDialog e como adicionar controles ao painel. Ele fornece a descrição da estrutura do painel e um esquema, que exibe a herança de objetos. Neste artigo, você também aprenderá como os eventos são tratados e como eles são entregues aos controles dependentes. Exemplos adicionais mostram como editar os parâmetros do painel, como o tamanho e a cor do plano de fundo.
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!
Gráfico de saldo multissímbolo no MetaTrader 5
O artigo mostra um aplicativo MQL de exemplo com uma interface gráfica em que gráficos multissímbolos de saldo e rebaixamento do depósito são exibidos com base nos resultados do último teste.
Como criar um painel gráfico de qualquer nível de complexidade
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A construção do gráfico de velas japonês e a análise dos padrões de vela constituem uma incrível área da análise técnica. A vantagem das velas é que elas representam dados de uma forma que é possível rastrear a dinâmica dentro dos dados. Neste artigo, analisamos os tipos de velas, a classificação dos padrões de vela e apresentamos um indicador que pode determinar os padrões de vela.
Como criar um painel gráfico de qualquer nível de complexidade
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Redes Neurais Profundas (Parte V). Otimização Bayesiana de hiperparâmetros de uma DNN
O artigo considera a possibilidade de aplicar a otimização Bayesiana para os hiperparâmetros das redes neurais profundas, obtidas por diversas variantes de treinamento. É realizado a comparação da qualidade de classificação de uma DNN com os hiperparâmetros ótimos em diferentes variantes de treinamento. O nível de eficácia dos hiperparâmetros ótimos da DNN foi verificado nos testes fora da amostra (forward tests). As direções possíveis para melhorar a qualidade da classificação foram determinadas.