![Introdução ao MQL5 (Parte 3): Estudando os elementos básicos do MQL5](https://c.mql5.com/2/65/Introduction_to_MQL5_7Part_36_Mastering_the_Core_Elements_of_MQL5_600x314.jpg)
Introdução ao MQL5 (Parte 3): Estudando os elementos básicos do MQL5
Neste artigo, continuamos a estudar os fundamentos da programação em MQL5. Vamos abordar arrays, funções personalizadas, pré-processadores e manipulação de eventos. Para maior clareza, cada passo de todas as explicações será acompanhado por código. Esta série de artigos estabelece a base para o estudo do MQL5, com ênfase na explicação de cada linha de código.
![Redes neurais de maneira fácil (Parte 73): AutoBots para previsão de movimentos de preço](https://c.mql5.com/2/64/Neural_networks_are_easy_8Part_73g__AutoBots_for_predicting_price_movement_600x314.jpg)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 73): AutoBots para previsão de movimentos de preço
Continuamos a análise dos algoritmos de aprendizado de modelos de previsão de trajetórias. E neste artigo, proponho que você conheça o método chamado “AutoBots”.
![Desenvolvimento e teste de sistemas de negociação Aroon](https://c.mql5.com/2/64/Building_and_testing_Aroon_Trading_Systems_600x314.jpg)
Desenvolvimento e teste de sistemas de negociação Aroon
Nesta artigo, aprenderemos como construir um sistema de negociação Aroon, estudando os fundamentos dos indicadores e as etapas necessárias para criar um sistema de negociação baseado no indicador Aroon. Depois de criar este sistema de negociação, verificaremos se ele pode ser lucrativo ou se necessita de otimização adicional.
![Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 1): várias estratégias de trading trabalhando juntas](https://c.mql5.com/2/65/Developing_a_multi-currency_advisor_tPart_10_600x314.jpg)
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 1): várias estratégias de trading trabalhando juntas
Existem várias estratégias de trading. Do ponto de vista da diversificação de riscos e do aumento da estabilidade dos resultados de trading, pode ser útil usar várias estratégias em paralelo. Mas se cada estratégia for implementada como um EA separado, gerenciar o trabalho conjunto delas em uma conta de trading se torna muito mais complicado. Para resolver esse problema, é um boa idea implementar o trabalho de diferentes estratégias de trading em um único EA.
![Previsão baseada em aprendizado profundo e abertura de ordens com o pacote MetaTrader 5 python e arquivo de modelo ONNX](https://c.mql5.com/2/64/Deep_Learning_Forecast_and_ordering_with_Python_and_MetaTrader5_python_package_600x314.jpg)
Previsão baseada em aprendizado profundo e abertura de ordens com o pacote MetaTrader 5 python e arquivo de modelo ONNX
O projeto envolve o uso de Python para previsão em mercados financeiros baseada em aprendizado profundo. Nós exploraremos as nuances do teste de desempenho do modelo usando indicadores-chave como erro absoluto médio (MAE), erro quadrático médio (MSE) e R-quadrado (R2), além de aprender a integrar tudo isso em um arquivo executável. Também criaremos um arquivo de modelo ONNX e um EA (Expert Advisor).
![Redes neurais de maneira fácil (Parte 72): previsão de trajetórias em condições de ruído](https://c.mql5.com/2/64/Neural_networks_made_easy_ePart_726_Predicting_trajectories_in_the_presence_of_noise_600x314.jpg)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 72): previsão de trajetórias em condições de ruído
A qualidade da previsão de estados futuros desempenha um papel importante no método Goal-Conditioned Predictive Coding, com o qual nos familiarizamos no artigo anterior. Neste artigo, quero apresentar a vocês um algoritmo capaz de aumentar significativamente a qualidade da previsão em ambientes estocásticos, que incluem os mercados financeiros.
![EA de grid-hedge modificado em MQL5 (Parte II): Criando um EA de grade simples](https://c.mql5.com/2/64/Modified_Grid-Hedge_EA_in_MQL5_uPart_IIt_Making_a_Simple_Grid_EA_600x314.jpg)
EA de grid-hedge modificado em MQL5 (Parte II): Criando um EA de grade simples
O artigo aborda a estratégia clássica de grade, descrevendo detalhadamente sua automação com um EA em MQL5 e analisando os resultados iniciais dos testes históricos. Também enfatiza a necessidade de manter posições por um longo período e considera a possibilidade de otimização de parâmetros-chave (como distância, take-profit e tamanhos de lotes) em futuras partes. O objetivo desta série de artigos é aumentar a eficiência da estratégia de negociação e sua adaptabilidade a diferentes condições de mercado.
![Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 6): Aplicação e teste de EA com ONNX](https://c.mql5.com/2/64/Data_label_for_time_series_mining_wPart_6v_Apply_and_Test_in_EA_Using_ONNX_600x314.jpg)
Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 6): Aplicação e teste de EA com ONNX
Nesta série de artigos, apresentamos vários métodos de anotação de séries temporais, que podem criar dados adequados à maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A anotação de dados direcionada pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado aos objetivos e tarefas do usuário, aumentar a precisão do modelo e até ajudar o modelo a alcançar um salto qualitativo!
![Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 10): RBM não convencional](https://c.mql5.com/2/64/MQL5_Wizard_Techniques_you_should_know_6Part_10i_The_Unconventional_RBM_600x314.jpg)
Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 10): RBM não convencional
As máquinas de Boltzmann restritas (Restrictive Boltzmann Machines, RBM) são, em um nível básico, uma rede neural de duas camadas capaz de realizar classificação não supervisionada através da redução de dimensionalidade. Vamos usar seus princípios básicos e ver o que acontece se a desenharmos e a treinarmos de forma não convencional. Será que conseguiremos obter um filtro de sinais útil?
![Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 5): Aplicação e teste de um EA usando Socket](https://c.mql5.com/2/64/Data_label_for_time_series_miningcPart_5c_Apply_and_Test_in_EA_Using_Socket_600x314.jpg)
Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 5): Aplicação e teste de um EA usando Socket
Nesta série de artigos, apresentamos vários métodos de anotação de séries temporais que podem criar dados compatíveis com a maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A anotação precisa dos dados pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado com os objetivos e tarefas dos usuários, aumentar a precisão do modelo e até ajudar a alcançar uma melhoria significativa na qualidade!
![Introdução ao MQL5 (Parte 2): Variáveis pré-definidas, funções gerais e operadores de fluxo de controle](https://c.mql5.com/2/64/Introduction_to_MQL5_3Part_2v_Navigating_Predefined_Variablesn_Common_Functionsc_and_Control_Flow_St.jpg)
Introdução ao MQL5 (Parte 2): Variáveis pré-definidas, funções gerais e operadores de fluxo de controle
Neste artigo, continuamos a explorar a linguagem de programação MQL5. Esta série de artigos não é apenas um material didático, mas sim uma porta de entrada para o mundo da programação. O que os torna especiais? Eu me esforcei para manter a simplicidade nas explicações, tornando conceitos complexos acessíveis a todos. Para obter os melhores resultados, é necessário praticar ativamente tudo o que discutimos. Só assim você obterá o máximo proveito desses artigos.
![Como ganhar dinheiro realizando pedidos de traders no serviço "Freelance"](https://c.mql5.com/2/80/How-to-MQL5-Freelance_600x314.jpg)
Como ganhar dinheiro realizando pedidos de traders no serviço "Freelance"
MQL5 Freelance é um serviço online onde desenvolvedores criam aplicativos de negociação para traders em troca de remuneração. O serviço funciona com sucesso desde 2010: até o momento, mais de 100.000 trabalhos foram realizados, totalizando $7 milhões. Como podemos ver, há bastante dinheiro em circulação aqui.
![Criando um algoritmo de market making no MQL5](https://c.mql5.com/2/64/Creating_a_market_making_algorithm_in_MQL5_600x314.jpg)
Criando um algoritmo de market making no MQL5
Como funcionam os market makers no mercado? Vamos explorar isso e criar um algoritmo simples de market making.
![Redes neurais de maneira fácil (Parte 71): Previsão de estados futuros com base em objetivos (GCPC)](https://c.mql5.com/2/63/Neural_networks_made_easy_aPart_71__GCPCr_600x314.jpg)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 71): Previsão de estados futuros com base em objetivos (GCPC)
Nos trabalhos anteriores, conhecemos o método Decision Transformer e vários algoritmos derivados dele. Experimentamos com diferentes métodos de definição de objetivos. Durante os experimentos, trabalhamos com diferentes maneiras de definir objetivos, mas o estudo da trajetória já percorrida pelo modelo sempre ficou fora de nosso foco. Neste artigo, quero apresentar um método que preenche essa lacuna.
![Redes neurais de maneira fácil (Parte 70): melhorando a política usando operadores de forma fechada (CFPI)](https://c.mql5.com/2/63/Neural_Networks_Made_Easy_0Part_70g_CFPI_600x314.jpg)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 70): melhorando a política usando operadores de forma fechada (CFPI)
Neste artigo, propomos explorar um algoritmo que utiliza operadores de melhoria de política de forma fechada para otimizar as ações do Agente em um ambiente off-line.
![Redes neurais de maneira fácil (Parte 69): restrição de política comportamental com base na densidade de dados off-line (SPOT)](https://c.mql5.com/2/63/Upscales.ai_1703440115554_600x314.jpg)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 69): restrição de política comportamental com base na densidade de dados off-line (SPOT)
No aprendizado off-line, utilizamos um conjunto de dados fixo, e isso não abrange toda a variedade do ambiente. Durante o processo de treinamento, nosso Agente pode gerar ações fora desse conjunto. Sem feedback do ambiente, a precisão dessas ações é duvidosa. Manter a política do Agente dentro do conjunto de treinamento se torna importante para confiar nos resultados. Vamos falar mais sobre isso aqui neste artigo.
![Padrões de projeto no MQL5 (Parte 4): Padrões comportamentais 2](https://c.mql5.com/2/63/midjourney_image_13876_57_514_5_600x314.jpg)
Padrões de projeto no MQL5 (Parte 4): Padrões comportamentais 2
Com este artigo concluímos a série sobre padrões de projeto na área de software. Já mencionei que existem três tipos de padrões de projeto: criacionais, estruturais e comportamentais. Finalizaremos os padrões comportamentais restantes, que ajudarão a definir a maneira de interação entre objetos, de modo a tornar nosso código mais limpo.
![Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 09): Combinação de agrupamento k-médias com ondas fractais](https://c.mql5.com/2/62/midjourney_image_13915_50_439_5_600x314.jpg)
Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 09): Combinação de agrupamento k-médias com ondas fractais
O agrupamento k-médias é uma abordagem para agrupar pontos de dados em um processo que inicialmente se concentra na representação macro do conjunto de dados, onde são aplicados centroides de cluster criados aleatoriamente. Com o tempo, esses centroides são ajustados e escalonados para representar melhor o conjunto de dados. Este artigo examina essa abordagem de agrupamento e algumas de suas aplicações.
![Redes neurais de maneira fácil (Parte 68): Otimização off-line de políticas baseada em preferências](https://c.mql5.com/2/62/midjourney_image_13912_49_444_1_600x314.jpg)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 68): Otimização off-line de políticas baseada em preferências
Desde os primeiros artigos sobre aprendizado por reforço, a gente sempre falou de duas coisas: como explorar o ambiente e definir a função de recompensa. Os artigos mais recentes foram dedicados à exploração durante o aprendizado off-line. Neste aqui, quero apresentar a você um algoritmo em que os autores resolveram deixar de lado a função de recompensa.
![EA de grid-hedge modificado em MQL5 (Parte I): Criando um EA de hedge simples](https://c.mql5.com/2/62/Modified_Grid-Hedge_EA_in_MQL5_qPart_Il_Making_a_Simple_Hedge_EA_600x314.jpg)
EA de grid-hedge modificado em MQL5 (Parte I): Criando um EA de hedge simples
Criaremos um EA de hedge simples como base para nosso EA Grid-Hedge mais avançado, que será uma mistura de estratégias clássicas de grade e de hedge clássicas. Ao final deste artigo, você saberá como criar uma estratégia de hedge simples e o que as pessoas estão dizendo sobre a lucratividade dessa estratégia.
![Paradigmas de programação (Parte 1): Abordagem procedural para desenvolvimento de Expert Advisors com base na dinâmica de preços](https://c.mql5.com/2/61/MQL5_Article01_Artwork_hero_600x314.jpg)
Paradigmas de programação (Parte 1): Abordagem procedural para desenvolvimento de Expert Advisors com base na dinâmica de preços
Aprenda sobre paradigmas de programação e suas aplicações no código MQL5. Neste artigo, exploramos as características da programação procedural, além de oferecer exemplos práticos. Você aprenderá como desenvolver um Expert Advisor baseado na dinâmica de preços (Price Action), utilizando o indicador EMA e dados de velas. Além disso, o artigo apresenta o paradigma da programação funcional.
![Criando um Expert Advisor simples multimoeda usando MQL5 (Parte 5): Bandas de Bollinger no canal de Keltner — Sinais dos indicadores](https://c.mql5.com/2/61/rj-article-images_600x314.jpg)
Criando um Expert Advisor simples multimoeda usando MQL5 (Parte 5): Bandas de Bollinger no canal de Keltner — Sinais dos indicadores
Neste artigo, por EA multimoeda, entendemos um robô investidor, que pode negociar (abrir/fechar ordens, gerenciar ordens, por exemplo, do tipo trailing stop-loss e trailing profit) mais de um par de moedas em um gráfico. Neste artigo, utilizaremos sinais de dois indicadores, nomeadamente Bandas de Bollinger (Bollinger Bands®) e canal de Keltner.
![Análise quantitativa no MQL5: implementando um algoritmo promissor](https://c.mql5.com/2/62/Quantitative_analysis_in_MQL5_-__implementing_a_promising_algorithm_600x314.jpg)
Análise quantitativa no MQL5: implementando um algoritmo promissor
Vamos explorar o que é a análise quantitativa, como os grandes players a utilizam e criar um dos algoritmos de análise quantitativa na linguagem MQL5.
![Redes neurais de maneira fácil (Parte 67): Aprendendo com experiências passadas para resolver novos problemas](https://c.mql5.com/2/62/Neural_networks_made_easy_Part_67_600x314.jpg)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 67): Aprendendo com experiências passadas para resolver novos problemas
Neste artigo, continuaremos a falar sobre métodos de coleta de dados em uma amostra de treinamento. É claro que o processo de aprendizado requer constante interação com o ambiente. Mas as situações podem variar.
![Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 4): Decomposição da interpretabilidade usando anotação de dados](https://c.mql5.com/2/61/Data_label_for_time_series_mining_zPart_4oInterpretability_Decomposition_Using_Label_Data_600x314.jpg)
Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 4): Decomposição da interpretabilidade usando anotação de dados
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!
![Padrões de projeto no MQL5 (Parte 3): Padrões comportamentais 1](https://c.mql5.com/2/61/Design_Patterns_wPart_3z_Behavioral_Patterns_1_600x314.jpg)
Padrões de projeto no MQL5 (Parte 3): Padrões comportamentais 1
Neste novo artigo da série dedicada a padrões de projeto, exploraremos os padrões comportamentais para entender como criar métodos eficazes de interação entre os objetos criados. Ao projetar esses padrões de comportamento, poderemos entender como desenvolver software reutilizável, expansível e testável.
![Escrevemos o primeiro modelo de caixa de vidro (Glass Box) em Python e MQL5](https://c.mql5.com/2/61/Building_Your_First_Glass_Box_Model_Using_Python_And_MQL5_600x314.jpg)
Escrevemos o primeiro modelo de caixa de vidro (Glass Box) em Python e MQL5
Os modelos de aprendizado de máquina são difíceis de interpretar, e entender o motivo pelo qual os modelos não atendem às nossas expectativas pode ajudar muito a alcançar o resultado desejado ao usar esses métodos modernos. Sem um entendimento abrangente do funcionamento interno do modelo, pode ser difícil identificar erros que prejudicam o desempenho. Nesse processo, podemos dedicar tempo a criar funções que não impactam na qualidade da previsão. No final, por melhor que seja o modelo, perdemos todos os seus principais benefícios devido a nossos próprios erros. Felizmente, existe uma solução complexa, mas bem desenvolvida, que permite ver claramente o que está acontecendo sob o capô do modelo.
![Redes neurais de maneira fácil (Parte 66): Problemáticas da pesquisa em treinamento off-line](https://c.mql5.com/2/61/Neural_networks_are_easy_Part_66_600x314.jpg)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 66): Problemáticas da pesquisa em treinamento off-line
O treinamento de modelos em modo off-line é realizado com dados de uma amostra de treinamento previamente preparada. Isso nos oferece várias vantagens, mas também comprime significativamente as informações sobre o ambiente em relação às dimensões da amostra de treinamento. Isso, por sua vez, limita as possibilidades de pesquisa. Neste artigo, quero apresentar um método que permite enriquecer a amostra de treinamento com dados o mais diversificados possível.
![Introdução ao MQL5 (Parte 1): Um guia para principiantes em algotrading](https://c.mql5.com/2/61/Beginner0s_Guide_into_Algorithmic_Trading_600x314.jpg)
Introdução ao MQL5 (Parte 1): Um guia para principiantes em algotrading
Este artigo serve como uma introdução à programação em MQL5 para novatos, abrindo portas para o empolgante mundo da negociação algorítmica. Aqui, você vai descobrir os princípios básicos do MQL5, a linguagem de programação usada para desenvolver estratégias de negociação no MetaTrader 5, que facilita a entrada no universo da negociação automatizada. Abrangendo desde a compreensão dos conceitos iniciais até os primeiros passos na programação, este texto é projetado para desbloquear as possibilidades da negociação algorítmica para todos os leitores, incluindo aqueles sem nenhuma experiência prévia em programação. Espero que aprecie esta incursão pelo mundo do trading com MQL5.
![Python, ONNX e MetaTrader 5: Montando um modelo RandomForest com pré-processamento de dados via RobustScaler e PolynomialFeatures](https://c.mql5.com/2/61/Python_ONNX__MetaTrader_5____RandomForest__600x314.jpg)
Python, ONNX e MetaTrader 5: Montando um modelo RandomForest com pré-processamento de dados via RobustScaler e PolynomialFeatures
Neste artigo, vamos desenvolver um modelo de floresta aleatória usando Python. Vamos treinar esse modelo e salvá-lo como um pipeline ONNX, já incluindo etapas de pré-processamento de dados. Depois, esse modelo será aplicado diretamente no terminal do MetaTrader 5.
![Redes neurais de maneira fácil (Parte 65): aprendizado supervisionado ponderado por distância (DWSL)](https://c.mql5.com/2/61/Neural_Networks_Made_Easy_kPart_659_DWSL_600x314.jpg)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 65): aprendizado supervisionado ponderado por distância (DWSL)
Neste artigo, convido você a conhecer um algoritmo interessante que se situa na interseção entre os métodos de aprendizado supervisionado e de reforço.
![Criação de um Expert Advisor simples em várias moedas usando MQL5 (Parte 4): Média móvel triangular — Sinais do indicador](https://c.mql5.com/2/60/rj-article-images_600x314.jpg)
Criação de um Expert Advisor simples em várias moedas usando MQL5 (Parte 4): Média móvel triangular — Sinais do indicador
Neste artigo, por EA multimoeda, entendemos um robô investidor, ou um robô de negociação, que pode negociar (abrir/fechar ordens, gerenciar ordens, por exemplo, do tipo trailing stop-loss e trailing profit) mais de um par de moedas em um gráfico. Desta vez, usaremos apenas um indicador, em particular a média móvel triangular em um ou mais timeframes, ou escalas de tempo.
![Padrões de projeto no MQL5 (Parte 2): Padrões estruturais](https://c.mql5.com/2/60/Design_Patterns_zPart_2v_Structural_Patterns_600x314.jpg)
Padrões de projeto no MQL5 (Parte 2): Padrões estruturais
Neste artigo, continuaremos a estudar os padrões de projeto que permitem aos desenvolvedores criar aplicativos expansíveis e confiáveis não apenas no MQL5, mas também em outras linguagens de programação. Desta vez, falaremos sobre outro tipo: modelos estruturais. Aprenderemos a projetar sistemas usando as classes disponíveis para formar estruturas maiores.
![Validação cruzada combinatoriamente simétrica no MQL5](https://c.mql5.com/2/60/Combinatorially_Symmetric_Cross_Validation_600x314.jpg)
Validação cruzada combinatoriamente simétrica no MQL5
Neste artigo veremos como implementar a verificação cruzada combinatoriamente simétrica no MQL5 puro para medir o grau de ajuste após a otimização de uma estratégia usando o algoritmo completo e lento do testador de estratégias.
![Validação cruzada e noções básicas de inferência causal em modelos CatBoost, exportação para o formato ONNX](https://c.mql5.com/2/60/CatBoost_export_to_ONNX_format_600x314.jpg)
Validação cruzada e noções básicas de inferência causal em modelos CatBoost, exportação para o formato ONNX
Este artigo propõe um método autoral para a criação de robôs usando aprendizado de máquina.
![Redes neurais de maneira fácil (Parte 64): Método de clonagem de comportamento ponderada conservadora (CWBC)](https://c.mql5.com/2/60/Neural_networks_made_easy_mPart_64s_CWBC_600x314.jpg)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 64): Método de clonagem de comportamento ponderada conservadora (CWBC)
Pelo resultado dos testes realizados em artigos anteriores, concluímos que a qualidade da estratégia treinada depende muito da amostra de treinamento utilizada. Neste artigo, apresento a vocês um método simples e eficaz para selecionar trajetórias com o objetivo de treinar modelos.
![Stop-loss e take-profit amigáveis ao trader](https://c.mql5.com/2/60/Trader_friendly_stop_loss_and_take_profit_600x314.jpg)
Stop-loss e take-profit amigáveis ao trader
Stop-loss e take-profit podem ter um impacto significativo nos resultados do trading. Neste artigo, vamos explorar algumas maneiras de encontrar os valores ótimos para ordens de stop.
![Redes neurais de maneira fácil (Parte 63): pré-treinamento do transformador de decisões não supervisionado (PDT)](https://c.mql5.com/2/60/Neural_networks_are_easy_aPart_63n_600x314.jpg)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 63): pré-treinamento do transformador de decisões não supervisionado (PDT)
Continuamos nossa análise, desta vez, explorando a família de transformadores de decisão. Em trabalhos anteriores, já observamos que o treinamento do transformador subjacente à arquitetura desses métodos é bastante desafiador e requer uma grande quantidade de dados de treinamento rotulados. Neste artigo, consideramos um algoritmo para usar trajetórias não rotuladas com o objetivo de pré-treinar modelos.
![Criando um Expert Advisor simples multimoeda usando MQL5 (Parte 3): Prefixos/sufixos de símbolos e sessão de negociação](https://c.mql5.com/2/60/Parabolic_SAR_MTF_600x314.jpg)
Criando um Expert Advisor simples multimoeda usando MQL5 (Parte 3): Prefixos/sufixos de símbolos e sessão de negociação
Recebi comentários de vários colegas traders sobre como usar o Expert Advisor multimoedas que estou analisando com corretoras que usam prefixos e/ou sufixos com nomes de símbolos, bem como sobre como implementar fusos horários de negociação ou sessões de negociação no Expert Advisor.
![Padrões de projeto no MQL5 (Parte I): Padrões criacionais (creational patterns)](https://c.mql5.com/2/60/Creational_Patterns__2_600x314.jpg)
Padrões de projeto no MQL5 (Parte I): Padrões criacionais (creational patterns)
Existem métodos que podem ser usados para resolver problemas típicos. Depois de entender como usar esses métodos, você pode então escrever programas de maneira prática e aplicar o conceito DRY ("Don't Repeat Yourself" - "Não se Repita"). Neste contexto, os padrões de projeto são extremamente úteis, pois apresentam soluções para problemas bem descritos e recorrentes.