![Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Awesome Oscilador](https://c.mql5.com/2/49/Learn_how_to_design_a_trading_system_by_Awesome_Oscillator_600x314.jpg)
Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Awesome Oscilador
Neste novo artigo da nossa série, nós aprenderemos sobre uma nova ferramenta técnica que pode ser útil em nossas negociações e ele é o indicador Awesome Oscillator (AO). Nós aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação por este indicador.
![Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Índice de Vigor Relativo](https://c.mql5.com/2/49/Learn-how-to-design-a-trading-system-by-Relative-Vigor-Index_600x314.jpg)
Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Índice de Vigor Relativo
Um novo artigo em nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação pelo indicador técnico mais popular. Neste artigo, nós aprenderemos como fazer isso pelo indicador Índice de Vigor Relativo.
![Redes neurais de maneira fácil (Parte 28): algoritmo de gradiente de política](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_020_600x314.jpg)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 28): algoritmo de gradiente de política
Continuamos a estudar métodos de aprendizado por reforço. No artigo anterior, nos iniciamos no método de aprendizado Q profundo. Com ele, treinamos um modelo para prever a recompensa imediata dependendo da ação tomada por nós em uma determinada situação. E, em seguida, realizamos uma ação de acordo com nossa política e a recompensa esperada. Mas nem sempre é possível aproximar a função Q ou nem sempre sua aproximação dá o resultado desejado. Nesses casos, os métodos de aproximação são usados não para funções de utilidade, mas, sim, para uma política (estratégia) direta de ações. E é precisamente a esses métodos que o gradiente de política pertence.
![Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador DeMarker](https://c.mql5.com/2/49/Learn-how-to-design-a-trading-system-by-DeMarker_600x314.jpg)
Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador DeMarker
Aqui está um novo artigo em nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação pelos indicadores técnicos mais populares. Neste artigo, nós apresentaremos como criar um sistema de negociação pelo indicador DeMarker.
![Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador VIDYA](https://c.mql5.com/2/49/learn_how_to_design_trading_system_vidya_600x314.jpg)
Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador VIDYA
Bem-vindo a um novo artigo da nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação pelos indicadores técnicos mais populares, neste artigo aprenderemos sobre uma nova ferramenta técnica e aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação pelo Variable Index Dynamic Average (VIDYA).
![Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina — Redes Neurais (Parte 02): Arquitetura das Redes Neurais Feed Forward](https://c.mql5.com/2/49/feed_forward_nn_architectures_design_600x314.jpg)
Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina — Redes Neurais (Parte 02): Arquitetura das Redes Neurais Feed Forward
Há detalhes a serem abordadas na rede neural feed-forward antes de finalizarmos este assunto, a arquitetura é uma delas. Vamos ver como nós podemos construir e desenvolver uma rede neural flexível para as nossas entradas, o número de camadas ocultas e os nós para cada rede.
![Aprendendo a construindo um EA que opera de forma automática (Parte 07): Tipos de Contas (II)](https://c.mql5.com/2/50/aprendendo_construindo_007_600x314.jpg)
Aprendendo a construindo um EA que opera de forma automática (Parte 07): Tipos de Contas (II)
Aprenda como criar um EA que opera de forma automática, isto de forma simples e o mais seguro possível. É preciso sempre ficar atento, ao que um EA automatizado, esta fazendo, e se ele sair da linha, removê-lo o mais rápido possível do gráfico, encerrando o que ele estava fazendo, a fim de evitar que as coisas fugam do controle.
![Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Bull's Power](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_bulls_power_600x314.jpg)
Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Bull's Power
Bem-vindo a um novo artigo em nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação com base nos indicadores técnicos mais populares, aqui está um novo artigo sobre como aprender a desenvolver um sistema de negociação pelo indicador técnico Bull's Power.
![Redes neurais de maneira fácil (Parte 27): Aprendizado Q profundo (DQN)](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_019_600x314.jpg)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 27): Aprendizado Q profundo (DQN)
Continuamos nosso estudo sobre aprendizado por reforço. E, neste artigo, vamos nos familiarizar com o método de aprendizado Q profundo. Com esse método, a equipe do DeepMind criou um modelo que pode superar um humano ao jogar jogos do Atari. Acho que será útil avaliar as possibilidades de tal tecnologia para resolver problemas de negociação.
![Redes neurais de maneira fácil (Parte 25): Exercícios práticos de transferência de aprendizado](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_017_600x314.jpg)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 25): Exercícios práticos de transferência de aprendizado
Nos dois últimos artigos, criamos uma ferramenta que permite criar e editar modelos de redes neurais. E agora é hora de avaliar o uso potencial da transferência de aprendizado (transfer learning, em inglês) usando exemplos práticos.
![Redes neurais de maneira fácil (Parte 24): Melhorando a ferramenta para transferência de aprendizado](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_016_600x314.jpg)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 24): Melhorando a ferramenta para transferência de aprendizado
No último artigo, elaboramos uma ferramenta para criar e editar a arquitetura de redes neurais. E hoje quero convidá-lo a continuar trabalhando nela, para torná-la mais amigável. De certa forma, ao fazer isso, estamos nos afastando um pouco do nosso tópico. Mas convenhamos que a organização do espaço de trabalho desempenha um papel importante na obtenção do resultado.
![Aprendendo a construindo um EA que opera de forma automática (Parte 06): Tipos de contas (I)](https://c.mql5.com/2/50/aprendendo_construindo_006_600x314.jpg)
Aprendendo a construindo um EA que opera de forma automática (Parte 06): Tipos de contas (I)
Aprenda como criar um EA que opera de forma automática, isto de forma simples e o mais seguro possível. Nosso EA, até o momento consegue trabalhar, em qualquer tipo de situação, mas para torná-lo automatizado, ele não está adequado, precisamos fazer algumas coisas.
![Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Bear's Power](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_bears_power_600x314.jpg)
Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Bear's Power
Bem-vindo a um novo artigo em nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação com base nos indicadores técnicos mais populares, aqui está um novo artigo sobre como aprender a desenvolver um sistema de negociação pelo indicador técnico Bear's Power.
![Redes neurais de maneira fácil (Parte 23): Criando uma ferramenta para transferência de aprendizado](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_015_600x314.jpg)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 23): Criando uma ferramenta para transferência de aprendizado
Nesta série de artigos, já mencionamos a transferência de aprendizado mais de uma vez. Mas até agora o assunto não foi além das menções. Sugiro preencher essa lacuna e dar uma olhada mais de perto na transferência de aprendizado.
![Redes neurais de maneira fácil (Parte 22): Aprendizado não supervisionado de modelos recorrentes](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_014_600x314.jpg)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 22): Aprendizado não supervisionado de modelos recorrentes
Continuamos a estudar algoritmos de aprendizado não supervisionado. E agora proponho discutir as particularidades por trás do uso de autocodificadores para treinar modelos recorrentes.
![Experiências com redes neurais (Parte 2): Otimização inteligente de redes neurais](https://c.mql5.com/2/51/neural_network_experiments_p2_600x314.jpg)
Experiências com redes neurais (Parte 2): Otimização inteligente de redes neurais
As redes neurais são tudo para nós. E vamos verificar na prática se é assim, indagando se MetaTrader 5 é uma ferramenta autossuficiente para implementar redes neurais na negociação. A explicação vai ser simples.
![Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina — Redes Neurais (Parte 01): Entendendo as Redes Neurais Feed Forward](https://c.mql5.com/2/49/feed_forward_nn_600x314.jpg)
Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina — Redes Neurais (Parte 01): Entendendo as Redes Neurais Feed Forward
Muitas pessoas as amam, mas apenas alguns entendem todas as operações por trás das Redes Neurais. Neste artigo, eu tentarei explicar tudo o que acontece por trás dos bastidores de um perceptron multicamadas feed-forward de maneira simples.
![Aprendendo a construindo um EA que opera de forma automática (Parte 05): Gatilhos manuais (II)](https://c.mql5.com/2/50/Aprendendo_construindo_005_600x314.jpg)
Aprendendo a construindo um EA que opera de forma automática (Parte 05): Gatilhos manuais (II)
Aprenda como criar um EA que opera de forma automática, isto de forma simples e o mais seguro possível. No final daquele artigo, pensei que seria adequado permitir o uso do EA, de uma maneira manual, pelo menos por um tempo.
![Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 06): Gradiente Descendente](https://c.mql5.com/2/49/gradient_descent_600x314.jpg)
Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 06): Gradiente Descendente
O gradiente descendente desempenha um papel significativo no treinamento das redes neurais e muitos algoritmos de aprendizado de máquina. Ele é um algoritmo rápido e inteligente, apesar do seu trabalho impressionante, ele ainda é mal interpretado por muitos cientistas de dados, vamos ver do que ele se trata.
![Aprendendo a construindo um EA que opera de forma automática (Parte 04): Gatilhos manuais (I)](https://c.mql5.com/2/50/aprendendo_construindo_004_600x314.jpg)
Aprendendo a construindo um EA que opera de forma automática (Parte 04): Gatilhos manuais (I)
Aprenda como criar um EA que opera de forma automática, isto de forma simples e o mais seguro possível ...
![Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 02): Mapas de Kohonen](https://c.mql5.com/2/49/kohonen-maps_600x314.jpg)
Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 02): Mapas de Kohonen
Esta série de artigos propõe que o Assistente MQL5 deve ser um pilar para os traders. Por quê? Porque o trader não economiza apenas o tempo desenvolvendo suas novas ideias com o Assistente MQL5, mas reduz bastante os erros de desenvolvimento de código duplicado; ele está finalmente preparado para canalizar sua energia nas poucas áreas críticas de sua filosofia de negociação.
![Redes neurais de maneira fácil (Parte 21): Autocodificadores variacionais (VAE)](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_013_600x314.jpg)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 21): Autocodificadores variacionais (VAE)
No último artigo, analisamos o algoritmo do autocodificador. Como qualquer outro algoritmo, tem suas vantagens e desvantagens. Na implementação original, o autocodificador executa a tarefa de separar os objetos da amostra de treinamento o máximo possível. E falaremos sobre como lidar com algumas de suas deficiências neste artigo.
![Redes neurais de maneira fácil (Parte 20): autocodificadores](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_012_600x314.jpg)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 20): autocodificadores
Continuamos a estudar algoritmos de aprendizado não supervisionado. Talvez você como o leitor possa ter dúvidas sobre se as publicações recentes se encaixam no tópico de redes neurais. Neste novo artigo, voltamos ao uso de redes neurais.
![Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Índice de Força](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_force_index_600x314.jpg)
Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Índice de Força
Seja bem-vindo a este novo artigo em nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação com base no indicador técnico mais popular. Neste artigo, nós aprenderemos sobre um novo indicador técnico e como criar um sistema de negociação usando o indicador Índice de Força.
![Aprendendo a construindo um EA que opera de forma automática (Parte 03): Novas funções](https://c.mql5.com/2/50/aprendendo_construindo_003_600x314.jpg)
Aprendendo a construindo um EA que opera de forma automática (Parte 03): Novas funções
Aprenda como criar um EA que opera de forma automática, isto de forma simples e o mais seguro possível. No artigo anterior começamos o desenvolvimento do sistema de ordens, para ser utilizado no EA automático, no entanto, ali montamos apenas e somente uma das funções.
![Redes neurais de maneira fácil (Parte 19): Regras de associação usando MQL5](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_011_600x314.jpg)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 19): Regras de associação usando MQL5
Continuamos o tópico de busca de regras de associação. No artigo anterior, consideramos os aspectos teóricos desse tipo de problema. No artigo de hoje, ensinarei a implementação do método FP-Growth usando MQL5. Também vamos testá-la com dados reais.
![Aprendendo a construindo um EA que opera de forma automática (Parte 02): Iniciando a programação](https://c.mql5.com/2/50/Aprendendo-a-construindo_part_II_600x314.jpg)
Aprendendo a construindo um EA que opera de forma automática (Parte 02): Iniciando a programação
Aprenda como criar um EA que opera de forma automática, isto de forma simples e o mais seguro possível. No artigo anterior apresentei as primeiras etapas das quais você precisa compreender, antes mesmo de iniciar a construção de um EA, que opere de forma automática, ali mostrei.
![Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Oscilador de Chaikin](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_chaikin_oscillator_600x314.jpg)
Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Oscilador de Chaikin
Bem-vindo ao nosso novo artigo da série sobre como desenvolver um sistema de negociação com base nos indicadores técnico mais populares. Através deste novo artigo, nós aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação pelo indicador Oscilador de Chaikin.
![Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Desvio Padrão](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_standard_deviation_600x314.jpg)
Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Desvio Padrão
Aqui está um novo artigo em nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação pelos indicadores técnicos mais populares na plataforma de negociação MetaTrader 5. Neste novo artigo, nós aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação pelo indicador Desvio Padrão.
![Aprendendo a construindo um EA que opera de forma automática (Parte 01): Conceitos e estruturas](https://c.mql5.com/2/49/Aprendendo-a-construindo__600x314.jpg)
Aprendendo a construindo um EA que opera de forma automática (Parte 01): Conceitos e estruturas
Aprenda como criar um EA que opera de forma automática, isto de forma simples e o mais seguro possível.
![Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Williams PR](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_williams_pr_600x314.jpg)
Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Williams PR
Bem-vindo a este novo artigo em nossa série sobre como aprender a desenvolver um sistema de negociação com base nos indicadores técnicos mais populares da MQL5. Neste artigo, nós aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação pelo indicador %R de Williams.
![Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 05): Árvores de Decisão](https://c.mql5.com/2/49/decision_trees_600x314.jpg)
Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 05): Árvores de Decisão
As árvores de decisão imitam a maneira como os humanos pensam para classificar os dados. Vamos ver como construir árvores e usá-las para classificar e prever alguns dados. O principal objetivo do algoritmo de árvores de decisão é separar os dados impuros em puros ou próximos a nós.
![Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Volumes](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_volumes_600x314.jpg)
Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Volumes
Aqui está um novo artigo da nossa série sobre como aprender a desenvolver um sistema de negociação com base nos indicadores técnicos mais populares. O artigo atual será dedicado ao indicador de Volumes. O volume como conceito é um dos fatores mais importantes na negociação nos mercados financeiros e nós temos que prestar atenção quanto a isso. Através deste artigo, nós aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação simples pelo indicador Volumes.
![Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador MFI](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_mfi_600x314.jpg)
Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador MFI
O novo artigo de nossa série sobre como projetar um sistema de negociação baseado nos indicadores técnicos mais populares considera um novo indicador técnico - o Índice de Fluxo de Dinheiro (MFI). Estudaremos este indicador em detalhes e aprenderemos a desenvolver um sistema de negociação simples utilizando a linguagem MQL5 para, posteriormente, executá-lo na MetaTrader 5.
![Desenvolvimento de um sistema de negociação baseado no indicador Ichimoku](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_ichimoku_600x314.jpg)
Desenvolvimento de um sistema de negociação baseado no indicador Ichimoku
Neste artigo continuamos a série em que aprendemos a construir sistemas de negociação com base nos indicadores mais populares. Desta vez vamos falar sobre o indicador Ichimoku e criar um sistema de negociação baseado nos seus valores.
![Redes neurais de maneira fácil (Parte 18): Regras de associação](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_010_600x314.jpg)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 18): Regras de associação
Como continuação desta série, gostaria de apresentar a vocês outro tipo de tarefa dos métodos de aprendizado não supervisionado, em particular a busca de regras de associação. Este tipo de tarefa foi usado pela primeira vez no varejo para analisar cestas de compras. Neste artigo falaremos sobre as possibilidades de utilização de tais algoritmos no trading.
![Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 04): Previsão de um crash no mercado de ações](https://c.mql5.com/2/49/stock_market_crash_600x314.jpg)
Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 04): Previsão de um crash no mercado de ações
Neste artigo, eu tentarei usar nosso modelo logístico para prever o crash do mercado de ações com base nos fundamentos da economia dos EUA, nos concentraremos nas ações do NETFLIX e da APPLE, usando os crashes anteriores do mercado de 2019 e 2020, vamos ver como nosso modelo se comportará nas atuais desgraças e tristezas.
![Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 1): Análise de regressão](https://c.mql5.com/2/49/regression_analysis_600x314.jpg)
Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 1): Análise de regressão
O trader moderno está quase sempre procurando novas ideias, consciente ou inconscientemente. Ele está constantemente tentando novas estratégias, modificando-as e descartando aquelas que não funcionam. Este processo de pesquisa é demorado e propenso a erros. Nesta série de artigos, tentarei provar que o assistente MQL5 é um verdadeiro suporte para qualquer operador. Graças ao assistente, o trader economiza tempo ao implementar suas ideias. Também reduz a probabilidade de erros que ocorrem ao duplicar o código. Assim, em vez de perder tempo com codificação, os operadores colocam em prática sua filosofia de negociação.
![Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Acumulação/Distribuição (AD)](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_ad_600x314.jpg)
Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Acumulação/Distribuição (AD)
Bem-vindo ao novo artigo da nossa série sobre como aprender a projetar sistemas de negociação com base nos indicadores técnicos mais populares. Neste artigo, nós aprenderemos sobre um novo indicador técnico chamado Acumulação/Distribuição e descobriremos como desenvolver um sistema de negociação em MQL5 baseado nas estratégias simples com o AD.
![Experiências com redes neurais (Parte 1): Lembrando a geometria](https://c.mql5.com/2/51/neural_network_experiments_p1_600x314.jpg)
Experiências com redes neurais (Parte 1): Lembrando a geometria
As redes neurais são tudo para nós. Vamos ver se isso é verdade na prática. Para tal, vamos fazer experiências e adotar abordagens não-convencionais. Vamos escrever também um sistema de negociação lucrativo. A explicação vai ser simples.