![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.
![Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 5): Equalizadores](https://c.mql5.com/2/53/Category-Theory-p5_600x314.jpg)
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 5): Equalizadores
A teoria das categorias é um ramo diversificado e em expansão da matemática que só recentemente começou a ser abordado na comunidade MQL5. Esta série de artigos tem como objetivo analisar alguns de seus conceitos para criar uma biblioteca aberta e utilizar ainda mais essa maravilhosa seção na criação de estratégias de negociação.
![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.
![Desenvolvendo um agente de Aprendizado por Reforço em MQL5 com Integração RestAPI (Parte 4): Organizando Funções em Classes no MQL5](https://c.mql5.com/2/64/Desenvolvendo_um_agente_de_Aprendizado_por_Reforso_em_MQL5_com_Integraddo_RestAPI_gParte_4e_Organiza.jpg)
Desenvolvendo um agente de Aprendizado por Reforço em MQL5 com Integração RestAPI (Parte 4): Organizando Funções em Classes no MQL5
Este artigo examina a transição da codificação procedural para a Programação Orientada a Objetos (POO) no MQL5, com foco na integração com REST APIs. Discutimos como organizar funções de requisições HTTP (GET e POST) em classes, ressaltando vantagens como encapsulamento, modularidade e facilidade de manutenção. A refatoração de código é detalhada, mostrando a substituição de funções isoladas por métodos de classes. O artigo inclui exemplos práticos e testes.
![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.
![Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo de otimização de forrageamento bacteriano (BFO)](https://c.mql5.com/2/51/bacterial-optimization_600x314.jpg)
Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo de otimização de forrageamento bacteriano (BFO)
A base da estratégia de forrageamento de E. coli (E. coli) inspirou cientistas a desenvolverem o algoritmo de otimização BFO. Esse algoritmo apresenta ideias originais e abordagens promissoras para otimização e merece um estudo mais aprofundado.
![Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: Metodologia TDD (Parte 2)](https://c.mql5.com/2/58/mqtt_p2_600x314.jpg)
Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: Metodologia TDD (Parte 2)
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.
![Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: metodologia TDD (Parte 3)](https://c.mql5.com/2/58/mqtt_p3_600x314.jpg)
Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: metodologia TDD (Parte 3)
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 em detalhes como aplicar o princípio do desenvolvimento orientado por testes para implementar a troca de pacotes CONNECT/CONNACK. Ao final desta etapa, nosso cliente DEVE ser capaz de agir apropriadamente ao trabalhar com todos os possíveis resultados do servidor ao tentar se conectar.
![Algoritmos de otimização populacional: Busca em sistema carregado (Charged System Search, CSS)](https://c.mql5.com/2/59/Charged_System_Search_CSS___white_600x314.jpg)
Algoritmos de otimização populacional: Busca em sistema carregado (Charged System Search, CSS)
Neste artigo, vamos explorar outro algoritmo de otimização inspirado pela natureza inanimada, a busca em sistema carregado (CSS). O objetivo deste artigo é apresentar um novo algoritmo de otimização baseado nos princípios da física e mecânica.
![Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de pesquisa gravitacional (GSA)](https://c.mql5.com/2/0/Gravitational_Search_Algorithm_GSA_600x314.jpg)
Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de pesquisa gravitacional (GSA)
O GSA é um algoritmo populacional inspirado na natureza inanimada. Sua capacidade de modelar com alta precisão a interação entre corpos físicos, através da lei da gravidade de Newton incorporada no algoritmo, permite contemplar um espetáculo fascinante de dança entre sistemas planetários e aglomerados galácticos, representado de forma impressionante em animações. Hoje vamos discutir um dos algoritmos de otimização mais interessantes e originais. Um simulador de movimento de objetos espaciais está incluído.
![Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: Metodologia TDD (Parte 4)](https://c.mql5.com/2/59/mechanism_in_MQTT_600x314__1.jpg)
Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: Metodologia TDD (Parte 4)
Este artigo é a quarta parte de uma série que descreve as etapas do desenvolvimento de um cliente MQL5 nativo para o protocolo MQTT. Nesta parte, examinamos as propriedades do MQTT v5.0, sua semântica, como lemos algumas delas e também fornecemos um breve exemplo de como as propriedades podem ser usadas para expandir o protocolo.
![Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 7): Domínios Multiconjuntos, Relativos e Indexados.](https://c.mql5.com/2/54/Category-Theory-p7_600x314.jpg)
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 7): Domínios Multiconjuntos, Relativos e Indexados.
A teoria das categorias é um ramo diversificado e em expansão da matemática que só recentemente começou a ser abordado na comunidade MQL5. Esta série de artigos tem como objetivo analisar alguns de seus conceitos para criar uma biblioteca aberta e utilizar ainda mais essa maravilhosa seção na criação de estratégias de negociação.
![Algoritmos de otimização populacional: Mudamos a forma e deslocamos as distribuições de probabilidade e testamos com o "Cabeçudinho Inteligente" (Smart Cephalopod, SC)](https://c.mql5.com/2/62/midjourney_image_13893_48_427_3_600x314.jpg)
Algoritmos de otimização populacional: Mudamos a forma e deslocamos as distribuições de probabilidade e testamos com o "Cabeçudinho Inteligente" (Smart Cephalopod, SC)
Com este artigo investigaremos como a mudança de forma das distribuições de probabilidade afetam o desempenho dos algoritmos de otimização. Realizaremos experimentos baseados no algoritmo de teste "cabeçudinho inteligente" (Smart Cephalopod, SC) para avaliar o desempenho de diferentes distribuições de probabilidade no contexto de tarefas de otimização.
![Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo genético binário (Binary Genetic Algorithm, BGA). Parte II](https://c.mql5.com/2/65/Population_optimization_algorithms__Binary_Genetic_Algorithm_dBGAf___Part_2_600x314.jpg)
Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo genético binário (Binary Genetic Algorithm, BGA). Parte II
Neste artigo, vamos considerar o algoritmo genético binário (BGA), que modela os processos naturais que ocorrem no material genético dos seres vivos na natureza.
![Modelos de regressão da biblioteca Scikit-learn e sua exportação para ONNX](https://c.mql5.com/2/59/Scikit_learn_to-ONNX_600x314.jpg)
Modelos de regressão da biblioteca Scikit-learn e sua exportação para ONNX
Neste artigo, exploraremos a aplicação de modelos de regressão do pacote Scikit-learn, tentaremos convertê-los para o formato ONNX e usaremos os modelos resultantes em programas MQL5. Além disso, compararemos a precisão dos modelos originais com suas versões ONNX para ambas as precisões float e double. Além disso, examinaremos a representação ONNX dos modelos de regressão, com o objetivo de fornecer uma melhor compreensão de sua estrutura interna e princípios operacionais.
![Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: Metodologia TDD (Parte 5)](https://c.mql5.com/2/64/Developing_an_MQTT_client_for_Metatrader_5___Part_5_600x314.jpg)
Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: Metodologia TDD (Parte 5)
Este artigo é a quinta parte de uma série que descreve as etapas de desenvolvimento de um cliente MQL5 nativo para o protocolo MQTT 5.0. Nesta parte, vamos detalhar a estrutura dos pacotes PUBLISH, configuraremos seus flags de publicação, codificaremos os nomes dos tópicos e estabeleceremos identificadores de pacotes quando necessário.
![Negociação algorítmica com MetaTrader 5 e R para iniciantes](https://c.mql5.com/2/64/Algorithmic_Trading_With_MetaTrader_5_And_R_For_Beginners_600x314.jpg)
Negociação algorítmica com MetaTrader 5 e R para iniciantes
Neste artigo, vamos combinar análise financeira com negociação algorítmica, além de ver como integrar R e MetaTrader 5. Este artigo é um guia para unir a flexibilidade analítica do R com as enormes possibilidades de negociação do MetaTrader 5.
![Usando algoritmos de otimização para configurar parâmetros de EA em tempo real](https://c.mql5.com/2/69/Using_optimization_algorithms_to_configure_EA_parameters_on_the_fly_600x314.jpg)
Usando algoritmos de otimização para configurar parâmetros de EA em tempo real
O artigo discute os aspectos práticos do uso de algoritmos de otimização para encontrar os melhores parâmetros de EA em tempo real, bem como a virtualização das operações de negociação e da lógica do EA. O artigo pode ser usado como instrução para implementar algoritmos de otimização em um EA.
![Algoritmos de otimização populacionais: objetos de busca multissociais artificiais (artificial Multi-Social search Objects, MSO)](https://c.mql5.com/2/69/Population_optimization_algorithms___Artificial_Multi-Social_Search_Objects_zMSO4_600x314.jpg)
Algoritmos de otimização populacionais: objetos de busca multissociais artificiais (artificial Multi-Social search Objects, MSO)
Continuação do artigo anterior como desenvolvimento da ideia de grupos sociais. No novo artigo, explora-se a evolução dos grupos sociais utilizando algoritmos de movimentação e memória. Os resultados ajudarão a entender a evolução dos sistemas sociais e aplicá-los na otimização e busca de soluções.
![Algoritmos de otimização populacionais: evolução de grupos sociais (Evolution of Social Groups, ESG)](https://c.mql5.com/2/68/Population_optimization_algorithms_Evolution_of_Social_Groups_dESG4_600x314.jpg)
Algoritmos de otimização populacionais: evolução de grupos sociais (Evolution of Social Groups, ESG)
Neste artigo, consideraremos o princípio de construção de algoritmos multipopulacionais e, como exemplo desse tipo de algoritmos, analisaremos a Evolução de Grupos Sociais (ESG), um novo algoritmo autoral. Analisaremos os conceitos principais, os mecanismos de interação entre populações e as vantagens desse algoritmo, bem como examinaremos seu desempenho em tarefas de otimização.