![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 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.
![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.
![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.
![Desenvolvendo um EA de negociação do zero (Parte 31): Em direção ao futuro (IV)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_011_600x314.jpg)
Desenvolvendo um EA de negociação do zero (Parte 31): Em direção ao futuro (IV)
Vamos continuar a retirar coisas de dentro do EA. Mas no entanto este será o último artigo desta serie. A última coisa que será de fato removida, nesta serie de artigos, é o sistema de som. Talvez isto venha a lhe dar um nó no cérebro, caso você não tenha acompanhado estes artigos.
![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.
![Desenvolvendo um EA de negociação do zero (Parte 29): Plataforma falante](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_009_600x314.jpg)
Desenvolvendo um EA de negociação do zero (Parte 29): Plataforma falante
Neste artigo vamos aprender como fazer a plataforma MT5 falar. Que tal deixar o EA mais divertido? Operar mercados financeiros costuma ser uma atividade extremamente chata e monótona, mas podemos deixar as coisas um pouco menos monótonas, apesar de que isto pode ser perigoso caso você tenha algum problema que lhe faça ficar viciado, pode ser que a coisa fique um pouco menos chata.
![Redes neurais de maneira fácil (Parte 17): Redução de dimensionalidade](https://c.mql5.com/2/49/Neural_networks_made_easy_007_600x314.jpg)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 17): Redução de dimensionalidade
Continuamos a estudar modelos de inteligência artificial, em particular, algoritmos de aprendizado não supervisionados. Já nos encontramos com um dos algoritmos de agrupamento. E neste artigo quero compartilhar com vocês outra maneira de resolver os problemas de redução de dimensionalidade.
![Negociação usando uma grade com ordens limitadas no MOEX](https://c.mql5.com/2/49/Automated-grid-trading-using-limit-orders-on-Moscow-Exchange-6MOEXe_600x314.jpg)
Negociação usando uma grade com ordens limitadas no MOEX
Desenvolvimento de um Expert Advisor na linguagem de estratégias de negociação MQL5 para MetaTrader 5. Esse EA irá negociar no MOEX (Bolsa de Valores de Moscou), usando o terminal MetaTrader 5 e uma estratégia de grade, que incluirá o fechamento de posição por stop loss ou take profit, exclusão de ordens pendentes quando atendidas certas condições de mercado.
![Como melhorar em aprendizado de máquina](https://c.mql5.com/2/49/howtomaster_ml_600x314.jpg)
Como melhorar em aprendizado de máquina
Esta é uma seleção de materiais que será útil para que os operadores possam melhorar seus conhecimentos sobre negociação algorítmica. Os algoritmos simples são coisa do passado, agora é difícil alcançar o sucesso sem o uso de aprendizado de máquina e redes neurais.
![Desenvolvendo um EA de negociação do zero (Parte 28): Em direção ao futuro (III)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_007_600x314.jpg)
Desenvolvendo um EA de negociação do zero (Parte 28): Em direção ao futuro (III)
Nosso sistema de ordem ainda não consegue fazer uma coisa. Mas aqui vamos resolver FINALMENTE isto ....
![Redes neurais de maneira fácil (Parte 16): Uso prático do agrupamento](https://c.mql5.com/2/49/Neural_networks_made_easy_006_600x314.jpg)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 16): Uso prático do agrupamento
No artigo anterior, construímos uma classe para agrupamento de dados. Hoje eu gostaria de compartilhar com vocês as formas mediante as quais os resultados podem ser usados para resolver problemas práticos de negociação.
![Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador OBV](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_obv_600x314.jpg)
Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador OBV
Este é um novo artigo para continuar a nossa série para iniciantes sobre como desenvolver um sistema de negociação com base em alguns dos indicadores populares. Nós aprenderemos um novo indicador que é o On Balance Volume (OBV), e nós aprenderemos como podemos usá-lo e projetar um sistema de negociação baseado nele.
![Redes neurais de maneira fácil (Parte 15): Agrupamento de dados via MQL5](https://c.mql5.com/2/49/Neural_networks_made_easy_005_600x314.jpg)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 15): Agrupamento de dados via MQL5
Continuamos a estudar o método de agrupamento. Neste artigo, criaremos uma nova classe CKmeans para implementar um dos métodos de agrupamento k-médias mais comuns. Com base nos resultados dos testes, podemos concluir que o modelo é capaz de identificar cerca de 500 padrões.
![Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 03): Regressões Matriciais](https://c.mql5.com/2/49/matrix_regression_600x314.jpg)
Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 03): Regressões Matriciais
Desta vez nossos modelos estão sendo feitos por matrizes, o que permite flexibilidade ao mesmo tempo que nos permite fazer modelos poderosos que podem manipular não apenas cinco variáveis independentes, mas também muitas variáveis, desde que permaneçamos dentro dos limites de cálculos de um computador, este artigo será uma leitura interessante, isso é certo.
![Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador SAR Parabólico](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_parabolic_sar_600x314.jpg)
Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador SAR Parabólico
Neste artigo, nós continuaremos nossa série sobre como projetar um sistema de negociação usando os indicadores mais populares. Neste artigo, nós aprenderemos detalhadamente sobre o indicador SAR Parabólico e como nós podemos projetar um sistema de negociação para ser usado na MetaTrader 5 usando algumas estratégias simples.