![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.
![DoEasy. Controles (Parte 14): Novo algoritmo para nomear elementos gráficos. Continuando o trabalho no objeto WinForms TabControl](https://c.mql5.com/2/49/doeasy_014_600x314.jpg)
DoEasy. Controles (Parte 14): Novo algoritmo para nomear elementos gráficos. Continuando o trabalho no objeto WinForms TabControl
Neste artigo, elaboraremos um novo algoritmo para nomear todos os elementos gráficos que permitem criar gráficos personalizados, e continuaremos desenvolvendo o objeto WinForms TabControl.
![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.
![DoEasy. Controles (Parte 13): Otimizando a interação de objetos WinForms com o mouse, dando início ao desenvolvimento do objeto WinForms TabControl](https://c.mql5.com/2/49/doeasy_013_600x314.jpg)
DoEasy. Controles (Parte 13): Otimizando a interação de objetos WinForms com o mouse, dando início ao desenvolvimento do objeto WinForms TabControl
No artigo, vamos corrigir e otimizar o processamento da aparência dos objetos WinForms após afastar o cursor do mouse do objeto e começar a desenvolver o objeto TabControl WinForms.
![DoEasy. Controles (Parte 12): Objeto base lista, objetos WinForms ListBox e ButtonListBox](https://c.mql5.com/2/49/doeasy_012_600x314.jpg)
DoEasy. Controles (Parte 12): Objeto base lista, objetos WinForms ListBox e ButtonListBox
Neste artigo, criaremos um objeto base para listas de objetos WinForms e dois novos objetos, nomeadamente ListBox e ButtonListBox.
![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.
![Criação de Indicadores complexos de maneira fácil usando objetos](https://c.mql5.com/2/49/Complex-indicators-made-easy-using-objects_600x314.jpg)
Criação de Indicadores complexos de maneira fácil usando objetos
Este artigo fornece um método para criar os indicadores complexos e, ao mesmo tempo, evitar os problemas que surgem ao lidar com vários gráficos, buffers e/ou combinar dados de várias fontes.
![Indicador CCI. Três etapas de transformação](https://c.mql5.com/2/48/new_oscillator.png)
![Indicador CCI. Três etapas de transformação](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Indicador CCI. Três etapas de transformação
Neste artigo, eu farei alterações adicionais no CCI afetando a própria lógica desse indicador. Além disso, nós poderemos vê-lo na janela principal do gráfico.
![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.
![Indicador CCI. Atualizações e novos recursos](https://c.mql5.com/2/49/cci_indicator_new_features_600x314.jpg)
Indicador CCI. Atualizações e novos recursos
Neste artigo, considerarei a possibilidade de atualizar o indicador CCI. Além disso, eu apresentarei uma modificação do indicador.
![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.
![DoEasy. Controles (Parte 11): Objetos WinForms - grupos, objeto WinForms CheckedListBox](https://c.mql5.com/2/49/doeasy_011_600x314.jpg)
DoEasy. Controles (Parte 11): Objetos WinForms - grupos, objeto WinForms CheckedListBox
Neste artigo, consideraremos como agrupar objetos WinForms e criar um objeto-lista de objetos CheckBox.
![DoEasy. Controles (Parte 10): Objetos WinForms, dando vida à interface](https://c.mql5.com/2/49/doeasy_010_600x314.jpg)
DoEasy. Controles (Parte 10): Objetos WinForms, dando vida à interface
Chegou a hora de dar vida à interface gráfica e criar funcionalidades para a interação de objetos com o usuário e outros objetos. E para que objetos mais complexos funcionem corretamente, já precisamos que os objetos interajam entre si e interajam com o usuário.
![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.
![O modelo de movimento de preços e suas principais disposições (Parte 2): Equação da evolução do campo probabilístico do preço e a ocorrência do passeio aleatório observado](https://c.mql5.com/2/49/The_price_movement_model_and_its_main_provisions_Part_2_600x314.jpg)
O modelo de movimento de preços e suas principais disposições (Parte 2): Equação da evolução do campo probabilístico do preço e a ocorrência do passeio aleatório observado
O artigo considera a equação da evolução do campo probabilístico do preço e o critério do próximo salto do preço. Ela também revela a essência dos valores dos preços nos gráficos e o mecanismo para a ocorrência de um passeio aleatório desses valores.
![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.
![Letreiro de Cotação — Versão Melhorada](https://c.mql5.com/2/49/ticker_tape_002_600x314.jpg)
Letreiro de Cotação — Versão Melhorada
Que tão darmos uma apimentada na versão básica do Letreiro. Primeira coisa que iremos fazer, é modificar o letreiro de forma a acrescentar uma imagem, seja ela o logotipo do ativo, ou uma outra imagem qualquer, apenas para facilitar uma rápida identificação, de qual ativo estamos vendo.
![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.
![Letreiro de Cotação — Versão Básica](https://c.mql5.com/2/49/ticker_tape_600x314.jpg)
Letreiro de Cotação — Versão Básica
Aqui irei mostrar como criar aquelas faixas, normalmente usadas para mostrar cotações no caso das plataformas, mas usando pura e simplesmente MQL5, nada de programação externa complicada ou cheia de frescura.
![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.
![Gráfico de montanha ou gráfico Iceberg](https://c.mql5.com/2/48/UI_CCanvas.png)
![Gráfico de montanha ou gráfico Iceberg](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Gráfico de montanha ou gráfico Iceberg
Que tal adicionar um novo tipo de gráfico ao MetaTrader 5 ? Muita gente diz, que ele carece de algumas coisas, que já estão presentes em outras plataformas, mas a verdade, é que o MetaTrader 5, é uma plataforma muito prática, que nos permite fazer coisas, que em muitas das outras, não é possível de ser feita, pelo menos, não com tanta facilidade.
![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.
![O modelo de movimento dos preços e suas principais disposições (Parte 1): A versão do modelo mais simples e suas aplicações](https://c.mql5.com/2/49/simplest_model_001_600x314.jpg)
O modelo de movimento dos preços e suas principais disposições (Parte 1): A versão do modelo mais simples e suas aplicações
O artigo fornece os fundamentos de um movimento de preços matematicamente rigoroso e a teoria do funcionamento do mercado. Até o presente, nós não tivemos nenhuma teoria de movimento de preços matematicamente rigorosa. Em vez disso, nós tivemos que lidar com as suposições baseadas na experiência, afirmando que o preço se move de uma certa maneira após um determinado padrão. É claro que essas suposições não foram apoiadas nem pela estatística e nem pela teoria.
![DoEasy. Controles (Parte 9): Reorganizando métodos de objetos WinForms, controles "RadioButton" e "Button"](https://c.mql5.com/2/49/doeasy_009_600x314.jpg)
DoEasy. Controles (Parte 9): Reorganizando métodos de objetos WinForms, controles "RadioButton" e "Button"
No artigo de hoje, organizaremos os nomes dos métodos das classes dos objetos WinForms e criaremos os objetos WinForms Button e RadioButton.
![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.