![Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo genético binário (Binary Genetic Algorithm, BGA). Parte I](https://c.mql5.com/2/65/Population_optimization_algorithms_Binary_Genetic_Algorithm_uBGA0_600x314.jpg)
Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo genético binário (Binary Genetic Algorithm, BGA). Parte I
Neste artigo, vamos realizar um estudo sobre vários métodos aplicados em algoritmos genéticos binários e outros algoritmos populacionais. Vamos examinar os componentes principais do algoritmo, como seleção, crossover e mutação, bem como seu impacto no processo de otimização. Além disso, vamos explorar as formas de representação de informações e seu impacto nos resultados de otimização.
![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.
![Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 60): Dando play no serviço (I)](https://c.mql5.com/2/89/midjourney_image_12086_394_3792_2_600x314.jpg)
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 60): Dando play no serviço (I)
Já faz um bom tempo que estamos mexendo apenas no indicadores. Mas agora chegou a hora de fazer o serviço voltar a executar o seu trabalho, a fim de que possamos ver o gráfico sendo construído com os dados informados. Mas como nem tudo é tão simples, será preciso ver para entender o que nos espera.
![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 11): Paredes numéricas](https://c.mql5.com/2/66/MQL5_Wizard_Techniques_you_should_know_0Part_11w_Number_Walls_600x314.jpg)
Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 11): Paredes numéricas
As paredes numéricas (Number Walls) são uma variante do registrador de deslocamento com realimentação linear (Linear Shift Back Registers), que avalia previamente sequências para previsibilidade verificando a convergência. Vamos ver como essas ideias podem ser usadas no MQL5.
![Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 20): Escolha entre LDA e PCA em tarefas de algotrading no MQL5](https://c.mql5.com/2/70/Data_Science_and_Machine_Learning_Part_20_Algorithmic_Trading_Insightsx_A_Faceoff_Between_LDA_and_PC.jpg)
Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 20): Escolha entre LDA e PCA em tarefas de algotrading no MQL5
Neste artigo, vamos considerar métodos de redução de dimensionalidade e sua aplicação no ambiente de trading MQL5. Especificamente, vamos estudar as nuances da Análise Discriminante Linear (LDA) e da Análise de Componentes Principais (PCA), bem como analisar sua influência no desenvolvimento de estratégias e na análise de mercado.
![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.
![Inferência causal em problemas de classificação de séries temporais](https://c.mql5.com/2/65/Causal_inference_in_time_series_classification_problems_600x314.jpg)
Inferência causal em problemas de classificação de séries temporais
Neste artigo, examinaremos a teoria da inferência causal usando aprendizado de máquina, bem como a implementação de uma abordagem personalizada em Python. A inferência causal e o pensamento causal têm suas raízes na filosofia e psicologia e desempenham um papel importante na nossa compreensão da realidade.
![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?
![Classe base de algoritmos populacionais como alicerce para otimização eficiente](https://c.mql5.com/2/71/The_basic_class_of_population_algorithms__600x314.jpg)
Classe base de algoritmos populacionais como alicerce para otimização eficiente
Uma tentativa única de pesquisa para combinar uma série de algoritmos populacionais em uma única classe com o objetivo de simplificar a aplicação dos métodos de otimização. Essa abordagem não apenas abre possibilidades para o desenvolvimento de novos algoritmos, incluindo variantes híbridas, mas também estabelece um banco de testes básico universal. Este banco se torna uma ferramenta chave para a escolha do algoritmo ideal, dependendo da tarefa específica em questão.
![Importância da qualidade do gerador de números aleatórios no desempenho dos algoritmos de otimização](https://c.mql5.com/2/73/The_role_of_the_quality_of_the_random_number_generator_600x314.jpg)
Importância da qualidade do gerador de números aleatórios no desempenho dos algoritmos de otimização
Neste artigo, analisaremos o gerador de números aleatórios Mersenne Twister e o compararemos com o gerador padrão do MQL5. Veremos como a qualidade dos geradores de números aleatórios influencia os resultados dos algoritmos de otimização.
![Hibridização de algoritmos populacionais. Estruturas sequenciais e paralelas](https://c.mql5.com/2/73/Hybridization_of_population_algorithms_Series_and_parallel_circuit_600x314.jpg)
Hibridização de algoritmos populacionais. Estruturas sequenciais e paralelas
Aqui, vamos mergulhar no mundo da hibridização de algoritmos de otimização, analisando três tipos principais: mistura de estratégias, hibridização sequencial e paralela. Realizaremos uma série de experimentos combinando e testando algoritmos de otimização relevantes.
![Algoritmos de otimização populacional: Resistência a ficar preso em extremos locais (Parte I)](https://c.mql5.com/2/71/Population_optimization_algorithms_Resistance_to_getting_stuck_in_local_extrema-transformed_600x314.jpg)
Algoritmos de otimização populacional: Resistência a ficar preso em extremos locais (Parte I)
Este artigo apresenta um experimento único que visa examinar o comportamento dos algoritmos de otimização populacional no contexto de sua capacidade de escapar eficientemente de mínimos locais quando a diversidade populacional é baixa e alcançar máximos globais. Trabalhar nessa direção fornecerá uma visão mais aprofundada sobre quais algoritmos específicos podem continuar sua busca com sucesso usando coordenadas definidas pelo usuário como ponto de partida e quais fatores influenciam seu sucesso.
![Algoritmos de otimização de população: Resistência a ficar preso em extremos locais (Parte II)](https://c.mql5.com/2/72/Population_optimization_algorithms__Resistance___PART_II__600x314.jpg)
Algoritmos de otimização de população: Resistência a ficar preso em extremos locais (Parte II)
Continuamos nosso experimento que visa examinar o comportamento dos algoritmos de otimização de população no contexto de sua capacidade de escapar eficientemente de mínimos locais quando a diversidade da população é baixa e alcançar máximos globais. Os resultados da pesquisa são fornecidos.
![Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 61): Dando play no serviço (II)](https://c.mql5.com/2/89/midjourney_image_12121_404_3901_2_600x314.jpg)
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 61): Dando play no serviço (II)
Acompanhe neste artigo, as modificações que foram necessárias serem feitas, para que o serviço de replay / simulação, pudesse trabalhar de forma mais eficiente e segura. Aqui também, irei mostrar algo que pode ser de grande interesse para quem deseja fazer um uso mais eficiente das classes. Além de falar e explicar como contornar um problema que existe no MQL5, que reduz a performance do código quando usamos classes.
![Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (14): Previsão de Séries Temporais Multiobjetivo com STF](https://c.mql5.com/2/73/MQL5_Wizard_tPart_140._Multi_Objective_Timeseries_Forecasting_with_STF_600x314.jpg)
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (14): Previsão de Séries Temporais Multiobjetivo com STF
A Fusão Espaço-Temporal, que utiliza métricas de 'espaço' e tempo na modelagem de dados, é principalmente útil em sensoriamento remoto e uma série de outras atividades baseadas em imagens, permitindo uma melhor compreensão do nosso ambiente. Graças a um artigo publicado, adotamos uma abordagem inovadora ao usá-la, examinando seu potencial para traders.
![Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 13): DBSCAN para a Classe de Sinais de Expert](https://c.mql5.com/2/73/MQL5_Wizard_Techniques_you_should_know_Part_13_DBSCAN_for_Expert_Signal_Class_600x314__1.jpg)
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 13): DBSCAN para a Classe de Sinais de Expert
Clustering Espacial Baseado em Densidade para Aplicações com Ruído é uma forma não supervisionada de agrupar dados que dificilmente requer parâmetros de entrada, exceto por apenas 2, o que, quando comparado a outras abordagens como k-means, é uma vantagem. Vamos explorar como isso pode ser construtivo para testar e, eventualmente, negociar com Expert Advisers montados no Wizard.
![Algoritmos de otimização populacionais: enxame de pássaros (Bird Swarm Algorithm, BSA)](https://c.mql5.com/2/74/Population_optimization_algorithms_Bird_Swarm_Algorithm_4BSA4_600x314.jpg)
Algoritmos de otimização populacionais: enxame de pássaros (Bird Swarm Algorithm, BSA)
O artigo explora o BSA, um algoritmo baseado no comportamento das aves, inspirado na interação coletiva das aves em bando na natureza. Diferentes estratégias de busca dos indivíduos no BSA, incluindo a alternância entre comportamento de voo, vigilância e procura de alimento, tornam esse algoritmo multifacetado. Ele utiliza os princípios de comportamento de bando, comunicação, adaptabilidade, liderança e acompanhamento das aves para a busca eficaz de soluções ótimas.
![Data Science e Machine Learning (Parte 21): Desvendando Redes Neurais, Algoritmos de Otimização Desmistificados](https://c.mql5.com/2/73/Data_Science_and_Machine_Learning_Part_21_600x314.jpg)
Data Science e Machine Learning (Parte 21): Desvendando Redes Neurais, Algoritmos de Otimização Desmistificados
Mergulhe no coração das redes neurais enquanto desmistificamos os algoritmos de otimização usados dentro das redes neurais. Neste artigo, descubra as principais técnicas que desbloqueiam todo o potencial das redes neurais, impulsionando seus modelos a novos patamares de precisão e eficiência.