Kei Sanada / Perfil

Um pacote python foi disponibilizado com o proposito de trazer integração com MQL, com isso abre-se as portas para enumeras possibilidades como, exploração de dados, criação e uso de modelos de machine learning. Com essa integração nativa entre MQL5 e Python, abriu-se as portas para muitas possibilidades de uso, podemos construir de uma simples regressão linear a um modelo de aprendizado profundo. Vamos entender como instalar e preparar o ambiente de desenvolvimento e usar algumas das bibliotecas de aprendizado de maquina.

O segundo artigo da série sobre redes neurais profundas considerará a transformação e seleção dos preditores durante o processo de preparação de dados para treinar um modelo.

O artigo revela a origem da Carteira de Investimentos e sua aplicação no mercado Forex. São considerados alguns modelos de carteiras de acordo com a matemática simples. O artigo contém exemplos da implementaçao prática da Carteira de Investimentos no MetaTrader 4: indicador de carteiras e um Expert Advisor para negociação semi-automatizada. São descritos tanto os elementos de estratégia de negociação, quanto as suas vantagens e desvantagens.

Soquetes… O que seria do nosso mundo de TI sem eles? Datado por volta de 1982 e até o presente momento, pouco mudou, eles continuam trabalhando para nós a cada momento. Esta é a base da rede, as terminações nervosas da Matriz que todos nós vivemos.

O artigo descreve a aplicação de arquivos de texto para armazenar objetos dinâmicos, arrays e outras variáveis, as quais são ​​utilizadas como propriedades dos Expert Advisors, indicadores e scripts. Os arquivos servem como um complemento útil para a funcionalidade das ferramentas padrão oferecidas pelas linguagens MQL.

Este artigo mostra como usar facilmente Redes Neurais em seu código MQL4, aproveitando a disponibilidade gratuita da melhor biblioteca artificial de rede neural (FANN) e empregando múltiplas redes neurais em seu código.