Yaroslav Barabanov / Perfil
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![Biblioteca para desenvolvimento fácil e rápido de programas para a MetaTrader (parte I). Conceito, gerenciamento de dados e primeiros resultados](https://c.mql5.com/2/35/MQL5-avatar-doeasy.png)
Ao analisar um grande número de estratégias de negociação, pedidos de desenvolvimento de aplicativos para os terminais MetaTrader 5 e MetaTrader 4 e vários sites sobre MetaTrader, eu cheguei à conclusão de que toda essa diversidade é baseada principalmente nas mesmas funções elementares, ações e valores que aparecem regularmente em diferentes programas. Isso resultou na biblioteca multi-plataforma DoEasy para o desenvolvimento fácil e rápido de aplicativos para a МetaТrader 5 e МetaТrader 4.
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![SQLite: trabalho nativo com bancos de dados SQL em MQL5](https://c.mql5.com/2/37/database-mql5.png)
O desenvolvimento de estratégias de negociação está associado ao processamento de grandes quantidades de dados. Agora, em MQL5, você pode trabalhar com bancos de dados usando consultas SQL baseadas no SQLite. Uma vantagem importante desse mecanismo é que todo o banco de dados está contido em um único arquivo, localizado no computador do usuário.
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![Algoritmos genéticos: Matemática](https://c.mql5.com/2/13/133_1.png)
Algoritmos genéticos (evolucionários) são usados para fins de otimização. Um exemplo desse tipo de fim pode ser o aprendizado neuronet, ou seja, a seleção de valores de peso tais que permitam se chegar ao erro mínimo. Além disso, o algoritmo genético é baseado no método de busca aleatória.
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![Algoritmos genéticos vs. busca simples no otimizador do MetaTrader 4](https://c.mql5.com/2/13/135_1.gif)
O artigo compara o tempo e os resultados obtidos pela otimização dos Expert Advisors usando algoritmos genéticos e aqueles obtidos por buscas simples.
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![Matemática na negociação: indices de Sharpe e de Sortino](https://c.mql5.com/2/45/math_trading.png)
A rentabilidade é a medida mais óbvia que investidores e operadores novatos utilizam para analisar o desempenho da negociação. Já os traders profissionais empregam ferramentas mais robustas para analisar estratégias, entre elas os índices de Sharpe e de Sortino.
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![Uma abordagem científica para o desenvolvimento de algoritmos de negociação](https://c.mql5.com/2/40/algorithm_2.png)
O artigo considera a metodologia para o desenvolvimento de algoritmos de negociação, na qual uma abordagem científica consistente é usada para analisar os possíveis padrões de preços e para construir algoritmos de negociação com base nesses padrões. Os ideais de desenvolvimento são demonstrados por meio de exemplos.
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![Ciência de dados e Aprendizado de Máquina (parte 09): O algoritmo K-vizinhos mais próximos (KNN)](https://c.mql5.com/2/50/k_nearest_neighbors_algorithm_knn_avatar.png)
Este é um algoritmo preguiçoso que não aprende com o conjunto de dados de treinamento, ele armazena o conjunto de dados e age imediatamente quando ele recebe uma nova amostra. Por mais simples que ele seja, ele é usado em uma variedade de aplicações do mundo real
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![Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de otimização de cuco (COA)](https://c.mql5.com/2/50/Cuckoo-Optimization-Algorithm-avatar.png)
O próximo algoritmo que abordaremos será a otimização de busca de cuco usando voos Levy. Este é um dos algoritmos de otimização mais recentes e um novo líder na tabela de classificação.
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![Redes neurais de maneira fácil (Parte 16): Uso prático do agrupamento](https://c.mql5.com/2/48/Neural_networks_made_easy_016.png)
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.
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