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Publicado o artigo "Desenvolvendo um cliente MQTT para MetaTrader 5: uma abordagem TDD — Final".
![Desenvolvendo um cliente MQTT para MetaTrader 5: uma abordagem TDD — Final](https://c.mql5.com/2/75/Developing_an_MQTT_client_for_MetaTrader_5_a_TDD_approach_y_Final___LOGO.png)
Este artigo é a última parte de uma série que descreve nossas etapas de desenvolvimento de um cliente MQL5 nativo para o protocolo MQTT 5.0. Embora a biblioteca ainda não esteja pronta para produção, nesta parte, usaremos nosso cliente para atualizar um símbolo personalizado com ticks (ou taxas) obtidos de outro corretor. Por favor, veja o final deste artigo para mais informações sobre o status atual da biblioteca, o que falta para que ela esteja totalmente em conformidade com o protocolo MQTT 5.0, um possível roadmap, e como acompanhar e contribuir para seu desenvolvimento.
12 novos sinais já está disponível para assinatura:
Crescimento: | 29.38 | % |
Capital Líquido: | 64 687.88 | USD |
Saldo: | 64 687.88 | USD |
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Publicado o artigo "Rede neural na prática: O primeiro neurônio".
![Rede neural na prática: O primeiro neurônio](https://c.mql5.com/2/91/Rede_neural_na_pr4tica_O_primeiro_neur6nio___LOGO.png)
Neste artigo começamos a de fato criar algo que muitos ficam admirados em ver funcionando. Um simples e singelo neurônio que conseguiremos programar com muito pouco código em MQL5.O neurônio funcionou perfeitamente nos testes que fiz. Bem, vamos voltar um pouco, nesta mesma série sobre redes neurais, para que você possa entender do que estou falando.
Publicado o artigo "Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 15): Máquinas de Vetores de Suporte com o Polinômio de Newton".
![Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 15): Máquinas de Vetores de Suporte com o Polinômio de Newton](https://c.mql5.com/2/75/MQL5_Wizard_Techniques_You_Should_Know_1Part_15c____LOGO.png)
Máquinas de Vetores de Suporte classificam dados com base em classes predefinidas, explorando os efeitos de aumentar sua dimensionalidade. É um método de aprendizado supervisionado que é bastante complexo, dado seu potencial para lidar com dados multidimensionais. Neste artigo, consideramos como uma implementação muito básica de dados bidimensionais pode ser feita de maneira mais eficiente com o Polinômio de Newton ao classificar a ação do preço.
Publicado o artigo "Construa Expert Advisors Auto-Otimizáveis em MQL5".
![Construa Expert Advisors Auto-Otimizáveis em MQL5](https://c.mql5.com/2/74/Build_Self_Optmising_Expert_Advisors_in_MQL5__LOGO.png)
Construa expert advisors que olhem para frente e se ajustem a qualquer mercado.
8 novos sinais já está disponível para assinatura:
Crescimento: | 400.35 | % |
Capital Líquido: | 113 634.99 | USD |
Saldo: | 113 697.89 | USD |
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Crescimento: | 25.57 | % |
Capital Líquido: | 2 554.84 | USD |
Saldo: | 2 554.84 | USD |
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Crescimento: | 36.95 | % |
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Crescimento: | 11.57 | % |
Capital Líquido: | 1 192.63 | EUR |
Saldo: | 1 192.80 | EUR |
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Publicado o artigo "Desenvolvimento de robô em Python e MQL5 (Parte 1): Pré-processamento de dados".
![Desenvolvimento de robô em Python e MQL5 (Parte 1): Pré-processamento de dados](https://c.mql5.com/2/74/Robot_development_in_Python_and_MQL5_oPart_1z_Data_preprocessing____LOGO.png)
Esse será um guia detalhado sobre como desenvolver um robô de trading baseado em aprendizado de máquina. Realizaremos a coleta e preparação de dados e características. Para a execução do projeto, utilizaremos a linguagem de programação Python e bibliotecas, bem como a plataforma MetaTrader 5.