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Crescimento: | 14.57 | % |
Capital Líquido: | 29 994.36 | USD |
Saldo: | 30 071.83 | USD |
Crescimento: | 3.16 | % |
Capital Líquido: | 29 955.10 | USD |
Saldo: | 30 048.74 | USD |
Crescimento: | 14.57 | % |
Capital Líquido: | 29 994.36 | USD |
Saldo: | 30 071.83 | USD |
Crescimento: | 3.16 | % |
Capital Líquido: | 29 955.10 | USD |
Saldo: | 30 048.74 | USD |
Crescimento: | 56.03 | % |
Capital Líquido: | 790.86 | USD |
Saldo: | 792.19 | USD |
Crescimento: | 46.16 | % |
Capital Líquido: | 147.21 | USD |
Saldo: | 146.16 | USD |
Crescimento: | 25.56 | % |
Capital Líquido: | 249.95 | USD |
Saldo: | 251.12 | USD |
Crescimento: | 44.04 | % |
Capital Líquido: | 51 270.45 | USD |
Saldo: | 60 675.97 | USD |
Crescimento: | 32.01 | % |
Capital Líquido: | 41 559.95 | USD |
Saldo: | 45 587.53 | USD |
Neste artigo veremos como implementar a verificação cruzada combinatoriamente simétrica no MQL5 puro para medir o grau de ajuste após a otimização de uma estratégia usando o algoritmo completo e lento do testador de estratégias.
Este artigo é uma introdução a uma série completa de artigos sobre programação. Aqui supomos que o leitor nunca teve contato com programação antes. Por isso, começo pelo básico, com nível de conhecimento de programação: iniciante absoluto.
Crescimento: | 77.66 | % |
Capital Líquido: | 343 532.31 | USD |
Saldo: | 343 552.26 | USD |
Crescimento: | 9.58 | % |
Capital Líquido: | 20 698.17 | USD |
Saldo: | 21 958.99 | USD |
Crescimento: | 32.73 | % |
Capital Líquido: | 2 000.06 | USD |
Saldo: | 2 093.12 | USD |
Aqui neste artigo, veremos algumas coisas, entre elas: Como muitas vezes fórmulas matemáticas parecem mais complicadas, quando a olhamos, do que quando a implementamos em código. Além deste fato, também será mostrado, como você pode ajustar o quadrante do gráfico, assim como uma coisa sinistra, que pode acontecer no seu código MQL5. Algo que sinceramente não sei como explicar, por não ter entendido. Apesar de mostrar como corrigir no código.
Crescimento: | 20.11 | % |
Capital Líquido: | 11 775.31 | EUR |
Saldo: | 11 786.11 | EUR |
Este artigo propõe um método autoral para a criação de robôs usando aprendizado de máquina.
Pelo resultado dos testes realizados em artigos anteriores, concluímos que a qualidade da estratégia treinada depende muito da amostra de treinamento utilizada. Neste artigo, apresento a vocês um método simples e eficaz para selecionar trajetórias com o objetivo de treinar modelos.