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Publicado o artigo "Desenvolvendo um cliente MQTT para Metatrader 5: uma abordagem TDD — Parte 6".
![Desenvolvendo um cliente MQTT para Metatrader 5: uma abordagem TDD — Parte 6](https://c.mql5.com/2/73/Developing_an_MQTT_client_for_Metatrader_5_PArt_6____LOGO.png)
Este artigo é a sexta parte de uma série que descreve nossas etapas de desenvolvimento de um cliente MQL5 nativo para o protocolo MQTT 5.0. Nesta parte, comentamos as principais mudanças em nosso primeiro refatoramento, como chegamos a um modelo viável para nossas classes de construção de pacotes, como estamos construindo pacotes PUBLISH e PUBACK, e a semântica por trás dos Códigos de Motivo PUBACK.
Publicado o artigo "Trabalho com modelos ONNX nos formatos float16 e float8".
![Trabalho com modelos ONNX nos formatos float16 e float8](https://c.mql5.com/2/71/onnx-float-avatar.png)
Os formatos de dados utilizados para representar modelos de aprendizado de máquina desempenham um papel fundamental em sua eficiência. Nos últimos anos, surgiram vários novos tipos de dados desenvolvidos especificamente para trabalhar com modelos de aprendizado profundo. Neste artigo, vamos focar em dois novos formatos de dados que se tornaram amplamente utilizados nos modelos modernos.
Publicado o artigo "Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 4): Ordens virtuais pendentes e salvamento de estado".
![Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 4): Ordens virtuais pendentes e salvamento de estado](https://c.mql5.com/2/71/Developing_a_multi-currency_advisor_0Part_1g___LOGO__3.png)
Ao começar a desenvolver um EA multimoeda, já alcançamos alguns resultados e realizamos várias iterações de melhoria do código. No entanto, nosso EA não podia trabalhar com ordens pendentes e retomar o trabalho após reiniciar o terminal. Vamos adicionar essas funcionalidades.
Publicado o artigo "Classe base de algoritmos populacionais como alicerce para otimização eficiente".
![Classe base de algoritmos populacionais como alicerce para otimização eficiente](https://c.mql5.com/2/71/The_basic_class_of_population_algorithms____LOGO_2_.png)
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.
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Publicado o artigo "Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 58): Voltando a trabalhar no serviço".
![Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 58): Voltando a trabalhar no serviço](https://c.mql5.com/2/85/Desenvolvendo_um_sistema_de_Replay_Parte_58__LOGO.png)
Depois de ter dado um tempo no desenvolvimento e aperfeiçoamento do serviço usado no replay / simulação. Iremos voltar a trabalhar nele. Mas como já não iremos mais usar alguns recursos, como as variáveis globais de terminal, se torna necessário uma completa reestruturação de algumas partes do mesmo. Mas não fiquem aflitos, tal processo será adequadamente explicado, para que todos consigam de fato acompanhar o desenrolar do desenvolvimento do serviço.
Publicado o artigo "Redes neurais de maneira fácil (Parte 78): Detecção de objetos baseada em Transformador (DFFT)".
![Redes neurais de maneira fácil (Parte 78): Detecção de objetos baseada em Transformador (DFFT)](https://c.mql5.com/2/70/Neural_networks_made_easy_Part_78____LOGO.png)
Neste artigo, proponho olhar a questão da construção de uma estratégia de trading de outra perspectiva. Em vez de prever o movimento futuro dos preços, tentaremos construir um sistema de trading baseado na análise de dados históricos.
Publicado o artigo "Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 20): Escolha entre LDA e PCA em tarefas de algotrading 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__LOGO.png)
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.
Publicado o artigo "Vantagens do Assistente MQL5 que você precisa saber (Parte 12): Polinômio de Newton".
![Vantagens do Assistente MQL5 que você precisa saber (Parte 12): Polinômio de Newton](https://c.mql5.com/2/70/MQL5_Wizard_Techniques_you_should_know_Part_12_Newton_Polynomial___LOGO__1.png)
O polinômio de Newton, que cria equações quadráticas a partir de um conjunto de vários pontos, é uma abordagem arcaica, mas interessante para a análise de séries temporais. Neste artigo, tentaremos explorar quais aspectos dessa abordagem podem ser úteis para os traders, bem como eliminar suas limitações.
Publicado o artigo "Como criar um Consultor Especializado Multi-Moedas simples usando MQL5 (Parte 7): ZigZag com Sinais dos Indicadores Awesome Oscillator".
![Como criar um Consultor Especializado Multi-Moedas simples usando MQL5 (Parte 7): ZigZag com Sinais dos Indicadores Awesome Oscillator](https://c.mql5.com/2/73/How_to_create_a_simple_Multi-Currency_Expert_Advisor_using_MQL5__Part_7__LOGO.png)
O consultor especializado multi-moedas neste artigo é um consultor especializado ou negociação automatizada que usa o indicador ZigZag, filtrado com o Awesome Oscillator ou que filtram os sinais um do outro.
Publicado o artigo "Variáveis Avançadas e Tipos de Dados em MQL5".
![Variáveis Avançadas e Tipos de Dados em MQL5](https://c.mql5.com/2/73/Advanced_Variables_and_Data_Types_in_MQL5___LOGO.png)
Variáveis e tipos de dados são tópicos muito importantes não apenas na programação MQL5, mas também em qualquer linguagem de programação. As variáveis e tipos de dados em MQL5 podem ser categorizados como simples e avançados. Neste artigo, identificaremos e aprenderemos sobre os avançados, pois já mencionamos os simples em um artigo anterior.
Publicado o artigo "Introdução ao MQL5 (Parte 5): Um Guia para Iniciantes sobre Funções de Array em MQL5".
![Introdução ao MQL5 (Parte 5): Um Guia para Iniciantes sobre Funções de Array em MQL5](https://c.mql5.com/2/73/Introduction_to_MQL5_Part_5___LOGO.png)
Explore o mundo dos arrays em MQL5 na Parte 5, projetado para iniciantes absolutos. Simplificando conceitos complexos de codificação, este artigo foca na clareza e inclusão. Junte-se à nossa comunidade de aprendizes, onde perguntas são bem-vindas e conhecimento é compartilhado!
Publicado o artigo "DoEasy. Controles (Parte 33): "ScrollBar" vertical".
![DoEasy. Controles (Parte 33): "ScrollBar" vertical](https://c.mql5.com/2/70/MQL5-avatar-doeasy-library-2.png)
No artigo, continuaremos a desenvolver elementos gráficos da biblioteca DoEasy e incluir a rolagem vertical para os controles do objeto-forma. Também vamos adicionar algumas funções e métodos úteis que serão necessários no futuro.
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Publicado o artigo "Compreendendo os Paradigmas de Programação (Parte 2): Uma Abordagem Orientada a Objetos para Desenvolver um Expert Advisor de Ação de Preço".
![Compreendendo os Paradigmas de Programação (Parte 2): Uma Abordagem Orientada a Objetos para Desenvolver um Expert Advisor de Ação de Preço](https://c.mql5.com/2/71/MQL5_Article-02_Artwork_thumbnail_WhiteBG.png)
Aprenda sobre o paradigma de programação orientada a objetos e sua aplicação no código MQL5. Este segundo artigo aprofunda-se nas especificidades da programação orientada a objetos, oferecendo experiência prática através de um exemplo prático. Você aprenderá como converter nosso expert advisor de ação de preço procedural desenvolvido anteriormente usando o indicador EMA e dados de preços de velas para um código orientado a objetos.
Publicado o artigo "Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 19): Supercharge Seus Modelos de IA com AdaBoost".
![Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 19): Supercharge Seus Modelos de IA com AdaBoost](https://c.mql5.com/2/65/Data_Science_and_Machine_Learning_4Part_19y_Supercharge_Your_AI_models_with_AdaBoost___LOGO.png)
AdaBoost, um poderoso algoritmo de boosting projetado para elevar o desempenho dos seus modelos de IA. AdaBoost, abreviação de Adaptive Boosting, é uma técnica sofisticada de aprendizado em conjunto que integra perfeitamente aprendizes fracos, aprimorando sua força preditiva coletiva.
Publicado o artigo "Inferência causal em problemas de classificação de séries temporais".
![Inferência causal em problemas de classificação de séries temporais](https://c.mql5.com/2/66/Causal_inference_in_time_series_classification_problems___LOGO.png)
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.
Publicado o artigo "Indicador Customizado: Traçar os Pontos de Entradas Parciais em contas Netting".
![Indicador Customizado: Traçar os Pontos de Entradas Parciais em contas Netting](https://c.mql5.com/2/85/Tra7ar_os_Pontos_de_Entradas_Parciais_em_contas_Netting___LOGO.png)
Nesse artigo, veremos uma forma interessante e diferente de construir um indicador em MQL5. Ao invés de focar em uma tendência ou padrão gráfico, será no gerenciamento de nossas próprias posições, nas entradas e saídas parciais. Usaremos intensivamente arrays dinâmicos e algumas funções de negociação (Trade) relacionadas a histórico de transações e a posições abertas, naturalmente, para indicar no gráfico onde ocorreram essas negociações.
Publicado o artigo "Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 11): Paredes numéricas".
![Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 11): Paredes numéricas](https://c.mql5.com/2/66/MQL5_Wizard_Techniques_you_should_know_3Part_11s_Number_Walls_____LOGO.png)
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.
Publicado o artigo "Redes neurais de maneira fácil (Parte 77): Cross-Covariance Transformer (XCiT)".
![Redes neurais de maneira fácil (Parte 77): Cross-Covariance Transformer (XCiT)](https://c.mql5.com/2/70/Neural_networks_made_easy_pPart_77c__Cross-Covariance_Transformer_tXCiTl____LOGO.png)
Em nossos modelos, frequentemente usamos vários algoritmos de atenção. E, provavelmente, usamos Transformadores com mais frequência. A principal desvantagem deles é a exigência de recursos. Neste artigo, quero apresentar um algoritmo que ajuda a reduzir os custos computacionais sem perda de qualidade.
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Artigos mais lidos neste mês
![MetaTrader 5 no Linux](https://c.mql5.com/2/0/linux5.png)
Este artigo explicará como instalar facilmente o MetaTrader 5 nas versões populares do Linux, Ubuntu e Debian. Esses sistemas são amplamente utilizados não apenas em hardware de servidor, mas também em computadores comuns por traders.
![Como comprar um robô negociação, no Mercado MetaTrader, e instalá-lo?](https://c.mql5.com/2/0/MQL5_market__1.png)
Como comprar um robô negociação, no Mercado MetaTrader, e instalá-lo?
Cada produto disponível no Mercado MetaTrader pode ser comprado tanto através das plataformas de negociação MetaTrader 4 e MetaTrader 5, quanto diretamente no site MQL5.com. Selecione o produto que melhor se adapta à sua maneira de trabalhar, pague por ele conveniente e não se esqueça de ativá-lo.
![Analisando padrões de velas](https://c.mql5.com/2/0/candlestick_research_MQL5__1.png)
A construção do gráfico de velas japonês e a análise dos padrões de vela constituem uma incrível área da análise técnica. A vantagem das velas é que elas representam dados de uma forma que é possível rastrear a dinâmica dentro dos dados. Neste artigo, analisamos os tipos de velas, a classificação dos padrões de vela e apresentamos um indicador que pode determinar os padrões de vela.
Códigos fontes mais baixados deste mês
- Indicador das Sessões de Trades Este indicador é baseado nos buffers DRAW_FILLING. Os parâmetros de entrada estão ausentes, são usadas as funções TimeTradeServer(), TimeGMT().
- Candle Time End and Spread O indicador mostra conjuntamente o spread em andamento e o tempo que falta para fechar a barra (candlestick).
- b-clock Mostra os minutos e os segundos antes de um novo candle aparecer.
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Publicado o artigo "Do básico ao intermediário: Variáveis (II)".
![Do básico ao intermediário: Variáveis (II)](https://c.mql5.com/2/85/Do_b8sico_ao_intermedixrio__Varipveis_II___LOGO.png)
Neste artigo vamos ver como trabalhar com variáveis do tipo estática. Este tema é um que costuma confundir muitos programadores. Iniciantes e até mesmo com alguma experiência. Já que existem alguns cuidados e macetes a serem observado no uso de tal mecanismo. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.
Publicado o artigo "Trailing-stop no trading".
![Trailing-stop no trading](https://c.mql5.com/2/67/Trailing_stop_in_trading___LOGO.png)
Neste artigo, vamos analisar o uso do trailing-stop no trading, sua utilidade e praticidade, e como pode ser utilizado. A praticidade do trailing-stop depende muito da volatilidade do preço e da escolha do nível de stop-loss. Para a configuração do stop-loss, podem ser utilizados vários métodos.