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PZ_F4
726% 2750 negociações
Crescimento:725.54%
Capital Líquido:11 174.26USD
Saldo:11 308.46USD
PZ_F2
338% 3219 negociações
Crescimento:338.48%
Capital Líquido:5 630.66USD
Saldo:5 648.91USD

Publicado o artigo "Redes Neurais de Maneira Fácil (Parte 9): Documentação do trabalho".

Redes Neurais de Maneira Fácil (Parte 9): Documentação do trabalho

Nós já percorremos um longo caminho e o código em nossa biblioteca está se tornando cada vez maior. Isso torna difícil controlar todas as conexões e dependências. Portanto, eu sugiro criar uma documentação para o código criado anteriormente e mantê-lo atualizado a cada nova etapa. A documentação devidamente preparada nos ajudará a ver a integridade do nosso trabalho.

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Como comprar um robô negociação, no Mercado MetaTrader, e instalá-lo?

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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.

Como testar um robô de negociação antes da compra

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A compra de um robô de negociação no Mercado MQL5 apresenta uma vantagem distinta em relação a todas as outras opções similares - um sistema automatizado oferecido pode ser inteiramente testado diretamente no terminal MetaTrader 5. Antes da compra, um Expert Advisor pode e deve ser cuidadosamente executado em todos os modos não favoráveis no Strategy Tester integrado para que você entenda completamente o sistema.

Exemplos de análise de gráficos usando o TD Sequential e os níveis de Murray-Gann

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O TD Sequential mostra perfeitamente as mudanças no equilíbrio durante o movimento do preço. Isso é especialmente evidente se usarmos seus sinais juntamente com um indicador de nível, como com os níveis de Murray. Este artigo falará sobre essa combinação. O texto é destinado principalmente a iniciantes e àqueles que ainda não conseguiram encontrar seu "Graal", embora eu mostre alguns recursos de construção de níveis que não vi em outros fóruns. Sendo assim, algumas partes podem ser úteis também para usuários avançados. Por outra parte, quanto aos gurus, eu os convido ao diálogo e à crítica...

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PlumBumMT4RUB
75% 456 negociações
Crescimento:74.99%
Capital Líquido:45 492.67RUR
Saldo:47 578.43RUR
Scalpin
-1% 4674 negociações
Crescimento:-1.25%
Capital Líquido:536 274.00JPY
Saldo:551 127.00JPY

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Usando planilhas para construir estratégias de negociação

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O artigo descreve os princípios básicos e abordagens que permitem analisar qualquer estratégia usando planilhas - Excel, Calc, Google. Os resultados também são comparados com os do testador do MetaTrader 5.

Redes Neurais de Maneira Fácil (Parte 8): Mecanismos de Atenção

Redes Neurais de Maneira Fácil (Parte 8): Mecanismos de Atenção

Nos artigos anteriores, nós já testamos várias opções para organizar as redes neurais. Nós também estudamos as redes convolucionais emprestadas dos algoritmos de processamento de imagem. Neste artigo, eu sugiro estudarmos os Mecanismos de Atenção, cujo surgimento deu impulso ao desenvolvimento dos modelos de linguagem.

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  • 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.
  • PivotPoint Este indicador baseia em pontos pivot, resistências e suportes.

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Spikey
-9% 25015 negociações
Crescimento:-8.70%
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Saldo:17 694.43SGD

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Desenvolvendo um algoritmo auto-adaptável (Parte I): encontrando um padrão básico

Numa série de artigos, mostrarei um exemplo de como desenvolver algoritmos auto-adaptativos que levam em consideração a maioria de fatores que surgem nos mercados, apresentarei como sistematizar essas situações, como descrevê-las de forma lógica e como considerá-las na hora de negociar. Vou começar com um algoritmo muito simples, que com o tempo irá ganhar teoria e evoluir para um projeto muito complexo.

Publicado o artigo "Gradient boosting no aprendizado de máquina transdutivo e ativo".

Gradient boosting no aprendizado de máquina transdutivo e ativo

Neste artigo, nós consideraremos os métodos de aprendizado de máquina ativo que se baseiam em dados reais e discutiremos seus prós e contras. Talvez você considere esses métodos úteis e os inclua em seu arsenal de modelos de aprendizado de máquina. A transdução foi introduzida por Vladimir Vapnik, que é o coinventor da Support-Vector Machine (SVM).

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Genos
599% 1639 negociações
Crescimento:599.31%
Capital Líquido:3 893.46USD
Saldo:3 893.46USD

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Códigos fontes mais baixados deste mês

  • Candle Time End and Spread O indicador mostra conjuntamente o spread em andamento e o tempo que falta para fechar a barra (candlestick).
  • PivotPoint Este indicador baseia em pontos pivot, resistências e suportes.
  • Volume Profile + Range v6.0 Indicador Volume Profile + Range v6.0 (anteriormente chamado de TPO). Distribuição das negociações por níveis de preços num determinado intervalo de tempo. Ele é mostrado como um histograma.

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Dave FX Hunter
10 937% 4172 negociações
Crescimento:10 936.58%
Capital Líquido:20 747.51USD
Saldo:20 759.99USD

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