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Publicado o artigo "Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 55): Módulo de controle".
![Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 55): Módulo de controle](https://c.mql5.com/2/83/Desenvolvendo_um_sistema_de_Replay_Parte_55__LOGO.png)
Neste artigo iremos implementar o indicador de controle de forma que ele possa o sistema de mensagens que está sendo implementado. Apesar de não ser algo muito complexo de ser feito, você precisa entender alguns detalhes referentes a como fazer a inicialização deste módulo. 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 "Algoritmos de otimização populacionais: objetos de busca multissociais artificiais (artificial Multi-Social search Objects, MSO)".
![Algoritmos de otimização populacionais: objetos de busca multissociais artificiais (artificial Multi-Social search Objects, MSO)](https://c.mql5.com/2/69/Population_optimization_algorithms___Artificial_Multi-Social_Search_Objects_dMSOb____LOGO.png)
Continuação do artigo anterior como desenvolvimento da ideia de grupos sociais. No novo artigo, explora-se a evolução dos grupos sociais utilizando algoritmos de movimentação e memória. Os resultados ajudarão a entender a evolução dos sistemas sociais e aplicá-los na otimização e busca de soluções.
Publicado o artigo "Algoritmos de otimização populacionais: evolução de grupos sociais (Evolution of Social Groups, ESG)".
![Algoritmos de otimização populacionais: evolução de grupos sociais (Evolution of Social Groups, ESG)](https://c.mql5.com/2/68/Population_optimization_algorithms_Evolution_of_Social_Groups_rESGw___LOGO.png)
Neste artigo, consideraremos o princípio de construção de algoritmos multipopulacionais e, como exemplo desse tipo de algoritmos, analisaremos a Evolução de Grupos Sociais (ESG), um novo algoritmo autoral. Analisaremos os conceitos principais, os mecanismos de interação entre populações e as vantagens desse algoritmo, bem como examinaremos seu desempenho em tarefas de otimização.
Publicado o artigo "Redes neurais de maneira fácil (Parte 74): previsão adaptativa de trajetórias".
![Redes neurais de maneira fácil (Parte 74): previsão adaptativa de trajetórias](https://c.mql5.com/2/65/Neural_networks_are_easy_4Part_74w_Adaptive_trajectory_prediction____LOGO.png)
Proponho a você conhecer um método bastante eficaz de previsão de trajetórias multiagentes, que é capaz de se adaptar a diferentes condições ambientais.
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Publicado o artigo "Introdução ao MQL5 (Parte 3): Estudando os elementos básicos do MQL5".
![Introdução ao MQL5 (Parte 3): Estudando os elementos básicos do MQL5](https://c.mql5.com/2/65/Introduction_to_MQL5_rPart_38_Mastering_the_Core_Elements_of_MQL5____LOGO___small-transformed.png)
Neste artigo, continuamos a estudar os fundamentos da programação em MQL5. Vamos abordar arrays, funções personalizadas, pré-processadores e manipulação de eventos. Para maior clareza, cada passo de todas as explicações será acompanhado por código. Esta série de artigos estabelece a base para o estudo do MQL5, com ênfase na explicação de cada linha de código.
Publicado o artigo "Tipo de desenho DRAW_ARROW em indicadores multissímbolos e multiperíodos".
![Tipo de desenho DRAW_ARROW em indicadores multissímbolos e multiperíodos](https://c.mql5.com/2/65/Drawing_type_DRAW_ARROW_in_multi-symbol_multi-period_indicators__LOGO.png)
No artigo, vamos considerar o desenho de indicadores multissímbolos e multiperíodos com setas. Aprimoraremos os métodos da classe para a correta exibição das setas, que exibem dados dos indicadores de seta calculados em símbolo/período diferentes do símbolo/período do gráfico atual.
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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.
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