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Publicado o artigo "Fatorando Matrizes — O Básico".
![Fatorando Matrizes — O Básico](https://c.mql5.com/2/72/Fatorando_Matrizes_q_O_Bgsico____LOGO.png)
Como o intuito aqui é ser didático. Vou manter a coisa no seu padrão mais simples. Ou seja, iremos implementar apenas e somente o que será preciso. A multiplicação de matrizes. E você verá que isto será o suficiente para simular a multiplicação de uma matriz por um escalar. A grande dificuldade que muita gente tem em implementar um código usando fatoração de matrizes, é que diferente de uma fatoração escalar, onde em quase todos os casos a ordem dos fatores não altera o resultado. Quando se usa matrizes, a coisa não é bem assim.
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O artigo aborda a busca por difusão estocástica, SDS, um algoritmo de otimização muito poderoso e prático, baseado nos princípios de passeio aleatório. O algoritmo permite encontrar soluções ótimas em espaços multidimensionais complexos, possuindo uma alta velocidade de convergência e a capacidade de evitar extremos locais.
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![Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 3): Exemplo de uso de anotação de dados](https://c.mql5.com/2/58/data-label-for-time-series-mining-avatar.png)
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Publicado o artigo "Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 23): uma nova perspectiva sobre a média móvel exponencial dupla".
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Continuamos a explorar os métodos de aprendizado por reforço. Neste artigo, proponho apresentar um algoritmo ligeiramente diferente que considera a política do agente sob a perspectiva de construir uma sequência de ações.
Publicado o artigo "Criando um Expert Advisor simples multimoeda usando MQL5 (Parte 2): Sinais do indicador - Parabolic SAR multiframe".
![Criando um Expert Advisor simples multimoeda usando MQL5 (Parte 2): Sinais do indicador - Parabolic SAR multiframe](https://c.mql5.com/2/58/FXSAR_MTF_MCEA_icon.png)
Neste artigo, por EA multimoeda, entendemos um robô investidor ou um robô de negociação que pode negociar (abrir/fechar ordens, gerenciar ordens como trailing-stop-loss e trailing profit) mais de um par de moedas em um gráfico. Desta vez, usaremos apenas um indicador, o Parabolic SAR ou iSAR, em vários timeframes, começando com PERIOD_M15 e terminando com PERIOD_D1.
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![Algoritmos de otimização populacionais: salto de sapo embaralhado](https://c.mql5.com/2/58/Shuffled_Frog_Leaping_SFL_Avatar.png)
Algoritmos de otimização populacionais: salto de sapo embaralhado
O artigo apresenta uma descrição detalhada do algoritmo salto de sapo embaralhado (Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFL) e suas capacidades na solução de problemas de otimização. O algoritmo SFL é inspirado no comportamento dos sapos em seu ambiente natural e oferece uma nova abordagem para a otimização de funções. O algoritmo SFL é uma ferramenta eficaz e flexível, capaz de lidar com diversos tipos de dados e alcançar soluções ótimas.
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