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Uma solução simples, universal e confiável de intercâmbio de informações entre um Expert Advisor МetaТrader 4 e o mundo exterior. Fornecedores e consumidores de informações podem estar localizados em diferentes computadores, a conexão é realizada através dos endereços IPs globais.
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O terminal do cliente MetaTrader 5 foi desenvolvido a partir do zero e ultrapassa seu antecessor, é claro. A nova plataforma de negócio fornece oportunidade sem limites para negociação em qualquer mercado financeiro. Além disso, sua funcionalidade continua expandindo para oferecer conveniência e recursos ainda mais úteis. Então, não é muito difícil listar todas as inúmeras vantagens do MetaTrader 5. Tentamos brevemente descrevê-las em um artigo, e nos surpreendemos com o resultado, o artigo está longe de ser breve!
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A lógica fuzzy expande nossos limites da lógica matemática e da teoria dos conjuntos. Este artigo revela os princípios básicos da lógica fuzzy, bem como a descrição de dois sistemas de inferência fuzzy usando os modelos do tipo Mamdani e Sugeno. Os exemplos fornecidos descreverão a implementação de modelos difusos (fuzzy) baseados nesses dois sistemas, que utilizam a biblioteca FuzzyNet para MQL5.
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Publicado o artigo "Uma Visão Sobre o Indicador Accumulation-Distribution e Onde Conseguilo".
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O artigo descreve a Biblioteca Drag Trade que fornece uma funcionalidade à negociação visual. A biblioteca pode ser facilmente integrado praticamente em qualquer Expert Advisor. Seu Expert Advisor pode ser transformado de semi-automático num sistema de negociação e de informação automatizado quase sem esforço, apenas adicionando algumas linhas de código.
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Otimização. Algumas idéias simples
O processo de otimização pode exigir recursos significativos de seu computador ou mesmo dos agentes de teste da MQL5 Cloud Network. Este artigo compreende algumas idéias simples que eu uso para a facilitação do trabalho e a melhoria do Strategy Tester do MetaTrader 5. Eu tive essas idéias a partir da documentação, fórum e artigos.
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A principal desvantagem dos métodos tradicionais para a exibição de informações dos preços utilizando as barras e as velas japonesas é que estão vinculadas ao período de tempo. Estes métodos eram ideais ao momento em que foram criados, mas hoje com os movimentos do mercado demasiadamente rápidos, os preços exibidos no gráfico desta forma não contribuem para uma resposta rápida ao novo movimento. O método de exibição dos gráficos de preços proposto não tem esta desvantagem e oferece um layout muito familiar.
Publicado o artigo "Sistema de Negociação mecânica "Chuvashov's Fork"".
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Este artigo, numa breve revisão, chama a sua atenção ao método e programa de código do sistema de negociação mecânica baseado na técnica proposta por Stanislav Chuvashov. A análise de mercado considerada no artigo tem algo em comum com a abordagem de Thomas DeMark, desenhando linhas de tendência ao último intervalo de tempo mais próximo, fractais são os pontos de referência na construção de linhas de tendências.
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![Redes Neurais de Terceira Geração: Redes Profundas](https://c.mql5.com/2/12/Deep_neural_network_MetaTrader5__2.png)
Redes Neurais de Terceira Geração: Redes Profundas
Este artigo é dedicado a uma nova perspectiva na direção da aprendizagem de máquina - o aprendizado profundo ou, para ser mais preciso, redes neurais profundas. Esta é uma breve revisão das redes neurais de segunda geração, a arquitetura de suas conexões e tipos principais, os métodos e regras de aprendizagem e suas principais desvantagens seguido pela história do desenvolvimento da rede neural de terceira geração, os seus principais tipos, peculiaridades e métodos de treinamento. Conduzida por experimentos práticos sobre a construção e treinamento de uma rede neural profunda, iniciada pelos pesos de uma pilha de autoencoders (Stacked Autoencoders) contendo dados reais. Todas as etapas, desde a seleção dos dados de entrada até a derivação métrica, serão discutidas em detalhe. A última parte do artigo contém uma implementação de um programa de rede neural profunda em um Expert Advisor com um indicador embutido, baseado em MQL4/R.
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- Fuzzy - Biblioteca de Lógica Fuzzy A biblioteca FuzzyNet para desenvolvimento de modelos fuzzy foi escrita em C#. Na conversão para MQL5, 8 funções de pertinência e 4 métodos de defuzificação para sistemas do tipo Mamdani foram adicionados à biblioteca.
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