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Publicado o artigo "Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 25): Preparação para a próxima etapa".
![Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 25): Preparação para a próxima etapa](https://c.mql5.com/2/58/replay-p25-avatar.png)
Aqui neste artigo iremos finalizar a primeira etapa do desenvolvimento do sistema de replay / simulador. Ao finalizar esta etapa, estou dizendo a você, caro leitor, que o sistema já estará em um estágio avançado o suficiente para que novas funcionalidades possam de fato serem implementadas. Isto a fim de tornar o sistema ainda mais elaborado e mais útil para efetuar estudos e desenvolver conceitos de analise de mercado.
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Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 23): FOREX (IV)
A criação, agora, é efetuada no mesmo ponto que fazemos a conversão dos tickets em barras. Então se algo vim a dar errado durante a conversão, iremos logo notar o erro. Pois o mesmo código que lança as barras de 1 minuto no gráfico, quando fazemos um avanço rápido, também é utilizando pelo sistema de posicionamento, e também é usado para lançar as barras durante o avanço normal. Ou seja, agora o código responsável por tal tarefa, não esta mais sendo duplicado em ponto algum. Desta forma, já temos um sistema bem mais adequado, tanto para manutenção, quanto para melhorias.
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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.
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Como testar um robô de negociação antes da compra
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.
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Publicado o artigo "Redes neurais de maneira fácil (Parte 43): Dominando habilidades sem função de recompensa".
![Redes neurais de maneira fácil (Parte 43): Dominando habilidades sem função de recompensa](https://c.mql5.com/2/54/NN_Simple_Part_43_avatar.png)
O problema com o aprendizado por reforço é a necessidade de definir uma função de recompensa, que pode ser complexa ou difícil de formular, porém abordagens baseadas no tipo de ação e na exploração do ambiente que permitem que as habilidades sejam aprendidas sem uma função de recompensa explícita estão sendo exploradas para resolver esse problema.
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Publicado o artigo "Redes neurais de maneira fácil (Parte 42): Procrastinação do modelo, causas e métodos de resolução".
![Redes neurais de maneira fácil (Parte 42): Procrastinação do modelo, causas e métodos de resolução](https://c.mql5.com/2/54/NN_Simple_Part_42_procrastination_avatar.png)
A procrastinação de modelos no contexto do aprendizado por reforço pode ser causada por vários motivos, e a solução desse problema requer medidas apropriadas. Este artigo discute algumas das possíveis causas da procrastinação do modelo e métodos para superá-las.