Histórico de desenvolvimento da MQL5.community

No artigo, vamos corrigir e otimizar o processamento da aparência dos objetos WinForms após afastar o cursor do mouse do objeto e começar a desenvolver o objeto TabControl WinForms.

Neste artigo, criaremos um objeto base para listas de objetos WinForms e dois novos objetos, nomeadamente ListBox e ButtonListBox.

Muitas pessoas as amam, mas apenas alguns entendem todas as operações por trás das Redes Neurais. Neste artigo, eu tentarei explicar tudo o que acontece por trás dos bastidores de um perceptron multicamadas feed-forward de maneira simples.

Aprenda como criar um EA que opera de forma automática, isto de forma simples e o mais seguro possível. No final daquele artigo, pensei que seria adequado permitir o uso do EA, de uma maneira manual, pelo menos por um tempo.

Este artigo fornece um método para criar os indicadores complexos e, ao mesmo tempo, evitar os problemas que surgem ao lidar com vários gráficos, buffers e/ou combinar dados de várias fontes.

Neste artigo, eu farei alterações adicionais no CCI afetando a própria lógica desse indicador. Além disso, nós poderemos vê-lo na janela principal do gráfico.

O gradiente descendente desempenha um papel significativo no treinamento das redes neurais e muitos algoritmos de aprendizado de máquina. Ele é um algoritmo rápido e inteligente, apesar do seu trabalho impressionante, ele ainda é mal interpretado por muitos cientistas de dados, vamos ver do que ele se trata.

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Esta série de artigos propõe que o Assistente MQL5 deve ser um pilar para os traders. Por quê? Porque o trader não economiza apenas o tempo desenvolvendo suas novas ideias com o Assistente MQL5, mas reduz bastante os erros de desenvolvimento de código duplicado; ele está finalmente preparado para canalizar sua energia nas poucas áreas críticas de sua filosofia de negociação.

No último artigo, analisamos o algoritmo do autocodificador. Como qualquer outro algoritmo, tem suas vantagens e desvantagens. Na implementação original, o autocodificador executa a tarefa de separar os objetos da amostra de treinamento o máximo possível. E falaremos sobre como lidar com algumas de suas deficiências neste artigo.

Continuamos a estudar algoritmos de aprendizado não supervisionado. Talvez você como o leitor possa ter dúvidas sobre se as publicações recentes se encaixam no tópico de redes neurais. Neste novo artigo, voltamos ao uso de redes neurais.