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Fórum de Traders
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- Discussão do artigo "Desenvolvendo um cliente MQTT para MetaTrader 5: uma abordagem TDD — Final"
- Discussão do artigo "Rede neural na prática: O primeiro neurônio"
- Discussão do artigo "Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 15): Máquinas de Vetores de Suporte com o Polinômio de Newton"
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- Discussão do artigo "Rede neural na prática: Reta Secante"
- Discussão do artigo "Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 45): Projeto do Chart Trade (IV)"
- Discussão do artigo "Desenvolvimento de robô em Python e MQL5 (Parte 1): Pré-processamento de dados"
- Discussão do artigo "Rede neural na prática: Esboçando um neurônio"
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- Discussão do artigo "Negociação de Notícias Simplificada (Parte 1): Criando um Banco de Dados"
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Artigos
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Desenvolvendo um cliente MQTT para MetaTrader 5: uma abordagem TDD — Final
Este artigo é a última parte de uma série que descreve nossas etapas de desenvolvimento de um cliente MQL5 nativo para o protocolo MQTT 5.0. Embora a biblioteca ainda não esteja pronta para produção, nesta parte, usaremos nosso cliente para atualizar um símbolo personalizado com ticks (ou taxas) obtidos de outro corretor. Por favor, veja o final deste artigo para mais informações sobre o status atual da biblioteca, o que falta para que ela esteja totalmente em conformidade com o protocolo MQTT 5.0, um possível roadmap, e como acompanhar e contribuir para seu desenvolvimento.
Rede neural na prática: O primeiro neurônio
Neste artigo começamos a de fato criar algo que muitos ficam admirados em ver funcionando. Um simples e singelo neurônio que conseguiremos programar com muito pouco código em MQL5.O neurônio funcionou perfeitamente nos testes que fiz. Bem, vamos voltar um pouco, nesta mesma série sobre redes neurais, para que você possa entender do que estou falando.
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 15): Máquinas de Vetores de Suporte com o Polinômio de Newton
Máquinas de Vetores de Suporte classificam dados com base em classes predefinidas, explorando os efeitos de aumentar sua dimensionalidade. É um método de aprendizado supervisionado que é bastante complexo, dado seu potencial para lidar com dados multidimensionais. Neste artigo, consideramos como uma implementação muito básica de dados bidimensionais pode ser feita de maneira mais eficiente com o Polinômio de Newton ao classificar a ação do preço.
Construa Expert Advisors Auto-Otimizáveis em MQL5
Construa expert advisors que olhem para frente e se ajustem a qualquer mercado.
Desenvolvimento de robô em Python e MQL5 (Parte 1): Pré-processamento de dados
Esse será um guia detalhado sobre como desenvolver um robô de trading baseado em aprendizado de máquina. Realizaremos a coleta e preparação de dados e características. Para a execução do projeto, utilizaremos a linguagem de programação Python e bibliotecas, bem como a plataforma MetaTrader 5.
Negociação de Notícias Simplificada (Parte 1): Criando um Banco de Dados
A negociação de notícias pode ser complicada e esmagadora. Neste artigo, passaremos pelos passos para obter dados de notícias. Além disso, aprenderemos sobre o Calendário Econômico do MQL5 e o que ele tem a oferecer.
Agrupamento de séries temporais na inferência causal
Os algoritmos de agrupamento em aprendizado de máquina são ferramentas importantes de aprendizado não supervisionado que permitem dividir os dados brutos em grupos com características semelhantes. Com esses grupos, é possível, por exemplo, realizar análise de mercado para um cluster específico, identificar os clusters mais resilientes em novos conjuntos de dados e também realizar inferências causais. Este artigo apresenta um método original para o agrupamento de séries temporais, utilizando a linguagem Python.
Do básico ao intermediário: Comandos BREAK e CONTINUE
Neste artigo veremos como usar os comando RETURN, BREAK e CONTINUE dentro de um laço. Entender o que cada um destes comandos faz no fluxo de execução de um laço é algo muito importante, para que você consiga trabalhar com aplicações mais elaboradas. 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.
Introdução ao MQL5 (Parte 6): Um Guia para Iniciantes sobre Funções de Array em MQL5
Embarque na próxima fase da nossa jornada com MQL5. Neste artigo esclarecedor e amigável para iniciantes, exploraremos as funções restantes de arrays, desmistificando conceitos complexos para capacitá-lo a criar estratégias de negociação eficientes. Discutiremos as funções ArrayPrint, ArrayInsert, ArraySize, ArrayRange, ArrayRemove, ArraySwap, ArrayReverse e ArraySort. Eleve sua expertise em negociação algorítmica com essas funções essenciais de arrays. Junte-se a nós no caminho para a maestria em MQL5!