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Guia Prático MQL5 — Serviços
Guia Prático MQL5 — Serviços
O artigo descreve os recursos versáteis dos serviços — programas em MQL5 que não necessitam de gráficos para serem anexados. Eu ambém destacarei as diferenças dos serviços de outros programas em MQL5 e enfatizarei as nuances do trabalho do desenvolvedor com os serviços. Como exemplos, são oferecidas ao leitor várias tarefas que abrangem uma ampla gama de funcionalidades que podem ser implementadas como um serviço.
MQL5 — Você também pode se tornar um mestre nesta linguagem
MQL5 — Você também pode se tornar um mestre nesta linguagem
Neste artigo, será algo como uma entrevista comigo, de como comecei no MQL5. Irei lhe mostrar, como você pode se tornar um grande programador de MQL5. Mostrarei as bases necessárias para você conseguir alcançar tal feito. O único requisito é ter vontade de aprender.
Algoritmos de otimização populacionais: Otimizador lobo-cinzento (GWO)
Algoritmos de otimização populacionais: Otimizador lobo-cinzento (GWO)
Vamos falar sobre um dos algoritmos de otimização mais recentes e modernos: o "Packs of grey wolves" (manada de lobos-cinzentos). Devido ao seu comportamento distinto em funções de teste, este algoritmo se torna um dos mais interessantes em comparação com outros considerados anteriormente. Ele é um dos principais candidatos para treinamento de redes neurais e para otimizar funções suaves com muitas variáveis.
DoEasy. Controles (Parte 25): Objeto WinForms Tooltip
DoEasy. Controles (Parte 25): Objeto WinForms Tooltip
Neste artigo, começaremos a desenvolver o controle Tooltip (dica de ferramenta) e começaremos a criar novas primitivas gráficas para a biblioteca. Naturalmente, nem todo elemento tem uma dica de ferramenta, mas todo objeto gráfico pode ter uma.
Perceptron Multicamadas e o Algoritmo Backpropagation
Perceptron Multicamadas e o Algoritmo Backpropagation
Recentemente, ao aumentar a popularidade desses métodos, tantas bibliotecas foram desenvolvidas em Matlab, R, Python, C++, e etc, que recebem o conjunto de treinamento como entrada e constroem automaticamente uma Rede Neural apropriada para o suposto problema. Vamos entender como funciona um tipo básico de Rede Neural, (Perceptron de um único neurônio e Perceptron Multicamadas), e um fascinante algoritmo responsável pelo aprendizado da rede, (Gradiente descendente e o Backpropagation). Tais modelos de rede serviram de base para os modelos mais complexos existentes hoje.
DoEasy. Controles (Parte 24): Objeto WinForms dica
DoEasy. Controles (Parte 24): Objeto WinForms dica
Neste artigo, vamos reformular a lógica de especificação dos objetos base e principal para todos os objetos WinForms da biblioteca. Vamos desenvolver também um novo objeto dica que será base e algumas classes herdeiras para indicar a possível direção do movimento da linha divisória.
Indicadores adaptativos
Indicadores adaptativos
Neste artigo, exploraremos diferentes enfoques para desenvolver indicadores adaptativos. Esses indicadores se destacam pelo uso de feedback entre as entradas e saídas, o que permite que eles se adaptem de forma autônoma para processar séries temporais financeiras de forma eficiente.
Algoritmos de otimização populacionais: Enxame de partículas (PSO)
Algoritmos de otimização populacionais: Enxame de partículas (PSO)
Neste artigo vamos analisar o popular algoritmo de otimização por enxame de partículas (PSO). Anteriormente, discutimos características importantes de algoritmos de otimização, como convergência, velocidade de convergência, estabilidade, escalabilidade e desenvolvemos uma bancada de testes. Também analisamos um algoritmo simples baseado em geradores de números aleatórios (GNA).
Algoritmos de otimização populacional
Algoritmos de otimização populacional
Este é um artigo introdutório sobre a classificação do algoritmo de otimização (OA). O artigo tenta criar um banco de teste (um conjunto de funções), que deve ser usado para comparar os OAs e, talvez, identificar o algoritmo mais universal de todos os que são amplamente conhecidos.
Crie o seu próprio Indicador técnico
Crie o seu próprio Indicador técnico
Neste artigo, eu abordarei os algoritmos que permitem que você crie o seu próprio indicador técnico. Você aprenderá como obter resultados bem complexos e interessantes com suposições iniciais muito simples.
A matemática do mercado: lucro, prejuízo e custos
A matemática do mercado: lucro, prejuízo e custos
Neste artigo, eu mostrarei como calcular o lucro ou prejuízo total de qualquer negociação, incluindo comissão e swap. Eu fornecerei o modelo matemático mais preciso e o usarei para escrever o código e compará-lo com o padrão. Além disso, eu também tentarei entrar na função principal da MQL5 para calcular o lucro e chegar ao fundo de todos os valores necessários da especificação.
Operações com Matrizes e Vetores em MQL5
Operações com Matrizes e Vetores em MQL5
Matrizes e vetores foram introduzidos na MQL5 para operações eficientes com soluções matemáticas. Os novos tipos oferecem métodos integrados para a criação de código conciso e compreensível que se aproxima da notação matemática. Os arrays fornecem recursos extensos, mas há muitos casos em que as matrizes são muito mais eficientes.
Desenvolvendo um EA de negociação do zero (Parte 29): Plataforma falante
Desenvolvendo um EA de negociação do zero (Parte 29): Plataforma falante
Neste artigo vamos aprender como fazer a plataforma MT5 falar. Que tal deixar o EA mais divertido? Operar mercados financeiros costuma ser uma atividade extremamente chata e monótona, mas podemos deixar as coisas um pouco menos monótonas, apesar de que isto pode ser perigoso caso você tenha algum problema que lhe faça ficar viciado, pode ser que a coisa fique um pouco menos chata.