Cinco arquiteturas de machine learning para trading exportáveis para ONNX: Random Forest (baseline), XGBoost (tabular), CNN 1D (padrões locais), LSTM/GRU (dependências longas), Transformer (multi-asset). Quando usar cada uma + código de export.
Comparativo prático das 3 formas de rodar IA em Expert Advisor MT5: ONNX nativo (recomendado 2026), servidor Python via socket TCP/REST, e DLL custom em C++. Latência, setup, manutenção e quando usar cada um.
Referência completa das funções ONNX nativas do MQL5: OnnxCreate, OnnxCreateFromBuffer, OnnxRun, OnnxRelease, OnnxSetInputShape e mais. Assinatura, parâmetros, flags ENUM_ONNX_FLAGS e códigos de erro.
Tutorial passo-a-passo para exportar modelos Python (Random Forest com Sklearn e LSTM com PyTorch) para o formato ONNX e consumi-los no Expert Advisor MT5. Código completo + validação no Strategy Tester.
Guia pillar 2026 sobre ONNX (Open Neural Network Exchange) no MetaTrader 5. Suporte nativo no MQL5, fluxo Python → ONNX → EA, funções OnnxCreate/OnnxRun, frameworks compatíveis e limitações honestas.
Comparação completa entre Exness e Deriv em 2026: spreads, regulação, PIX, synthetic indices, EAs e mais 15 critérios. Veredito por perfil de trader.
Comparação definitiva entre Claude Sonnet 4.6 e ChatGPT-5 para trading em 2026: Pine Script, EAs MQL5, análise de gráficos, prompts e veredito por caso de uso.
Guia completo Boom & Crash em 2026: como funcionam os spikes, 5 estratégias testadas, código Pine Script pronto e comparação com V75.
Como declarar lucros de corretoras estrangeiras no IR brasileiro. Lei 14.754/2023, alíquotas, DARFs, compensação de prejuízos.
Como validar estratégias de trading evitando overfitting. Tutorial Python completo com código pronto para walk-forward.
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