Artículos sobre simulación de estrategias en el lenguaje MQL5

¿Cómo podemos desarrollar, escribir y probar una estrategia comercial, cómo podemos encontrar los parámetros óptimos del sistema y cómo podemos analizar los resultados obtenidos? La plataforma MetaTrader ofrece a los desarrolladores de robots comerciales un abanico de posibilidades para una comprobación rápida y precisa de las ideas comerciales. Lea estos artículos para llegar a saber cómo probar los robots multidivisas y usar las posibilidades de MQL5 Cloud Network para la optimización.

A los desarrolladores de los sistemas automáticos de trading les recomendamos empezar a estudiar a partir de los fundamentos de la simulación y los algoritmos de generación de ticks en el Probador de Estrategias.

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Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 09): Eventos personalizados

Aquí veremos cómo accionar eventos personalizados y mejorar la cuestión de cómo el indicador informa del estado del servicio de repetición/simulación.

Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 04): Haciendo ajustes (II)

Vamos continuar con el desarrollo del sistema y el control. Sin una forma de controlar el servicio, se complica avanzar y mejorar el sistema.

Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 08): Bloqueo del indicador

En este artículo te mostraré cómo bloquear un indicador, simplemente utilizando el lenguaje MQL5, de una forma muy interesante y sorprendente.

Permutación de las barras de precio en MQL5

En este artículo, presentaremos un algoritmo de permutación de barras de precio y detallaremos cómo se pueden utilizar las pruebas de permutación para identificar los casos en los que se ha fabricado el rendimiento de la estrategia para engañar a los posibles compradores del asesor.

Algoritmos de optimización de la población: Método de Nelder-Mead

En el artículo de hoy, le presentamos un estudio completo del método de Nelder-Mead, en el que se explica cómo el símplex (el espacio de parámetros de la función) se modifica y reordena en cada iteración para alcanzar la solución óptima; asimismo, describiremos una forma de mejorar este método.

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 39): Pavimentando el terreno (II)

Antes de comenzar la segunda fase del desarrollo, es necesario reforzar algunas ideas. Entonces, ¿sabes cómo forzar al MQL5 a hacer lo que es necesario? ¿Has intentado ir más allá de lo que informa la documentación? Si no, prepárate. Porque empezaré a hacer cosas mucho más allá de lo que la mayoría hace normalmente.

Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de recocido simulado (Simulated Annealing, SA). Parte I

El algoritmo de recocido simulado es una metaheurística inspirada en el proceso de recocido de los metales. En nuestro artículo, realizaremos un análisis exhaustivo del algoritmo y mostraremos cómo muchas percepciones comunes y mitos que rodean a este método de optimización (el más popular y conocido) pueden ser incorrectos e incompletos. Anuncio de la segunda parte del artículo: "¡Conozca el algoritmo de recocido Isotrópico Simulado (Simulated Isotropic Annealing, SIA) del propio autor!"

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