Discusión sobre el artículo "Cómo desarrollar un agente de aprendizaje por refuerzo en MQL5 con Integración RestAPI (Parte 2): Funciones MQL5 para interacción HTTP con API REST "
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Artículo publicado Cómo desarrollar un agente de aprendizaje por refuerzo en MQL5 con Integración RestAPI (Parte 2): Funciones MQL5 para interacción HTTP con API REST del juego de tres en raya:
Este artículo detalla cómo MQL5 puede interactuar con Python y FastAPI, utilizando llamadas HTTP en MQL5 para comunicarse con un juego de tres en raya en Python. En él se discute la creación de una API con FastAPI para esta integración e se incluye un script de prueba en MQL5, resaltando la versatilidad del MQL5, la simplicidad del Python y la eficiencia del FastAPI en la conexión de diferentes tecnologías para soluciones innovadoras.
En este nuevo artículo, vamos a expandir esos conceptos, aplicándolos a un ejemplo práctico. El foco será el desarrollo de un conjunto de funciones en MQL5 para trabajar con llamadas HTTP, integrando con las capacidades de las RestAPIs para una interacción eficiente con un ambiente externo. Para ello, usaremos el desarrollo de un tres en raya en Python como ejemplo práctico.
Iniciaremos con el desarrollo de funciones en MQL5. Estas funciones son esenciales para establecer una comunicación eficaz con el ambiente externo, en este caso, el tres en raya desarrollado en Python. Permitirán enviar solicitudes HTTP y recibir respuestas, actuando como puentes de comunicación entre el MQL5 y la API del juego.
Paralelamente, exploraremos el desarrollo de una API usando FastAPI, una elección motivada por sus características notables como alta performance, simplicidad en el desarrollo y fuerte soporte para APIs asíncronas. El FastAPI también se destaca en la integración con modernas herramientas de desarrollo de APIs, facilitando la creación de endpoints eficientes y escalables que nuestro conjunto de funciones en MQL5 podrá utilizar para interactuar con el tres en raya.
Tras establecer las funciones fundamentales en MQL5, elaboraremos un script de prueba diseñado para interactuar con la API Python. Este script será un elemento crucial para demostrar la aplicabilidad práctica de nuestras funciones MQL5 en el contexto del tres en raya.
Este ejemplo servirá no solo para ilustrar la aplicación práctica de los conceptos discutidos anteriormente, sino también para ofrecer insights valiosos sobre cómo estas tecnologías pueden ser utilizadas en conjunto para crear soluciones innovadoras.
Al final de este artículo, habremos explorado tanto el desarrollo técnico de las funciones en MQL5 y de la API en FastAPI como su rol en la construcción de sistemas interconectados.
Autor: Jonathan Pereira