Artículos de programación MQL4 y MQL5

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Aprenda el lenguaje de programación de estrategias comerciales MQL5 leyendo numerosos artículos la mayor parte de los cuales han sido escritos por Ustedes - miembros de MQL5.community. Con el fin de buscar rápidamente la respuesta sobre una u otra cuestión de programación, todos los artículos están divididos en categorías: "Integración", "Probador", "Estrategias comerciales", etc.

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Simulación de mercado (Parte 07): Sockets (I)

Simulación de mercado (Parte 07): Sockets (I)

Sockets. ¿Sabes para qué sirven o cómo usarlos en MetaTrader 5? Si la respuesta es no, comencemos aprendiendo un poco sobre ellos. Este artículo trata de lo más básico. Pero, como existen diversas maneras de hacer lo mismo, y lo que realmente nos interesa es siempre el resultado, quiero mostrar que sí, existe una forma sencilla de pasar datos desde MetaTrader 5 hacia otros programas, como, por ejemplo, Excel. Sin embargo, la idea principal no es transferir datos de MetaTrader 5 a Excel, sino hacer lo contrario. Es decir, transferir datos desde Excel, o desde cualquier otro programa, hacia MetaTrader 5.
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Kit de herramientas de negociación MQL5 (Parte 8): Cómo implementar y utilizar la librería History Manager en sus proyectos

Kit de herramientas de negociación MQL5 (Parte 8): Cómo implementar y utilizar la librería History Manager en sus proyectos

Descubra cómo importar y utilizar sin esfuerzo la librería History Manager en su código MQL5 para procesar los historiales de operaciones en su cuenta MetaTrader 5 en el último artículo de esta serie. Con simples llamadas a funciones de una sola línea en MQL5, puede gestionar y analizar de forma eficaz sus datos de trading. Además, aprenderá a crear diferentes scripts de análisis del historial comercial y a desarrollar un asesor experto basado en precios como ejemplos prácticos de uso. El EA de ejemplo aprovecha los datos de precios y la librería History Manager para tomar decisiones de trading informadas, ajustar los volúmenes de operaciones e implementar estrategias de recuperación basadas en operaciones cerradas anteriormente.
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Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte IX): Organización del código (III): Módulo de comunicación

Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte IX): Organización del código (III): Módulo de comunicación

Únase a nosotros para profundizar en los últimos avances en el diseño de la interfaz MQL5, mientras presentamos el panel de comunicaciones rediseñado y continuamos nuestra serie sobre la creación del nuevo Panel de administración utilizando los principios de la modularización. Desarrollaremos la clase CommunicationsDialog paso a paso, explicando detalladamente cómo heredarla de la clase Dialog. Además, aprovecharemos las matrices y la clase ListView en nuestro desarrollo. Obtenga información útil para mejorar sus habilidades de desarrollo en MQL5: ¡lea el artículo y participe en el debate en la sección de comentarios!
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Dominando los registros (Parte 2): Formateo de registros

Dominando los registros (Parte 2): Formateo de registros

En este artículo, exploraremos cómo crear y aplicar formateadores de registros en la biblioteca. Veremos todo, desde la estructura básica de un formateador hasta ejemplos de implementación práctica. Al finalizar, tendrás el conocimiento necesario para formatear registros dentro de la biblioteca y comprenderás cómo funciona todo detrás de escena.
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Operando con el Calendario Económico MQL5 (Parte 7): Preparación para la prueba de estrategias con análisis de eventos noticiosos basado en recursos

Operando con el Calendario Económico MQL5 (Parte 7): Preparación para la prueba de estrategias con análisis de eventos noticiosos basado en recursos

En este artículo, preparamos nuestro sistema de trading en MQL5 para la prueba de estrategias utilizando datos del Calendario económico almacenados como recurso, lo que permite analizarlos fuera del entorno en vivo. Implementamos la carga y el filtrado de eventos por tiempo, moneda e impacto, y luego lo validamos en el Probador de Estrategias. Esto permite realizar pruebas retrospectivas efectivas de estrategias basadas en noticias.
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Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 20): Flujo externo (IV) — Correlation Pathfinder

Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 20): Flujo externo (IV) — Correlation Pathfinder

Correlation Pathfinder ofrece un nuevo enfoque para comprender la dinámica de los pares de divisas, como parte de la serie de desarrollo de herramientas de análisis de la acción del precio. Esta herramienta automatiza la recopilación y el análisis de datos, lo que permite comprender cómo interactúan pares como el EUR/USD y el GBP/USD. Mejora tu estrategia de trading con información práctica y en tiempo real que te ayudará a gestionar el riesgo y a detectar oportunidades de forma más eficaz.
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Redes neuronales en el trading: Optimización LSTM para la previsión de series temporales multivariantes (DA-CG-LSTM)

Redes neuronales en el trading: Optimización LSTM para la previsión de series temporales multivariantes (DA-CG-LSTM)

En este artículo presentamos el algoritmo DA-CG-LSTM, que ofrece nuevos enfoques para el análisis y la previsión de series temporales. En él aprenderemos cómo los innovadores mecanismos de atención y la flexibilidad de los modelos mejoran la precisión de las predicciones.
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Simulación de mercado (Parte 20): Iniciando el SQL (III)

Simulación de mercado (Parte 20): Iniciando el SQL (III)

Aunque podemos hacer cosas con una base de datos de unas 10 entradas, esto se asimila mucho mejor cuando trabajamos con un archivo que tenga más de 15 mil registros. Es decir, si tú intentaras crear eso manualmente, sería una tarea enorme. Sin embargo, es difícil encontrar una base de datos, incluso con fines didácticos, disponible para descargar. Pero, en realidad, no necesitamos recurrir a eso. Podemos usar MetaTrader 5 para crear una base de datos para nosotros. En este artículo, veremos cómo hacerlo.
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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 59): Aprendizaje por refuerzo (DDPG) con patrones de media móvil y oscilador estocástico (II)

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 59): Aprendizaje por refuerzo (DDPG) con patrones de media móvil y oscilador estocástico (II)

Continuamos nuestro último artículo sobre DDPG con indicadores MA y estocásticos examinando otras clases clave de aprendizaje por refuerzo cruciales para la implementación de DDPG. Aunque programamos principalmente en Python, el producto final de una red entrenada se exportará como un archivo ONNX a MQL5, donde lo integraremos como un recurso en un Asesor Experto creado mediante un asistente.
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Indicador del modelo CAPM en el mercado Forex

Indicador del modelo CAPM en el mercado Forex

Adaptación del modelo CAPM clásico para el mercado de divisas Forex en MQL5. El indicador calcula el retorno esperado y la prima de riesgo según la volatilidad histórica. Los indicadores suben en los picos y valles, lo que refleja los principios fundamentales de fijación de precios. Aplicación práctica de estrategias de contra-tendencia y seguimiento de tendencia, considerando la dinámica de la relación riesgo-retorno en tiempo real. Incluye aparato matemático e implementación técnica.
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Del básico al intermedio: Objetos (I)

Del básico al intermedio: Objetos (I)

En este artículo, empezaremos a ver cómo podremos trabajar con objetos directamente en el gráfico. Esto usando un código construido especialmente para mostrarnos algo. Trabajar con objetos es algo muy interesante y bastante divertido. Como este será el primer contacto, empezaremos con algo muy simple.
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Redes neuronales en el trading: Jerarquía de habilidades para el comportamiento adaptativo de agentes (Final)

Redes neuronales en el trading: Jerarquía de habilidades para el comportamiento adaptativo de agentes (Final)

El artículo analiza la aplicación práctica del framework HiSSD en tareas de trading algorítmico. Muestra cómo la jerarquía de habilidades y la arquitectura adaptativa pueden usarse para construir estrategias de negociación sostenibles.
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Simulación de mercado (Parte 22): Iniciando el SQL (V)

Simulación de mercado (Parte 22): Iniciando el SQL (V)

Antes de que tires la toalla y decidas abandonar el estudio sobre cómo usar SQL, déjame recordarte, mi querido lector, que aquí todavía estamos usando solo lo más básico de lo básico. Aún no hemos explorado algunas cosas que es posible hacer en SQL. En cuanto las exploremos, verás que SQL es mucho más práctico de lo que parece. Aunque, muy probablemente, yo termine cambiando la dirección de lo que estamos creando. Esto se debe a que el proceso de creación es dinámico. Voy a mostrar un poco más sobre cómo hacer las cosas en SQL. Esto se debe a que, de hecho, es algo que necesitas entender y conocer. Simplemente pensar que eres más capaz que toda una comunidad de programadores y desarrolladores solo te hará perder tiempo y oportunidades. Ten calma, porque esto se va a volver aún más interesante.
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Redes neuronales en el trading: Pipeline inteligente de previsiones (Mezcla dispersa de expertos)

Redes neuronales en el trading: Pipeline inteligente de previsiones (Mezcla dispersa de expertos)

Hoy le proponemos familiarizarnos con la implementación práctica de un bloque de mezcla dispersa de expertos para series temporales en el entorno de computación OpenCL. Este artículo explica paso a paso el funcionamiento de la convolución multiventana enmascarada, así como la organización del aprendizaje de gradientes en condiciones de múltiples flujos de información.
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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 55): SAC con Prioritized Experience Replay (PER)

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 55): SAC con Prioritized Experience Replay (PER)

Los búferes de reproducción en el aprendizaje por refuerzo son especialmente importantes con algoritmos fuera de política como DQN o SAC. Esto pone entonces el foco en el proceso de muestreo de este búfer de memoria. Mientras que las opciones predeterminadas con SAC, por ejemplo, utilizan una selección aleatoria de este búfer, los búferes de reproducción de experiencia priorizada ajustan esto mediante un muestreo del búfer basado en una puntuación TD. Repasamos la importancia del aprendizaje por refuerzo y, como siempre, examinamos solo esta hipótesis (no la validación cruzada) en un asesor experto creado por un asistente.
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Redes neuronales en el trading: Pipeline de pronóstico inteligente (Time-MoE)

Redes neuronales en el trading: Pipeline de pronóstico inteligente (Time-MoE)

Le invitamos a familiarizarse con el moderno framework Time-MoE, adaptado para tareas de previsión de series temporales. En este artículo, explicaremos los componentes clave de la arquitectura, ofreciendo explicaciones y ejemplos prácticos. Este enfoque permitirá no solo comprender los principios de funcionamiento del modelo, sino también aplicarlos a tareas de negociación del mundo real.
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Simulación de mercado (Parte 19): Iniciando SQL (II)

Simulación de mercado (Parte 19): Iniciando SQL (II)

Como expliqué en el primer artículo sobre SQL, no tiene sentido que pierdas el tiempo programando rutinas para conseguir hacer algo que SQL ya incluye. Sin embargo, si no sabes lo más básico, no lograrás hacer nada con SQL para aprovechar lo que esta herramienta tiene para ofrecernos. Por ello, en este artículo veremos cómo ejecutar tareas fundamentales en bases de datos.
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Minería de datos de los balances de los bancos centrales y obtención de un panorama de la liquidez global

Minería de datos de los balances de los bancos centrales y obtención de un panorama de la liquidez global

La minería de datos del balance de los bancos centrales ofrece una imagen de la liquidez global en el mercado Forex y en las divisas clave. Hoy combinaremos datos de la Fed, el BCE, el BOJ y el PBoC en un índice compuesto y utilizaremos el aprendizaje automático para descubrir patrones ocultos. Este enfoque convierte los datos sin procesar en señales comerciales reales combinando el análisis fundamental y técnico.
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Redes neuronales en el trading: Transformer parámetro-eficiente con atención segmentada (PSformer)

Redes neuronales en el trading: Transformer parámetro-eficiente con atención segmentada (PSformer)

Hoy proponemos al lector un primer contacto con el nuevo framework PSformer, que adapta la arquitectura del Transformer vainilla para resolver problemas de previsión de series temporales multidimensionales. El framework se basa en dos innovaciones clave: el mecanismo de compartición de parámetros (PS) y la atención a los segmentos espaciotemporales (SegAtt).
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Red neuronal en la práctica: la práctica lleva a la perfección

Red neuronal en la práctica: la práctica lleva a la perfección

En este artículo, mostraré cómo un simple cambio en el código, a fin de hacer que la neurona sea un poco más especializada, puede hacer que la fase de entrenamiento sea considerablemente más rápida Puesto que, una vez que la neurona, o red neuronal, como se verá más adelante, ya haya sido entrenada, el trabajo que realice será mucho más rápido. También hablaré de un problema que existe y que pocos mencionan
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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 67): Uso de patrones de TRIX y Williams Percent Range (WPR)

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 67): Uso de patrones de TRIX y Williams Percent Range (WPR)

El oscilador de media móvil exponencial triple (TRIX) y el oscilador de rango porcentual de Williams son otro par de indicadores que podrían utilizarse conjuntamente dentro de un Asesor Experto MQL5. Este par de indicadores, al igual que los que hemos analizado recientemente, también es complementario, ya que TRIX define la tendencia, mientras que el indicador Williams Percent Range confirma los niveles de soporte y resistencia. Como siempre, utilizamos el asistente MQL5 para evaluar el potencial que puedan tener estos dos indicadores.
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Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte X): Interfaz basada en recursos externos

Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte X): Interfaz basada en recursos externos

Actualmente estamos aprovechando las capacidades de MQL5 para utilizar recursos externos, como imágenes en formato BMP, para crear una interfaz de inicio con un estilo único para el Panel de Administración de Operaciones. La estrategia que se muestra aquí resulta especialmente útil al empaquetar múltiples recursos, incluyendo imágenes, sonidos y más, para una distribución más eficiente. En este artículo exploramos cómo se implementan estas características para ofrecer una interfaz moderna y visualmente atractiva para nuestro New_Admin_Panel EA.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 64): Presionando play en el servicio (V)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 64): Presionando play en el servicio (V)

En este artículo, mostraré cómo corregir dos errores presentes en el código. Sin embargo, he intentado explicarlas de manera que tú, aspirante a programador, entiendas que las cosas no siempre ocurrirán como habías previsto. Pero esto no debe ser motivo de desesperación, sino una oportunidad para aprender. El contenido expuesto aquí tiene como único propósito ser didáctico. En ningún caso debe interpretarse como una aplicación cuya finalidad sea distinta al aprendizaje y estudio de los conceptos presentados.
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Del básico al intermedio: Objetos (III)

Del básico al intermedio: Objetos (III)

En este artículo veremos cómo podemos implementar un sistema de interacción muy atractivo e interesante, sobre todo para quienes están empezando a practicar programación en MQL5. No se trata de algo realmente nuevo. La forma en que abordaré el tema hará que todo sea mucho más fácil de entender, ya que veremos, en la práctica, cómo se desarrolla una programación estructural con un objetivo bastante divertido.
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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 58): Aprendizaje por refuerzo (DDPG) con patrones de media móvil y oscilador estocástico

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 58): Aprendizaje por refuerzo (DDPG) con patrones de media móvil y oscilador estocástico

La media móvil y el oscilador estocástico son indicadores muy comunes cuyos patrones colectivos analizamos en el artículo anterior, mediante una red de aprendizaje supervisado, para ver qué «patrones se mantendrían». Partiendo de los análisis de ese artículo, vamos un paso más allá y analizamos los efectos que tendría en el rendimiento el aprendizaje por refuerzo, cuando se utiliza con esta red entrenada. Los lectores deben tener en cuenta que nuestras pruebas se han realizado en un periodo de tiempo muy limitado. No obstante, seguimos aprovechando los requisitos mínimos de programación que ofrece el Asistente de MQL5 (MQL5 Wizard) para mostrar esto.
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Del básico al intermedio: Eventos de mouse

Del básico al intermedio: Eventos de mouse

Este artículo es uno de esos en los que, definitivamente, no basta con ver el código y estudiarlo para entender qué ocurre. De hecho, es necesario crear una aplicación ejecutable y usarla en cualquier gráfico. Esto, para poder entender pequeños detalles que, de otro modo, son muy complicados de comprender. Como, por ejemplo, la combinación del teclado con el mouse para construir ciertos tipos de cosas.
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Simulación de mercado (Parte 18): Iniciando SQL (I)

Simulación de mercado (Parte 18): Iniciando SQL (I)

Da igual si vamos a usar uno u otro programa de SQL, ya sea MySQL, SQL Server, SQLite, OpenSQL o cualquier otro. Todos tienen algo en común. Ese algo en común es el lenguaje SQL. Aunque no vayas a usar una WorkBench, podrás manipular o trabajar con una base de datos directamente en MetaEditor o a través de MQL5 para hacer cosas en MetaTrader 5, pero necesitarás tener conocimientos de SQL. Así que aquí aprenderemos, al menos, lo básico.
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Del básico al intermedio: Herencia

Del básico al intermedio: Herencia

Sin duda, se trata de un artículo al que deberás dedicarle bastante tiempo para entender cómo y por qué funcionan las cosas que se muestran aquí. Esto se debe simplemente a que todo lo que se verá y mostrará aquí está orientado originalmente a lo que sería la programación orientada a objetos. Pero, en realidad, se basa en principios de programación estructural.
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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 61): Uso de patrones del ADX y el CCI con aprendizaje supervisado

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 61): Uso de patrones del ADX y el CCI con aprendizaje supervisado

El oscilador ADX y el oscilador CCI son indicadores de seguimiento de tendencias y de impulso que pueden combinarse al desarrollar un asesor experto. Analizamos cómo se puede sistematizar esto utilizando los tres modos principales de entrenamiento del aprendizaje automático. Los asesores expertos ensamblados por el Wizard MQL5 (Asistente MQL5) nos permiten evaluar los patrones que presentan estos dos indicadores, y comenzamos analizando cómo se puede aplicar el aprendizaje supervisado con estos patrones.
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Operando con el Calendario Económico MQL5 (Parte 9): Mejorando la interacción con noticias mediante una barra dinámica y un diseño pulido

Operando con el Calendario Económico MQL5 (Parte 9): Mejorando la interacción con noticias mediante una barra dinámica y un diseño pulido

En este artículo, mejoramos el Calendario Económico MQL5 con una barra de desplazamiento dinámica para una navegación intuitiva por las noticias. Garantizamos una visualización impecable de los eventos y unas actualizaciones eficientes. Validamos la barra de desplazamiento adaptable y el panel de control pulido mediante pruebas.
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Simulación de mercado: iniciando SQL en MQL5 (II)

Simulación de mercado: iniciando SQL en MQL5 (II)

Aunque muchos creen que podemos incluir sin problemas código SQL dentro de otro código, por lo general esto no es así. El motivo es que el código SQL siempre se incorpora al ejecutable como un string. Y este hecho de colocar el código SQL como string, si bien no genera inconvenientes en fragmentos pequeños, puede terminar provocándonos bastantes dolores de cabeza.
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Del básico al intermedio: Indicador (V)

Del básico al intermedio: Indicador (V)

En este artículo, veremos cómo podemos lidiar con solicitudes del usuario para cambiar el modo de trazado del gráfico. Esto, para que podamos lograr que un indicador, orientado a usar el modo de trazado gráfico actual, no quede extraño ni diferente de lo que el usuario de MetaTrader 5 esperaría.
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Reimaginando las estrategias clásicas (Parte 14): Configuraciones de alta probabilidad

Reimaginando las estrategias clásicas (Parte 14): Configuraciones de alta probabilidad

Las configuraciones de alta probabilidad son bien conocidas en nuestra comunidad de trading, pero lamentablemente no están bien definidas. En este artículo, nuestro objetivo será encontrar una forma empírica y algorítmica de definir con precisión qué constituye una configuración de alta probabilidad, identificándolas y explotándolas. Mediante el uso de árboles de potenciación de gradiente, demostramos cómo el lector puede mejorar el rendimiento de una estrategia de negociación arbitraria y comunicar mejor la tarea exacta que debe realizarse a nuestro ordenador de una manera más significativa y explícita.
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Simulación de mercado: Iniciando SQL en MQL5 (I)

Simulación de mercado: Iniciando SQL en MQL5 (I)

En este artículo, comenzaremos a explorar el uso de SQL dentro de un código MQL5. Veremos cómo podemos crear una base de datos. O, mejor dicho, cómo podemos crear un archivo de base de datos en SQLite, utilizando, para ello, recursos o procedimientos incluidos en el lenguaje MQL5. Veremos también cómo crear una tabla y, después, cómo crear una relación entre tablas mediante una clave primaria y una clave foránea. Todo esto usando, nuevamente, MQL5. Veremos lo sencillo que es crear un código que, en el futuro, podrá portarse a otras implementaciones de SQL, usando una clase que nos ayude a ocultar la implementación creada. Y, lo más importante de todo, veremos que, en diversos momentos, podemos correr el riesgo de que algo no salga bien al usar SQL. Esto se debe a que, dentro del código MQL5, un código SQL siempre se colocará dentro de una STRING.
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Redes neuronales en el trading: Mejora de la eficiencia del Transformer mediante la reducción de la nitidez (Final)

Redes neuronales en el trading: Mejora de la eficiencia del Transformer mediante la reducción de la nitidez (Final)

El SAMformer ofrece una solución a los problemas clave del Transformer en la previsión de series temporales a largo plazo, incluida la complejidad del entrenamiento y la escasa generalización a muestras pequeñas. Su arquitectura poco profunda y la optimización con control de nitidez garantizan que se eviten los malos mínimos locales. En este artículo, proseguiremos la aplicación de enfoques utilizando MQL5 y evaluaremos su valor práctico.
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Descarga de datos del Fondo Monetario Internacional en Python

Descarga de datos del Fondo Monetario Internacional en Python

Descarga de datos del Fondo Monetario Internacional en Python: extraemos datos del FMI para su uso en estrategias monetarias macroeconómicas. ¿Cómo puede la macroeconomía ayudar a los tráders y tráders algorítmicos?
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Del básico al intermedio: Eventos en Objetos (IV)

Del básico al intermedio: Eventos en Objetos (IV)

En este artículo, terminaremos lo que comenzamos en el artículo anterior. Es decir, una forma total y completamente interactiva de redimensionar los objetos directamente en el gráfico. Aunque muchos imaginen que, para hacer algo así, haría falta mucho más conocimiento de MQL5, notarás que, con conceptos simples y conocimientos muy básicos, podemos implementar una forma de trabajar con los objetos directamente en el gráfico. Algo que da un resultado muy divertido y bastante interesante.
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Determinación de los tipos de cambio justos en PPA usando los datos del FMI

Determinación de los tipos de cambio justos en PPA usando los datos del FMI

Construcción de un sistema de análisis de tipo de cambio basado en paridad de poder adquisitivo (PPA) en Python. El autor ha desarrollado un algoritmo con cinco métodos para calcular tipos de cambio justos utilizando datos del FMI. El presente artículo supone una guía práctica para el análisis fundamental de divisas, el procesamiento de datos económicos y la integración con sistemas comerciales. Encontrará el código completo en open source.
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Aprendizaje automático y Data Science (Parte 41): Detección de patrones en los mercados de divisas y de valores mediante YOLOv8

Aprendizaje automático y Data Science (Parte 41): Detección de patrones en los mercados de divisas y de valores mediante YOLOv8

Detectar patrones en los mercados financieros es un reto porque implica ver lo que aparece en el gráfico, algo difícil de realizar en MQL5 debido a las limitaciones de las imágenes. En este artículo, vamos a analizar un modelo eficaz creado en Python que nos ayuda a detectar patrones presentes en el gráfico con un mínimo esfuerzo.
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Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 23): Medidor de fortaleza de divisas

Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 23): Medidor de fortaleza de divisas

¿Sabes qué es lo que realmente determina la dirección de un par de divisas? Es la fortaleza de cada divisa por separado. En este artículo, mediremos la fortaleza de una divisa recorriendo todos los pares de divisas en los que aparece. Esa información nos permite predecir cómo podrían moverse esos pares en función de sus fortalezas relativas. Sigue leyendo para obtener más información.