Artículos con ejemplos de programación en el lenguaje MQL5

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Le espera una gran variedad de diferentes artículos sobre la creación de indicadores y robots comerciales para la plataforma MetaTrader usando el lenguaje MQL5. Cada artículo va acompañado con los códigos fuente, Usted puede abrir e iniciarlos en el editor MetaEditor de una manera independiente.

Estos artículos serán útiles tanto para los principiantes en el trading automático, como para los operadores experimentados en la programación y el trading. Aquí encontrará no sólo los ejemplos, sino también las nuevas ideas.

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Introducción a MQL5 (Parte 2): Variables predefinidas, funciones comunes y operadores de flujo de control

Introducción a MQL5 (Parte 2): Variables predefinidas, funciones comunes y operadores de flujo de control

En este artículo, seguiremos familiarizándonos con el lenguaje de programación MQL5. Esta serie de artículos no es solo un tutorial, sino también una puerta de entrada al mundo de la programación. ¿Qué hace especiales a estos artículos? Hemos procurado que las explicaciones sean sencillas para que los conceptos complejos resulten accesibles a todos. Aunque el material es accesible, para obtener los mejores resultados será necesario reproducir activamente todo lo que vamos a tratar. Solo así obtendremos el máximo beneficio de estos artículos.
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Algoritmos de optimización de la población: microsistema inmune artificial (Micro Artificial immune system, Micro-AIS)

Algoritmos de optimización de la población: microsistema inmune artificial (Micro Artificial immune system, Micro-AIS)

El artículo habla de un método de optimización basado en los principios del sistema inmune del organismo -Micro Artificial immune system, (Micro-AIS)-, una modificación del AIS. El Micro-AIS usa un modelo más simple del sistema inmunitario y operaciones sencillas de procesamiento de la información inmunitaria. El artículo también analizará las ventajas e inconvenientes del Micro-AIS en comparación con el AIS convencional.
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Aprendiendo MQL5 de principiante a profesional (Parte II): Tipos de datos básicos y uso de variables

Aprendiendo MQL5 de principiante a profesional (Parte II): Tipos de datos básicos y uso de variables

Continuamos la serie para principiantes. Hoy veremos cómo crear constantes y variables, además de registrar la fecha, los colores y otros datos útiles. Asimismo, aprenderemos a crear enumeraciones como días de la semana o estilos de cadena (sólido, punteado, etc.). Las variables y las expresiones son la base de la programación: se encuentran necesariamente en el 99% de los programas, por lo que comprenderlas es fundamental. Y así, si es usted nuevo en el mundo de la programación, este es un buen comienzo. Nivel de conocimientos de programación: muy básico, dentro del ámbito de mi artículo anterior (el enlace está al principio).
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Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo híbrido de optimización de forrajeo bacteriano con algoritmo genético (Bacterial Foraging Optimization - Genetic Algorithm, BFO-GA)

Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo híbrido de optimización de forrajeo bacteriano con algoritmo genético (Bacterial Foraging Optimization - Genetic Algorithm, BFO-GA)

Este artículo presenta un nuevo enfoque para resolver problemas de optimización combinando las ideas de los algoritmos de optimización de forrajeo bacteriano (BFO) y las técnicas utilizadas en el algoritmo genético (GA) en un algoritmo híbrido BFO-GA. Dicha técnica utiliza enjambres bacterianos para buscar una solución óptima de manera global y operadores genéticos para refinar los óptimos locales. A diferencia del BFO original, ahora las bacterias pueden mutar y heredar genes.
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GIT: ¿Pero qué es esto?

GIT: ¿Pero qué es esto?

En este artículo presentaré una herramienta de suma importancia para quienes desarrollan programas. Si no conoces GIT, consulta este artículo para tener una noción de lo que se trata esta herramienta y cómo usarla junto al MQL5.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 42): Proyecto Chart Trade (I)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 42): Proyecto Chart Trade (I)

Vamos a crear algo más interesante. El código que mostré antes quedará completamente obsoleto. No quiero arruinar la sorpresa. Sigue el artículo para entender mejor. Desde el inicio de esta secuencia sobre cómo desarrollar un sistema de repetición/simulación, he dicho que la idea es usar la plataforma MetaTrader 5 de manera idéntica, tanto en el sistema que estamos desarrollando como en el mercado real. Es importante que esto se haga de manera adecuada. No querrás entrenar y aprender a luchar usando determinadas herramientas y en el momento de la pelea tener que usar otras.
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Algoritmos de optimización de la población: Algoritmos de estrategias evolutivas (Evolution Strategies, (μ,λ)-ES y (μ+λ)-ES)

Algoritmos de optimización de la población: Algoritmos de estrategias evolutivas (Evolution Strategies, (μ,λ)-ES y (μ+λ)-ES)

En este artículo, analizaremos un grupo de algoritmos de optimización conocidos como "estrategias evolutivas" (Evolution Strategies o ES). Se encuentran entre los primeros algoritmos basados en poblaciones que usan principios evolutivos para encontrar soluciones óptimas. Hoy le presentaremos los cambios introducidos en las variantes clásicas de ES y revisaremos la función de prueba y la metodología del banco de pruebas para los algoritmos.
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Indicador de posiciones históricas en el gráfico como diagrama de sus ganancias/pérdidas

Indicador de posiciones históricas en el gráfico como diagrama de sus ganancias/pérdidas

En el artículo analizaremos una variante para obtener información sobre posiciones cerradas usando la historia de sus transacciones. Asimismo, crearemos un indicador sencillo que mostrará en forma de gráfico los beneficios/pérdidas aproximados de las posiciones en cada barra.
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Algoritmos de optimización de la población: Modificamos la forma y desplazamos las distribuciones de probabilidad y realizamos pruebas con el cefalópodo inteligente (Smart Cephalopod, SC)

Algoritmos de optimización de la población: Modificamos la forma y desplazamos las distribuciones de probabilidad y realizamos pruebas con el cefalópodo inteligente (Smart Cephalopod, SC)

Este artículo investigará qué efectos provoca el cambio de la forma de las distribuciones de probabilidad en el rendimiento de los algoritmos de optimización. Hoy realizaremos experimentos con el algoritmo de prueba "Smart Cephalopod" (SC) para evaluar la eficacia de distintas distribuciones de probabilidad en el contexto de problemas de optimización.
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Filtrado y extracción de características en el dominio de la frecuencia

Filtrado y extracción de características en el dominio de la frecuencia

En este artículo, analizaremos la aplicación de filtros digitales a series temporales representadas en el dominio de la frecuencia con el fin de extraer características únicas que puedan resultar útiles para los modelos de predicción.
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Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de recocido isotrópico simulado (Simulated Isotropic Annealing, SIA). Parte II

Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de recocido isotrópico simulado (Simulated Isotropic Annealing, SIA). Parte II

En la primera parte del artículo, hablamos del conocido y popular algoritmo del recocido simulado, analizamos sus ventajas y describimos detalladamente sus desventajas. La segunda parte del artículo se dedicará a la transformación cardinal del algoritmo y su renacimiento en un nuevo algoritmo de optimización, el "recocido isotrópico simulado, SIA".
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Paradigmas de programación (Parte 1): Enfoque procedimental para el desarrollo de un asesor basado en la dinámica de precios

Paradigmas de programación (Parte 1): Enfoque procedimental para el desarrollo de un asesor basado en la dinámica de precios

Conozca los paradigmas de programación y su aplicación en el código MQL5. En este artículo, analizaremos las características de la programación procedimental y ofreceremos ejemplos prácticos. Asimismo, aprenderemos a desarrollar un asesor basado en la acción del precio (Action Price) utilizando el indicador EMA y datos de velas. Además, el artículo introduce el paradigma de la programación funcional.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 39): Pavimentando el terreno (II)

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

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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Marcado de datos en el análisis de series temporales (Parte 4): Descomposición de la interpretabilidad usando el marcado de datos

Marcado de datos en el análisis de series temporales (Parte 4): Descomposición de la interpretabilidad usando el marcado de datos

En esta serie de artículos, presentaremos varias técnicas de marcado de series temporales que pueden producir datos que se ajusten a la mayoría de los modelos de inteligencia artificial (IA). El marcado dirigido de datos puede hacer que un modelo de IA entrenado resulte más relevante para las metas y objetivos del usuario, mejorando la precisión del modelo y ayudando a este a dar un salto de calidad.
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Algoritmos de optimización de la población: Método de Nelder-Mead

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.
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Aprendiendo MQL5 de principiante a profesional (Parte I): Comenzamos a programar

Aprendiendo MQL5 de principiante a profesional (Parte I): Comenzamos a programar

Este artículo supone la introducción a toda una serie de artículos sobre programación. Partimos del supuesto de que el lector no se ha enfrentado nunca a la programación. Así que empezaremos por lo básico. Nivel de conocimientos de programación: principiante absoluto.
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Búferes de color en indicadores de periodo y símbolo múltiple

Búferes de color en indicadores de periodo y símbolo múltiple

En este artículo revisaremos la estructura de los búferes de los indicadores de periodo y símbolo múltiple y organizaremos la muestra de los búferes de color de estos indicadores en el gráfico.
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Permutación de las barras de precio en MQL5

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.
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Indicadores alternativos de riesgo y rentabilidad en MQL5

Indicadores alternativos de riesgo y rentabilidad en MQL5

En este artículo, presentaremos una aplicación de varias medidas de rentabilidad y riesgo consideradas alternativas al ratio de Sharpe e investigaremos diferentes curvas de capital hipotéticas para analizar sus características.
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Plantillas listas para conectar indicadores en asesores (Parte 3): Indicadores de tendencia

Plantillas listas para conectar indicadores en asesores (Parte 3): Indicadores de tendencia

En este artículo de referencia, echaremos un vistazo a los indicadores estándar de la categoría de Indicadores de tendencia. Asimismo, crearemos plantillas listas para usar estos indicadores en asesores expertos: declaración y configuración de parámetros, inicialización y desinicialización de indicadores, y también obtención de datos y señales de los búferes de indicador en asesores.
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Lenguaje de programación visual Drakon: una herramienta de comunicación para desarrolladores y clientes MQL

Lenguaje de programación visual Drakon: una herramienta de comunicación para desarrolladores y clientes MQL

DRAKON es un lenguaje de programación visual especialmente diseñado para simplificar la interacción entre especialistas de distintas ramas (biólogos, físicos, ingenieros...) y programadores en proyectos espaciales rusos (por ejemplo, al crear el complejo "Burán"). En este artículo, hablaremos sobre cómo DRAKON hace que la creación de algoritmos sea accesible e intuitiva, incluso si nunca nos hemos enfrentado al código. Asimismo, también veremos cómo el lenguaje DRAKON ayuda tanto al cliente a explicar sus pensamientos al encargar robots comerciales, como al programador a cometer menos errores en funciones complejas.
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Plantillas listas para conectar indicadores en asesores (Parte 2): Indicadores de volumen y Bill Williams

Plantillas listas para conectar indicadores en asesores (Parte 2): Indicadores de volumen y Bill Williams

En este artículo, veremos los indicadores estándar de la categoría de Volúmenes y los Indicadores de Bill Williams. Asimismo, crearemos plantillas listas para su uso en asesores: declaración y configuración de parámetros, inicialización y desinicialización de indicadores, y también obtención de datos y señales de los búferes de indicador en asesores.
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Plantillas listas para conectar indicadores en asesores (Parte 1): Osciladores

Plantillas listas para conectar indicadores en asesores (Parte 1): Osciladores

En este artículo analizaremos los indicadores estándar de la categoría de osciladores. Asimismo, crearemos plantillas listas para su uso en asesores: declaración y configuración de parámetros, inicialización y desinicialización de indicadores, y también obtención de datos y señales de los búferes de indicador en asesores.
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Cómo crear un panel informativo para mostrar datos en indicadores y asesores

Cómo crear un panel informativo para mostrar datos en indicadores y asesores

En el presente artículo consideraremos la creación de una clase de panel informativo para utilizarla en indicadores y asesores. Este será el artículo introductorio de una pequeña serie de artículos con plantillas para la conexión y el uso de indicadores estándar en asesores. Empezaremos creando un panel, un análogo de la ventana de datos de MetaTrader 5.
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Algoritmos de optimización de la población: Evolución diferencial (Differential Evolution, DE)

Algoritmos de optimización de la población: Evolución diferencial (Differential Evolution, DE)

En este artículo, hablaremos del algoritmo que muestra los resultados más controvertidos entre todos los anteriormente analizados, el algoritmo de Evolución Diferencial (DE).
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Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de optimización de la dinámica espiral (Spiral Dynamics Optimization, SDO)

Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de optimización de la dinámica espiral (Spiral Dynamics Optimization, SDO)

Este artículo presenta un algoritmo de optimización basado en los patrones de las trayectorias en espiral en la naturaleza, como las conchas de los moluscos: el algoritmo de optimización de la dinámica espiral o SDO. El algoritmo propuesto ha sido repensado y modificado a fondo por el autor: en el artículo analizaremos por qué estos cambios han sido necesarios.
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Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de gotas de agua inteligentes (Intelligent Water Drops, IWD)

Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de gotas de agua inteligentes (Intelligent Water Drops, IWD)

El artículo analiza un interesante algoritmo, las gotas de agua inteligentes, IWD, presente en la naturaleza inanimada, que simula el proceso de formación del cauce de un río. Las ideas de este algoritmo han permitido mejorar significativamente el anterior líder de la clasificación, el SDS, y el nuevo líder (SDSm modificado); como de costumbre, se puede encontrar en el archivo del artículo.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 41): Inicio de la segunda fase (II)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 41): Inicio de la segunda fase (II)

Si hasta ahora todo te ha parecido correcto, significa que no estás pensando realmente a largo plazo. Donde empiezas a desarrollar aplicaciones y, con el tiempo, ya no necesitas programar nuevas aplicaciones. Solo tienes que conseguir que trabajen juntos. Veamos cómo terminar de montar el indicador del ratón.
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Cómo desarrollar un agente de aprendizaje por refuerzo en MQL5 con integración RestAPI  (Parte 4): Organización de funciones en clases en MQL5

Cómo desarrollar un agente de aprendizaje por refuerzo en MQL5 con integración RestAPI (Parte 4): Organización de funciones en clases en MQL5

Este artículo examina la transición de la codificación procedimental a la programación orientada a objetos (POO) en MQL5, enfocándose en la integración con REST APIs. Discutimos la organización de funciones de solicitudes HTTP (GET y POST) en clases y destacamos ventajas como el encapsulamiento, la modularidad y la facilidad de mantenimiento. La refactorización de código se detalla, y se muestra la sustitución de funciones aisladas por métodos de clases. El artículo incluye ejemplos prácticos y pruebas.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 40): Inicio de la segunda fase (I)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 40): Inicio de la segunda fase (I)

Esta es la nueva fase del sistema de repetición/simulación. En esta etapa, la conversación será realmente una conversación, y el contenido se volverá bastante denso. Les insto a leer el artículo con atención y a utilizar siempre las referencias que se proporcionen. Esto les ayudará a comprender mejor lo que se les está explicando.
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Cómo desarrollar un agente de aprendizaje por refuerzo en MQL5 con Integración RestAPI (Parte 3): Creación de jugadas automáticas y scripts de prueba en MQL5

Cómo desarrollar un agente de aprendizaje por refuerzo en MQL5 con Integración RestAPI (Parte 3): Creación de jugadas automáticas y scripts de prueba en MQL5

Este artículo explora la implementación de jugadas automáticas en el juego del tres en raya de Python, integrado con funciones de MQL5 y pruebas unitarias. El objetivo es mejorar la interactividad del juego y asegurar la robustez del sistema a través de pruebas en MQL5. La exposición cubre el desarrollo de la lógica del juego, la integración y las pruebas prácticas, y finaliza con la creación de un entorno de juego dinámico y un sistema integrado confiable.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 38): Pavimentando el terreno (II)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 38): Pavimentando el terreno (II)

Muchas personas que se hacen llamar programadores de MQL5 no tienen los conocimientos básicos que presentaré en este artículo. Muchos consideran que MQL5 es limitado; sin embargo, todo se debe a la falta de conocimientos. Así que no te avergüences de no saber. Avergüénzate, en cambio, de no preguntar. El simple hecho de obligar a MetaTrader 5 a no permitir que un indicador se duplique, en ningún caso nos da los medios para realizar una comunicación bidireccional entre el indicador y el Expert Advisor. Todavía estamos muy lejos de esto. No obstante, el hecho de que el indicador no se duplique en el gráfico nos da cierta tranquilidad.
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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

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.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 37): Pavimentando el terreno (I)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 37): Pavimentando el terreno (I)

En este artículo, vamos a empezar a hacer algo que ojalá hubiera hecho hace mucho más tiempo. Sin embargo, debido a la falta de "terreno firme", no me sentía seguro para presentarlo públicamente. Ahora, tengo las bases para poder hacer lo que vamos a empezar a hacer a partir de ahora. Es una buena idea centrarse al máximo en comprender el contenido de este artículo, y no lo digo para que lo leas por leer. Quiero y necesito recalcar que, si no entiendes este artículo en concreto, puedes abandonar por completo cualquier esperanza de comprender el contenido de los siguientes.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 36): Haciendo retoques (II)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 36): Haciendo retoques (II)

Una de las cosas que más nos puede complicar la vida como programadores es el hecho de suponer cosas. En este artículo, te mostraré los peligros de hacer suposiciones: tanto en la parte de programación MQL5, donde se asume que un tipo tendrá un tamaño determinado, como cuando se utiliza MetaTrader 5, donde se asume que los diferentes servidores funcionan de la misma manera.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 35): Haciendo retoques (I)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 35): Haciendo retoques (I)

Tenemos que arreglar algunas cosas antes de poder continuar de verdad. Pero no es necesariamente una corrección, sino una mejora en la forma de gestionar y utilizar la clase. La razón es que hay fallos debidos a algún tipo de interacción dentro del sistema. A pesar de los intentos de comprender la razón de algunos de los fallos, para ponerles fin, todos ellos se vieron frustrados, ya que algunos no tenían sentido. Cuando usamos punteros o recursión en C / C++, y el programa empieza a fallar.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 34): Sistema de órdenes (III)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 34): Sistema de órdenes (III)

En este artículo concluiremos la primera fase de la construcción. Aunque será algo relativamente rápido, explicaré detalles que quizás no se comentaron anteriormente. Pero aquí explicaré algunas cosas que mucha gente no entiende por qué son como son. Uno de estos casos es el del ratón. ¡¡¡¿Sabes por qué tienes que pulsar la tecla Shift o Ctrl en tu teclado?!!!
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 33): Sistema de órdenes (II)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 33): Sistema de órdenes (II)

Vamos a continuar el desarrollo del sistema de órdenes, pero verás que haremos una reutilización masiva de cosas ya vistas en otros artículos. Aun así, tendremos una pequeña recompensa en este artículo. Desarrollaremos, en primer lugar, un sistema que pueda ser operado junto al servidor de negociación real, ya sea usando una cuenta demo o una cuenta real. Haremos uso masivo y extensivo de la plataforma MetaTrader 5 para proporcionarnos todo el soporte que necesitaremos en este inicio de viaje.
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Modelos de clasificación de la biblioteca Scikit-learn y su exportación a ONNX

Modelos de clasificación de la biblioteca Scikit-learn y su exportación a ONNX

En este artículo, analizaremos el uso de todos los modelos de clasificación del paquete Scikit-learn para resolver el problema de la clasificación de los iris de Fisher; asimismo, intentaremos convertir estos al formato ONNX y usar los modelos resultantes en programas MQL5. También compararemos la precisión de los modelos originales y sus versiones ONNX en el conjunto de datos completo Iris dataset.