Artículos sobre cómo integrar MetaTrader 5 con la ayuda del lenguaje MQL5

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Las tareas a las que se enfrenta el operador son interesantes y a menudo requieren unos enfoques originales. Aquí encontrará los artículos en los que se ofrecen las soluciones más inesperadas para la evaluación, análisis y procesamiento de los datos de precio y resultados del trading. En sus artículos los autores describen varias soluciones integrales, incluyendo la conexión de las bases de datos y ICQ, uso de OpenCL y  redes sociales, uso de Delphi y C#.

Léalos y sabrá cómo usar los packs matemáticos y neuronales, así como se enterará de muchas más cosas. Conviértase en el autor y comparta su experiencia única con MQL5.community.

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Modelo de riesgo de cartera utilizando el criterio de Kelly y la simulación de Monte Carlo

Modelo de riesgo de cartera utilizando el criterio de Kelly y la simulación de Monte Carlo

Durante décadas, los operadores han utilizado la fórmula del criterio de Kelly para determinar la proporción óptima de capital que se debe asignar a una inversión o apuesta con el fin de maximizar el crecimiento a largo plazo y minimizar el riesgo de ruina. Sin embargo, seguir ciegamente el criterio de Kelly utilizando el resultado de una sola prueba retrospectiva suele ser peligroso para los operadores individuales, ya que en el trading en vivo, la ventaja comercial disminuye con el tiempo y el rendimiento pasado no es un indicador de resultados futuros. En este artículo, presentaré un enfoque realista para aplicar el criterio de Kelly a la asignación de riesgos de uno o más EA en MetaTrader 5, incorporando los resultados de la simulación de Monte Carlo de Python.
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Aprendizaje automático en la negociación de tendencias unidireccionales tomando el oro como ejemplo

Aprendizaje automático en la negociación de tendencias unidireccionales tomando el oro como ejemplo

En este artículo analizaremos un enfoque interesante: la negociación solo en la dirección seleccionada (compra o venta). Para ello, utilizaremos técnicas de inferencia causal y aprendizaje automático.
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Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte VI): Interfaz de múltiples funciones (I)

Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte VI): Interfaz de múltiples funciones (I)

La función del administrador de operaciones va más allá de las comunicaciones por Telegram; también puede participar en diversas actividades de control, como la gestión de órdenes, el seguimiento de posiciones y la personalización de interfaces. En este artículo, compartiremos información práctica sobre cómo ampliar nuestro programa para admitir múltiples funcionalidades en MQL5. Esta actualización tiene como objetivo superar la limitación actual del Panel de administración, que se centra principalmente en la comunicación, permitiéndole gestionar una gama más amplia de tareas.
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Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 8): Panel de métricas

Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 8): Panel de métricas

Como una de las herramientas de análisis de la acción del precio más potentes, el panel de métricas está diseñado para optimizar el análisis del mercado al proporcionar instantáneamente métricas esenciales del mercado con solo hacer clic en un botón. Cada botón tiene una función específica, ya sea analizar tendencias altas/bajas, volumen u otros indicadores clave. Esta herramienta proporciona datos precisos y en tiempo real cuando más los necesita. Profundicemos en sus características en este artículo.
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Simulación de mercado (Parte 10): Sockets (IV)

Simulación de mercado (Parte 10): Sockets (IV)

En este artículo, te muestro lo que necesitas hacer para empezar a utilizar Excel y controlar MetaTrader 5, pero de una forma muy interesante. Para ello, utilizaremos un complemento de Excel, de modo que no sea necesario utilizar el VBA integrado. Si no sabes de qué complemento se trata, consulta este artículo y aprende a programar en Python directamente en Excel.
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Integración de las API de los brókers con los Asesores Expertos usando MQL5 y Python

Integración de las API de los brókers con los Asesores Expertos usando MQL5 y Python

En este artículo, analizaremos la implementación de MQL5 en colaboración con Python para realizar operaciones relacionadas con los brókers. Imagina tener un asesor experto (Expert Advisor, EA) funcionando continuamente alojado en un VPS, ejecutando operaciones en tu nombre. En algún momento, la capacidad de la EA para gestionar fondos se vuelve primordial. Esto incluye operaciones como recargar su cuenta de trading e iniciar retiradas. En este debate, analizaremos las ventajas y la aplicación práctica de estas funciones, garantizando una integración perfecta de la gestión de fondos en su estrategia comercial. ¡Estén atentos!
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Observador de Connexus (Parte 8): Cómo agregar un observador de solicitudes

Observador de Connexus (Parte 8): Cómo agregar un observador de solicitudes

En esta última entrega de nuestra serie de bibliotecas Connexus, exploramos la implementación del patrón Observer, así como refactorizaciones esenciales de rutas de archivos y nombres de métodos. Esta serie cubrió todo el desarrollo de Connexus, diseñado para simplificar la comunicación HTTP en aplicaciones complejas.
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Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 4): Analytics Forecaster EA

Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 4): Analytics Forecaster EA

Estamos pasando de simplemente ver las métricas analizadas en gráficos a una perspectiva más amplia que incluye la integración de Telegram. Esta mejora permite que los resultados importantes se envíen directamente a tu dispositivo móvil a través de la aplicación Telegram. Acompáñenos en este viaje que exploraremos juntos en este artículo.
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Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 9): Flujo externo

Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 9): Flujo externo

Este artículo explora una nueva dimensión del análisis utilizando librerías externas diseñadas específicamente para análisis avanzados. Estas librerías, como pandas, proporcionan potentes herramientas para procesar e interpretar datos complejos, lo que permite a los operadores obtener una visión más profunda de la dinámica del mercado. Al integrar estas tecnologías, podemos salvar la brecha entre los datos brutos y las estrategias viables. Únase a nosotros para sentar las bases de este enfoque innovador y liberar el potencial de combinar la tecnología con la experiencia en el comercio.
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Neurona biológica para la previsión de series temporales financieras

Neurona biológica para la previsión de series temporales financieras

Construimos un sistema de neuronas biológicamente correcto para la predicción de series temporales. La introducción de un medio similar al plasma en la arquitectura de una red neuronal ha creado una especie de "mente colectiva", en la que cada neurona influye en el trabajo del sistema no solo a través de conexiones directas, sino también mediante interacciones electromagnéticas de largo alcance. ¿Cómo se comportará el sistema de modelización neural del cerebro en el mercado?
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Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte VIII): Panel de análisis

Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte VIII): Panel de análisis

Hoy profundizamos en la incorporación de métricas de trading útiles dentro de una ventana especializada integrada en el EA del Panel de Administración. Este debate se centra en la implementación de MQL5 para desarrollar un panel de análisis y destaca el valor de los datos que proporciona a los administradores de operaciones bursátiles. El impacto es principalmente educativo, ya que se extraen valiosas lecciones del proceso de desarrollo, lo que beneficia tanto a los desarrolladores noveles como a los experimentados. Esta función demuestra las oportunidades ilimitadas que ofrece esta serie de desarrollo al equipar a los gestores comerciales con herramientas de software avanzadas. Además, exploraremos la implementación de las clases PieChart y ChartCanvas como parte de la continua expansión de las capacidades del panel del administrador de operaciones.
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Introducción a Connexus (Parte 1): ¿Cómo utilizar la función WebRequest?

Introducción a Connexus (Parte 1): ¿Cómo utilizar la función WebRequest?

Este artículo es el comienzo de una serie de desarrollos para una biblioteca llamada “Connexus” para facilitar las solicitudes HTTP con MQL5. El objetivo de este proyecto es brindarle al usuario final esta oportunidad y mostrarle cómo utilizar esta biblioteca auxiliar. Mi intención era hacerlo lo más sencillo posible para facilitar el estudio y ofrecer la posibilidad de desarrollos futuros.
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Explorando la criptografía en MQL5: Un enfoque paso a paso

Explorando la criptografía en MQL5: Un enfoque paso a paso

Este artículo analiza la integración de la criptografía en MQL5, mejorando la seguridad y la funcionalidad de los algoritmos de trading. Cubriremos los métodos criptográficos clave y su aplicación práctica en el comercio automatizado.
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Desarrollamos un asesor experto multidivisas (Parte 23): Ordenando la cadena de etapas de optimización automática de proyectos (II)

Desarrollamos un asesor experto multidivisas (Parte 23): Ordenando la cadena de etapas de optimización automática de proyectos (II)

Hoy nuestro objetivo consiste en crear un sistema de optimización periódica automática de las estrategias comerciales utilizadas en un asesor experto final. El sistema se vuelve más complejo a medida que se desarrolla, por lo que de vez en cuando debemos examinarlo en su conjunto para detectar cuellos de botella y soluciones subóptimas.
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Integración de Discord con MetaTrader 5: Creación de un robot comercial con notificaciones en tiempo real

Integración de Discord con MetaTrader 5: Creación de un robot comercial con notificaciones en tiempo real

En este artículo veremos cómo integrar MetaTrader 5 y el servidor Discord para recibir notificaciones de transacciones en tiempo real desde cualquier parte del mundo. Además, aprenderemos a configurar la plataforma y Discord para asegurarnos de que las alertas se envían a Discord, y hablaremos de los problemas de seguridad que surgen al utilizar WebRequest y webhooks para estos métodos de notificación.
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Envío de mensajes desde MQL5 a Discord: creación de un bot Discord–MetaTrader 5

Envío de mensajes desde MQL5 a Discord: creación de un bot Discord–MetaTrader 5

Al igual que Telegram, Discord es capaz de recibir información y mensajes en formato JSON utilizando sus API de comunicación. En este artículo, vamos a explorar cómo se pueden utilizar las API de Discord para enviar señales de trading y actualizaciones desde MetaTrader 5 a su comunidad de trading en Discord.
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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 51): Aprendizaje por refuerzo con SAC

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 51): Aprendizaje por refuerzo con SAC

Soft Actor Critic es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que utiliza tres redes neuronales. Una red de actores y dos redes de críticos. Estos modelos de aprendizaje automático se emparejan en una relación maestro-esclavo en la que los críticos se modelan para mejorar la precisión de las previsiones de la red de actores. Al tiempo que introducimos ONNX en esta serie, exploramos cómo estas ideas podrían ponerse a prueba como una señal personalizada de un asesor experto ensamblado por un asistente.
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Algoritmo de búsqueda circular — Circle Search Algorithm (CSA)

Algoritmo de búsqueda circular — Circle Search Algorithm (CSA)

Este trabajo presenta un nuevo algoritmo metaheurístico de optimización CSA (Circle Search Algorithm) basado en las propiedades geométricas del círculo. El algoritmo usa el principio de desplazamiento de puntos por tangentes para encontrar la solución óptima combinando fases de exploración global y explotación local.
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Algoritmo de optimización del comportamiento social adaptativo (ASBO): — Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Evolución en dos fases

Algoritmo de optimización del comportamiento social adaptativo (ASBO): — Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Evolución en dos fases

Este artículo supone una continuación del tema del comportamiento social de los organismos vivos y su impacto en el desarrollo de un nuevo modelo matemático: el ASBO (Adaptive Social Behavior Optimization). Así, nos sumergiremos en la evolución en dos fases, probaremos el algoritmo y sacaremos conclusiones. Al igual que en la naturaleza un grupo de organismos vivos une sus esfuerzos para sobrevivir, el ASBO utiliza los principios de comportamiento colectivo para resolver problemas de optimización complejos.
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Cuerpo en Connexus (Parte 4): Añadiendo compatibilidad con cuerpos HTTP

Cuerpo en Connexus (Parte 4): Añadiendo compatibilidad con cuerpos HTTP

En este artículo, exploramos el concepto de cuerpo en las solicitudes HTTP, que es esencial para enviar datos como JSON y texto sin formato. Discutimos y explicamos cómo usarlo correctamente con los encabezados adecuados. También presentamos la clase ChttpBody, parte de la biblioteca Connexus, que simplificará el trabajo con el cuerpo de las solicitudes.
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Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 11): EA de señales Heikin Ashi

Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 11): EA de señales Heikin Ashi

MQL5 ofrece infinitas oportunidades para desarrollar sistemas de trading automatizados adaptados a sus preferencias. ¿Sabías que incluso puede realizar cálculos matemáticos complejos? En este artículo, presentamos la técnica japonesa Heikin-Ashi como una estrategia de trading automatizada.
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Kit de herramientas de negociación MQL5 (Parte 6): Ampliación de la libreria EX5 de gestión del historial con las funciones de última orden pendiente completada

Kit de herramientas de negociación MQL5 (Parte 6): Ampliación de la libreria EX5 de gestión del historial con las funciones de última orden pendiente completada

Aprenda a crear un módulo EX5 de funciones exportables que consultan y guardan datos de forma fluida para el pedido pendiente completado más recientemente. En esta guía paso a paso, mejoraremos la librería History Management EX5 desarrollando funciones específicas y compartimentadas para recuperar las propiedades esenciales de la última orden pendiente completada. Estas propiedades incluyen el tipo de orden, el tiempo de configuración, el tiempo de ejecución, el tipo de ejecución y otros detalles críticos necesarios para la gestión y el análisis eficaces del historial de operaciones de las órdenes pendientes.
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Trading con algoritmos: La IA y su camino hacia las alturas doradas

Trading con algoritmos: La IA y su camino hacia las alturas doradas

En este artículo veremos un método para crear estrategias comerciales para el oro utilizando el aprendizaje automático. Considerando el enfoque propuesto para el análisis y la previsión de series temporales desde distintos ángulos, podemos determinar sus ventajas e inconvenientes en comparación con otras formas de crear sistemas comerciales basados únicamente en el análisis y la previsión de series temporales financieras.
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Algoritmos avanzados de ejecución de órdenes en MQL5: TWAP, VWAP y órdenes Iceberg

Algoritmos avanzados de ejecución de órdenes en MQL5: TWAP, VWAP y órdenes Iceberg

Un marco MQL5 que ofrece algoritmos de ejecución de nivel institucional (TWAP, VWAP, Iceberg) a los operadores minoristas a través de un gestor de ejecución unificado y un analizador de rendimiento para un corte y análisis de órdenes más fluido y preciso.
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Uso de reglas de asociación en el análisis de datos de Forex

Uso de reglas de asociación en el análisis de datos de Forex

¿Cómo aplicar las reglas predictivas del análisis minorista de supermercados al mercado Forex real? ¿Cómo se relacionan las compras de galletas, leche y pan con las transacciones bursátiles? El artículo analiza un enfoque innovador del trading algorítmico basado en el uso de reglas de asociación.
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Optimización por herencia sanguínea — Blood inheritance optimization (BIO)

Optimización por herencia sanguínea — Blood inheritance optimization (BIO)

Les presento mi nuevo algoritmo basado en la población, el BIO (Blood Inheritance Optimization), inspirado en el sistema de herencia del grupo sanguíneo humano. En este algoritmo, cada solución tiene un "grupo sanguíneo" distinto que determina su forma de evolucionar. Al igual que en la naturaleza, el grupo sanguíneo de un niño se hereda según reglas específicas, en el BIO las nuevas soluciones obtienen sus características mediante un sistema de herencia y mutaciones.
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Algoritmo de optimización de sociedad anárquica (Anarchic Society Optimization, ASO)

Algoritmo de optimización de sociedad anárquica (Anarchic Society Optimization, ASO)

En este artículo, nos familiarizaremos con el algoritmo de optimización de sociedad anárquica (Anarchic Society Optimization, ASO) y discutiremos cómo un algoritmo basado en el comportamiento irracional y aventurero de los participantes en una sociedad anárquica (un sistema anómalo de interacción social libre de poder centralizado y varios tipos de jerarquías) es capaz de explorar el espacio de soluciones y evitar las trampas del óptimo local. El artículo presenta una estructura ASO unificada aplicable tanto a problemas continuos como discretos.
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Kit de herramientas de negociación MQL5 (Parte 7): Ampliación de la libreria EX5 de gestión del historial con las funciones de última orden pendiente cancelada

Kit de herramientas de negociación MQL5 (Parte 7): Ampliación de la libreria EX5 de gestión del historial con las funciones de última orden pendiente cancelada

Aprenda a completar la creación del módulo final en la librería History Manager EX5, centrándose en las funciones responsables de gestionar la orden pendiente cancelada más recientemente. Esto le proporcionará las herramientas necesarias para recuperar y almacenar de manera eficiente los detalles clave relacionados con las órdenes pendientes canceladas con MQL5.
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Cliente en Connexus (Parte 7): Añadir la capa de cliente

Cliente en Connexus (Parte 7): Añadir la capa de cliente

En este artículo continuamos con el desarrollo de la biblioteca Connexus. En este capítulo creamos la clase CHttpClient, responsable de enviar una solicitud y recibir un orden. También cubrimos el concepto de simulaciones, dejando la biblioteca desacoplada de la función WebRequest, lo que permite una mayor flexibilidad para los usuarios.
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Simulación de mercado (Parte 15): Sockets (IX)

Simulación de mercado (Parte 15): Sockets (IX)

En este artículo, explicaré una de las posibles soluciones a lo que he estado intentando mostrar. Es decir, cómo permitir que un usuario de Excel realice una acción en MetaTrader 5 sin enviar órdenes ni abrir o cerrar una posición. La idea es que el usuario utilice Excel para realizar un análisis fundamental de algún símbolo. Y que, usando únicamente Excel, pueda indicar a un Asesor Experto que se esté ejecutando en MetaTrader 5 que debe abrir o cerrar una posición determinada.
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Creación de un indicador canal de Keltner con gráficos personalizados en Canvas en MQL5

Creación de un indicador canal de Keltner con gráficos personalizados en Canvas en MQL5

En este artículo, creamos un indicador del canal de Keltner con gráficos personalizados en MQL5. Detallamos la integración de medias móviles, cálculos ATR y visualización mejorada de gráficos. También cubrimos el backtesting para evaluar el rendimiento del indicador y obtener información práctica sobre el trading.
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Desarrollamos un asesor experto multidivisas (Parte 22): Inicio de la transición a la sustitución dinámica de ajustes

Desarrollamos un asesor experto multidivisas (Parte 22): Inicio de la transición a la sustitución dinámica de ajustes

Si hemos empezado a automatizar la optimización periódica, también deberíamos ocuparnos de la actualización automática de los ajustes de los asesores expertos que ya están trabajando en la cuenta comercial. También deberíamos permitirle ejecutar un asesor experto en el simulador de estrategias y cambiar su configuración en una sola pasada.
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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 57): Aprendizaje supervisado utilizando la media móvil y el oscilador estocástico

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 57): Aprendizaje supervisado utilizando la media móvil y el oscilador estocástico

La media móvil y el oscilador estocástico son indicadores muy comunes que algunos operadores pueden no utilizar mucho debido a su naturaleza retardada. En una «miniserie» de tres partes que analiza las tres formas principales de aprendizaje automático, analizamos si este sesgo contra estos indicadores está justificado o si podrían tener alguna ventaja. Realizamos nuestro análisis con asesores expertos creados por el Asistente MQL5 (MQL5 Wizard)
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Creación de un sistema personalizado de detección de regímenes de mercado en MQL5 (Parte 1): Indicador

Creación de un sistema personalizado de detección de regímenes de mercado en MQL5 (Parte 1): Indicador

Este artículo detalla la creación de un sistema de detección de regímenes de mercado MQL5 utilizando métodos estadísticos como la autocorrelación y la volatilidad. Se proporciona el código para que las clases clasifiquen las condiciones de tendencia, rango y volatilidad y un indicador personalizado.
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De novato a experto: Noticias animadas utilizando MQL5 (I)

De novato a experto: Noticias animadas utilizando MQL5 (I)

La accesibilidad a las noticias es un factor crítico a la hora de operar en el terminal MetaTrader 5. Aunque existen numerosas API de noticias, muchos operadores tienen dificultades para acceder a ellas e integrarlas de forma eficaz en su entorno de negociación. En este debate, nuestro objetivo es desarrollar una solución optimizada que lleve las noticias directamente al gráfico, donde más se necesitan. Lograremos esto mediante la creación de un asesor experto en titulares de noticias que monitorea y muestra actualizaciones de noticias en tiempo real desde fuentes API.
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Desarrollamos un asesor experto multidivisas (Parte 25): Conectamos una nueva estrategia (II)

Desarrollamos un asesor experto multidivisas (Parte 25): Conectamos una nueva estrategia (II)

En este artículo seguiremos conectando la nueva estrategia con el sistema de optimización automática que hemos creado. Asimismo, veremos qué cambios habrá que introducir en el EA de creación del proyecto de optimización y en los EAs de la segunda y tercera fase.
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Desarrollamos un asesor experto multidivisas (Parte 26): Informador para instrumentos comerciales

Desarrollamos un asesor experto multidivisas (Parte 26): Informador para instrumentos comerciales

Antes de continuar con el desarrollo de asesores expertos multidivisas, vamos a intentar crear un nuevo proyecto utilizando la biblioteca desarrollada. Usando este ejemplo, descubriremos cómo organizar mejor el almacenamiento del código fuente y cómo puede ayudarnos el uso del nuevo repositorio de código de MetaQuotes.
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Solicitudes en Connexus (Parte 6): Creación de una solicitud y respuesta HTTP

Solicitudes en Connexus (Parte 6): Creación de una solicitud y respuesta HTTP

En este sexto artículo de la serie de la biblioteca Connexus, nos centraremos en una solicitud HTTP completa, cubriendo cada componente que la conforma. Crearemos una clase que represente la solicitud en su conjunto, lo que nos ayudará a reunir las clases creadas anteriormente.
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ADAM poblacional (Estimación Adaptativa de Momentos)

ADAM poblacional (Estimación Adaptativa de Momentos)

Este artículo presenta la transformación del conocido y popular método de optimización ADAM basado en gradientes en un algoritmo basado en poblaciones y su modificación con la introducción de individuos híbridos. El nuevo enfoque permite crear agentes que combinen elementos de soluciones exitosas mediante una distribución de probabilidades. Una innovación clave es la generación de poblaciones híbridas que acumulan de forma adaptativa la información de las soluciones más prometedoras, mejorando la eficacia de la búsqueda en espacios multidimensionales complejos.
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Simulación de mercado (Parte 13): Sockets (VII)

Simulación de mercado (Parte 13): Sockets (VII)

Cuando tú desarrollas algo, ya sea en xlwings o en cualquier otro paquete que nos permita leer y escribir directamente en Excel, en realidad deberías notar que todos los programas, funciones o procedimientos se ejecutan y luego finalizan su tarea. No permanecen allí dentro de un bucle, y, por más que intentes hacer las cosas de otra forma.