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

En nuestra serie sobre la integración de MQL5 con paquetes de procesamiento de datos, nos adentramos en la poderosa combinación del aprendizaje automático y el análisis predictivo. Exploraremos cómo conectar a la perfección MQL5 con librerías populares de aprendizaje automático, para habilitar sofisticados modelos predictivos para los mercados financieros.

Los algoritmos de agrupamiento en el aprendizaje automático son importantes algoritmos de aprendizaje no supervisado que pueden dividir los datos originales en grupos con observaciones similares. Utilizando estos grupos, puede analizar el mercado de un grupo específico, buscar los grupos más estables utilizando nuevos datos y hacer inferencias causales. El artículo propone un método original de agrupación de series temporales en Python.

El artículo considera el Algoritmo de Algas Artificiales (Artificial Algae Algorithm, AAA) basado en procesos biológicos característicos de las microalgas. El algoritmo incluye movimiento en espiral, proceso evolutivo y adaptación, lo que le permite resolver problemas de optimización. El artículo analiza en profundidad los principios de funcionamiento del AAA y su potencial en la modelización matemática, destacando la conexión entre la naturaleza y las soluciones algorítmicas.

En este artículo, examinaremos la teoría de la inferencia causal utilizando el aprendizaje automático, así como la implementación del enfoque personalizado en Python. La inferencia causal y el pensamiento causal tienen sus raíces en la filosofía y la psicología y desempeñan un papel importante en nuestra comprensión de la realidad.

De manera predeterminada, los datos del calendario económico no están disponibles para realizar pruebas con asesores expertos dentro del Probador de estrategias. Analizamos cómo las bases de datos podrían ayudar a solucionar esta limitación. Entonces, en este artículo exploramos cómo se pueden usar las bases de datos SQLite para archivar noticias del Calendario Económico, de modo que los Asesores Expertos ensamblados mediante un asistente puedan usarlas para generar señales comerciales.

Hasta ahora, hemos analizado la automatización del inicio de los procedimientos de optimización secuencial de los asesores expertos exclusivamente en el simulador de estrategias estándar. Pero, ¿qué ocurrirá si, entre una ejecución y otra, queremos procesar los datos ya adquiridos con otras herramientas? Hoy intentaremos añadir la posibilidad de crear nuevos pasos de optimización ejecutados por programas escritos en Python.

En este artículo, analizaremos el generador de números aleatorios Mersenne Twister y lo compararemos con el estándar en MQL5. También determinaremos la influencia de la calidad del generador de números aleatorios en los resultados de los algoritmos de optimización.

En este artículo seguiremos analizando los métodos restantes de optimización de la biblioteca ALGLIB, prestando especial atención a su comprobación con funciones multivariantes complejas. Esto nos permitirá no solo evaluar el rendimiento de cada algoritmo, sino también identificar sus puntos fuertes y débiles en diferentes condiciones.

Este artículo supone la sexta parte de la serie que describe las etapas de desarrollo de un cliente MQL5 nativo para el protocolo MQTT 5.0. En esta parte, describiremos los principales cambios en nuestra primera refactorización, obteniendo un borrador de trabajo de nuestras clases de construcción de paquetes, creando los paquetes PUBLISH y PUBACK y la semántica de los códigos de motivo PUBACK.

En este artículo, ampliaremos cuidadosamente la biblioteca Dialog existente para incorporar la lógica de gestión de temas. Además, integraremos métodos para cambiar de tema en las clases CDialog, CEdit y CButton utilizadas en nuestro proyecto de Panel de administración. Continúe leyendo para obtener perspectivas más reveladoras.

Continuamos desarrollando la biblioteca Connexus. En este capítulo, exploramos el concepto de cabeceras en el protocolo HTTP, explicando qué son, para qué sirven y cómo usarlos en las solicitudes. Cubrimos los principales encabezados utilizados en las comunicaciones con API y mostramos ejemplos prácticos de cómo configurarlos en la biblioteca.

Este artículo trata el tema del emparejamiento en la inferencia causal. El emparejamiento se usa para emparejar observaciones similares en un conjunto de datos. Esto es necesario para identificar correctamente los efectos causales, eliminando el sesgo. Hoy explicaremos cómo esto ayuda a crear sistemas comerciales basados en el aprendizaje automático que se vuelven más robustos con nuevos datos en los que no se ha entrenado. El papel principal lo asignaremos a la puntuación de propensión, ampliamente utilizada en la inferencia causal.

El artículo revela el potencial del algoritmo ANS como paso importante en el desarrollo de métodos de optimización flexibles e inteligentes capaces de considerar la especificidad del problema y la dinámica del entorno en el espacio de búsqueda.

En este artículo se analiza el algoritmo de búsqueda tabú, uno de los primeros y más conocidos métodos de la metaheurística. Hoy mostraremos con detalle cómo funciona el algoritmo, empezando por la selección de una solución inicial y la exploración de las opciones vecinas, centrándonos en el uso de la lista tabú. El artículo abarcará los aspectos clave del algoritmo y sus características.

En este artículo, exploramos cómo integrar los comandos en Telegram con MQL5 para automatizar la adición de indicadores en los gráficos de trading. Cubrimos el proceso de análisis sintáctico de los comandos del usuario, ejecutándolos en MQL5, y probando el sistema para asegurar un comercio basado en indicadores sin problemas.

Este artículo explora los fundamentos del protocolo HTTP, cubriendo los métodos principales (GET, POST, PUT, DELETE), los códigos de estado y la estructura de las URL. Además, presenta el inicio de la construcción de la librería Conexus con las clases CQueryParam y CURL, que facilitan la manipulación de URLs y parámetros de consulta en peticiones HTTP.

Imagine un actor malicioso infiltrándose en la sala del administrador comercial y obteniendo acceso a las computadoras y al panel de administración que se utilizan para comunicar información valiosa a millones de comerciantes en todo el mundo. Una intrusión de este tipo podría tener consecuencias desastrosas, como el envío no autorizado de mensajes engañosos o clics aleatorios en botones que desencadenan acciones no deseadas. En esta discusión, exploraremos las medidas de seguridad en MQL5 y las nuevas características de seguridad que hemos implementado en nuestro Panel de administración para protegernos contra estas amenazas. Al mejorar nuestros protocolos de seguridad, nuestro objetivo es proteger nuestros canales de comunicación y mantener la confianza de nuestra comunidad comercial global. Encuentre más información en la discusión de este artículo.

En este artículo, realizaremos una visualización de datos mejorada que va más allá de los gráficos básicos, incorporando características como interactividad, datos en capas y elementos dinámicos, lo que permite a los operadores explorar tendencias, patrones y correlaciones de manera más eficaz.

En la segunda parte del artículo, seguiremos desarrollando una versión modificada del algoritmo AOS (Atomic Orbital Search), centrándonos en operadores específicos para mejorar su eficacia y adaptabilidad. Tras analizar los fundamentos y la mecánica del algoritmo, discutiremos ideas para mejorar el rendimiento y la capacidad de analizar espacios de soluciones complejos, proponiendo nuevos enfoques para ampliar su funcionalidad como herramienta de optimización.

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.