Artículos sobre programación en el lenguaje MQL5

Aquí implementaremos la eliminación mediante sobrecarga de operadores. Sin duda, este será un artículo que muchos necesitarán estudiar durante bastante tiempo para poder asimilar todo lo que se mostrará aquí. Quiero recordarte que lo que veremos será solo una pequeña e insignificante parte de todo aquello que llamamos programación.

Este ha sido, con toda seguridad, el artículo que más me ha gustado escribir hasta ahora sobre este tema. En él mostré que, en realidad, no necesitamos gran cosa ni nada específico para alcanzar un determinado objetivo. Podemos conseguirlo de distintas maneras, siempre que contemos con los conocimientos adecuados y tengamos la disposición necesaria para estudiar y dedicarnos a ello. Agradezco de corazón a todos los que me ayudaron con la elección de las funciones. El contenido expuesto aquí tiene una finalidad exclusivamente didáctica. En ningún caso debe considerarse una aplicación destinada a algo distinto del aprendizaje y el estudio de los conceptos presentados.

El artículo detalla la creación y el posicionamiento del objeto OBJ_CHART dentro de subventanas, destacando las diferencias entre la ventana principal y las subventanas. Muestra cómo integrar indicadores mediante recursos (#resource, ChartIndicatorAdd) e identificar la subventana correcta a partir del nombre corto del indicador. El resultado es un código más estable, portátil y fácil de reutilizar.

Existe una falsa sensación, entre el público general, de que una red neuronal, o una inteligencia artificial, puede, de algún modo, comprender el mundo en el que vivimos. En algunos casos, esto incluso puede ser cierto. Pero tú, que quieres conseguir que una red neuronal, o incluso una neurona, converja más rápido, necesitas entender que la escala utilizada en los valores muchas veces termina influyendo en la velocidad de convergencia. Además, en este artículo mostraré algo extraño que ocurre en las redes neuronales. Algo que te llevará a la locura y hará que te cuestiones muchas cosas sobre el tema.

Aquí veremos cómo implementar un algoritmo sencillo para leer imágenes en formato PNG. Poder leer el contenido de estas imágenes será importante para avanzar en el desarrollo de una topología de red perceptrón. Esto se debe a que comenzaremos a utilizar la base de datos MNIST para entrenar la red que implementaremos.

Este artículo explora el importante papel de la factorización matricial en el trading algorítmico, específicamente en aplicaciones MQL5. Desde modelos de regresión hasta clasificadores de múltiples objetivos, analizamos ejemplos prácticos que demuestran la facilidad con la que estas técnicas pueden integrarse utilizando las funciones integradas de MQL5. Ya sea que esté prediciendo la dirección de los precios o modelando el comportamiento de los indicadores, esta guía sienta una base sólida para construir sistemas de trading inteligentes utilizando métodos matriciales.

En este artículo, comenzaremos a sentar las bases para entender cómo funciona la retropropagación. Comprender estas bases es necesario para entender cómo varios perceptrones pueden ajustar sus parámetros individualmente, incluso cuando tenemos una cantidad arbitraria de ellos en una red. El objetivo no será implementar la retropropagación, sino crear un mecanismo sencillo que te permita entender cómo funciona.

Incluso con un sistema de expectativas matemáticas positivas, el tamaño de la posición determina si uno prospera o fracasa. Es el pilar de la gestión de riesgos: traducir las ventajas estadísticas en resultados reales, al tiempo que se protege el capital.

Presentamos una clase reutilizable de dimensionamiento adaptativo, CRiskEngine, que calcula el lote por riesgo y stop y lo reduce según tres factores medibles: racha de pérdidas, volatilidad actual frente a su promedio y caída de capital. Se incluye un asesor de prueba con modos conmutables para comparar seis esquemas (lote fijo, riesgo fijo, cada factor y combinados) sobre 842 operaciones de EURUSD, con métricas y curvas. El lector obtiene un motor listo para integrar y una medición clara del efecto de cada factor.