![Creando un EA gradador multiplataforma (Parte II): Cuadrícula en el rango en la dirección de la tendencia](https://c.mql5.com/2/36/mql5_ea_adviser_grid.png)
![Creando un EA gradador multiplataforma (Parte II): Cuadrícula en el rango en la dirección de la tendencia](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Creando un EA gradador multiplataforma (Parte II): Cuadrícula en el rango en la dirección de la tendencia
Hoy trataremos de desarrollar un EA gradador para trabajar en el rango en la dirección de la tendencia. Será usado para los instrumentos de Forex o para los mercados de materias primas. Según las pruebas, nuestro EA gradador demostraba las ganancias desde el año 2018. El mal consiste en que demostraba pérdidas constantes de 2014 a 2018.
![MQL5 para principiantes, protección antivandálica de los objetos gráficos](https://c.mql5.com/2/20/ava.png)
![MQL5 para principiantes, protección antivandálica de los objetos gráficos](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MQL5 para principiantes, protección antivandálica de los objetos gráficos
¿Qué haría si de repente se borraran los paneles gráficos de control, o alguien los modificara? En este artículo enseñamos a evitar las situaciones donde el gráfico se puede quedar con objectos sin dueño. Las controlaremos cuando, tras eliminar la aplicación, los objetos se renombran o se borran programáticamente.
![Indicador NRTR y módulos comerciales en su base para el Asistente de MQL5](https://c.mql5.com/2/30/qatis21ft_NRTR_2.png)
![Indicador NRTR y módulos comerciales en su base para el Asistente de MQL5](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Indicador NRTR y módulos comerciales en su base para el Asistente de MQL5
En este artículo se describe el indicador NRTR y el sistema comercial creado en su base. Para este propósito, se crea el módulo de las señales comerciales a través de las cuales se crean las estrategias basadas en las combinaciones del NRTR e indicadores comerciales que confirman la tendencia.
![Colocando órdenes en MQL5](https://c.mql5.com/2/58/Understanding-order-placement_600x314.jpg)
Colocando órdenes en MQL5
Al crear cualquier sistema comercial, existe una tarea que debemos resolver de forma efectiva. Esta tarea consiste en que el sistema comercial coloque órdenes o las procese de forma automática. El artículo analizará la creación de un sistema comercial desde el punto de vista de la colocación efectiva de órdenes.
![Redes neuronales: así de sencillo (Parte 11): Variaciones de GTP](https://c.mql5.com/2/49/Neural_networks_made_easy_001_600x314.jpg)
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 11): Variaciones de GTP
Hoy en día, quizás uno de los modelos de lenguaje de redes neuronales más avanzados sea GPT-3, que en su versión máxima contiene 175 mil millones de parámetros. Obviamente, no vamos a crear semejante monstruo en condiciones domésticas. Pero sí que podemos ver qué soluciones arquitectónicas se pueden usar en nuestro trabajo y qué ventajas nos ofrecerán.
![Desarrollo de una Startup social tecnológica, Parte II: Programamos el cliente REST en MQL5](https://c.mql5.com/2/10/tecla-twitter.png)
![Desarrollo de una Startup social tecnológica, Parte II: Programamos el cliente REST en MQL5](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Desarrollo de una Startup social tecnológica, Parte II: Programamos el cliente REST en MQL5
Hoy vamos a dar forma acabada a la idea de publicación de las señales comerciales del EA en el Twitter a base de PHP. Hemos empezado a hablar sobre eso en la primera parte del artículo. Vamos a reunir las partes separadas del SDSS. En cuanto al lado del cliente de la arquitectura del sistema, vamos a utilizar la nueva función WebRequest() del MQL5 para el envío de las señales comerciales vía HTTP.
![WebRequest multiflujo asincrónico en MQL5](https://c.mql5.com/2/34/Multi_WebRequest_MQL5.png)
![WebRequest multiflujo asincrónico en MQL5](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
WebRequest multiflujo asincrónico en MQL5
En el artículo se analiza una biblioteca que permite aumentar la efectividad del trabajo con solicitudes HTTP en MQL5. La ejecución de WebRequest en el modo no bloqueante se ha implementado en flujos adicionales usando gráficos y expertos auxiliares, intercambio de eventos personalizados y lectura de recursos compartidos. Se adjuntan los códigos fuente.
![Encontrando patrones de velas con la ayuda de MQL5](https://c.mql5.com/2/53/how_to_use_mql5_to_detect_candlesticks_patterns_600x314.jpg)
Encontrando patrones de velas con la ayuda de MQL5
En este artículo, hablaremos sobre cómo detectar automáticamente patrones de velas con la ayuda de MQL5.
![Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones](https://c.mql5.com/2/49/Brute_force_approach_to_pattern_search_001_600x314.jpg)
Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones
En este artículo buscaremos patrones en el mercado, crearemos asesores expertos usando estos como base y verificaremos cuánto tiempo dichos patrones siguen funcionando y, en general, si se mantienen.
![Utilización de layouts y contenedores en los controles GUI: la clase CGrid](https://c.mql5.com/2/20/avatar.png)
![Utilización de layouts y contenedores en los controles GUI: la clase CGrid](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Utilización de layouts y contenedores en los controles GUI: la clase CGrid
Este artículo explica un método alternativo de creación de GUIs basado en layouts y contenedores por medio de un gestor de layouts: la clase CGrid. La clase CGrid es un control auxiliar que actúa como contenedor de contenedores y controles, utilizando un diseño de rejilla o cuadrícula (grid layout).
![Redes neuronales: así de sencillo (Parte 3): Redes convolucionales](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_003_600x314.jpg)
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 3): Redes convolucionales
Continuando el tema de la redes neuronales, proponemos al lector analizar las redes neuronales convolucionales. Este tipo de redes neuronales ha sido desarrollado para buscar objetos en una imagen. Asimismo, analizaremos cómo nos pueden ayudar al operar en los mercados financieros.
![Enfoque científico sobre el desarrollo de algoritmos comerciales](https://c.mql5.com/2/40/algorithm_2.png)
![Enfoque científico sobre el desarrollo de algoritmos comerciales](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Enfoque científico sobre el desarrollo de algoritmos comerciales
En el presente artículo, estudiaremos con ejemplos la metodología de desarrollo de algoritmos comerciales usando un enfoque científico secuencial sobre el análisis de las posibiles patrones de formación de precio y la construcción de algoritmos comerciales basados en dichas leyes.
![Redes neuronales: así de sencillo (Parte 4): Redes recurrentes](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_004_600x314.jpg)
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 4): Redes recurrentes
Continuamos nuestra inmersión en el mundo de las redes neuronales. En el presente artículo, hablaremos de las redes neuronales recurrentes. Este tipo de redes neuronales se ofrece para su utilización con series temporales, que son precisamente los gráficos de precios en la plataforma comercial MetaTrader 5.
![Redes neuronales: así de sencillo (Parte 7): Métodos de optimización adaptativos](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_007_600x314.jpg)
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 7): Métodos de optimización adaptativos
En artículos anteriores, hemos usado el descenso de gradiente estocástico para entrenar una red neuronal utilizando una única tasa de aprendizaje para todas las neuronas de la red. En este artículo, proponemos al lector buscar métodos de aprendizaje adaptativo que nos permitan modificar la tasa de aprendizaje de cada neurona. Vamos a echar un vistazo a las ventajas y desventajas de este enfoque.
![Aumente la eficiencia de sus sistemas lineales de trading](https://c.mql5.com/2/0/superman.png)
![Aumente la eficiencia de sus sistemas lineales de trading](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Aumente la eficiencia de sus sistemas lineales de trading
En el artículo de hoy se muestra a los programadores intermedios en MQL5 cómo pueden sacar mayor rendimiento a sus sistemas lineales de trading (lote fijo) mediante una simple implementación de la conocida técnica de potenciación. Se llama así, porque el crecimiento de la curva de patrimonio resultante es geométrico o exponencial, con forma de parábola. En particular, vamos a implementar una variante práctica de MQL5, se trata del método de fracción fija para determinar el tamaño de una posición, desarrollado por Ralph Vince.
![Swaps (parte I) : Bloqueo de posiciones y posiciones sintéticas](https://c.mql5.com/2/42/33201.png)
![Swaps (parte I) : Bloqueo de posiciones y posiciones sintéticas](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Swaps (parte I) : Bloqueo de posiciones y posiciones sintéticas
En este artículo intentaremos expandir el concepto clásico de los métodos de swap en el comercio, y también hablaremos sobre por qué hemos llegado a la conclusión de que este concepto merece una atención especial y es absolutamente recomendable para el análisis y el estudio.
![Instrumental para el comercio manual rápido: Trabajando con órdenes abiertas y órdenes pendientes](https://c.mql5.com/2/39/Article_Logo__1.png)
![Instrumental para el comercio manual rápido: Trabajando con órdenes abiertas y órdenes pendientes](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Instrumental para el comercio manual rápido: Trabajando con órdenes abiertas y órdenes pendientes
En este artículo, ampliaremos las posibilidades del instrumental, añadiremos al mismo las capacidades de abrir posiciones comerciales, y también crearemos un recuadro para registrar las órdenes abiertas y las órdenes pendientes con la posibilidad de editar las mismas.
![Carry Trading Estadístico](https://c.mql5.com/2/0/ava_Carry_trade.png)
![Carry Trading Estadístico](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Carry Trading Estadístico
Algoritmo de protección estadística de posiciones abiertas con swap (permutaciones) positivas contra movimientos no deseados de las cotizaciones. Para compensar el riesgo potencial que supone el movimiento de las cotizaciones en dirección opuesta a la posición abierta, en este artículo se presenta la variante Carry Trading de estrategia protegida.
![Aprendizaje de máquinas de Yándex (CatBoost) sin estudiar Python y R](https://c.mql5.com/2/49/CatBoost-machine-learning-algorithm-from-Yandex-with-no-Python-or-R-knowledge-required_600x314.jpg)
Aprendizaje de máquinas de Yándex (CatBoost) sin estudiar Python y R
En el artículo, descricribiremos las etapas del proceso de aprendizaje de máquinas usando un ejemplo concreto, y también adjuntaremos un código sobre el mismo. Para obtener los modelos, no necesitaremos conocer ningún lenguaje de programación como Python o R. Los conocimientos requeridos de MQL5 no serán profundos, iguales, por cierto, que los del autor del presente artículo; por eso, esperamos que este artículo sirva de guía para un amplio círculo de lectores que deseen valorar de forma experimental las posibilidades del aprendizaje de máquinas e implementar estas en sus desarrollos.
![Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Awesome Oscillator](https://c.mql5.com/2/49/Learn_how_to_design_a_trading_system_by_Awesome_Oscillator_600x314.jpg)
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Awesome Oscillator
En este nuevo artículo de la serie, nos familiarizaremos con otra herramienta técnica útil para el trading: el indicador Awesome Oscillator (AO). Asimismo, aprenderemos a desarrollar sistemas comerciales basados en las lecturas de este indicador.
![Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Volumes](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_volumes_600x314.jpg)
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Volumes
En este nuevo artículo de la serie sobre la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares, hablaremos del indicador Volumes. El volumen como concepto es un factor importante en el comercio en los mercados financieros y, por tanto, debe tenerse siempre en cuenta. En este artículo, aprenderemos a desarrollar un sistema comercial basado en el indicador Volumes.
![Implementando OLAP en la negociación (Parte 4): Análisis cuantitativo y visual de los informes del Simulador de estrategias](https://c.mql5.com/2/38/OLAP_in_trading.png)
![Implementando OLAP en la negociación (Parte 4): Análisis cuantitativo y visual de los informes del Simulador de estrategias](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Implementando OLAP en la negociación (Parte 4): Análisis cuantitativo y visual de los informes del Simulador de estrategias
El presente artículo propone un conjunto de herramientas básico para el análisis OLAP de los informes del Simulador sobre las pasadas únicas y resultados de la optimización en forma de los archivos de los formatos estándar (tst y opt), así como, una interfaz gráfica interactiva para este instrumental. Los códigos fuente MQL se adjuntan.
![Recetas MQL5 - Asesor multidivisa y funcionamiento de órdenes pendientes en MQL5](https://c.mql5.com/2/0/Pending-Orders.png)
![Recetas MQL5 - Asesor multidivisa y funcionamiento de órdenes pendientes en MQL5](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Recetas MQL5 - Asesor multidivisa y funcionamiento de órdenes pendientes en MQL5
En esta ocasión veremos la creación de un asesor multidivisa, cuyo algoritmo de comercio será construido para trabajar con las órdenes pendientes Buy Stop y Sell Stop. En el artículo estudiaremos las siguientes cuestiones: el comercio en un diapasón temporal indicado, cómo establecer/modificar/eleminar órdenes pendientes, la comprobación de la última posición sobre Take Profit o Stop Loss y el control del historial de operaciones en cada símbolo.
![Redes neuronales: así de sencillo (Parte 6): Experimentos con la tasa de aprendizaje de la red neuronal](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_006_600x314.jpg)
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 6): Experimentos con la tasa de aprendizaje de la red neuronal
Ya hemos hablado sobre algunos tipos de redes neuronales y su implementación. En todos los casos, hemos usado el método de descenso de gradiente para entrenar las redes neuronales, lo cual implica la elección de una tasa de aprendizaje. En este artículo, queremos mostrar con ejemplos lo importante que resulta elegir correctamente la tasa de aprendizaje, y también su impacto en el entrenamiento de una red neuronal.
![Neuroredes profundas (Parte VIII). Aumentando la calidad de la clasificación de los conjuntos bagging](https://c.mql5.com/2/48/Deep_Neural_Networks_08.png)
![Neuroredes profundas (Parte VIII). Aumentando la calidad de la clasificación de los conjuntos bagging](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Neuroredes profundas (Parte VIII). Aumentando la calidad de la clasificación de los conjuntos bagging
En el artículo se analizan tres métodos con cuya ayuda podemos aumentar la calidad de clasificación de los conjuntos bagging y valorar su efectividad. Se ha evaluado cómo influye la optimización de los hiperparámetros de las redes neuronales ELM y los parámetros de post-procesado en la calidad de clasificación del conjunto.
![Extrayendo datos estructurados de las páginas HTML usando los selectores CSS](https://c.mql5.com/2/35/MQL5-CSS_selectors.png)
![Extrayendo datos estructurados de las páginas HTML usando los selectores CSS](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Extrayendo datos estructurados de las páginas HTML usando los selectores CSS
En este artículo, se describe un método universal para analizar y convertir los datos de documentos HTML basados en los selectores CSS. Ahora, en MQL tenemos disponibles los informes comerciales y del Simulador de Estrategias, los calendarios económicos preferibles, señales públicas y monitoreo de cuentas, fuentes adicionales de las cotizaciones en línea.
![Optimización separada de una estrategia en condiciones de tendencia y flat](https://c.mql5.com/2/35/Frame_2.png)
![Optimización separada de una estrategia en condiciones de tendencia y flat](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Optimización separada de una estrategia en condiciones de tendencia y flat
En el artículo se analizará el uso del método de optimización separada en diferentes estados del mercado. La optimización separada consiste en la definición de los parámetros ideales de un sistema comercial con la ayuda de la optimización de manera separada para la tendencia ascendente y descendente. Para reducir el efecto de las señales falsas y mejorar la rentabilidad, los sistemas se hacen flexibles, es decir, poseen un cierto conjunto de ajustes o datos de entrada, hecho que se ve totalmente justificado por el comportamiento de un mercado en cambio constante.
![Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 03): Nuevas funciones](https://c.mql5.com/2/50/aprendendo_construindo_003_600x314.jpg)
Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 03): Nuevas funciones
Aprenda a crear un EA que opere automáticamente de forma sencilla y segura. En el artículo anterior, comenzamos a desarrollar el sistema de órdenes que se va a utilizar en el EA automático. Sin embargo, solo construimos una de las funciones o procedimientos necesarios.
![Crear un juego de la "Serpiente" en MQL5](https://c.mql5.com/2/0/snake__2.png)
![Crear un juego de la "Serpiente" en MQL5](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Crear un juego de la "Serpiente" en MQL5
Este artículo describe un ejemplo de programación del juego de la "Serpiente". En MQL5, la programación para juegos se hizo posible principalmente a causa de sus herramientas para controlar eventos. La programación orientada al objeto simplifica inmensamente este proceso. En este artículo aprenderá sobre las herramientas de procesamiento de eventos, los ejemplos de uso de las clases de la Biblioteca MQL5 Estándar y detalles de llamadas de funciones periódicas.
![Cálculo de expresiones matemáticas (Parte 2). Parsers de Pratt y shunting yard](https://c.mql5.com/2/39/MQL5-avatar-analysis__1.png)
![Cálculo de expresiones matemáticas (Parte 2). Parsers de Pratt y shunting yard](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Cálculo de expresiones matemáticas (Parte 2). Parsers de Pratt y shunting yard
En el presente artículo, estudiaremos los principios de análisis y cálculo de expresiones matemáticas con ayuda de parsers basados en la prioridad de los operadores; implementaremos los parsers de Pratt y shunting yard, y la generación de código de bytes y el cálculo según este. Además, mostraremos el uso de los indicadores como funciones en las expresiones, y también el ajuste de las señales comerciales en los expertos con la ayuda de dichos indicadores.
![Implementando OLAP en la negociación (Parte 3): analizando las cotizaciones con el fin de desarrollar las estrategias comerciales](https://c.mql5.com/2/38/OLAP_02.png)
![Implementando OLAP en la negociación (Parte 3): analizando las cotizaciones con el fin de desarrollar las estrategias comerciales](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Implementando OLAP en la negociación (Parte 3): analizando las cotizaciones con el fin de desarrollar las estrategias comerciales
En este artículo, continuaremos analizando la tecnología OLAP en aplicación al trading, ampliando la funcionalidad representada en dos artículos anteriores. Esta vez, al análisis operativo se le someterán las cotizaciones. Mostraremos cómo se hacen y se comprueban las hipótesis sobre las estrategias comerciales a base de los indicadores agregados del historial. Además, presentaremos los Asesores Expertos para analizar las regularidades barra por barra y el trading adaptativo.
![Vídeo: Configuramos MetaTrader 5 y MQL5 para el comercio automatizado sencillo](https://c.mql5.com/2/46/Metaquotes-simple-automated-trading.png)
![Vídeo: Configuramos MetaTrader 5 y MQL5 para el comercio automatizado sencillo](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Vídeo: Configuramos MetaTrader 5 y MQL5 para el comercio automatizado sencillo
En este breve curso en vídeo, aprenderá cómo descargar, instalar y configurar MetaTrader 5 para el comercio automatizado. También aprenderá cómo configurar el gráfico y las opciones del comercio automatizado. Asimismo, podrá realizar su primera prueba con la historia y aprenderá a importar un asesor que pueda comerciar por sí mismo las 24 horas del día, los 7 días de la semana sin que usted tenga que sentarse frente a una pantalla.
![Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Alligator](https://c.mql5.com/2/49/trading-system-by-Alligator_600x314.jpg)
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Alligator
Bienvenidos a un nuevo artículo de nuestra serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. Hoy analizaremos el indicador Alligator y crearemos sistemas comerciales basados en él.
![Aprendizaje automático y Data Science - Redes neuronales (Parte 01): Análisis de redes neuronales con conexión directa](https://c.mql5.com/2/49/feed_forward_nn_600x314.jpg)
Aprendizaje automático y Data Science - Redes neuronales (Parte 01): Análisis de redes neuronales con conexión directa
A muchos les gustan todas las operaciones que hay detrás de las redes neuronales, pero pocos las entienden. En este artículo, intentaremos explicar en términos sencillos lo que ocurre detrás un perceptrón multinivel con conexión Feed Forward.
![Gestión de riesgos y capital con ayuda de asesores](https://c.mql5.com/2/49/risk_and_capital_management_using_exper_advisor_600x314.jpg)
Gestión de riesgos y capital con ayuda de asesores
Este artículo trata sobre aquello que no encontrará en el informe de simulación, sobre qué esperar al usar un asesor, cómo administrar su dinero usando robots y cómo cubrir una pérdida significativa para seguir comerciando con el trading automatizado.
![Analizando por qué fallan los asesores expertos](https://c.mql5.com/2/49/An-Analysis-of-Why-Expert-Advisors-Fail_600x314.jpg)
Analizando por qué fallan los asesores expertos
En este artículo, ofrecemos un análisis de los datos de divisas para entender mejor por qué los asesores expertos pueden tener un buen rendimiento en algunos intervalos y un mal rendimiento en otros.
![Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 25): Dotando de robustez al sistema (II)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_004_600x314.jpg)
Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 25): Dotando de robustez al sistema (II)
Aquí terminaremos de dar un empujón en el rendimiento del EA... así que prepárense para una larga lectura. Lo primero que haremos para que nuestro EA sea robusto es eliminar del código todo y absolutamente todo lo que no forme parte del sistema comercial.
![Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 12): Automatización (IV)](https://c.mql5.com/2/50/aprendendo_construindo_012_600x314.jpg)
Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 12): Automatización (IV)
Si crees que los sistemas automatizados son sencillos, eso indica que aún no has entendido del todo lo necesario para crearlos. En este texto, hablaremos de un problema al que se enfrentan muchos Expert Advisors: la ejecución indiscriminada de órdenes, y de una posible solución a este problema.
![Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con VIDYA](https://c.mql5.com/2/49/learn_how_to_design_trading_system_vidya_600x314.jpg)
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con VIDYA
Bienvenidos a un nuevo artículo de la serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. En este artículo hablaremos sobre el indicador VIDYA (Variable Index Dynamic Average) y crearemos un sistema comercial basado en sus lecturas.
![Aprendiendo a diseñar un sistema comercial basado en el Oscilador Estocástico](https://c.mql5.com/2/46/why-and-how__2.png)
![Aprendiendo a diseñar un sistema comercial basado en el Oscilador Estocástico](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Aprendiendo a diseñar un sistema comercial basado en el Oscilador Estocástico
En este artículo, continuaremos con nuestra serie dedicada al diseño de sistemas comerciales. En esta ocasión, aprenderemos a diseñar un sistema de trading usando uno de los indicadores más útiles y populares, el indicador Oscilador Estocástico, que servirá para construir un nuevo bloque en nuestro conocimiento de los fundamentos.