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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Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de optimización de ballenas (Whale Optimization Algorithm, WOA)

Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de optimización de ballenas (Whale Optimization Algorithm, WOA)

El algoritmo de optimización de ballenas (WOA) es un algoritmo metaheurístico inspirado en el comportamiento y las estrategias de caza de las ballenas jorobadas. La idea básica del WOA es imitar el método de alimentación denominado "red de burbujas", en el que las ballenas crean burbujas alrededor de la presa para atacarla después en espiral.
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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 17): Negociación con multidivisas

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 17): Negociación con multidivisas

La negociación con varias divisas no está disponible por defecto cuando se crea un asesor experto mediante el asistente. Examinamos dos posibles trucos que los operadores pueden utilizar para poner a prueba sus ideas con más de un símbolo a la vez.
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Desarrollando un cliente MQTT para MetaTrader 5: metodología TDD (Parte 6)

Desarrollando un cliente MQTT para MetaTrader 5: metodología TDD (Parte 6)

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.
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Desarrollo de un robot en Python y MQL5 (Parte 1): Preprocesamiento de datos

Desarrollo de un robot en Python y MQL5 (Parte 1): Preprocesamiento de datos

Desarrollar un robot de trading basado en aprendizaje automático: Una guía detallada. El primer artículo de la serie trata de la recogida y preparación de datos y características. El proyecto se ejecuta utilizando el lenguaje de programación y las librerías Python, así como la plataforma MetaTrader 5.
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Clústeres de series temporales en inferencia causal

Clústeres de series temporales en inferencia causal

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.
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Asesor Experto Grid-Hedge Modificado en MQL5 (Parte III): Optimización de una estrategia de cobertura simple (I)

Asesor Experto Grid-Hedge Modificado en MQL5 (Parte III): Optimización de una estrategia de cobertura simple (I)

En la tercera parte, volveremos a los Asesores Expertos Simple Hedge y Simple Grid que hemos desarrollado anteriormente. En esta ocasión, mejoraremos el Simple Hedge Expert Advisor usando el análisis matemático y el enfoque de fuerza bruta para utilizar de manera óptima la estrategia. Este artículo profundizará en la optimización matemática de estrategias, sentando las bases para futuras investigaciones sobre la optimización basada en códigos de partes posteriores.
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El papel de la calidad del generador de números aleatorios en la eficiencia de los algoritmos de optimización

El papel de la calidad del generador de números aleatorios en la eficiencia de los algoritmos de optimización

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.
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Puntuación de propensión (Propensity score) en la inferencia causal

Puntuación de propensión (Propensity score) en la inferencia causal

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.
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Desarrollamos un Asesor Experto multidivisas (Parte 4): Órdenes pendientes virtuales y guardado del estado

Desarrollamos un Asesor Experto multidivisas (Parte 4): Órdenes pendientes virtuales y guardado del estado

Tras empezar a desarrollar un EA multidivisa, ya hemos obtenido algunos resultados y hemos conseguido realizar varias iteraciones de mejora del código. Sin embargo, nuestro EA fue incapaz de trabajar con órdenes pendientes y reanudar la operación después del reinicio del terminal. Añadamos estas características.
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Trabajamos con modelos ONNX en formato float16 y float8

Trabajamos con modelos ONNX en formato float16 y float8

Los formatos de datos usados para representar modelos de aprendizaje automático desempeñan un papel clave en su eficacia. En los últimos años, se han desarrollado varios tipos de datos nuevos específicamente para trabajar con modelos de aprendizaje profundo. En este artículo nos centraremos en dos nuevos formatos de datos que se han generalizado en los modelos modernos.
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Algoritmos de optimización de la población: Resiliencia ante el estancamiento en los extremos locales (Parte I)

Algoritmos de optimización de la población: Resiliencia ante el estancamiento en los extremos locales (Parte I)

El presente artículo presenta un experimento único cuyo objetivo es investigar el comportamiento de los algoritmos de optimización basados en poblaciones en el contexto de su capacidad para abandonar eficientemente los mínimos locales cuando la diversidad en la población es baja y alcanzar los máximos globales. Los trabajos en este campo nos permitirán comprender mejor qué algoritmos específicos pueden continuar con éxito la búsqueda a partir de las coordenadas fijadas por el usuario como punto de partida, y qué factores influyen en su éxito en este proceso.
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Clase básica de algoritmos de población como base para una optimización eficaz

Clase básica de algoritmos de población como base para una optimización eficaz

El presente material supone un intento único de investigación para combinar una variedad de algoritmos de población en una sola clase y simplificar la aplicación de técnicas de optimización. Este enfoque no solo descubre oportunidades para el desarrollo de nuevos algoritmos, incluidas variantes híbridas, sino que también crea un banco de pruebas básico y versátil. Este banco se convertirá así en una herramienta clave para seleccionar el algoritmo óptimo según un problema específico.
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Desarrollando un cliente MQTT para MetaTrader 5: un enfoque TDD - Final

Desarrollando un cliente MQTT para MetaTrader 5: un enfoque TDD - Final

Este artículo es la última parte de una serie que describe nuestros pasos de desarrollo de un cliente MQL5 nativo para el protocolo MQTT 5.0. Aunque la biblioteca aún no está lista para la producción, en esta parte utilizaremos nuestro cliente para actualizar un símbolo personalizado con ticks (o precios) procedentes de otro broker. Por favor, consulte la parte inferior de este artículo para obtener más información sobre el estado actual de la biblioteca, lo que falta para que sea totalmente compatible con el protocolo MQTT 5.0, una posible hoja de ruta, y cómo seguir y contribuir a su desarrollo.
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El método de agrupamiento para el manejo de datos: Implementación del algoritmo iterativo multicapa en MQL5

El método de agrupamiento para el manejo de datos: Implementación del algoritmo iterativo multicapa en MQL5

En este artículo describimos la implementación del algoritmo iterativo multicapa del método de agrupamiento para el manejo de datos en MQL5.
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Algoritmos de optimización de la población: Objetos artificiales de búsqueda multisocial (artificial Multi-Social search Objects, MSO)

Algoritmos de optimización de la población: Objetos artificiales de búsqueda multisocial (artificial Multi-Social search Objects, MSO)

Continuación del artículo anterior como desarrollo de la idea de grupos sociales. El nuevo artículo investiga la evolución de los grupos sociales mediante algoritmos de reubicación y memoria. Los resultados ayudarán a comprender la evolución de los sistemas sociales y a aplicarlos a la optimización y la búsqueda de soluciones.
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Inferencia causal en problemas de clasificación de series temporales

Inferencia causal en problemas de clasificación de series temporales

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.
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Usamos algoritmos de optimización para ajustar los parámetros del asesor sobre la marcha

Usamos algoritmos de optimización para ajustar los parámetros del asesor sobre la marcha

El artículo analizará diversos aspectos prácticos relacionados con el uso de algoritmos de optimización para encontrar los mejores parámetros de un asesor sobre la marcha, y también virtualizar las operaciones comerciales y la lógica del asesor. El lector puede usar este artículo a modo de instrucciones para implementar algoritmos de optimización en un asesor comercial.
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Algoritmos de optimización de la población: Evolución de grupos sociales (Evolution of Social Groups, ESG)

Algoritmos de optimización de la población: Evolución de grupos sociales (Evolution of Social Groups, ESG)

En este artículo analizaremos el principio de construcción de algoritmos multipoblacionales y como ejemplo de este tipo de algoritmos consideraremos la evolución de grupos sociales (ESG), un nuevo algoritmo de autor. Así, analizaremos los conceptos básicos, los mecanismos de interacción con la población y las ventajas de este algoritmo, y revisaremos su rendimiento en problemas de optimización.
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Comercio algorítmico con MetaTrader 5 y R para principiantes

Comercio algorítmico con MetaTrader 5 y R para principiantes

Embárquese en una apasionante exploración en la que el análisis financiero se encuentra con el trading algorítmico mientras desentrañamos el arte de unir a la perfección R y MetaTrader 5. Este artículo es su guía para unir los reinos de la finura analítica en R con las formidables capacidades comerciales de MetaTrader 5.
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Implementación en MQL5 de la prueba de Augmented Dickey-Fuller (ADF)

Implementación en MQL5 de la prueba de Augmented Dickey-Fuller (ADF)

En este artículo demostramos la implementación de la prueba Dickey-Fuller aumentada (ADF, por sus siglas en inglés), y la aplicamos para realizar pruebas de cointegración utilizando el método Engle-Granger.
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Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo genético binario (Binary Genetic Algorithm, BGA). Parte II

Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo genético binario (Binary Genetic Algorithm, BGA). Parte II

En este artículo, analizaremos el algoritmo genético binario (BGA), que modela los procesos naturales que ocurren en el material genético de los seres vivos en la naturaleza.
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Desarrollamos un Asesor Experto multidivisas (Parte 1): Funcionamiento conjunto de varias estrategias comerciales

Desarrollamos un Asesor Experto multidivisas (Parte 1): Funcionamiento conjunto de varias estrategias comerciales

Existen bastantes estrategias comerciales distintas. Para diversificar los riesgos y aumentar la estabilidad de los resultados comerciales, puede resultar útil utilizar varias estrategias que funcionen en paralelo. Pero si cada estrategia se implementa como un asesor independiente, se hace mucho más difícil gestionar su trabajo conjunto en una cuenta comercial. Para resolver este problema, es deseable implementar el funcionamiento de diferentes estrategias de negociación en un asesor.
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Modelos de regresión de la biblioteca Scikit-learn y su exportación a ONNX

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

En este artículo exploraremos la aplicación de modelos de regresión del paquete Scikit-learn e intentaremos convertirlos al formato ONNX y utilizaremos los modelos resultantes dentro de programas MQL5. Adicionalmente, compararemos la precisión de los modelos originales con sus versiones ONNX tanto para precisión flotante como doble. Además, examinaremos la representación ONNX de los modelos de regresión con el fin de comprender mejor su estructura interna y sus principios de funcionamiento.
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Desarrollando un cliente MQTT para MetaTrader 5: metodología de TDD (Parte 5)

Desarrollando un cliente MQTT para MetaTrader 5: metodología de TDD (Parte 5)

El presente artículo supone la quinta parte de la serie que describe las etapas de desarrollo de un cliente MQL5 nativo para el protocolo MQTT 5.0. Hoy describiremos la estructura de los paquetes PUBLISH: cómo establecemos sus banderas de publicación (Publish Flags), codificamos cadenas de nombres de temas y establecemos IDs de paquetes cuando es necesario.
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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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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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Validación cruzada simétrica combinatoria en MQL5

Validación cruzada simétrica combinatoria en MQL5

El artículo muestra la implementación de la validación cruzada simétrica combinatoria en MQL5 puro para medir el grado de ajuste tras optimizar la estrategia usando el algoritmo completo lento del simulador de estrategias.
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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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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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Validación cruzada y fundamentos de la inferencia causal en modelos CatBoost, exportación a formato ONNX

Validación cruzada y fundamentos de la inferencia causal en modelos CatBoost, exportación a formato ONNX

En este artículo veremos un método de autor para crear bots utilizando el aprendizaje automático.
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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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Cómo desarrollar un agente de aprendizaje por refuerzo en MQL5 con Integración RestAPI (Parte 1): Como usar RestAPIs en MQL5

Cómo desarrollar un agente de aprendizaje por refuerzo en MQL5 con Integración RestAPI (Parte 1): Como usar RestAPIs en MQL5

Este artículo aborda la importancia de las APIs (application programming interface) en la comunicación entre diferentes aplicaciones y sistemas de software. En él, se destaca el papel de las API a la hora de simplificar la interacción entre aplicaciones, ya que les permiten compartir datos y funcionalidades de forma eficiente.
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Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de búsqueda de sistema cargado (Charged System Search, CSS)

Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de búsqueda de sistema cargado (Charged System Search, CSS)

En este artículo, analizaremos otro algoritmo de optimización inspirado en la naturaleza inanimada: el algoritmo de búsqueda de sistema cargado (CSS). El objetivo de este artículo es presentar un nuevo algoritmo de optimización basado en los principios de la física y la mecánica.
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Desarrollando un cliente MQTT para MetaTrader 5: metodología de TDD (Parte 4)

Desarrollando un cliente MQTT para MetaTrader 5: metodología de TDD (Parte 4)

Este artículo supone la cuarta parte de la serie que describe las etapas de desarrollo de un cliente MQL5 nativo para el protocolo MQTT. En esta parte, veremos las propiedades de MQTT v5.0, su semántica, cómo leemos algunas de ellas, y ofreceremos un breve ejemplo de cómo se pueden usar las propiedades para ampliar el protocolo.
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Dominando ONNX: Un punto de inflexión para los tráders de MQL5

Dominando ONNX: Un punto de inflexión para los tráders de MQL5

Sumérjase en el mundo de ONNX, un potente formato abierto para compartir modelos de aprendizaje automático. Descubra cómo el uso de ONNX puede revolucionar el trading algorítmico en MQL5, permitiendo a los tráders integrar sin problemas modelos avanzados de IA y llevar sus estrategias al siguiente nivel. Descubra los secretos de la compatibilidad multiplataforma y aprenda a liberar todo el potencial de ONNX en sus operaciones MQL5. Mejore sus operaciones con esta guía detallada de ONNX.
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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.
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Integración de modelos ML con el simulador de estrategias (Conclusión): Implementación de un modelo de regresión para la predicción de precios

Integración de modelos ML con el simulador de estrategias (Conclusión): Implementación de un modelo de regresión para la predicción de precios

Este artículo describe la implementación de un modelo de regresión de árboles de decisión para predecir precios de activos financieros. Se realizaron etapas de preparación de datos, entrenamiento y evaluación del modelo, con ajustes y optimizaciones. Sin embargo, es importante destacar que el modelo es solo un estudio y no debe ser usado en operaciones reales.
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Desarrollando un cliente MQTT para MetaTrader 5: metodología de TDD (Parte 3)

Desarrollando un cliente MQTT para MetaTrader 5: metodología de TDD (Parte 3)

El presente artículo supone la tercera parte de la serie que describe las etapas de desarrollo de un cliente MQL5 nativo para el protocolo MQTT. En esta ocasión, hablaremos con detalle sobre la aplicación de un desarrollo basado en pruebas para implementar el intercambio de paquetes CONNECT/CONNACK. Al final de este paso, nuestro cliente DEBERÁ poder comportarse adecuadamente al lidiar con cualquier posible resultado del servidor al intentar conectarse.
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Desarrollando un cliente MQTT para MetaTrader 5: metodología de TDD (Parte 2)

Desarrollando un cliente MQTT para MetaTrader 5: metodología de TDD (Parte 2)

El artículo forma parte de una serie que describe las etapas de desarrollo de un cliente MQL5 nativo para el protocolo MQTT. En esta parte describiremos la organización de nuestro código, los primeros archivos de encabezado y las clases, así como la escritura de las pruebas. Este artículo también incluirá notas breves sobre un desarrollo basado en las pruebas y su aplicación a este proyecto.
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Teoría de categorías en MQL5 (Parte 14): Funtores con orden lineal

Teoría de categorías en MQL5 (Parte 14): Funtores con orden lineal

Este artículo de la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5 está dedicado a los funtores. Hoy veremos cómo asignar el orden lineal a un conjunto utilizando funtores al analizar dos conjuntos de datos que parecen no tener relación entre sí.