Artículos sobre automatización de sistemas comerciales en el lenguaje MQL5

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Lea los artículos sobre los sistemas de trading basados en las ideas muy variadas. Usted sabrá cómo usar los métodos estadísticos y los patrones en los gráficos de velas japonesas, cómo filtrar las señales y para qué sirven los indicadores semafóricos.

A través del Asistente MQL5 Usted aprenderá a crear los robots sin acudir a la programación para evaluar rápidamente las ideas comerciales, así como sabrá qué es lo que representan los algoritmos genéticos.

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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 84): Normalización reversible (RevIN)

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 84): Normalización reversible (RevIN)

Hace tiempo que sabemos que el preprocesamiento de los datos de origen desempeña un papel fundamental en la estabilidad del entrenamiento de los modelos. Y para el procesamiento en línea de datos de origen "brutos" solemos utilizar una capa de normalización por lotes. Pero a veces tenemos que invertir el procedimiento. En este artículo analizaremos un posible enfoque para resolver este tipo de problemas.
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Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 4): Personalización del estilo de visualización para cada onda de tendencias

Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 4): Personalización del estilo de visualización para cada onda de tendencias

En este artículo, exploraremos las capacidades del poderoso lenguaje MQL5 para dibujar varios estilos de indicadores en MetaTrader 5. También veremos los scripts y cómo pueden utilizarse en nuestro modelo.
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Búsqueda de patrones arbitrarios de pares de divisas en Python con ayuda de MetaTrader 5

Búsqueda de patrones arbitrarios de pares de divisas en Python con ayuda de MetaTrader 5

¿Existen patrones y regularidades recurrentes en el mercado de divisas? He decidido crear mi propio sistema de análisis de patrones usando Python y MetaTrader 5. Una simbiosis de matemáticas y programación para conquistar Fórex.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 33): Regresión cuantílica en el aprendizaje Q distribuido

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 33): Regresión cuantílica en el aprendizaje Q distribuido

Continuamos explorando el aprendizaje Q distribuido. Hoy analizaremos este enfoque desde un ángulo diferente. Vamos a hablar de la posibilidad de utilizar la regresión cuantílica para resolver el problema de la previsión de los movimientos de precio.
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Creación de un asesor experto integrado de MQL5 y Telegram (Parte 2): Envío de señales de MQL5 a Telegram

Creación de un asesor experto integrado de MQL5 y Telegram (Parte 2): Envío de señales de MQL5 a Telegram

En este artículo, creamos un Asesor Experto integrado con MQL5 y Telegram que envía señales de cruce de medias móviles a Telegram. Detallamos el proceso de generación de señales de trading a partir de cruces de medias móviles, implementando el código necesario en MQL5, y asegurando que la integración funciona a la perfección. El resultado es un sistema que proporciona alertas comerciales en tiempo real directamente a su chat grupal de Telegram.
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Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 13): Automatización (V)

Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 13): Automatización (V)

¿Sabes lo que es un diagrama de flujo? ¿Sabes cómo utilizarlo? ¿Cree que los diagramas de flujo son sólo cosas de aprendiz de programador? Pues echa un vistazo a este artículo y aprende a trabajar con diagramas de flujo.
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Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 26): Rumbo al futuro (I)

Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 26): Rumbo al futuro (I)

Llevaremos nuestro sistema de órdenes al siguiente nivel, pero primero tenemos que resolver algunas cosas. Y es que ahora tenemos cuestiones que dependen de cómo queremos operar y de qué tipo de cosas hacemos durante la jornada de tráding.
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Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Bears Power Index

Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Bears Power Index

Bienvenidos a un nuevo artículo de la serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. En esta ocasión, hablaremos sobre el Bears Power Index y crearemos un sistema comercial basado en sus indicadores.
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La teoría del caos en el trading (Parte 1): Introducción, aplicación a los mercados financieros e indicador de Lyapunov

La teoría del caos en el trading (Parte 1): Introducción, aplicación a los mercados financieros e indicador de Lyapunov

¿Puede aplicarse la teoría del caos a los mercados financieros? En este artículo analizaremos en qué se diferencian la teoría clásica del caos y los sistemas caóticos del concepto propuesto por Bill Williams.
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Experimentos con redes neuronales (Parte 6): El perceptrón como herramienta autosuficiente de predicción de precios

Experimentos con redes neuronales (Parte 6): El perceptrón como herramienta autosuficiente de predicción de precios

Ejemplo de utilización de un perceptrón como herramienta autónoma de predicción de precios. En el artículo exploraremos los conceptos generales y veremos un sencillo asesor experto ya preparado, así como los resultados de su optimización.
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Creación de un panel de indicadores de fuerza relativa (RSI) dinámico, multisímbolo y multiperíodo en MQL5

Creación de un panel de indicadores de fuerza relativa (RSI) dinámico, multisímbolo y multiperíodo en MQL5

En este artículo, desarrollamos un panel dinámico de indicadores RSI multisímbolo y multiperiodo en MQL5, que proporciona a los operadores valores RSI en tiempo real a través de varios símbolos y marcos temporales. El panel cuenta con botones interactivos, actualizaciones en tiempo real e indicadores codificados por colores para ayudar a los operadores a tomar decisiones informadas.
Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte VI): Eventos en la cuenta con compensación
Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte VI): Eventos en la cuenta con compensación

Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte VI): Eventos en la cuenta con compensación

En anteriores artículos comenzamos a crear una gran biblioteca multiplataforma cuyo objetivo es simplificar la escritura de programas para las plataformas MetaTrader 5 y MetaTrader 4. En la quinta parte, hemos creado las clases de los eventos comerciales y la colección de eventos desde donde se envían los eventos a la objeto de la biblioteca Engine y al gráfico del programa de control. En esta parte de la descripción, vamos a añadir la posibilidad de trabajar con la biblioteca en las cuentas de tipo compensación.
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Aprendizaje automático y Data Science (Parte 13): Analizamos el mercado financiero usando el análisis de componentes principales (ACP)

Aprendizaje automático y Data Science (Parte 13): Analizamos el mercado financiero usando el análisis de componentes principales (ACP)

Hoy intentaremos mejorar cualitativamente el análisis de los mercados financieros utilizando el Análisis de Componentes Principales (ACP). Asimismo, aprenderemos cómo este método puede ayudarnos a identificar patrones ocultos en los datos, detectar tendencias ocultas del mercado y optimizar las estrategias de inversión. En este artículo veremos cómo el método de ACP aporta una nueva perspectiva al análisis de datos financieros complejos, ayudándonos a ver ideas que hemos pasado por alto con los enfoques tradicionales. ¿La aplicación del método ACP en estos mercados financieros ofrece una ventaja competitiva y ayuda a ir un paso por delante?
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Aprendiendo a diseñar un sistema comercial con Gator Oscillator

Aprendiendo a diseñar un sistema comercial con Gator Oscillator

Bienvenidos a un nuevo artículo de la serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. En esta ocasión, hablaremos sobre el indicador Gator Oscillator y crearemos un sistema comercial utilizando estrategias simples.
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Creación de un Asesor Experto MQL5 basado en la estrategia PIRANHA utilizando las Bandas de Bollinger

Creación de un Asesor Experto MQL5 basado en la estrategia PIRANHA utilizando las Bandas de Bollinger

En este artículo, creamos un Asesor Experto (Expert Advisor, EA) en MQL5 basado en la estrategia PIRANHA, utilizando Bandas de Bollinger para mejorar la efectividad comercial. Discutimos los principios clave de la estrategia, la implementación de la codificación y los métodos de prueba y optimización. Este conocimiento le permitirá implementar el EA en sus escenarios comerciales de manera efectiva.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 32): Sistema de órdenes (I)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 32): Sistema de órdenes (I)

De todas las cosas desarrolladas hasta ahora, esta, como seguramente también notarás y con el tiempo estarás de acuerdo, es la más desafiante de todas. Lo que tenemos que hacer es algo simple: hacer que nuestro sistema simule lo que hace un servidor comercial en la práctica. Esto de tener que implementar una forma de simular exactamente lo que haría el servidor comercial parece simple. Al menos en palabras. Pero necesitamos hacer esto de manera que, para el usuario del sistema de repetición/simulación, todo suceda de la manera más invisible o transparente posible.
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Aprendizaje automático y Data Science (Parte 14): Aplicación de los mapas de Kohonen a los mercados

Aprendizaje automático y Data Science (Parte 14): Aplicación de los mapas de Kohonen a los mercados

¿Quiere encontrar un nuevo enfoque comercial que lo ayude a orientarse en mercados complejos y en cambio constante? Eche un vistazo a los mapas de Kohonen, una forma innovadora de redes neuronales artificiales que puede ayudarle a descubrir patrones y tendencias ocultos en los datos del mercado. En este artículo, veremos cómo funcionan los mapas de Kohonen y cómo usarlos para desarrollar estrategias comerciales efectivas. Creo que este nuevo enfoque resultará de interés tanto a los tráders experimentados como para los principiantes.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 18): Reglas asociativas

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 18): Reglas asociativas

Como continuación de esta serie, hoy presentamos otro tipo de tarea relacionada con los métodos de aprendizaje no supervisado: la búsqueda de reglas asociativas. Este tipo de tarea se usó por primera vez en el comercio minorista para analizar las cestas de la compra. En este artículo, hablaremos de las posibilidades que ofrece el uso de dichos algoritmos en el trading.
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Trading bursátil con cuadrícula usando un asesor con órdenes stop pendientes en la Bolsa de Moscú (MOEX)

Trading bursátil con cuadrícula usando un asesor con órdenes stop pendientes en la Bolsa de Moscú (MOEX)

Hoy utilizaremos un enfoque comercial de cuadrícula con órdenes stop pendientes en un asesor experto en el lenguaje de estrategias comerciales MQL5 para MetaTrader 5 en la Bolsa de Moscú (MOEX). Al comerciar en el mercado, una de las estrategias más simples consiste en colocar una cuadrícula de órdenes diseñada para "atrapar" el precio del mercado.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 85): Predicción multidimensional de series temporales

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 85): Predicción multidimensional de series temporales

En este artículo presentaremos un nuevo método complejo de previsión de series temporales que combina armoniosamente las ventajas de los modelos lineales y los transformadores.
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Gestión de Riesgo (parte 3): Construyendo la Clase Principal para la Gestión de Riesgo

Gestión de Riesgo (parte 3): Construyendo la Clase Principal para la Gestión de Riesgo

En este artículo daremos inicio a la creación de la clase principal de gestión de riesgo, la cual será fundamental para administrar el riesgo en el sistema. Nos enfocaremos en construir las bases, definiendo estructuras, variables y funciones esenciales. Además, implementaremos los métodos necesarios para asignar valores a las pérdidas y ganancias máximas, estableciendo así los cimientos de esta gestión.
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Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 8): Desarrollo de un asesor experto (II)

Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 8): Desarrollo de un asesor experto (II)

Piense en un asesor experto independiente. Anteriormente, analizamos un Asesor Experto basado en indicadores que también se asoció con un script independiente para dibujar la geometría de riesgo y recompensa. Hoy discutiremos la arquitectura de un Asesor Experto MQL5, que integra todas las características en un solo programa.
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Sistema de arbitraje de alta frecuencia en Python con MetaTrader 5

Sistema de arbitraje de alta frecuencia en Python con MetaTrader 5

Hoy vamos a crear un sistema de arbitraje legal a los ojos de los brókeres, que creará miles de precios sintéticos en el mercado Fórex, los analizará y negociará con éxito para obtener beneficios.
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Creamos un asesor multidivisa sencillo utilizando MQL5 (Parte 6): Dos indicadores RSI se cruzan entre sí

Creamos un asesor multidivisa sencillo utilizando MQL5 (Parte 6): Dos indicadores RSI se cruzan entre sí

Por asesor multidivisa en este artículo nos referimos a un asesor o robot comercial que utiliza dos indicadores RSI con líneas de intersección: un RSI rápido que se cruza con uno lento.
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Creación de un asesor experto MQL5 basado en la estrategia de ruptura del rango diario (Daily Range Breakout)

Creación de un asesor experto MQL5 basado en la estrategia de ruptura del rango diario (Daily Range Breakout)

En este artículo, creamos un Asesor Experto MQL5 basado en la estrategia de ruptura del rango diario (Daily Range Breakout). Cubrimos los conceptos clave de la estrategia, diseñamos el plano del EA e implementamos la lógica de ruptura en MQL5. Al final, exploramos técnicas para realizar pruebas retrospectivas y optimizar el EA con el fin de maximizar su eficacia.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 35): Módulo de curiosidad intrínseca (Intrinsic Curiosity Module)

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 35): Módulo de curiosidad intrínseca (Intrinsic Curiosity Module)

Seguimos analizando los algoritmos de aprendizaje por refuerzo. Todos los algoritmos que hemos estudiado hasta ahora requerían la creación de una política de recompensas tal que el agente pudiera evaluar cada una de sus acciones en cada transición de un estado del sistema a otro, pero este enfoque resulta bastante artificial. En la práctica, existe cierto tiempo de retraso entre la acción y la recompensa. En este artículo, le sugerimos que se familiarice con un algoritmo de entrenamiento de modelos que puede funcionar con varios retrasos de tiempo desde la acción hasta la recompensa.
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Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 11): Automatización (III)

Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 11): Automatización (III)

Un sistema automatizado sin seguridad no tendrá éxito. Sin embargo, la seguridad no se consigue sin entender bien algunas cosas. En este artículo, comprenderemos por qué es tan difícil lograr la máxima seguridad en los sistemas automatizados.
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Integración de Smart Money Concepts (SMC), Order Blocks (OB) y Fibonacci para entradas óptimas

Integración de Smart Money Concepts (SMC), Order Blocks (OB) y Fibonacci para entradas óptimas

Los bloques de órdenes (Order Blocks, OB) son áreas clave donde los operadores institucionales inician compras o ventas significativas. Después de un movimiento de precio significativo, Fibonacci ayuda a identificar un retroceso potencial desde un máximo reciente hasta un mínimo para identificar la entrada comercial óptima.
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Mejore sus gráficos comerciales con una GUI interactiva basada en MQL5 (Parte III): Interfaz comercial simple y móvil

Mejore sus gráficos comerciales con una GUI interactiva basada en MQL5 (Parte III): Interfaz comercial simple y móvil

En esta serie de artículos analizamos la integración de interfaces gráficas interactivas en paneles comerciales móviles en MQL5. En la tercera parte, utilizaremos los desarrollos de las partes anteriores para convertir paneles comerciales estáticos en dinámicos.
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Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 21): Un nuevo sistema de órdenes (IV)

Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 21): Un nuevo sistema de órdenes (IV)

Finalmente el sistema visual funcionará... aún no del todo. Aquí terminaremos de hacer los cambios básicos, y no serán pocos, serán muchos, y todos ellos necesarios, y todo el trabajo será bastante interesante.
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Desarrollando una DLL experimental con soporte multihilo en C++ para MetaTrader 5 en Linux

Desarrollando una DLL experimental con soporte multihilo en C++ para MetaTrader 5 en Linux

En este artículo, describiremos el proceso de desarrollo de la plataforma MetaTrader 5 exclusivamente en Linux. El producto final funcionará a la perfección tanto en Windows como en Linux. Asimismo, aprenderemos sobre Wine y Mingw, herramientas importantes para el desarrollo multiplataforma. Mingw ofrece transmisión de flujo (POSIX y Win32), lo que debe tenerse en cuenta a la hora de elegir la herramienta adecuada. A continuación crearemos una DLL para probar el concepto; luego la usaremos en el código MQL5 y compararemos el rendimiento de ambas implementaciones de los hilos. Este artículo pretende ser un punto de partida para experimentos propios. Después de leer este artículo, el lector será capaz de crear herramientas para MetaTrader en Linux.
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Construya Asesores Expertos Auto-Optimizables con MQL5 y Python

Construya Asesores Expertos Auto-Optimizables con MQL5 y Python

En este artículo, vamos a discutir cómo podemos construir Asesores Expertos capaces de seleccionar de forma autónoma y cambiar las estrategias de negociación en función de las condiciones imperantes en el mercado. Aprenderemos sobre las cadenas de Markov y cómo pueden sernos útiles como operadores algorítmicos.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 73): AutoBots para predecir la evolución de los precios

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 73): AutoBots para predecir la evolución de los precios

Seguimos hablando de algoritmos para entrenar modelos de predicción de trayectorias. En este artículo nos familiarizaremos con un método llamado "AutoBots".
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 15): Clusterización de datos usando MQL5

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 15): Clusterización de datos usando MQL5

Continuamos analizando el método de clusterización. En este artículo, crearemos una nueva clase CKmeans para implementar uno de los métodos de clusterización de k-medias más extendidos. Según los resultados de la prueba, el modelo ha podido identificar alrededor de 500 patrones.
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Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 2): Ejemplo de despliegue del entorno

Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 2): Ejemplo de despliegue del entorno

Los modelos lingüísticos (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial que evoluciona rápidamente, por lo que debemos plantearnos cómo integrar unos LLM potentes en nuestro comercio algorítmico. A la mayoría de la gente le resulta difícil adaptar estos modelos a sus necesidades, implantarlos de forma local y luego aplicarlos al trading algorítmico. En esta serie de artículos abordaremos un enfoque paso a paso para lograr este objetivo.
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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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Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 07): Tipos de cuentas (II)

Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 07): Tipos de cuentas (II)

Aprenda a crear un EA que opere automáticamente de forma sencilla y segura. Uno siempre debe estar al tanto de lo que está haciendo un EA automatizado, y si se descarrila, eliminarlo lo más rápido posible del gráfico, para poner fin a lo que él estaba haciendo y evitar que las cosas se salgan de control.
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Aprendizaje automático y Data Science (Parte 06). Redes neuronales (Parte 02): arquitectura de la redes neuronales con conexión directa

Aprendizaje automático y Data Science (Parte 06). Redes neuronales (Parte 02): arquitectura de la redes neuronales con conexión directa

En el artículo anterior, comenzamos a estudiar las redes neuronales con conexión directa, pero hay algunas cosas que quedaron sin resolver. Una de ellas es el diseño de la arquitectura. Por ello, en el presente artículo, veremos cómo diseñar una red neuronal flexible, teniendo en cuenta los datos de entrada, el número de capas ocultas y los nodos de cada red.
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Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 10): Automatización (II)

Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 10): Automatización (II)

La automatización no significa nada si no se puede controlar el horario. Ningún trabajador puede ser eficiente trabajando 24 horas al día. Sin embargo, muchos creen que un sistema automatizado debe trabajar 24 horas al día. Siempre es bueno tener formas de configurar una franja horaria para el Expert Advisor. En este artículo, vamos a discutir cómo agregar correctamente tal franja horaria.
Modelado de las recotizaciones en el Tester y análisis de estabilidad del Asesor Experto
Modelado de las recotizaciones en el Tester y análisis de estabilidad del Asesor Experto

Modelado de las recotizaciones en el Tester y análisis de estabilidad del Asesor Experto

La recotización es una lacra para muchos Asesores Expertos, especialmente para aquellos que tienen condiciones más bien sensibles de entrada/salida de un trade. En el artículo, se ofrece una manera para controlar al Asesor Externo en la estabilidad de las recotizaciones.