Discusión sobre el artículo "Creación de sistemas de trading basados en IA en MQL5 (Parte 1): Implementación del manejo de JSON para APIs de IA"
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Autor: Allan Munene Mutiiria
Tiene muy buena pinta. ¿Por dónde empiezo?
¿El archivo de descarga es a._JSON_Code_File.mq5 y un EA?
He cambiado el nombre de A_JSON_Code_File.mq5 (me resultaba más familiar) y luego lo he compilado. No ha habido errores.
Sin embargo, no he visto ninguna referencia como EXPERT en mi plataforma; es decir, no he podido cargarlo ni ejecutarlo.
Solo tengo que «jugar» un poco e intentar entender qué pasa y por qué.
Muchas gracias por compartir lo que parece ser una oportunidad fantástica para utilizar la IA.
Tiene una pinta fantástica. ¿Por dónde empiezo?
¿El archivo de descarga es a._JSON_Code_File.mq5 y EA?
He cambiado el nombre de A_JSON_Code_File.mq5 (me resultaba más familiar) y luego lo he compilado. No ha habido errores.
Sin embargo, no he visto ninguna referencia a EXPERT en mi plataforma; es decir, no he podido cargarlo ni ejecutarlo.
Solo tengo que «jugar» un poco, probar y tratar de entender qué pasa y por qué.
Muchas gracias por compartir lo que parece ser una oportunidad fantástica para utilizar la IA.
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Artículo publicado Creación de sistemas de trading basados en IA en MQL5 (Parte 1): Implementación del manejo de JSON para APIs de IA:
JSON (JavaScript Object Notation) es un formato ligero de intercambio de datos basado en texto, ampliamente utilizado para estructurar y transmitir datos entre sistemas, especialmente en API web, debido a su simplicidad, legibilidad y compatibilidad con distintos lenguajes de programación. En el contexto de los sistemas de trading basados en IA, como los que queremos desarrollar, JSON sirve como formato estándar para intercambiar datos con API de IA, como ChatGPT de OpenAI, lo que permite a las aplicaciones MQL5 enviar prompts relacionados con el trading y recibir respuestas estructuradas para la toma de decisiones. Nuestro enfoque en este artículo se centra en crear un framework de análisis de JSON para gestionar estas interacciones con las API, sentando así las bases para integrar información generada por IA en estrategias de trading automatizadas.
JSON representa los datos como pares clave-valor, arrays y objetos anidados, lo que lo convierte en el formato ideal para codificar información compleja, como datos de mercado, señales de trading o respuestas de IA, en un formato que resulta legible para las personas y analizable por las máquinas. Por ejemplo, un objeto JSON podría tener este aspecto:
{ "model": "gpt-3.5-turbo", "messages": [ {"role": "user", "content": "Analyze EURUSD trend"}, {"role": "assistant", "content": "EURUSD shows a bullish trend"} ], "max_tokens": 500 }Esta estructura incluye cadenas de caracteres, números, arrays y objetos anidados, que un Asesor Experto (EA) de MQL5 debe analizar para extraer la información relevante, como la respuesta de la IA a una consulta de trading. El papel de JSON en la integración de la IA es fundamental en este contexto, ya que las API devuelven respuestas en formato JSON, lo que obliga al programa a serializar las entradas (convertir los datos a JSON) y a deserializar las salidas (analizar el JSON para obtener datos utilizables) con el fin de permitir la toma de decisiones dinámicas de trading. Si todo esto le suena a jerga, aquí tiene una breve visualización de lo que significan la serialización y la deserialización de datos.
Autor: Allan Munene Mutiiria