Artículos, Biblioteca - página 10

Artículo publicado Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Ichimoku : Este artículo continúa la serie sobre la construcción de sistemas comerciales basados en los indicadores más populares. Esta vez hablaremos del indicador Iсhimoku y crearemos un sistema comercial basado en sus indicadores
Artículo publicado Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 18): Estrategia de scalping «Trend Bounce» con envolventes: infraestructura básica y generación de señales (Parte I) : En este artículo, desarrollamos la infraestructura básica del asesor experto «Envelopes Trend Bounce
Artículo publicado Ejemplo de creación de la estrategia comercial compleja Owl : Mi estrategia se basa en los fundamentos clásicos del trading y en el perfeccionamiento de indicadores ampliamente usados en todo tipo de mercados. En la práctica, se trata de una herramienta lista para usar que nos
Artículo publicado Herramientas de trading de MQL5 (Parte 3): Creación de un panel de control con análisis de múltiples marcos temporales para el trading estratégico : En este artículo, creamos un panel de escáner multitemporal en MQL5 para mostrar señales de trading en tiempo real. Diseñamos una
Artículo publicado Detección y clasificación de patrones fractales mediante aprendizaje automático : En este artículo, nos familiarizaremos con el fascinante tema del análisis fractal y la previsión de mercado mediante el aprendizaje automático. Estos serán solo los primeros pasos para explorar las
Period Converter Mod : Un análogo de Period Converter en MT4 Autor: Aleksandr Slavskii
Artículo publicado Estudiando las clases de estrategias comerciales de la Biblioteca Estándar - Estrategias personalizadas : En este artículo estudiaremos las clases de estrategias comerciales contenidas en la Biblioteca Estándar, también aprenderemos a añadir estrategias personalizadas y
Artículo publicado Aprendizaje automático y Data Science (Parte 42): Pronóstico de series temporales de Forex con ARIMA en Python, todo lo que necesitas saber : ARIMA, siglas de AutoRegressive Integrated Moving Average —en español, “modelo autorregresivo integrado de media móvil”—, es un potente
Artículo publicado Redes neuronales en el trading: Integración de la teoría del caos en la previsión de series temporales (Attraos) : El framework de Attraos integra la teoría del caos en la previsión de series temporales a largo plazo tratándolas como proyecciones de sistemas dinámicos caóticos
Artículo publicado Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 25): Rompefractales de doble EMA : La acción del precio es un método fundamental para identificar configuraciones de trading rentables. Sin embargo, el seguimiento manual de los movimientos y
Artículo publicado Dominando los registros (Parte 7): Cómo mostrar los registros en un gráfico : Descubre cómo mostrar los registros directamente en el gráfico de MetaTrader de forma organizada, con marcos, títulos y scroll automático. En este artículo te mostramos cómo crear un sistema visual de
Artículo publicado Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 67): Uso de patrones de TRIX y Williams Percent Range (WPR) : El oscilador de media móvil exponencial triple (TRIX) y el oscilador de rango porcentual de Williams son otro par de indicadores que podrían utilizarse
Artículo publicado Integración de modelos ocultos de Márkov en MetaTrader 5 : En este artículo demostramos cómo los modelos ocultos de Márkov entrenados con Python pueden integrarse en las aplicaciones de MetaTrader 5. Los modelos ocultos de Márkov son una potente herramienta estadística utilizada
Predicción del precio usando el vecino más cercano, encontrado mediante un coeficiente de correlación ponderado : Este indicador halla el vecino más cercano utilizando un coeficiente de correlación ponderado, en el cual los precios más cercanos tienen mayor precio. El peso disminuye linealmente
Artículo publicado Operando con el Calendario Económico MQL5 (Parte 10): Panel arrastrable y efectos al pasar el cursor para una navegación fluida por las noticias : En este artículo, mejoramos el Calendario Económico de MQL5 mediante la incorporación de un panel de control arrastrable que nos
Artículo publicado Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 66): Uso de patrones FrAMA y Force Index con el núcleo de producto escalar : El indicador FrAMA y el oscilador Force Index son herramientas de tendencia y volumen que pueden combinarse al desarrollar un asesor experto
Artículo publicado Redes neuronales en el trading: Pipeline de pronóstico inteligente (Time-MoE) : Le invitamos a familiarizarse con el moderno framework Time-MoE, adaptado para tareas de previsión de series temporales. En este artículo, explicaremos los componentes clave de la arquitectura
Artículo publicado Aprendizaje automático y Data Science (Parte 41): Detección de patrones en los mercados de divisas y de valores mediante YOLOv8 : Detectar patrones en los mercados financieros es un reto porque implica ver lo que aparece en el gráfico, algo difícil de realizar en MQL5 debido a las
Artículo publicado Redes neuronales en el trading: Detección de anomalías en el dominio de la frecuencia (CATCH) : El framework CATCH combina la transformada de Fourier y el parcheo de frecuencias para detectar con precisión anomalías del mercado inaccesibles a los métodos tradicionales. En el
Artículo publicado Estrategia de Evolución de Adaptación de la Matriz de Covarianza — Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES) : Hoy analizaremos uno de los algoritmos de optimización sin gradiente más interesantes, que aprende a comprender la geometría de la función objetivo
Artículo publicado Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 65): Uso de los patrones FrAMA y Force Index : La media móvil adaptativa fractal (FrAMA) y el oscilador Force Index son otro par de indicadores que podrían utilizarse conjuntamente en un asesor experto de MQL5. Estos dos
Artículo publicado Redes neuronales en el trading: Pipeline inteligente de previsiones (Mezcla dispersa de expertos) : Hoy le proponemos familiarizarnos con la implementación práctica de un bloque de mezcla dispersa de expertos para series temporales en el entorno de computación OpenCL. Este
Artículo publicado Operando con el Calendario Económico MQL5 (Parte 9): Mejorando la interacción con noticias mediante una barra dinámica y un diseño pulido : En este artículo, mejoramos el Calendario Económico MQL5 con una barra de desplazamiento dinámica para una navegación intuitiva por las
Cross_Line_Trader : Es el EA que abre las posiciones cuando el precio cruza los objetos-líneas. Autor: Scriptor
Programación en MQL5 para tráders: códigos fuente del libro: Parte 6. : En la sexta parte del libro “Programación en MQL5 para tráders”, estudiaremos un componente clave del lenguaje MQL5: la automatización del trading. Comenzaremos con una descripción de las entidades principales, como las
Artículo publicado Uso de modelos ONNX en MQL5 : ONNX (Open Neural Network Exchange) es un estándar abierto para representar modelos de redes neuronales. En este artículo, analizaremos el proceso de creación de un modelo CNN-LSTM para pronosticar series temporales financieras, y también el uso del
Artículo publicado Introducción a la exploración de estructuras de mercado fractales con aprendizaje automático : Este artículo intentaremos examinar las series temporales financieras desde la perspectiva de las estructuras fractales autosimilares. Como contamos con demasiadas analogías que
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MultiTester : Múltiples ejecuciones/optimizaciones en Tester. Author: fxsaber
Artículo publicado Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 23): Medidor de fortaleza de divisas : ¿Sabes qué es lo que realmente determina la dirección de un par de divisas? Es la fortaleza de cada divisa por separado. En este artículo, mediremos la
Artículo publicado Simulación de mercado: Iniciando SQL en MQL5 (I) : En este artículo, comenzaremos a explorar el uso de SQL dentro de un código MQL5. Veremos cómo podemos crear una base de datos. O, mejor dicho, cómo podemos crear un archivo de base de datos en SQLite, utilizando, para ello