Jonathan Pereira / Perfil

Este capítulo da série aborda algoritmos de aprendizado por reforço, focando em Q-Learning, Deep Q-Network (DQN), e Proximal Policy Optimization (PPO). Explora como essas técnicas podem ser integradas para melhorar a automação de tarefas, detalhando suas características, vantagens, e aplicabilidades práticas. A seleção do algoritmo mais adequado é vista como crucial para otimizar a eficiência operacional em ambientes dinâmicos e incertos, prometendo discussões futuras sobre a implementação prática e teórica desses métodos.

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.

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.

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.

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.

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.

Este texto es una guía completa sobre la creación de una clase en MQL5 para la gestión eficaz de archivos CSV. En él comprenderás cómo se lleva a cabo la implementación de métodos de apertura, escritura, lectura y conversión de datos y cómo se pueden emplear para guardar y acceder a la información. Además, trataremos las restricciones y los aspectos cruciales a la hora de utilizar una clase de este tipo. Este es un material valioso para aquellos que deseen aprender a manipular archivos CSV en MQL5.

El perceptrón multicapa es una evolución del perceptrón simple, capaz de resolver problemas separables no linealmente. Junto con el algoritmo de retropropagación, es posible entrenar eficientemente esta red neuronal. En la tercera parte de la serie sobre el perceptrón multicapa y la retropropagación, mostraremos cómo integrar esta técnica con el simulador de estrategias. Esta integración permitirá utilizar análisis de datos complejos y tomar mejores decisiones para optimizar las estrategias de negociación. En este resumen, analizaremos las ventajas y los retos de la aplicación de esta técnica.

Se ha puesto a disposición un paquete de Python con el propósito de desarrollar la integración en MQL, lo que abre las puertas a numerosas posibilidades como la exploración de datos, la creación y el uso de modelos de aprendizaje automático. Esta integración nativa de MQL5 en Python abre las puertas a muchas posibilidades de uso que nos permiten construir desde una simple regresión lineal a un modelo de aprendizaje profundo. Entendamos cómo instalar y preparar el entorno de desarrollo y usar algunas de las bibliotecas de aprendizaje automático.

Recientemente, al aumentar la popularidad de estos dos métodos, se han desarrollado tantas bibliotecas en Matlab, R, Python, C++, etc., que reciben el conjunto de entrenamiento como entrada y construyen automáticamente una red neuronal apropiada para el supuesto problema. Vamos a entender cómo funciona un tipo básico de red neural, (perceptrón de una sola neurona y perceptrón multicapa), y un fascinante algoritmo encargado del aprendizaje de la red, (gradiente descendente y retropropagación). Estos modelos de red servirán como base para los modelos más complejos que existen hoy en día.