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Ejemplos del libro "Redes neuronales en el trading algorítmico en MQL5" para MetaTrader 5
El libro "Redes neuronales en el trading algorítmico en MQL5" supone una guía detallada que abarca tanto los aspectos teóricos del trabajo con inteligencia artificial y las redes neuronales como los aspectos prácticos de su aplicación en el comercio en los mercados financieros utilizando el lenguaje
Programación en MQL5 para tráders: códigos fuente del libro: Parte 7 para MetaTrader 5
La séptima y última parte del libro, abarcaremos las características avanzadas de la API MQL5 que resultarán útiles a la hora de desarrollar programas para MetaTrader 5. Algunas de ellas tienen una naturaleza más particular, como los instrumentos financieros personalizados y el calendario económico
Programación en MQL5 para tráders: códigos fuente del libro: Parte 6. para MetaTrader 5
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 especificaciones de los instrumentos financieros y la configuración de la cuenta
Programación en MQL5 para tráders: códigos fuente del libro: Parte 5 para MetaTrader 5
En la quinta parte del libro, profundizaremos en las API vinculadas con el comercio algorítmico, incluido el análisis y procesamiento de datos financieros, la visualización y automatización de gráficos y la experiencia de usuario interactiva
Programación en MQL5 para tráders: códigos fuente del libro: Parte 4 para MetaTrader 5
En la cuarta parte del libro, nos centraremos en el dominio de las funciones integradas (API MQL5) y profundizaremos de forma secuencial en los subsistemas especializados. La lista de tecnologías y funcionalidades disponibles para cualquier programa MQL5 es enorme. Por ello, para empezar tendrá
Programación en MQL5 para tráders: códigos fuente del libro: Parte 3 para MetaTrader 5
La tercera parte de "Programación Orientada a Objetos en MQL5" ofrece una inmersión en el mundo de la programación orientada a objetos (POO) en MQL5. El desarrollo de software con frecuencia implica cierta complejidad al administrar múltiples entidades, lo cual requiere tecnología avanzada para
Programación en MQL5 para tráders: códigos fuente del libro: Parte 2 para MetaTrader 5
La segunda parte "Fundamentos de programación en MQL5" es una introducción a los conceptos clave de este lenguaje de programación. En esta parte del libro, los lectores se familiarizarán con los tipos de datos, los identificadores, las variables, las expresiones y los operadores, y también
Programación en MQL5 para tráders: códigos fuente del libro: Parte 1 para MetaTrader 5
El primer capítulo del libro presenta el lenguaje y el entorno de desarrollo MQL5. Uno de los principales cambios del lenguaje MQL5 en comparación con MQL4 (el lenguaje de MetaTrader 4) es la compatibilidad con la programación orientada a objetos (POO), lo cual lo hace similar a C++
Zigzag R para MetaTrader 4
An optimized version of the Zigzag indicator, which was included in the MT4 delivery of 2005 (and in MT3.83)
RegularExpressions en MQL4 para trabajar con expresiones frecuentes para MetaTrader 4
Las expresiones regulares suponen un lenguaje formal para procesar textos de forma rápida y flexible. Cada expresión regular es un patrón(máscara) para la cual el desarrollador de expresiones regulares trata de encontrar coincidencias con el texto de origen. El patrón consta de designaciones
Artículos
Cómo ganar dinero ejecutando encargos en el servicio "Freelance" para MetaTrader 5
MQL5 Freelance es un servicio en línea donde los desarrolladores escriben aplicaciones comerciales para los tráders clientes a cambio de una remuneración. El servicio funciona con éxito desde 2010: hasta el momento se han realizado más de 100 000 trabajos con un coste total de 7 millones de dólares
Trabajamos con modelos ONNX en formato float16 y float8 para MetaTrader 5
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
Modelos de regresión de la biblioteca Scikit-learn y su exportación a ONNX para MetaTrader 5
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
Iniciamos MetaTrader VPS por primera vez: instrucciones paso a paso para MetaTrader 5
Todo aquel que utilice asesores comerciales o suscripciones a señales, tarde o temprano necesitará un hosting 24/7 fiable para su plataforma comercial. Le recomendamos utilizar MetaTrader VPS por varios motivos. Podrá pagar y gestionar el servicio a través de su cuenta en MQL5.community
Modelos de clasificación de la biblioteca Scikit-learn y su exportación a ONNX para MetaTrader 5
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
Biblioteca de análisis numérico ALGLIB en MQL5 para MetaTrader 5
En este artículo, echaremos un vistazo rápido a la biblioteca de análisis numérico ALGLIB 3.19, sus aplicaciones y sus nuevos algoritmos, que pueden mejorar la eficiencia del análisis de datos financieros
Evaluación de modelos ONNX usando métricas de regresión para MetaTrader 5
La regresión es una tarea que consiste en predecir un valor real a partir de un ejemplo sin etiquetar. Para evaluar la precisión de las predicciones de los modelos de regresión, se usan las llamadas métricas de regresión
Matrices y vectores en MQL5: funciones de activación para MetaTrader 5
En este artículo, describiremos solo uno de los aspectos del aprendizaje automático: las funciones de activación. En las redes neuronales artificiales, las funciones de activación de neuronas calculan el valor de la señal de salida en función de los valores de una señal de entrada o un conjunto de
Envolviendo modelos ONNX en clases para MetaTrader 5
La programación orientada a objetos permite crear un código más compacto, fácil de leer y modificar. Le presentamos un ejemplo para tres modelos ONNX
Ejemplo de un conjunto de modelos ONNX en MQL5 para MetaTrader 5
ONNX (Open Neural Network eXchange) es un estándar abierto para representar redes neuronales. En este artículo, le mostraremos la posibilidad de usar dos modelos ONNX simultáneamente en un asesor experto
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Discusión sobre el artículo "Red neuronal en la práctica: Mínimos cuadrados"
Artículo publicado Red neuronal en la práctica: Mínimos cuadrados : Aquí en este artículo, veremos algunas cosas, entre ellas: Cómo muchas veces las fórmulas matemáticas parecen más complicadas cuando las miramos, que cuando las implementamos en código. Además de este hecho, también se mostrará cómo
Discusión sobre el artículo "Red neural en la práctica: Pseudo inversa (I)"
Artículo publicado Red neural en la práctica: Pseudo inversa (I) : Aquí, comenzaremos a ver cómo podemos implementar, utilizando MQL5 puro, el cálculo de la pseudo inversa. A pesar de que el código que veremos será considerablemente más complicado para los principiantes de lo que realmente me
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Artículo publicado Un algoritmo de selección de características que utiliza aprendizaje basado en energía en MQL5 puro : En este artículo presentamos la implementación de un algoritmo de selección de características descrito en un artículo académico titulado "FREL: Un algoritmo de selección de
Discusión sobre el artículo "Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 6): Automatizamos la selección de un grupo de instancias"
Artículo publicado Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 6): Automatizamos la selección de un grupo de instancias : Tras optimizar una estrategia comercial, obtendremos conjuntos de parámetros en base a los cuales podremos crear varias instancias (ejemplares) de estrategias comerciales
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Artículo publicado Factorización de matrizes: un modelado más práctico : Es muy probable que no te hayas dado cuenta de que el modelado de las matrices era un tanto extraño, ya que no se indicaban filas y columnas, solo columnas. Esto resulta muy raro al leer un código que realiza factorizaciones de
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Utilice información detallada del Nasdaq para mejorar sus estrategias comerciales tomando decisiones más precisas y gestionando el riesgo de forma eficaz. Se trata de una oportunidad única para quienes deseen mejorar su rendimiento: a diferencia de las tradicionales barras de minutos o de horas, la
Discusión sobre el artículo "Introducción a MQL5 (Parte 7): Guía para principiantes sobre cómo crear asesores expertos y utilizar código generado por IA en MQL5"
Artículo publicado Introducción a MQL5 (Parte 7): Guía para principiantes sobre cómo crear asesores expertos y utilizar código generado por IA en MQL5 : Descubra la guía definitiva para principiantes sobre cómo crear asesores expertos (Expert Advisors, EAs) con MQL5 en nuestro artículo completo
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Artículo publicado DoEasy. Funciones de servicio (Parte 2): Patrón "Barra interior" : En este artículo, continuaremos el análisis de los patrones de precios en la biblioteca DoEasy. Así, crearemos la clase de patrón "Barra interior" de las formaciones Price Action. Continuamos desarrollando patrones
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Artículo publicado Aprenda a operar la brecha de valor justo (Fair Value Gap, FVG) y los desequilibrios paso a paso: Enfoque basado en el concepto de dinero inteligente (Smart Money Concept, SMC) : Una guía paso a paso para crear e implementar un algoritmo de trading automatizado en MQL5 basado en
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Artículo publicado Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 2): Fusionar indicadores nativos : Este artículo se centra en el aprovechamiento de los indicadores MetaTrader 5 incorporados para filtrar las señales fuera de tendencia. Avanzando desde el artículo anterior