Kei Sanada / Perfil

Los sockets... ¿Qué podría existir sin ellos en este mundo de información? Aparecieron por primera vez en 1982 y prácticamente no han cambiado hasta el día de hoy, siguen funcionando para nosotros cada segundo. Son la base de una red, las terminaciones nerviosas del Matrix en el que vivimos.

En el artículo vamos a analizar cuestiones relacionadas con el guaradado de objetos dinámicos, matrices y otras variables en forma de propiedades de asesores, indicadores y scripts en archivos de texto. Estos son un complemento cómodo a la funcionalidad de los recursos estándar propuestos por los lenguajes MQL.

En el artículo se muestra la aplicación de las redes neuronales en los programas de MQL, usando la biblioteca de libre difusión FANN. Usando como ejemplo una estrategia que utiliza el indicador MACD se ha construido un experto que usa el filtrado con red neuronal de las operaciones. Dicho filtrado ha mejorado las características del sistema comercial.

El artículo proporciona una descripción detallada del proceso de probar y optimizar los EA's en el probador de estrategias del MetaTrader 4. No se puede subestimar la importancia de dicha información y la necesidad de esta publicación. Muchos usuarios, sólo empezar a trabajar con la plataforma de trading MetaTrader 4 tienen una idea muy vaga de qué y cuales las necesidades a realizar cuando se trabaja con Asesores Expertos. El artículo propuesto da respuesta sencilla y clara a todas estas preguntas y proporciona un método un poco más profesional para manejar estas cuestiones con un ejemplo concreto.

El artículo está dedicado a una corriente nueva con muy buenas perspectivas en el aprendizaje automático, al así llamado "aprendizaje profundo" y más concretamente a las "neuroredes profundas". Se ha efectuado una breve panorámica de las neuroredes de 2 generación, sus arquitecturas de conexiones y tipos, métodos y normas de aprendizaje principales, así como de sus defectos más destacables. A continuacón se estudia la historia de la aparición y el desarrollo de las neuroredes de tercera generación, sus tipos principales, sus particularidades y métodos de aprendizaje. Se han realizado experimentos prácticos sobre la construcción y aprendizaje con datos reales de neurored profunda, iniciada con los pesos del auto-codificador acumulado. Se han estudiado todas las etapas, desde los datos de origen hasta la obtención de la métrica. En la última parte del artículo, se adjunta la implementación programática de una neurored profunda en forma de indicador-experto en MQL4/R.

Calidad de modelado de datos de un minuto

En este artículo vamos a tratar el seguimiento programado de eventos en el Terminal Cliente MetaTrader 4, tales como la apertura, el cierre y la modificación de órdenes. Se dirige a los usuarios que tienen unos conocimientos básicos en programación MQL 4 y ya saben manejar el terminal.