Historia del desarrollo de MQL5.community

Hoy vamos a crear un modelo matricial de pronóstico basado en las cadenas de Márkov. ¿Qué son las cadenas de Márkov y cómo se puede usar una cadena de Márkov para negociar en Forex?

El artículo trata sobre controles simples como componentes de elementos gráficos más complejos del componente View dentro del marco de implementación de tablas en el paradigma MVC (Model-View-Controller). La funcionalidad básica del controlador se implementa para la interacción de los elementos con el usuario y entre sí. Este es el segundo artículo sobre el componente View (Vista) y el cuarto de una serie de artículos sobre la creación de tablas para el terminal cliente MetaTrader 5.

La visión por computadora para el trading: cómo funciona y cómo se desarrolla paso a paso. Creamos un algoritmo para reconocer imágenes RGB de los gráficos de precios utilizando un mecanismo de atención y una capa LSTM bidireccional. Como resultado, obtenemos un modelo de trabajo para predecir el precio del euro-dólar con una precisión de hasta el 55% en la sección de validación.

El algoritmo del camello, desarrollado en 2016, modela el comportamiento de los camellos en el desierto para resolver problemas de optimización, considerando factores como la temperatura, las reservas y la resistencia. Este artículo presenta una versión modificada del mismo (CAm) con mejoras clave: el uso de una distribución gaussiana en la generación de soluciones y la optimización de los parámetros del efecto oasis.

El paquete Python de MetaTrader 5 ofrece una forma sencilla de crear aplicaciones de trading para la plataforma MetaTrader 5 en lenguaje Python. Aunque se trata de una herramienta potente y útil, este módulo no es tan fácil de usar como el lenguaje de programación MQL5 a la hora de crear una solución de trading algorítmico. En este artículo, vamos a crear clases de trading similares a las que se ofrecen en MQL5 para crear una sintaxis similar y facilitar la creación de robots de trading en Python como en MQL5.

El presente artículo analiza la prueba estadística no paramétrica HSIC (Criterio de Independencia de Hilbert-Schmidt) diseñada para identificar dependencias lineales y no lineales en los datos. Para el cálculo de HSIC en el lenguaje MQL5, se propone la implementación de dos algoritmos: la prueba de permutación exacta y la aproximación gamma. La eficacia de los métodos se demuestra en el modelado de datos sintéticos de una relación no lineal entre las características y la variable objetivo.

Los patrones geométricos ofrecen a los operadores una forma concisa de interpretar la acción del precio. Muchos analistas dibujan líneas de tendencia, rectángulos y otras formas a mano y luego basan sus decisiones comerciales en las formaciones que ven. En este artículo exploramos una alternativa automatizada: aprovechar MQL5 para detectar y analizar los patrones geométricos más populares. Desglosaremos la metodología, discutiremos los detalles de implementación y destacaremos cómo el reconocimiento de patrones automatizado puede agudizar el conocimiento del mercado de un comerciante.

El artículo analiza la adaptación y la implementación práctica del framework ACEFormer usando MQL5 en el contexto del trading algorítmico. Hoy mostraremos las decisiones arquitectónicas clave, las características del entrenamiento y los resultados de las pruebas del modelo con datos reales.

Este artículo presenta a los usuarios principiantes la creación de un Asesor Experto MQL5 que identifica y opera con un patrón técnico clásico de gráficos: el patrón Cabeza y Hombros. Explica cómo detectar el patrón utilizando la acción del precio, dibujarlo en el gráfico, establecer los niveles de entrada, stop loss y take profit, y automatizar la ejecución de las operaciones basándose en el patrón.