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Los robots comerciales e indicadores técnicos más populares, las novedades de las señales, la aparición regular de nuevos programas MQL5 en CodeBase y los temas más discutidos en el foro.

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Publicado el artículo "Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte II): Inmersión".

Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte II): Inmersión

En el presente artículo, continuaremos con el tema de la fuerza bruta. Intentaremos destacar mejor los patrones con la ayuda de la nueva versión mejorada de nuestro programa y trataremos de encontrar la diferencia en la estabilidad usando distintos segmentos temporales y diferentes marcos temporales para las cotizaciones.

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  • ClockAnalog Reloj analógico de fondo que indica las horas de las bolsas en formato de 24 horas GMT(UTC). Muestra la hora de Greenwich y representa el estado de las principales bolsas, de acuerdo con su horario de funcionamiento.
  • Candle Time End and Spread El indicador muestra al mismo tiempo el spread actual y el tiempo hasta el cierre de la barra (vela).
  • Volume Profile + Range v6.0 Indicador Volume Profile + Range v6.0 (antiguo TPO). Distribución de operaciones por niveles de precio en un intervalo temporal establecido. Se muestra en forma de histograma.

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Aplicación práctica de las redes neuronales en el trading. Python (Parte I)

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En este artículo, analizaremos paso a paso la implementación de un sistema comercial basado en la programación de redes neuronales profundas en Python. Para ello, usaremos la biblioteca de aprendizaje automático TensorFlow, desarrollada por Google. Para describir las redes neuronales, utilizaremos la biblioteca de Keras.

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El sistema secuencial de Thomas DeMark o TD sequential muestra perfectamente los cambios de equilibrio en el movimiento del precio. Esto se hace especialmente obvio si combinamos sus señales con un indicador de nivel, por ejemplo, con los niveles de Murray. En el artículo hablaremos de estas combinaciones. El texto está más bien dirigido a principiantes en el trading y aquellos que aún no pueden encontrar su "Grial", si bien mostramos algunas características de los niveles de construcción que no hemos visto en otros foros. Por consiguiente, también podría resultar de utilidad en algunos puntos a los usuarios avanzados. Bueno, y a los gurús los invitamos a debatir y realizar críticas constructivas...

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Publicado el artículo "Remuestreo avanzado y selección de modelos CatBoost con el método de fuerza bruta".

Remuestreo avanzado y selección de modelos CatBoost con el método de fuerza bruta

Este artículo describe uno de los posibles enfoques respecto a la transformación de datos para mejorar las capacidades generalizadoras del modelo, y también analiza la iteración sobre los modelos CatBoost y la elección del mejor de ellos.

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  • PivotPoint Este indicador dibuja los puntos de pivote, resistencias y soportes.
  • Candle Time End and Spread El indicador muestra al mismo tiempo el spread actual y el tiempo hasta el cierre de la barra (vela).
  • Volume Profile + Range v6.0 Indicador Volume Profile + Range v6.0 (antiguo TPO). Distribución de operaciones por niveles de precio en un intervalo temporal establecido. Se muestra en forma de histograma.

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Comprar un robot de trading en el Mercado de MQL5 (Market) tiene un beneficio distintivo sobre todas las demás opciones similares: un sistema automatizado que se puede poner a prueba en profundidad en el terminal de MetaTrader 5. Antes de comprar un Asesor Experto (EA, por sus siglas en inglés) debería simularlo en todos sus modos poco favorables en el Probador de Estrategias incorporado para obtener un control absoluto del sistema.

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En este artículo trataremos de explicar con detalle qué son la cuadrícula y el martingale, y qué tienen en común. También intentaremos analizar cómo de viables son en realidad estas estrategias. En el artículo habrá una parte matemática y otra práctica.

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Publicado el artículo "Redes neuronales: así de sencillo (Parte 7): Métodos de optimización adaptativos".

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En artículos anteriores, hemos usado el descenso de gradiente estocástico para entrenar una red neuronal utilizando una única tasa de aprendizaje para todas las neuronas de la red. En este artículo, proponemos al lector buscar métodos de aprendizaje adaptativo que nos permitan modificar la tasa de aprendizaje de cada neurona. Vamos a echar un vistazo a las ventajas y desventajas de este enfoque.

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Conjunto de instrumentos para el marcado manual de gráficos y comercio (Parte II). Haciendo el marcado

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Este artículo continúa el ciclo en el que mostramos la creación de una biblioteca capaz de marcar gráficos manualmente utilizando atajos de teclado. El marcado se realiza con líneas rectas y combinaciones de estas. Esta parte habla directamente sobre el propio dibujado utilizando las funciones descritas en la primera parte. La biblioteca se puede conectar a cualquier asesor experto o indicador, lo cual simplifica sustancialmente las tareas de marcado. Esta solución NO UTILIZA dlls externas: todos los comandos se implementan usando las herramientas integradas de MQL.

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 6): Experimentos con la tasa de aprendizaje de la red neuronal

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Ya hemos hablado sobre algunos tipos de redes neuronales y su implementación. En todos los casos, hemos usado el método de descenso de gradiente para entrenar las redes neuronales, lo cual implica la elección de una tasa de aprendizaje. En este artículo, queremos mostrar con ejemplos lo importante que resulta elegir correctamente la tasa de aprendizaje, y también su impacto en el entrenamiento de una red neuronal.

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