Publicado el artículo "Teoría de Categorías en MQL5 (Parte 6): Productos fibrados monomórficos y coproductos fibrados epimórficos".
La teoría de categorías es un apartado diverso y en expansión de las matemáticas, que solo recientemente ha comenzado a ser trabajado por la comunidad MQL5. Esta serie de artículos tiene por objetivo repasar algunos de sus conceptos para crear una biblioteca abierta y seguir usando este maravilloso apartado en la creación de estrategias comerciales.
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Publicado el artículo "Cómo conectar MetaTrader 5 a PostgreSQL".
Este artículo describiremos cuatro métodos para conectar el código MQL5 a una base de datos de Postgres y ofreceremos una guía paso a paso para configurar un entorno de desarrollo para uno de ellos, la API REST, utilizando el Subsistema de Windows para Linux (WSL). Asimismo, mostraremos una aplicación demostrativa de la API con el código MQL5 correspondiente para insertar datos y consultas a las tablas correspondientes, así como un asesor demo para usar estos datos.
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Publicado el artículo "Aprendizaje automático y Data Science (Parte 14): Aplicación de los mapas de Kohonen a los mercados".
¿Quiere encontrar un nuevo enfoque comercial que lo ayude a orientarse en mercados complejos y en cambio constante? Eche un vistazo a los mapas de Kohonen, una forma innovadora de redes neuronales artificiales que puede ayudarle a descubrir patrones y tendencias ocultos en los datos del mercado. En este artículo, veremos cómo funcionan los mapas de Kohonen y cómo usarlos para desarrollar estrategias comerciales efectivas. Creo que este nuevo enfoque resultará de interés tanto a los tráders experimentados como para los principiantes.
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¿Cómo comprar un robot comercial en MetaTrader Market y luego proceder a su instalación?
Cada producto en el Mercado MetaTrader se puede comprar a través de las plataformas comerciales MetaTrader 4 y MetaTrader 5, y directamente en la página MQL5.com. Seleccione el producto que mejor se adapte a su forma de trabajar, pague de la forma que le resulte más cómoda, y no se olvide de activarlo.
En este artículo, explicaremos cómo instalar fácilmente MetaTrader 5 en las populares versiones de Linux Ubuntu y Debian. Estos sistemas se usan ampliamente no solo en el hardware de los servidores, sino también en los ordenadores habituales de los tráders.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 06): Primeras mejoras (I)
En este artículo empezaremos a estabilizar todo el sistema, porque sin eso corremos el riesgo de no poder cumplir los siguientes pasos.
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- Candle Time End and Spread El indicador muestra al mismo tiempo el spread actual y el tiempo hasta el cierre de la barra (vela).
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Publicado el artículo "Multibot en MetaTrader: iniciamos múltiples robots desde un gráfico".
En este artículo, veremos una plantilla simple para crear un robot MetaTrader universal que se pueda usar en varios gráficos, pero adjunto a uno solo, sin necesidad de configurar cada ejemplar del robot en cada gráfico individual.
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Publicado el artículo "Ejemplo de un conjunto de modelos ONNX en MQL5".
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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Encontrando patrones de velas con la ayuda de MQL5
En este artículo, hablaremos sobre cómo detectar automáticamente patrones de velas con la ayuda de MQL5.
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Publicado el artículo "Estrategia comercial con el indicador de mejora de reconocimiento de velas Doji".
El indicador sobre metabarras ha detectado más velas que el clásico. Veamos si aporta un beneficio real en el trading automatizado.
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Publicado el artículo "Redes neuronales: así de sencillo (Parte 37): Atención dispersa (Sparse Attention)".
En el artículo anterior, analizamos los modelos relacionales que utilizan mecanismos de atención en su arquitectura. Una de las características de dichos modelos es su mayor uso de recursos informáticos. Este artículo propondrá uno de los posibles mecanismos para reducir el número de operaciones computacionales dentro del bloque Self-Attention o de auto-atención, lo cual aumentará el rendimiento del modelo en su conjunto.