Publicado el artículo "Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de enjambre de aves (Bird Swarm Algorithm, BSA)".

El artículo analiza un algoritmo BSA basado en el comportamiento de las aves, que se inspira en las interacciones colectivas de bandadas de aves en la naturaleza. Las diferentes estrategias de búsqueda de individuos en el BSA, que incluyen el cambio entre el comportamiento de vuelo, la vigilancia y la búsqueda de alimento, hacen que este algoritmo sea multidimensional. El algoritmo usa los principios del comportamiento de las bandadas, la comunicación, la adaptabilidad, el liderazgo y el seguimiento de las aves para encontrar con eficacia soluciones óptimas.
Publicado el artículo "Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo Boids, o algoritmo de comportamiento de bandada (Algoritmo Boids, Boids)".

En este artículo, realizamos un estudio del algoritmo Boids, que se basa en ejemplos únicos del comportamiento de enjambre o bandada de animales. El algoritmo Boids, a su vez, ha servido de base para la creación de toda una clase de algoritmos agrupados bajo el nombre de "inteligencia de enjambre".
Publicado el artículo "Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 18): Búsqueda de arquitectura neural con vectores propios".

Búsqueda de arquitectura neuronal, un enfoque automatizado para determinar la configuración ideal de la red neuronal, puede ser una ventaja cuando se enfrentan muchas opciones y grandes conjuntos de datos de prueba. Analizamos cómo, cuando se combinan vectores propios, este proceso puede resultar aún más eficiente.
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Publicado el artículo "Redes neuronales: así de sencillo (Parte 83): Algoritmo de convertidor espacio-temporal de atención constante (Conformer)".

El algoritmo de Conformer que le mostraremos hoy se desarrolló para la previsión meteorológica, una esfera del saber que, por su constante variabilidad, puede compararse con los mercados financieros. El Conformer es un método completo que combina las ventajas de los modelos de atención y las ecuaciones diferenciales ordinarias.
Publicado el artículo "Arbitraje estadístico con predicciones".

Daremos un paseo por el arbitraje estadístico, buscaremos con Python símbolos de correlación y cointegración, haremos un indicador para el coeficiente de Pearson y haremos un EA para operar arbitraje estadístico con predicciones hechas con Python y modelos ONNX.
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- Ejemplos del libro "Redes neuronales en el trading algorítmico en MQL5" 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 de programación MQL5.
- Candle Time End and Spread El indicador muestra al mismo tiempo el spread actual y el tiempo hasta el cierre de la barra (vela).
- EasyAndFastGUI - librería para crear interfaces gráficas La librería EasyAndFastGUI le permite crear las interfaces gráficas para sus programas MQL.
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Cómo crear una Tarea Técnica al encargar un robot
¿Ha desarrollado usted una estrategia comercial y negocia con ella? Si las normas de su sistema se pueden componer bien en un algoritmo programático, entonces será mejor que un robot comercie por usted. Un robot no duerme, no come y no es vulnerable a las debilidades humanas. En este artículo le mostraremos cómo crear una Tarea Técnica al encargar un robot comercial en Freelance.

¿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.
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En el Foro ha aparecido 2 nuevos temas:
Disponibles para la suscripción 3 nuevas señales comerciales:
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Publicado el artículo "Red neuronal en la práctica: Función de recta".

En este artículo, pasaremos rápidamente por algunos métodos para obtener la función que podría representar nuestros datos en la base. No me adentraré en detalles sobre cómo usar estadísticas y estudios de probabilidad para interpretar los resultados. Dejo esto como tarea para aquellos que realmente deseen profundizar en la parte matemática del asunto. De todas formas, estudiar estos temas será crucial para que puedas comprender todo lo que involucra los estudios de redes neuronales. Aquí seré bastante suave con el tema.
Publicado el artículo "MetaTrader 4 en macOS".

Hemos preparado un instalador especial de la plataforma comercial MetaTrader 4 para macOS: se trata de un asistente completo que permite instalar la aplicación como nativa, y que realiza todas las acciones necesarias: detecta su sistema, descarga e instala la última versión de Wine para él, lo configura, y luego instala MetaTrader dentro del mismo. Todo sucede en modo automático, solo hay que esperar a que se complete la instalación, después de lo cual se podrá empezar a trabajar inmediatamente con la plataforma.
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Publicado el artículo "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 gustaría presentar, aún estoy pensando en cómo explicarlo de manera sencilla. Considera esto una oportunidad para estudiar un código poco común. Así que ve con calma. Sin prisa. Aunque no esté enfocado en ser eficiente o de rápida ejecución, el objetivo es ser lo más didáctico posible.
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Publicado el artículo "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 características estable", llamado Ponderación de características como aprendizaje regularizado basado en energía.
Publicado el artículo "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 combinadas en un asesor experto. Antes lo hacíamos manualmente, pero ahora trataremos de automatizar el proceso
Publicado el artículo "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 puedes ajustar el cuadrante del gráfico, así como un problema curioso que puede suceder en tu código MQL5. Algo que sinceramente no sé cómo explicar, ya que no lo entendí. A pesar de eso, mostraré cómo corregirlo en el código.
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Publicado el artículo "Factorización de matriсes: 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 matrices. Si esperabas ver las filas y columnas indicadas, podrías haberte sentido bastante confundido al intentar implementar la factorización. Además, esa forma de modelar las matrices no es, ni de cerca, la mejor manera. Esto se debe a que, cuando modelamos matrices de esa forma, nos enfrentamos a ciertas limitaciones que nos obligan a usar otras técnicas o funciones que no serían necesarias si el modelado se realiza de manera más adecuada.
Publicado el artículo "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. Aprenda paso a paso cómo construir EA usando pseudocódigo y aprovechar el poder del código generado por IA. Ya sea que sea nuevo en el comercio algorítmico o busque mejorar sus habilidades, esta guía proporciona un camino claro para crear EA efectivos.
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Publicado el artículo "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.
Publicado el artículo "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 la estrategia de trading Fair Value Gap (FVG). Un tutorial detallado sobre la creación de un asesor experto que puede ser útil tanto para principiantes como para operadores experimentados.
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- SuperTrend Indicador SuperTrend.
- b-clock Muestra los minutos y los segundos que faltan para que aparezca una vela nueva.
- 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 "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 exploraremos cómo hacerlo utilizando código MQL5 para comunicar nuestra idea al programa final.