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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.
Cómo Poner a Prueba un Robot de Trading antes de Comprarlo
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.
Los códigos fuente de programas más descargados durante el mes
- Indicador Trade Sessions Este indicador se basa en los buffers DRAW_FILLING. No hay parámetros de entrada, se usan las funciones TimeTradeServer() y TimeGMT().
- Candle Time End and Spread El indicador muestra al mismo tiempo el spread actual y el tiempo hasta el cierre de la barra (vela).
- SuperTrend Indicador SuperTrend.
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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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- 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.
- Indicador Trade Sessions Este indicador se basa en los buffers DRAW_FILLING. No hay parámetros de entrada, se usan las funciones TimeTradeServer() y TimeGMT().
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Publicado el artículo "Modelos de clasificación de la biblioteca Scikit-learn y su exportación a ONNX".
En este artículo, analizaremos el uso de todos los modelos de clasificación del paquete Scikit-learn para resolver el problema de la clasificación de los iris de Fisher; asimismo, intentaremos convertir estos al formato ONNX y usar los modelos resultantes en programas MQL5. También compararemos la precisión de los modelos originales y sus versiones ONNX en el conjunto de datos completo Iris dataset.
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Publicado el artículo "Redes neuronales: así de sencillo (Parte 59): Dicotomía de control (DoC)".
En el artículo anterior nos familiarizamos con el transformador de decisión. Sin embargo, el complejo entorno estocástico del mercado de divisas no nos permitió aprovechar plenamente el potencial del método presentado. Hoy veremos un algoritmo que tiene como objetivo mejorar el rendimiento de los algoritmos en entornos estocásticos.
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Publicado el artículo "Algoritmos de optimización de la población: Búsqueda por difusión estocástica (Stochastic Diffusion Search, SDS)".
En este artículo veremos la búsqueda por difusión estocástica, o SDS, que es un algoritmo de optimización muy potente y eficiente basado en los principios del paseo aleatorio. El algoritmo puede encontrar soluciones óptimas en espacios multidimensionales complejos, con una alta tasa de convergencia y la capacidad de evitar extremos locales.
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Publicado el artículo "Marcado de datos en el análisis de series temporales (Parte 3): Ejemplo de uso del marcado de datos".
En esta serie de artículos, presentaremos varias técnicas de marcado de series temporales que pueden producir datos que se ajusten a la mayoría de los modelos de inteligencia artificial (IA). El marcado dirigido de datos puede hacer que un modelo de IA entrenado resulte más relevante para las metas y objetivos del usuario, mejorando la precisión del modelo y ayudando a este a dar un salto de calidad.
Publicado el artículo "Teoría de Categorías en MQL5 (Parte 23): Otra mirada a la media móvil exponencial doble".
En este artículo, seguiremos analizando desde un nuevo ángulo los indicadores comerciales más populares. Vamos a procesar una composición horizontal de transformaciones naturales. El mejor indicador para ello será la media móvil exponencial doble (Double Exponential Moving Average, DEMA).