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- Galería de interfaces de usuario escritas en MQL 14 nuevos comentarios
- Todas las órdenes pendientes son canceladas inmediatamente luego de ser colocadas - Código de error: 10013 [Invalid Request] 5 nuevos comentarios
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Publicado el artículo "Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 13): DBSCAN para la clase experta de señales".
El agrupamiento basado en densidad para aplicaciones con ruido (DBSCAN) es una forma no supervisada de agrupar datos que apenas requiere parámetros de entrada, salvo solo 2, lo cual, en comparación con otros enfoques como k-means, es una ventaja. Profundizamos en cómo esto podría ser constructivo para probar y eventualmente operar con Asesores Expertos montados por Wizard MQL5.
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Publicado el artículo "Desarrollamos un Asesor Experto multidivisas (Parte 4): Órdenes pendientes virtuales y guardado del estado".
Tras empezar a desarrollar un EA multidivisa, ya hemos obtenido algunos resultados y hemos conseguido realizar varias iteraciones de mejora del código. Sin embargo, nuestro EA fue incapaz de trabajar con órdenes pendientes y reanudar la operación después del reinicio del terminal. Añadamos estas características.
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Superventas en el Market:
Publicado el artículo "Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 1): Para EAs e Indicadores Técnicos".
Este artículo está dirigido a principiantes y desarrolladores avanzados de MQL5. Proporciona un fragmento de código para definir y limitar los indicadores generadores de señales a tendencias en plazos superiores. De este modo, los operadores pueden mejorar sus estrategias incorporando una perspectiva de mercado más amplia, lo que da lugar a señales de negociación potencialmente más sólidas y fiables.
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Publicado el artículo "Trabajamos con modelos ONNX en formato float16 y float8".
Los formatos de datos usados para representar modelos de aprendizaje automático desempeñan un papel clave en su eficacia. En los últimos años, se han desarrollado varios tipos de datos nuevos específicamente para trabajar con modelos de aprendizaje profundo. En este artículo nos centraremos en dos nuevos formatos de datos que se han generalizado en los modelos modernos.
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Los artículos más leídos durante el mes
¿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 publicar un producto en el Mercado
Ofrezca sus desarrollos a millones de usuarios de MetaTrader en todo el mundo: publíquelos en el Mercado. El servicio ofrece una infraestructura preparada para realizar ventas: acceso al público, mecanismos de licencia, provisión de versiones de prueba, entrega de actualizaciones y aceptación de pagos. Todo lo que debe hacer es pasar un rápido proceso de registro y superar el proceso de publicación del producto. Comience a ganar dinero con sus desarrollos: el servicio se encargará de todos los detalles técnicos.
Los códigos fuente de programas más descargados durante el mes
- Candle Time End and Spread El indicador muestra al mismo tiempo el spread actual y el tiempo hasta el cierre de la barra (vela).
- Indicador Trade Sessions Este indicador se basa en los buffers DRAW_FILLING. No hay parámetros de entrada, se usan las funciones TimeTradeServer() y TimeGMT().
- SuperTrend Indicador SuperTrend.
Publicado el artículo "Algoritmos de optimización de la población: Resiliencia ante el estancamiento en los extremos locales (Parte I)".
El presente artículo presenta un experimento único cuyo objetivo es investigar el comportamiento de los algoritmos de optimización basados en poblaciones en el contexto de su capacidad para abandonar eficientemente los mínimos locales cuando la diversidad en la población es baja y alcanzar los máximos globales. Los trabajos en este campo nos permitirán comprender mejor qué algoritmos específicos pueden continuar con éxito la búsqueda a partir de las coordenadas fijadas por el usuario como punto de partida, y qué factores influyen en su éxito en este proceso.
Publicado el artículo "Superar los retos de integración de ONNX".
ONNX es una gran herramienta para la integración de código complejo de IA entre diferentes plataformas, es una gran herramienta que viene con algunos desafíos que uno debe abordar para obtener el máximo provecho de ella, En este artículo se discuten los problemas comunes que podría enfrentar y cómo mitigarlos.
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Publicado el artículo "Clase básica de algoritmos de población como base para una optimización eficaz".
El presente material supone un intento único de investigación para combinar una variedad de algoritmos de población en una sola clase y simplificar la aplicación de técnicas de optimización. Este enfoque no solo descubre oportunidades para el desarrollo de nuevos algoritmos, incluidas variantes híbridas, sino que también crea un banco de pruebas básico y versátil. Este banco se convertirá así en una herramienta clave para seleccionar el algoritmo óptimo según un problema específico.
Publicado el artículo "Formulación Genérica de Optimización (GOF, Generic Optimization Formulation) utilizando el `Criterio máximos del usuario` (Custom Max) con múltiples restricciones en el Probador de Estrategias".
En este artículo presentaremos una forma de implementar problemas de optimización con múltiples objetivos y restricciones al seleccionar «Custom Max» en la pestaña Setting del terminal MetaTrader 5. Como ejemplo, el problema de optimización podría ser: Maximizar el Factor de Beneficio, el Beneficio Neto y el Factor de Recuperación, de forma que la reducción sea inferior al 10%, el número de pérdidas consecutivas sea inferior a 5 y el número de operaciones por semana sea superior a 5.
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Obtenga una ventaja sobre cualquier mercado
Aprenda cómo puede adelantarse a cualquier mercado en el que desee operar, independientemente de su nivel actual de habilidad.
Los códigos fuente de programas más descargados durante la semana
- 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 "Redes neuronales: así de sencillo (Parte 78): Detector de objetos basado en el Transformer (DFFT)".
En este artículo, le propongo abordar la creación de una estrategia comercial desde una perspectiva diferente. Hoy no pronosticaremos los movimientos futuros de los precios, sino que trataremos de construir un sistema comercial basado en el análisis de datos históricos.
Publicado el artículo "Desarrollando un cliente MQTT para MetaTrader 5: un enfoque TDD - Final".
Este artículo es la última parte de una serie que describe nuestros pasos de desarrollo de un cliente MQL5 nativo para el protocolo MQTT 5.0. Aunque la biblioteca aún no está lista para la producción, en esta parte utilizaremos nuestro cliente para actualizar un símbolo personalizado con ticks (o precios) procedentes de otro broker. Por favor, consulte la parte inferior de este artículo para obtener más información sobre el estado actual de la biblioteca, lo que falta para que sea totalmente compatible con el protocolo MQTT 5.0, una posible hoja de ruta, y cómo seguir y contribuir a su desarrollo.
Publicado el artículo "Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 15): Máquinas de vectores de soporte utilizando el polinomio de Newton".
Las máquinas de vectores de soporte clasifican los datos en función de clases predefinidas explorando los efectos de aumentar su dimensionalidad. Se trata de un método de aprendizaje supervisado bastante complejo dado su potencial para tratar datos multidimensionales. Para este artículo consideramos cómo su implementación muy básica de datos bidimensionales puede hacerse más eficientemente con el polinomio de Newton al clasificar precio-acción.