![Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 24): Dotando de robustez al sistema (I)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_003_600x314.jpg)
Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 24): Dotando de robustez al sistema (I)
En este artículo haremos que el sistema sea más robusto, para que sea más estable y seguro de usar. Una forma de conseguir robustez es intentar reutilizar el código lo máximo posible, de esta forma él mismo será probado todo el tiempo y en diversas ocasiones. Pero esta es solo una de las formas, otra forma es el uso de la programación OOP.
![Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 23): Un nuevo sistema de órdenes (VI)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_002_600x314.jpg)
Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 23): Un nuevo sistema de órdenes (VI)
Haremos más fluido el sistema de ordenes. Aquí les mostraré cómo y dónde hacer cambios en el código para tener algo más fluido que nos permita modificar los límites de posición mucho más rápido.
![Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 22): Un nuevo sistema de órdenes (V)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_001_600x314.jpg)
Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 22): Un nuevo sistema de órdenes (V)
Hoy seguiremos desarrollando el nuevo sistema de ordenes. No es nada fácil implementar un nuevo sistema, muchas veces nos encontramos con problemas que dificultan mucho el proceso, cuando suceden hay que parar y volver a analizar el rumbo que se está tomando.
![Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 02): Mapas de Kohonen](https://c.mql5.com/2/49/kohonen-maps_600x314.jpg)
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 02): Mapas de Kohonen
Gracias al Wizard, el tráder podrá ahorrar tiempo a la hora de poner en práctica sus ideas. Asimismo, podrá reducir la probabilidad de que surjan errores por duplicación de código. En lugar de perder el tiempo con el código, los tráders tendrán la posibilidad de poner en práctica su filosofía comercial.
![Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Force Index](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_force_index_600x314.jpg)
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Force Index
Aquí tenemos un nuevo artículo de nuestra serie destinada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. En esta ocasión, analizaremos el indicador Force Index y aprenderemos a crear sistemas comerciales basados en él.
![Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con el oscilador Chaikin](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_chaikin_oscillator_600x314.jpg)
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con el oscilador Chaikin
Aquí tenemos un nuevo artículo de nuestra serie destinada al estudio de indicadores técnicos populares y la creación de sistemas comerciales basados en ellos. En este artículo, trabajaremos con el indicador Chaikin Oscillator, el oscilador de Chaikin.
![Redes neuronales: así de sencillo (Parte 19): Reglas asociativas usando MQL5](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_011_600x314.jpg)
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 19): Reglas asociativas usando MQL5
Continuamos con el tema de la búsqueda de reglas asociativas. En el artículo anterior, vimos los aspectos teóricos de este tipo de problemas. En el presente artículo, mostraremos la implementación del método FP-Growth usando MQL5. Y también pondremos a prueba nuestra aplicación con datos reales.
![Aprendizaje automático y data science (Parte 06): Descenso de gradiente](https://c.mql5.com/2/49/gradient_descent_600x314.jpg)
Aprendizaje automático y data science (Parte 06): Descenso de gradiente
El descenso de gradiente juega un papel importante en el entrenamiento de redes neuronales y diversos algoritmos de aprendizaje automático: es un algoritmo rápido e inteligente. Sin embargo, a pesar de su impresionante funcionamiento, muchos científicos de datos todavía lo malinterpretan. Veamos sobre qué tratará este artículo.
![Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con la desviación estándar](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_standard_deviation_600x314.jpg)
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con la desviación estándar
Le damos la bienvenida a un nuevo artículo de la serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en los indicadores técnicos más populares y la escritura de los sistemas basados en estos en el lenguaje MQL5 para su posterior uso en MetaTrader 5. En el presente artículo, aprenderemos cómo desarrollar un sistema comercial basado en el indicador de desviación estándar.
![Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Williams PR](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_williams_pr_600x314.jpg)
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Williams PR
Aquí tenemos un nuevo artículo de nuestra serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. En dicha serie, escribimos sistemas en el lenguaje MQL5 para su uso en MetaTrader 5. En este artículo, analizaremos el indicador de rango porcentual de Williams (Williams' %R).
![Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Ichimoku](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_ichimoku_600x314.jpg)
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Ichimoku
Este artículo continúa la serie sobre la construcción de sistemas comerciales basados en los indicadores más populares. Esta vez hablaremos del indicador Iсhimoku y crearemos un sistema comercial basado en sus indicadores.
![Redes neuronales: así de sencillo (Parte 18): Reglas asociativas](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_010_600x314.jpg)
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 18): Reglas asociativas
Como continuación de esta serie, hoy presentamos otro tipo de tarea relacionada con los métodos de aprendizaje no supervisado: la búsqueda de reglas asociativas. Este tipo de tarea se usó por primera vez en el comercio minorista para analizar las cestas de la compra. En este artículo, hablaremos de las posibilidades que ofrece el uso de dichos algoritmos en el trading.
![Aprendizaje automático y data science (Parte 05): Árboles de decisión usando como ejemplo las condiciones meteorológicas para jugar al tenis](https://c.mql5.com/2/49/decision_trees_600x314.jpg)
Aprendizaje automático y data science (Parte 05): Árboles de decisión usando como ejemplo las condiciones meteorológicas para jugar al tenis
Los árboles de decisión clasifican los datos imitando la forma de pensar de los seres humanos. En este artículo, veremos cómo construir árboles de decisión y usar estos para clasificar y predecir datos. El objetivo principal del algoritmo del árbol de decisión es dividir la muestra en datos con "impurezas" y en datos "limpios" o próximos a los nodos.
![Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 1): Análisis de regresión](https://c.mql5.com/2/49/regression_analysis_600x314.jpg)
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 1): Análisis de regresión
De manera consciente o inconsciente, el tráder moderno está casi siempre en busca de nuevas ideas, probando constantemente nuevas estrategias, modificándolas y descartando las que han fracasado. Este proceso de investigación requiere mucho tiempo y se ve acompañado por muchos errores. En esta serie de artículos, intentaré demostrar que el Wizard MQL5 es un verdadero apoyo para el tráder. Gracias al Wizard, el tráder podrá ahorrar tiempo a la hora de poner en práctica sus ideas. Asimismo, podrá reducir la probabilidad de que surjan errores por duplicación de código. En lugar de perder el tiempo con el código, los tráders tendrán la posibilidad de poner en práctica su filosofía comercial.
![Metamodelos en el aprendizaje automático y el trading: Timing original de las órdenes comerciales](https://c.mql5.com/2/49/metamodels_ml_trading_original_timing_orders_600x314.jpg)
Metamodelos en el aprendizaje automático y el trading: Timing original de las órdenes comerciales
Metamodelos en el aprendizaje automático: Creación automática de sistemas comerciales sin apenas intervención humana: el Modelo decide por sí mismo cómo y cuándo comerciar.
![Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Volumes](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_volumes_600x314.jpg)
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Volumes
En este nuevo artículo de la serie sobre la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares, hablaremos del indicador Volumes. El volumen como concepto es un factor importante en el comercio en los mercados financieros y, por tanto, debe tenerse siempre en cuenta. En este artículo, aprenderemos a desarrollar un sistema comercial basado en el indicador Volumes.
![Experimentos con redes neuronales (Parte 1): Recordando la geometría](https://c.mql5.com/2/51/neural_network_experiments_p1_600x314.jpg)
Experimentos con redes neuronales (Parte 1): Recordando la geometría
Las redes neuronales lo son todo. En este artículo, usaremos la experimentación y enfoques no estándar para desarrollar un sistema comercial rentable y comprobaremos si las redes neuronales pueden ser de alguna ayuda para los comerciantes.
![Trading de cuadrícula automatizado utilizando órdenes límite en la Bolsa de Moscú MOEX](https://c.mql5.com/2/49/Automated-grid-trading-using-limit-orders-on-Moscow-Exchange-6MOEXe_600x314.jpg)
Trading de cuadrícula automatizado utilizando órdenes límite en la Bolsa de Moscú MOEX
Hoy vamos a desarrollar un asesor comercial en el lenguaje de estrategias comerciales MQL5 para MetaTrader 5 de la Bolsa de Moscú MOEX. El asesor comerciará con una estrategia de cuadrícula en el terminal MetaTrader 5 en los mercados de la Bolsa de Moscú MOEX; también incluirá el cierre de posiciones usando stop loss o take profit, y eliminará las órdenes pendientes al suceder ciertas condiciones del mercado.
![Redes neuronales: así de sencillo (Parte 17): Reducción de la dimensionalidad](https://c.mql5.com/2/49/Neural_networks_made_easy_007_600x314.jpg)
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 17): Reducción de la dimensionalidad
Seguimos analizando modelos de inteligencia artificial, y en particular, los algoritmos de aprendizaje no supervisado. Ya nos hemos encontrado con uno de los algoritmos de clusterización. Y en este artículo queremos compartir con ustedes una posible solución a los problemas de la reducción de la dimensionalidad.
![Aprendizaje automático y data science (Parte 04): Predicción de una caída bursátil](https://c.mql5.com/2/49/stock_market_crash_600x314.jpg)
Aprendizaje automático y data science (Parte 04): Predicción de una caída bursátil
En este artículo, intentaremos usar nuestro modelo logístico para predecir una caída del mercado de valores según las principales acciones de la economía estadounidense: NETFLIX y APPLE. Analizaremos estas acciones, y también usaremos la información sobre las anteriores caídas del mercado en 2019 y 2020. Veamos cómo funcionará nuestro modelo en las poco favorables condiciones actuales.
![Aprendizaje automático y data science (Parte 03): Regresión matricial](https://c.mql5.com/2/49/matrix_regression_600x314.jpg)
Aprendizaje automático y data science (Parte 03): Regresión matricial
En esta ocasión, vamos a crear modelos usando matrices: estas ofrecen una gran flexibilidad y permiten crear modelos potentes que pueden manejar no solo cinco variables independientes, sino muchas otras, tantas como los límites computacionales de nuestro ordenador nos permitan. El presente artículo será muy interesante, eso seguro.
![Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con MFI](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_mfi_600x314.jpg)
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con MFI
Aquí tenemos un nuevo artículo de nuestra serie destinada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. Esta vez está dedicado al índice de flujo de dinero (IMF). Estudiaremos este indicador con todo detalle y desarrollaremos sistemas comerciales MQL5 simples para su ejecución en MetaTrader 5.
![Vídeo: Configuramos MetaTrader 5 y MQL5 para el comercio automatizado sencillo](https://c.mql5.com/2/46/Metaquotes-simple-automated-trading.png)
![Vídeo: Configuramos MetaTrader 5 y MQL5 para el comercio automatizado sencillo](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Vídeo: Configuramos MetaTrader 5 y MQL5 para el comercio automatizado sencillo
En este breve curso en vídeo, aprenderá cómo descargar, instalar y configurar MetaTrader 5 para el comercio automatizado. También aprenderá cómo configurar el gráfico y las opciones del comercio automatizado. Asimismo, podrá realizar su primera prueba con la historia y aprenderá a importar un asesor que pueda comerciar por sí mismo las 24 horas del día, los 7 días de la semana sin que usted tenga que sentarse frente a una pantalla.
![Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con el indicador de Acumulación/Distribución](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_ad_600x314.jpg)
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con el indicador de Acumulación/Distribución
En este nuevo artículo de la serie sobre la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares, analizaremos el indicador de Acumulación/Distribución (A/D). También desarrollaremos un sistema comercial para la plataforma MetaTrader 5 utilizando algunas estrategias simples.
![Redes neuronales: así de sencillo (Parte 16): Uso práctico de la clusterización](https://c.mql5.com/2/49/Neural_networks_made_easy_006_600x314.jpg)
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 16): Uso práctico de la clusterización
En el artículo anterior, creamos una clase para la clusterización de datos. En este artículo, queremos compartir con el lector diferentes opciones de uso de los resultados obtenidos para resolver problemas prácticos en el trading.
![Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con OBV](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_obv_600x314.jpg)
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con OBV
En este nuevo artículo de nuestra serie para principiantes en programación MQL5, aprenderemos a construir sistemas de trading usando los indicadores más populares. En esta ocasión, analizaremos el indicador On Balance Volume (OBV), aprenderemos a utilizarlo y también a crear un sistema comercial basado en él.
![Redes neuronales: así de sencillo (Parte 15): Clusterización de datos usando MQL5](https://c.mql5.com/2/49/Neural_networks_made_easy_005_600x314.jpg)
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 15): Clusterización de datos usando MQL5
Continuamos analizando el método de clusterización. En este artículo, crearemos una nueva clase CKmeans para implementar uno de los métodos de clusterización de k-medias más extendidos. Según los resultados de la prueba, el modelo ha podido identificar alrededor de 500 patrones.
![Aprendiendo a diseñar un sistema comercial basado en Parabolic SAR](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_parabolic_sar_600x314.jpg)
Aprendiendo a diseñar un sistema comercial basado en Parabolic SAR
Esta es la continuación de una serie de artículos en los que aprendemos cómo crear sistemas comerciales usando los indicadores más populares. En el presente artículo, analizaremos el indicador Parabolic SAR. También desarrollaremos un sistema comercial para la plataforma MetaTrader 5 usando algunas estrategias simples.
![Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con ATR](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_atr_600x314.jpg)
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con ATR
En este artículo, analizaremos una nueva herramienta técnica que puede usarse en el trading. Esta es una continuación de nuestra serie para aprender a diseñar sistemas de trading sencillos. En esta ocasión, trabajaremos con otro popular indicador técnico, el rango medio verdadero (Average True Range, ATR).
![Aprendiendo a diseñar un sistema comercial basado en Momentum](https://c.mql5.com/2/45/why-and-how__5.png)
![Aprendiendo a diseñar un sistema comercial basado en Momentum](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Aprendiendo a diseñar un sistema comercial basado en Momentum
En el artículo anterior, mencionamos la importancia de detectar las tendencias, es decir, de determinar la dirección del movimiento del precio. En este artículo, hablaremos sobre otro concepto importante en el trading, que también existe en forma de indicador: el impulso del precio o el indicador Momentum. Asimismo, desarrollaremos nuestro propio sistema comercial basado en este indicador.
![Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 21): Un nuevo sistema de órdenes (IV)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_from_scratch_21_New_order_system_IV_600x314.jpg)
Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 21): Un nuevo sistema de órdenes (IV)
Finalmente el sistema visual funcionará... aún no del todo. Aquí terminaremos de hacer los cambios básicos, y no serán pocos, serán muchos, y todos ellos necesarios, y todo el trabajo será bastante interesante.
![Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 20): Un nuevo sistema de órdenes (III)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_from_scratch_011_600x314.jpg)
Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 20): Un nuevo sistema de órdenes (III)
Continuemos con la implantación del nuevo sistema de órdenes. La creación de este sistema es algo que exige un buen dominio de MQL5, así como entender cómo funciona en realidad la plataforma MetaTrader 5 y qué recursos nos proporciona.
![Vídeo: Comercio automatizado simple: cómo crear un asesor comercial sencillo usando MQL5](https://c.mql5.com/2/46/simple-automated-trading.png)
![Vídeo: Comercio automatizado simple: cómo crear un asesor comercial sencillo usando MQL5](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Vídeo: Comercio automatizado simple: cómo crear un asesor comercial sencillo usando MQL5
La mayoría de los estudiantes de mis cursos consideraban que el lenguaje MQL5 era difícil de entender. Asimismo, buscaban formas sencillas de automatizar algunos procesos. En este artículo, el lector aprenderá cómo comenzar a trabajar directamente en MQL5 incluso sin conocimientos de programación y habiendo tenido incluso intentos fallidos de dominar este tema en el pasado.
![Redes neuronales: así de sencillo (Parte 14): Clusterización de datos](https://c.mql5.com/2/49/Neural_networks_made_easy_004_600x314.jpg)
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 14): Clusterización de datos
Lo confieso: ha pasado más de un año desde que publiqué el último artículo. En tanto tiempo, me ha sido posible repensar mucho, desarrollar nuevos enfoques. Y en este nuevo artículo, me gustaría alejarme un poco del método anteriormente usado de aprendizaje supervisado, y sugerir una pequeña inmersión en los algoritmos de aprendizaje no supervisado. En particular, vamos a analizar uno de los algoritmos de clusterización, las k-medias.
![Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 19): Un nuevo sistema de órdenes (II)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_from_scratch_010_600x314.jpg)
Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 19): Un nuevo sistema de órdenes (II)
Aquí vamos a desarrollar un sistema gráfico de órdenes, del tipo «vea lo que está pasando». Cabe decir que no partiremos de cero, sino que modificaremos el sistema existente añadiendo aún más objetos y eventos al gráfico del activo que estamos negociando.
![Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 18): Un nuevo sistema de órdenes (I)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_from_scratch_009_600x314.jpg)
Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 18): Un nuevo sistema de órdenes (I)
Esta es la primera parte del nuevo sistema de ordenes. Desde que este EA comenzó a tener su desarrollo documentado en artículos, ha sufrido varios cambios y mejoras, si bien ha mantenido el mismo modelo de sistema de órdenes en el gráfico.
![Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 17): Acceso a los datos en la web (III)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_from_scratch_008_600x314.jpg)
Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 17): Acceso a los datos en la web (III)
En este artículo continuaremos a aprender cómo obtener datos de la web para utilizarlos en un EA. Así que pongamos manos a la obra, o más bien a empezar a codificar un sistema alternativo.
![Desarrollando un EA de trading desde cero (Parte 16): Acceso a los datos en la Web (II)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_from_scratch_007_600x314.jpg)
Desarrollando un EA de trading desde cero (Parte 16): Acceso a los datos en la Web (II)
Saber cómo introducir los datos de la Web en un EA no es tan obvio, o mejor dicho, no es tan simple que puede hacerse sin conocer y entender realmente todas las características que están presentes en MetaTrader 5.
![Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 14): Volume at Price (II)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_from_scratch_005_600x314.jpg)
Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 14): Volume at Price (II)
Hoy añadiremos varios recursos a nuestro EA. Este artículo les resultará bastante interesante y puede orientarlos hacia nuevas ideas y métodos para presentar la información y, al mismo tiempo, corregir pequeños fallos en sus proyectos.
![Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con ADX](https://c.mql5.com/2/46/why-and-how__3.png)
![Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con ADX](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con ADX
En este artículo, continuaremos nuestra serie sobre el diseño de sistemas de trading usando los indicadores más populares, y hablaremos del indicador del índice direccional medio (ADX). Analizaremos este indicador con detalle para entenderlo bien y utilizarlo con una sencilla estrategia. Y es que, profundizando en un indicador, podremos usarlo mejor en el trading.