Artículos de programación MQL4 y MQL5

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Aprenda el lenguaje de programación de estrategias comerciales MQL5 leyendo numerosos artículos la mayor parte de los cuales han sido escritos por Ustedes - miembros de MQL5.community. Con el fin de buscar rápidamente la respuesta sobre una u otra cuestión de programación, todos los artículos están divididos en categorías: "Integración", "Probador", "Estrategias comerciales", etc.

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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 40): Enfoques para utilizar Go-Explore con una gran cantidad de datos

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 40): Enfoques para utilizar Go-Explore con una gran cantidad de datos

Este artículo analizará el uso del algoritmo Go-Explore durante un largo periodo de aprendizaje, ya que la estrategia de elección aleatoria puede no conducir a una pasada rentable a medida que aumenta el tiempo de entrenamiento.
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Implementando el algoritmo de aprendizaje ARIMA en MQL5

Implementando el algoritmo de aprendizaje ARIMA en MQL5

En este artículo, implementaremos un algoritmo que aplica un modelo autorregresivo de media móvil integrada (modelo Box-Jenkins) utilizando el método de minimización de la función de Powell. Box y Jenkins argumentaron que la mayoría de las series temporales se pueden modelar con una o ambas estructuras.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 39): Go-Explore: un enfoque diferente sobre la exploración

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 39): Go-Explore: un enfoque diferente sobre la exploración

Continuamos con el tema de la exploración del entorno en los modelos de aprendizaje por refuerzo. En este artículo, analizaremos otro algoritmo: Go-Explore, que permite explorar eficazmente el entorno en la etapa de entrenamiento del modelo.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 38): Exploración auto-supervisada por desacuerdo (Self-Supervised Exploration via Disagreement)

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 38): Exploración auto-supervisada por desacuerdo (Self-Supervised Exploration via Disagreement)

Uno de los principales retos del aprendizaje por refuerzo es la exploración del entorno. Con anterioridad, hemos aprendido un método de exploración basado en la curiosidad interior. Hoy queremos examinar otro algoritmo: la exploración mediante el desacuerdo.
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Teoría de categorías en MQL5 (Parte 8): Monoides

Teoría de categorías en MQL5 (Parte 8): Monoides

El presente artículo continúa la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5. Aquí presentamos los monoides como un dominio (conjunto) que distingue la teoría de categorías de otros métodos de clasificación de datos al incluir reglas y un elemento de identidad.
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Matrices y vectores en MQL5: funciones de activación

Matrices y vectores en MQL5: funciones de activación

En este artículo, describiremos solo uno de los aspectos del aprendizaje automático: las funciones de activación. En las redes neuronales artificiales, las funciones de activación de neuronas calculan el valor de la señal de salida en función de los valores de una señal de entrada o un conjunto de señales de entrada. Hoy le mostraremos lo que hay "debajo del capó".
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Envolviendo modelos ONNX en clases

Envolviendo modelos ONNX en clases

La programación orientada a objetos permite crear un código más compacto, fácil de leer y modificar. Le presentamos un ejemplo para tres modelos ONNX.
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Trading bursátil con cuadrícula usando un asesor con órdenes stop pendientes en la Bolsa de Moscú (MOEX)

Trading bursátil con cuadrícula usando un asesor con órdenes stop pendientes en la Bolsa de Moscú (MOEX)

Hoy utilizaremos un enfoque comercial de cuadrícula con órdenes stop pendientes en un asesor experto en el lenguaje de estrategias comerciales MQL5 para MetaTrader 5 en la Bolsa de Moscú (MOEX). Al comerciar en el mercado, una de las estrategias más simples consiste en colocar una cuadrícula de órdenes diseñada para "atrapar" el precio del mercado.
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Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 11): Nacimiento del SIMULADOR (I)

Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 11): Nacimiento del SIMULADOR (I)

Para poder usar datos que forman barras, debemos abandonar la repetición y comenzar a desarrollar un simulador. Utilizaremos las barras de 1 minuto precisamente porque nos ofrecen un nivel de complejidad mínimo.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 10): Sólo datos reales para la repetición
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 10): Sólo datos reales para la repetición

Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 10): Sólo datos reales para la repetición

Aquí veremos cómo se pueden utilizar datos más fiables (ticks negociados) en el sistema de repetición, sin tener que preocuparnos necesariamente de si están ajustados o no.
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Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 09): Eventos personalizados

Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 09): Eventos personalizados

Aquí veremos cómo accionar eventos personalizados y mejorar la cuestión de cómo el indicador informa del estado del servicio de repetición/simulación.
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Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 08): Bloqueo del indicador

Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 08): Bloqueo del indicador

En este artículo te mostraré cómo bloquear un indicador, simplemente utilizando el lenguaje MQL5, de una forma muy interesante y sorprendente.
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Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 07): Primeras mejoras (II)

Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 07): Primeras mejoras (II)

En el artículo anterior realizamos correcciones en algunos puntos y agregamos pruebas a nuestro sistema de repetición para garantizar la mayor estabilidad posible. Asimismo, comenzamos a crear y utilizar un archivo de configuración para dicho sistema.
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Algoritmo de recompra: un modelo matemático para aumentar la eficiencia

Algoritmo de recompra: un modelo matemático para aumentar la eficiencia

En este artículo, usaremos el algoritmo de recompra como guía en un mundo con una mayor comprensión de la efectividad de los sistemas comerciales y comenzaremos a trabajar en los principios generales para mejorar la eficiencia comercial usando las matemáticas y la lógica; también aplicaremos los métodos menos comunes para aumentar la eficiencia en el contexto del uso de cualquier sistema comercial.
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Teoría de categorías en MQL5 (Parte 7): Dominios múltiples, relativos e indexados

Teoría de categorías en MQL5 (Parte 7): Dominios múltiples, relativos e indexados

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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Gestión de capital en el trading

Gestión de capital en el trading

En este artículo, analizaremos varias formas nuevas de crear sistemas de gestión de capital e identificaremos sus principales características. Hoy en día, existen estrategias de gestión de capital para todos los gustos. Asimismo, intentaremos estudiar varias formas de gestionar el capital, basándonos para ello en diferentes modelos matemáticos de crecimiento.
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Experimentos con redes neuronales (Parte 6): El perceptrón como herramienta autosuficiente de predicción de precios

Experimentos con redes neuronales (Parte 6): El perceptrón como herramienta autosuficiente de predicción de precios

Ejemplo de utilización de un perceptrón como herramienta autónoma de predicción de precios. En el artículo exploraremos los conceptos generales y veremos un sencillo asesor experto ya preparado, así como los resultados de su optimización.
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Aprendiendo de las compañías de Prop-Trading (Parte 1) - Introducción

Aprendiendo de las compañías de Prop-Trading (Parte 1) - Introducción

En este artículo introductorio, compartiremos algunas de las lecciones que se pueden aprender de las pruebas realizadas en las empresas de prop-trading. Esto resulta especialmente actual para los principiantes y aquellos que luchan por encontrar su lugar en el mundo del trading. El siguiente artículo se centrará en la implementación del código.
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Experimentos con redes neuronales (Parte 5): Normalización de parámetros de entrada para su transmisión a una red neuronal

Experimentos con redes neuronales (Parte 5): Normalización de parámetros de entrada para su transmisión a una red neuronal

Las redes neuronales lo son todo. Vamos a comprobar en la práctica si esto es así. MetaTrader 5 como herramienta autosuficiente para el uso de redes neuronales en el trading. Una explicación sencilla.
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Teoría de Categorías en MQL5 (Parte 6): Productos fibrados monomórficos y coproductos fibrados epimórficos

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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Cómo conectar MetaTrader 5 a PostgreSQL

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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Aprendizaje automático y Data Science (Parte 14): Aplicación de los mapas de Kohonen a los mercados

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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Multibot en MetaTrader: iniciamos múltiples robots desde un gráfico

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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Ejemplo de un conjunto de modelos ONNX en MQL5

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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Estrategia comercial con el indicador de mejora de reconocimiento de velas Doji

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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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 37): Atención dispersa (Sparse Attention)

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.
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Implementando el factor Janus en MQL5

Implementando el factor Janus en MQL5

Gary Anderson desarrolló un método de análisis de mercado basado en una teoría que denominó el factor Janus. La teoría describe un conjunto de indicadores que se pueden usar para identificar tendencias y evaluar el riesgo de mercado. En este artículo, implementaremos dichas herramientas en MQL5.
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Encontrando patrones de velas con la ayuda de MQL5

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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Teoría de Categorías en MQL5 (Parte 5): Ecualizadores

Teoría de Categorías en MQL5 (Parte 5): Ecualizadores

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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Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 06): Primeras mejoras (I)

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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Uso de modelos ONNX en MQL5

Uso de modelos ONNX en MQL5

ONNX (Open Neural Network Exchange) es un estándar abierto para representar modelos de redes neuronales. En este artículo, analizaremos el proceso de creación de un modelo CNN-LSTM para pronosticar series temporales financieras, y también el uso del modelo ONNX creado en un asesor experto MQL5.
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Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo electromagnético (ElectroMagnetism-like algorithm, ЕМ)

Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo electromagnético (ElectroMagnetism-like algorithm, ЕМ)

El artículo describe los principios, métodos y posibilidades del uso del algoritmo electromagnético (EM) en diversos problemas de optimización. El algoritmo EM es una herramienta de optimización eficiente capaz de trabajar con grandes cantidades de datos y funciones multidimensionales.
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Teoría de categorías en MQL5 (Parte 4): Intervalos, experimentos y composiciones

Teoría de categorías en MQL5 (Parte 4): Intervalos, experimentos y composiciones

La teoría de categorías es una rama de las matemáticas diversa y en expansión, relativamente inexplorada aún en la comunidad MQL5. Esta serie de artículos tiene como objetivo describir algunos de sus conceptos para crear una biblioteca abierta y seguir utilizando esta maravillosa sección para crear estrategias comerciales.
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Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 05): Vistas previas

Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 05): Vistas previas

Hemos logrado desarrollar una forma de ejecutar la repetición de mercado de manera bastante realista y aceptable. Ahora, vamos a continuar con nuestro proyecto y agregar datos para mejorar el comportamiento de la repetición.
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Indicadores basados ​​en la clase CCanvas: Rellenando canales con transparencia

Indicadores basados ​​en la clase CCanvas: Rellenando canales con transparencia

En este artículo, analizaremos métodos utilizados para crear indicadores personalizados que se dibujan con la ayuda de la clase CCanvas de la Biblioteca estándar, y también consideraremos las propiedades de los gráficos para transformar coordenadas. Prestaremos especial atención a los indicadores que rellenan de transparencia el área entre las dos líneas.
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Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Fibonacci

Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Fibonacci

El presente artículo supone la continuación de la serie dedicada a la construcción de sistemas comerciales basados ​​en los indicadores más populares. La próxima herramienta técnica que analizaremos será el indicador de Fibonacci. Hoy veremos cómo escribir un programa basado en las señales de este indicador.
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Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 04): Haciendo ajustes (II)

Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 04): Haciendo ajustes (II)

Vamos continuar con el desarrollo del sistema y el control. Sin una forma de controlar el servicio, se complica avanzar y mejorar el sistema.
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Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de siembra y crecimiento de árboles (Saplings Sowing and Growing up — SSG)

Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de siembra y crecimiento de árboles (Saplings Sowing and Growing up — SSG)

El algoritmo de siembra y crecimiento de árboles (SSG) está inspirado en uno de los organismos más resistentes del planeta, que es un ejemplo notable de supervivencia en una amplia variedad de condiciones.
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Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 03):  Haciendo ajustes (I)

Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 03): Haciendo ajustes (I)

Pongamos las cosas en su sitio, porque este comienzo no ha sido de los mejores. Si no lo hacemos ahora, pronto tendremos problemas.
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Aprendizaje automático y Data Science (Parte 13): Analizamos el mercado financiero usando el análisis de componentes principales (ACP)

Aprendizaje automático y Data Science (Parte 13): Analizamos el mercado financiero usando el análisis de componentes principales (ACP)

Hoy intentaremos mejorar cualitativamente el análisis de los mercados financieros utilizando el Análisis de Componentes Principales (ACP). Asimismo, aprenderemos cómo este método puede ayudarnos a identificar patrones ocultos en los datos, detectar tendencias ocultas del mercado y optimizar las estrategias de inversión. En este artículo veremos cómo el método de ACP aporta una nueva perspectiva al análisis de datos financieros complejos, ayudándonos a ver ideas que hemos pasado por alto con los enfoques tradicionales. ¿La aplicación del método ACP en estos mercados financieros ofrece una ventaja competitiva y ayuda a ir un paso por delante?