![Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 01): Primeros experimentos (I)](https://c.mql5.com/2/52/replay-p1_600x314.jpg)
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 01): Primeros experimentos (I)
¿Qué te parece crear un sistema para estudiar el mercado cuando está cerrado o simular situaciones de mercado? Aquí iniciaremos una nueva secuencia de artículos para tratar este tema.
![Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 04): Análisis Discriminante Lineal](https://c.mql5.com/2/50/linear_discriminant_analysis_600x314.jpg)
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 04): Análisis Discriminante Lineal
El tráder moderno está casi siempre a la búsqueda de nuevas ideas, probando constantemente nuevas estrategias, modificándolas y descartando las que han fracasado. En esta serie de artículos, trataremos de demostrar que el Wizard MQL5 es la verdadera columna vertebral para un tráder en su búsqueda.
![Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 16): Un nuevo sistema de clases](https://c.mql5.com/2/55/replay-p16_600x314.jpg)
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 16): Un nuevo sistema de clases
Precisamos organizarnos mejor. El código está creciendo y si no lo organizamos ahora, será imposible hacerlo después. Así que vamos a dividir para conquistar. El hecho de que MQL5 nos permita usar clases nos ayudará en esta tarea. Pero para hacerlo, es necesario que tengas algún conocimiento sobre algunas cosas relacionadas con las clases. Y tal vez lo que más confunde a los aspirantes y principiantes es la herencia. Así que en este artículo, te mostraré de manera práctica y sencilla cómo usar estos mecanismos.
![Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 22): FOREX (III)](https://c.mql5.com/2/57/replay_p22_600x314.jpg)
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 22): FOREX (III)
Para aquellos que aún no han comprendido la diferencia entre el mercado de acciones y el mercado de divisas (forex), a pesar de que este ya es el tercer artículo en el que abordo esto, debo dejar claro que la gran diferencia es el hecho de que en forex no existe, o mejor dicho, no se nos informa acerca de algunas cosas que realmente ocurrieron en la negociación.
![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.
![Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte VI): Optimización cíclica](https://c.mql5.com/2/57/bruteforce_approach_cyclic_optimization_600x314.jpg)
Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte VI): Optimización cíclica
En este artículo mostraremos la primera parte de las mejoras que nos permitieron no solo cerrar toda la cadena de automatización para comerciar en MetaTrader 4 y 5, sino también hacer algo mucho más interesante. A partir de ahora, esta solución nos permitirá automatizar completamente tanto el proceso de creación de asesores como el proceso de optimización, así como minimizar el gasto de recursos a la hora de encontrar configuraciones comerciales efectivas.
![Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 54): Clases herederas del indicador abstracto básico](https://c.mql5.com/2/49/doeasy_054_600x314.jpg)
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 54): Clases herederas del indicador abstracto básico
En este artículo, vamos a hablar de la creación de las clases de los objetos herederos del indicador abstracto básico. Estos objetos nos permitirán crear los asesores expertos tipo indicador, recopilar y obtener estadísticas de valores de datos de diferentes indicadores y precios. Además, crearemos una colección de objetos de indicador de la cual se podrá obtener el acceso a las propiedades y datos de cada indicador creado en el programa.
![Aprendizaje automático y Data Science (Parte 06). Redes neuronales (Parte 02): arquitectura de la redes neuronales con conexión directa](https://c.mql5.com/2/49/feed_forward_nn_architectures_design_600x314.jpg)
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 06). Redes neuronales (Parte 02): arquitectura de la redes neuronales con conexión directa
En el artículo anterior, comenzamos a estudiar las redes neuronales con conexión directa, pero hay algunas cosas que quedaron sin resolver. Una de ellas es el diseño de la arquitectura. Por ello, en el presente artículo, veremos cómo diseñar una red neuronal flexible, teniendo en cuenta los datos de entrada, el número de capas ocultas y los nodos de cada red.
![Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de forrajeo bacteriano (Bacterial Foraging Optimisation — BFO)](https://c.mql5.com/2/51/bacterial-optimization_600x314.jpg)
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de forrajeo bacteriano (Bacterial Foraging Optimisation — BFO)
La estrategia de búsqueda de alimento de la bacteria E.coli inspiró a los científicos para crear el algoritmo de optimización BFO. El algoritmo contiene ideas originales y enfoques prometedores para la optimización y merece ser investigado en profundidad.
![Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de búsqueda gravitacional (GSA)](https://c.mql5.com/2/0/Gravitational_Search_Algorithm_GSA_600x314.jpg)
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de búsqueda gravitacional (GSA)
El GSA es un algoritmo de optimización basado en la población e inspirado en la naturaleza no viviente. La simulación de alta fidelidad de la interacción entre los cuerpos físicos, gracias a la ley de la gravedad de Newton presente en el algoritmo, permite observar la mágica danza de los sistemas planetarios y los cúmulos galácticos, capaz de hipnotizar en la animación. Hoy vamos a analizar uno de los algoritmos de optimización más interesantes y originales. Adjuntamos un simulador de movimiento de objetos espaciales.
![Representaciones en el dominio de la frecuencia de series temporales: El espectro de potencia](https://c.mql5.com/2/54/power_spectrumn_600x314.jpg)
Representaciones en el dominio de la frecuencia de series temporales: El espectro de potencia
En este artículo, veremos métodos asociados con el análisis de series temporales en el dominio de la frecuencia. También prestaremos atención a los beneficios del estudio de las funciones espectrales de series temporales al construir modelos predictivos. Además, analizaremos algunas perspectivas prometedoras para el análisis de series temporales en el dominio de la frecuencia utilizando la transformada discreta de Fourier (DFT).
![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 14): Aplicación de los mapas de Kohonen a los mercados](https://c.mql5.com/2/52/data_science_ml_kohonen_maps_014_600x314.jpg)
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.
![Algoritmos de optimización de la población: Enjambre de partículas (PSO)](https://c.mql5.com/2/49/cover_PSO_600x314.jpg)
Algoritmos de optimización de la población: Enjambre de partículas (PSO)
En este artículo, analizaremos el popular algoritmo de optimización de la población «Enjambre de partículas» (PSO — particle swarm optimisation). Con anterioridad, ya discutimos características tan importantes de los algoritmos de optimización como la convergencia, la tasa de convergencia, la estabilidad, la escalabilidad, y también desarrollamos un banco de pruebas y analizamos el algoritmo RNG más simple.
![Transformada discreta de Hartley](https://c.mql5.com/2/57/discrete_hartley_transform_600x314.jpg)
Transformada discreta de Hartley
En este artículo nos familiarizaremos con uno de los métodos de análisis espectral y de procesamiento de señales: la transformada discreta de Hartley. Con ella podremos filtrar señales, analizar su espectro y mucho más. Las capacidades de la DHT no son inferiores a las de la transformada discreta de Fourier. Sin embargo, a diferencia de este, la DHT utiliza solo números reales, lo cual la hace más cómoda de implementar en la práctica y los resultados de su aplicación resultan más visuales.
![Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 63): Profundidad del mercado, clase de orden abstracta de la Profundidad del mercado](https://c.mql5.com/2/42/MQL5-avatar-doeasy-library__1.png)
![Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 63): Profundidad del mercado, clase de orden abstracta de la Profundidad del mercado](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 63): Profundidad del mercado, clase de orden abstracta de la Profundidad del mercado
En el presente artículo, empezaremos a desarrollar la funcionalidad para trabajar con la Profundidad del mercado. Crearemos la clase del objeto de una orden abstracta de la Profundidad del mercado y sus clases herederas.
![Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 15): Acceso a los datos en la web (I)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_from_scratch_006_600x314.jpg)
Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 15): Acceso a los datos en la web (I)
Cómo acceder a los datos en la web dentro de MetaTrader 5. En la web tenemos varios sitios y lugares en los que una gran y vasta cantidad de información está disponible y accesible para aquellos que saben dónde buscar y cómo utilizar mejor esta información.
![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.
![Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 02): Primeros experimentos (II)](https://c.mql5.com/2/52/replay-p2_600x314.jpg)
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 02): Primeros experimentos (II)
Intentemos esta vez un enfoque diferente para lograr el objetivo de 1 minuto. Sin embargo, esta tarea no es tan sencilla como muchos piensan.
![Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 21): FOREX (II)](https://c.mql5.com/2/57/replay_p21_600x314.jpg)
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 21): FOREX (II)
Vamos a continuar el armado del sistema para cubrir el mercado FOREX. Entonces, para resolver este problema, primero necesitaríamos declarar la carga de los ticks antes de cargar las barras previas. Esto soluciona el problema, pero al mismo tiempo obliga al usuario a seguir un tipo de estructura en el archivo de configuración que, en mi opinión, no tiene mucho sentido. La razón es que, al desarrollar la programación responsable de analizar y ejecutar lo que está en el archivo de configuración, podemos permitir que el usuario declare las cosas en cualquier orden.
![Teoría de categorías en MQL5 (Parte 1)](https://c.mql5.com/2/50/Category-Theory-001_600x314.jpg)
Teoría de categorías en MQL5 (Parte 1)
La teoría de categorías es un área diversa y en expansión de las matemáticas, relativamente inexplorada aún en la comunidad MQL. Esta serie de artículos tiene como objetivo destacar algunos de sus conceptos para crear una biblioteca abierta y seguir utilizando esta maravillosa sección para crear estrategias comerciales.
![Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de optimización de la dinámica espiral (Spiral Dynamics Optimization, SDO)](https://c.mql5.com/2/61/Spiral_Dynamics_Optimization_SDO_600x314.jpg)
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de optimización de la dinámica espiral (Spiral Dynamics Optimization, SDO)
Este artículo presenta un algoritmo de optimización basado en los patrones de las trayectorias en espiral en la naturaleza, como las conchas de los moluscos: el algoritmo de optimización de la dinámica espiral o SDO. El algoritmo propuesto ha sido repensado y modificado a fondo por el autor: en el artículo analizaremos por qué estos cambios han sido necesarios.
![Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 59): Objeto para almacenar los datos de un tick](https://c.mql5.com/2/41/MQL5-avatar-doeasy-library__3.png)
![Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 59): Objeto para almacenar los datos de un tick](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 59): Objeto para almacenar los datos de un tick
A partir de este artículo, procedemos a la creación de la funcionalidad de la biblioteca para trabajar con los datos de precios. Hoy, crearemos una clase del objeto que va a almacenar todos los datos de los precios que llegan con un tick.
![Alan Andrews y sus métodos de análisis de series temporales](https://c.mql5.com/2/0/Alan_Andrews_600x314.jpg)
Alan Andrews y sus métodos de análisis de series temporales
Alan Andrews es uno de los "educadores" más célebres del mundo moderno en el campo del trading. Su "tridente" está incluido en casi todos los programas modernos de análisis de cotizaciones, pero la mayoría de los tráders no utilizan ni una quinta parte de las posibilidades que ofrece esta herramienta. Y el curso original de Andrews incluye una descripción no solo del tridente (aunque sigue siendo lo esencial), sino también de algunas otras líneas útiles. Este artículo ofrece al lector una idea de las maravillosas técnicas de análisis de gráficos que Andrews enseñó en su curso original. Le advertimos que hay muchas fotos.
![Teoría de categorías en MQL5 (Parte 11): Grafos](https://c.mql5.com/2/55/Category-Theory-p11_600x314.jpg)
Teoría de categorías en MQL5 (Parte 11): Grafos
El presente artículo continúa la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5. Aquí veremos cómo podemos integrar la teoría de grafos con los monoides y otras estructuras de datos al desarrollar una estrategia de cierre del sistema comercial.
![Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de gotas de agua inteligentes (Intelligent Water Drops, IWD)](https://c.mql5.com/2/60/Intelligent_Water_Drops_IWD_600x314.jpg)
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de gotas de agua inteligentes (Intelligent Water Drops, IWD)
El artículo analiza un interesante algoritmo, las gotas de agua inteligentes, IWD, presente en la naturaleza inanimada, que simula el proceso de formación del cauce de un río. Las ideas de este algoritmo han permitido mejorar significativamente el anterior líder de la clasificación, el SDS, y el nuevo líder (SDSm modificado); como de costumbre, se puede encontrar en el archivo del artículo.
![Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 60): Lista de serie de datos de tick del símbolo](https://c.mql5.com/2/41/MQL5-avatar-doeasy-library__4.png)
![Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 60): Lista de serie de datos de tick del símbolo](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 60): Lista de serie de datos de tick del símbolo
En este artículo, vamos a crear una lista para almacenar los datos de tick del símbolo único, después, verificaremos su creación y obtención de los datos requeridos en el Asesor Experto. Dichas listas —siendo aplicada cada una de ellas para cada símbolo usado— van a componer luego la colección de datos de tick.
![Consejos de un programador profesional (Parte III): Registro Conexión al sistema de recopilación y análisis de logs Seq](https://c.mql5.com/2/49/10475_tips_logging_600x314.jpg)
Consejos de un programador profesional (Parte III): Registro Conexión al sistema de recopilación y análisis de logs Seq
Implementación de la clase Logger para unificar (estructurar) los mensajes mostrados en el diario del experto. Conexión al sistema de recopilación y análisis de logs Seq. Supervisión de los mensajes en el modo online.
![Implementando el algoritmo de aprendizaje ARIMA en MQL5](https://c.mql5.com/2/54/Implementing_an_ARIMA_training_algorithm_in_MQL5_600x314.jpg)
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.
![Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 15): Nacimiento del SIMULADOR (V) - RANDOM WALK](https://c.mql5.com/2/55/Desenvolvendo_um_sistema_de_Replay_Parte_15_600x314.jpg)
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 15): Nacimiento del SIMULADOR (V) - RANDOM WALK
En este artículo, vamos a finalizar la fase en la que estamos desarrollando el simulador para nuestro sistema. El propósito principal aquí será ajustar el algoritmo visto en el artículo anterior. Este algoritmo tiene como objetivo crear el movimiento de RANDOM WALK. Por lo tanto, es fundamental comprender el contenido de los artículos anteriores para seguir lo que se explicará aquí. Si no has seguido el desarrollo del simulador, te aconsejo que veas esta secuencia desde el principio. De lo contrario, podrías perderte en lo que se explicará aquí.
![Algoritmos de optimización de la población](https://c.mql5.com/2/48/logo.png)
![Algoritmos de optimización de la población](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Algoritmos de optimización de la población
Artículo de introducción a los algoritmos de optimización (AO). Clasificación. En el artículo, intentaremos crear un banco de pruebas (un conjunto de funciones) que servirá en el futuro para comparar los AO entre sí, e incluso, quizás, para identificar el algoritmo más universal de todos los ampliamente conocidos.
![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.
![Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 55): Clase de colección de indicadores](https://c.mql5.com/2/49/doeasy_055_600x314.jpg)
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 55): Clase de colección de indicadores
En este artículo, seguiremos desarrollando las clases de los objetos de indicador y sus colecciones. Crearemos la descripción para cada objeto de indicador y ajustaremos la clase de colección para un almacenamiento y obtención correctos de los objetos de indicador desde la lista de colección.
![Algoritmo de recompra: simulación del comercio multidivisa](https://c.mql5.com/2/54/Multicurrency_Trading_Simulation_600x314.jpg)
Algoritmo de recompra: simulación del comercio multidivisa
En este artículo crearemos un modelo matemático para simular la formación de precios multidivisa y completaremos el estudio del principio de diversificación en la búsqueda de mecanismos para aumentar la eficiencia del trading que inicié en el artículo anterior con cálculos teóricos.
![Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo del mono (Monkey algorithm, MA)](https://c.mql5.com/2/52/monkey_600x314.jpg)
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo del mono (Monkey algorithm, MA)
En este artículo analizaremos el algoritmo de optimización "Algoritmo del Mono" (MA). La capacidad de estos ágiles animales para superar obstáculos complicados y alcanzar las copas de los árboles más inaccesibles fue la base de la idea del algoritmo MA.
![Teoría de categorías en MQL5 (Parte 13): Eventos del calendario con esquemas de bases de datos](https://c.mql5.com/2/56/Category-Theory-p13_600x314.jpg)
Teoría de categorías en MQL5 (Parte 13): Eventos del calendario con esquemas de bases de datos
El artículo analiza cómo se pueden incluir esquemas de bases de datos para la clasificación en MQL5. Vamos a repasar brevemente cómo los conceptos de esquema de base de datos pueden combinarse con la teoría de categorías para identificar información textual (cadenas) relevante para el comercio. La atención se centrará en los eventos del calendario.
![Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 64): Profundidad del mercado, clases del objeto de instantánea y del objeto de serie de instantáneas del DOM](https://c.mql5.com/2/42/MQL5-avatar-doeasy-library__2.png)
![Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 64): Profundidad del mercado, clases del objeto de instantánea y del objeto de serie de instantáneas del DOM](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 64): Profundidad del mercado, clases del objeto de instantánea y del objeto de serie de instantáneas del DOM
En este artículo, vamos a crear dos clases: la clase del objeto de instantánea del DOM y la clase del objeto de serie de instantáneas del DOM, además, simularemos la creación de la serie de datos del DOM.
![Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 70): Ampliación de la funcionalidad y actualización automática de la colección de objetos de gráfico](https://c.mql5.com/2/42/MQL5-avatar-doeasy-library__8.png)
![Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 70): Ampliación de la funcionalidad y actualización automática de la colección de objetos de gráfico](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 70): Ampliación de la funcionalidad y actualización automática de la colección de objetos de gráfico
En este artículo, ampliaremos la funcionalidad de los objetos de gráfico, organizaremos la navegación por los gráficos, crearemos capturas de pantalla, y también guardaremos plantillas y las aplicaremos a los gráficos. Asimismo, implementaremos la actualización automática de la colección de objetos de gráfico, sus ventanas y los indicadores en ellas.
![Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 28): Proyecto Expert Advisor — Clase C_Mouse (I)](https://c.mql5.com/2/58/Replay-p28_II_600x314.jpg)
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 28): Proyecto Expert Advisor — Clase C_Mouse (I)
Cuando los primeros sistemas capaces de factorizar algo comenzaron a ser producidos, todo requería la intervención de ingenieros con un amplio conocimiento sobre lo que se estaba diseñando. Estamos hablando de los albores de la computación, una época en la que ni siquiera existían terminales que permitieran la programación de algo. A medida que el desarrollo avanzaba y crecía el interés para que más personas pudieran crear algo, surgían nuevas ideas y métodos para programar esas máquinas, que antes dependían de la modificación de la posición de los conectores. Fue entonces cuando aparecieron los primeros terminales.
![Asesor Experto Grid-Hedge Modificado en MQL5 (Parte I): Creamos un sencillo asesor de cobertura](https://c.mql5.com/2/62/Modified_Grid-Hedge_EA_in_MQL5_qPart_Il_Making_a_Simple_Hedge_EA_600x314.jpg)
Asesor Experto Grid-Hedge Modificado en MQL5 (Parte I): Creamos un sencillo asesor de cobertura
Hoy crearemos un sencillo asesor de cobertura como base para nuestro asesor Grid-Hedge más avanzado, que será una mezcla de estrategias de rejilla y cobertura clásicas. Al final de este artículo, usted sabrá cómo crear una estrategia de cobertura simple y lo que la gente opina sobre la rentabilidad de esta estrategia.