Discusión sobre el artículo "Desarrollo de asesores expertos autooptimizantes en MQL5"
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Artículo publicado Desarrollo de asesores expertos autooptimizantes en MQL5:
Construya asesores expertos que miren hacia delante y se ajusten a cualquier mercado.
El desarrollo de un bot de negociación que pueda ajustarse a las condiciones actuales del mercado es clave para la estabilidad de las estrategias de negociación algorítmica. Nuestro objetivo es ir más allá de la creación de robots estrechamente enfocados y limitados a unos pocos símbolos. Pretendemos diseñar sistemas con capacidad de aprendizaje y adaptación a cualquier símbolo comercial. Esta guía se centra en el uso de MQL5 para desarrollar bots que puedan autooptimizarse a cualquier entorno de trading.
MQL5 es ideal para esta tarea, en contra de algunas creencias. Su API ofrece amplias funciones matriciales y vectoriales que permiten crear modelos compactos de aprendizaje automático. Esta introducción hace hincapié en el uso de MQL5 para construir bots autooptimizables. La programación orientada a objetos reduce la repetición de códigos y mejora la adaptabilidad a distintos plazos y condiciones de mercado.
Optar por las capacidades matriciales y vectoriales de MQL5 frente a alternativas como ONNX y Python tiene ventajas considerables. El uso de un modelo ONNX requeriría instancias de modelo separadas para cada símbolo de negociación y nuevos modelos para cualquier cambio menor de los parámetros, como los ajustes del marco temporal. MQL5, sin embargo, ofrece adaptabilidad sin necesidad de gestionar numerosos modelos para condiciones variables.
Autor: Gamuchirai Zororo Ndawana