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Ejemplos del libro "Redes neuronales en el trading algorítmico en MQL5" para MetaTrader 5
El libro "Redes neuronales en el trading algorítmico en MQL5" supone una guía detallada que abarca tanto los aspectos teóricos del trabajo con inteligencia artificial y las redes neuronales como los aspectos prácticos de su aplicación en el comercio en los mercados financieros utilizando el lenguaje
Programación en MQL5 para tráders: códigos fuente del libro: Parte 7 para MetaTrader 5
La séptima y última parte del libro, abarcaremos las características avanzadas de la API MQL5 que resultarán útiles a la hora de desarrollar programas para MetaTrader 5. Algunas de ellas tienen una naturaleza más particular, como los instrumentos financieros personalizados y el calendario económico
Programación en MQL5 para tráders: códigos fuente del libro: Parte 6. para MetaTrader 5
En la sexta parte del libro “Programación en MQL5 para tráders”, estudiaremos un componente clave del lenguaje MQL5: la automatización del trading. Comenzaremos con una descripción de las entidades principales, como las especificaciones de los instrumentos financieros y la configuración de la cuenta
Programación en MQL5 para tráders: códigos fuente del libro: Parte 5 para MetaTrader 5
En la quinta parte del libro, profundizaremos en las API vinculadas con el comercio algorítmico, incluido el análisis y procesamiento de datos financieros, la visualización y automatización de gráficos y la experiencia de usuario interactiva
Programación en MQL5 para tráders: códigos fuente del libro: Parte 4 para MetaTrader 5
En la cuarta parte del libro, nos centraremos en el dominio de las funciones integradas (API MQL5) y profundizaremos de forma secuencial en los subsistemas especializados. La lista de tecnologías y funcionalidades disponibles para cualquier programa MQL5 es enorme. Por ello, para empezar tendrá
Programación en MQL5 para tráders: códigos fuente del libro: Parte 3 para MetaTrader 5
La tercera parte de "Programación Orientada a Objetos en MQL5" ofrece una inmersión en el mundo de la programación orientada a objetos (POO) en MQL5. El desarrollo de software con frecuencia implica cierta complejidad al administrar múltiples entidades, lo cual requiere tecnología avanzada para
Programación en MQL5 para tráders: códigos fuente del libro: Parte 2 para MetaTrader 5
La segunda parte "Fundamentos de programación en MQL5" es una introducción a los conceptos clave de este lenguaje de programación. En esta parte del libro, los lectores se familiarizarán con los tipos de datos, los identificadores, las variables, las expresiones y los operadores, y también
Programación en MQL5 para tráders: códigos fuente del libro: Parte 1 para MetaTrader 5
El primer capítulo del libro presenta el lenguaje y el entorno de desarrollo MQL5. Uno de los principales cambios del lenguaje MQL5 en comparación con MQL4 (el lenguaje de MetaTrader 4) es la compatibilidad con la programación orientada a objetos (POO), lo cual lo hace similar a C++
Zigzag R para MetaTrader 4
An optimized version of the Zigzag indicator, which was included in the MT4 delivery of 2005 (and in MT3.83)
RegularExpressions en MQL4 para trabajar con expresiones frecuentes para MetaTrader 4
Las expresiones regulares suponen un lenguaje formal para procesar textos de forma rápida y flexible. Cada expresión regular es un patrón(máscara) para la cual el desarrollador de expresiones regulares trata de encontrar coincidencias con el texto de origen. El patrón consta de designaciones
Artículos
Cómo ganar dinero ejecutando encargos en el servicio "Freelance" para MetaTrader 5
MQL5 Freelance es un servicio en línea donde los desarrolladores escriben aplicaciones comerciales para los tráders clientes a cambio de una remuneración. El servicio funciona con éxito desde 2010: hasta el momento se han realizado más de 100 000 trabajos con un coste total de 7 millones de dólares
Working with ONNX models in float16 and float8 formats para MetaTrader 5
Data formats used to represent machine learning models play a crucial role in their effectiveness. In recent years, several new types of data have emerged, specifically designed for working with deep learning models. In this article, we will focus on two new data formats that have become widely
Regression models of the Scikit-learn Library and their export to ONNX para MetaTrader 5
In this article, we will explore the application of regression models from the Scikit-learn package, attempt to convert them into ONNX format, and use the resultant models within MQL5 programs. Additionally, we will compare the accuracy of the original models with their ONNX versions for both float
Iniciamos MetaTrader VPS por primera vez: instrucciones paso a paso para MetaTrader 5
Todo aquel que utilice asesores comerciales o suscripciones a señales, tarde o temprano necesitará un hosting 24/7 fiable para su plataforma comercial. Le recomendamos utilizar MetaTrader VPS por varios motivos. Podrá pagar y gestionar el servicio a través de su cuenta en MQL5.community
Modelos de clasificación de la biblioteca Scikit-learn y su exportación a ONNX para MetaTrader 5
En este artículo, analizaremos el uso de todos los modelos de clasificación del paquete Scikit-learn para resolver el problema de la clasificación de los iris de Fisher; asimismo, intentaremos convertir estos al formato ONNX y usar los modelos resultantes en programas MQL5. También compararemos la
Biblioteca de análisis numérico ALGLIB en MQL5 para MetaTrader 5
En este artículo, echaremos un vistazo rápido a la biblioteca de análisis numérico ALGLIB 3.19, sus aplicaciones y sus nuevos algoritmos, que pueden mejorar la eficiencia del análisis de datos financieros
Evaluación de modelos ONNX usando métricas de regresión para MetaTrader 5
La regresión es una tarea que consiste en predecir un valor real a partir de un ejemplo sin etiquetar. Para evaluar la precisión de las predicciones de los modelos de regresión, se usan las llamadas métricas de regresión
Matrices y vectores en MQL5: funciones de activación para MetaTrader 5
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
Envolviendo modelos ONNX en clases para MetaTrader 5
La programación orientada a objetos permite crear un código más compacto, fácil de leer y modificar. Le presentamos un ejemplo para tres modelos ONNX
Ejemplo de un conjunto de modelos ONNX en MQL5 para MetaTrader 5
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
Foro
Discusión sobre el artículo "Patrones de diseño en MQL5 (Parte 4): Patrones conductuales 2"
Artículo publicado Patrones de diseño en MQL5 (Parte 4): Patrones conductuales 2 : Este artículo concluye la serie sobre patrones de diseño en ingeniería de software. Ya hemos mencionado que existen tres tipos de patrones de diseño: de creación, estructurales y conductuales. Hoy perfeccionaremos los
Discusión sobre el artículo "Algoritmos de optimización de la población: Algoritmos de estrategias evolutivas (Evolution Strategies, (μ,λ)-ES y (μ+λ)-ES)"
Artículo publicado Algoritmos de optimización de la población: Algoritmos de estrategias evolutivas (Evolution Strategies, (μ,λ)-ES y (μ+λ)-ES) : En este artículo, analizaremos un grupo de algoritmos de optimización conocidos como "estrategias evolutivas" (Evolution Strategies o ES). Se encuentran
Discusión sobre el artículo "Aprendizaje automático y Data Science (Parte 17): ¿Crece el dinero en los árboles? Bosques aleatorios en el mercado Fórex"
Artículo publicado Aprendizaje automático y Data Science (Parte 17): ¿Crece el dinero en los árboles? Bosques aleatorios en el mercado Fórex : Este artículo le presentará los secretos de la alquimia algorítmica, introduciéndole con precisión las particularidades de los paisajes financieros
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Artículo publicado Indicador de posiciones históricas en el gráfico como diagrama de sus ganancias/pérdidas : En el artículo analizaremos una variante para obtener información sobre posiciones cerradas usando la historia de sus transacciones. Asimismo, crearemos un indicador sencillo que mostrará en
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Artículo publicado Redes neuronales: así de sencillo (Parte 68): Optimización de políticas offline basada en preferencias : Desde los primeros artículos sobre el aprendizaje por refuerzo, hemos tocado de un modo u otro dos problemas: la exploración del entorno y la definición de la función de
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Nueva versión de MetaTrader 5 build 4350: más objetos analíticos en la plataforma web y página de inicio en el MetaEditor
El viernes 31 de mayo de 2024 se lanzará una versión actualizada de la plataforma MetaTrader 5. Hemos añadido nuevos objetos de análisis a la versión web de la plataforma. Ahora podrá utilizar una "regla" para medir el tiempo y los precios, las figuras (rectángulo, elipse, triángulo, círculo) y
Nueva versión de MetaTrader 5 build 4410: mejoras de rendimiento
El viernes 21 de junio de 2024 se lanzará una versión actualizada de la plataforma MetaTrader 5. La actualización contiene los siguientes cambios: MetaTrader 5 Client Terminal Terminal: Corregido el bloqueo del terminal que se producía en algunos casos al ejecutar la simulación. MQL5: Corregido el
Discusión sobre el artículo "Modificamos la forma y desplazamos las distribuciones de probabilidad y realizamos pruebas con el cefalópodo inteligente (Smart Cephalopod, SC)"
Artículo publicado Algoritmos de optimización de la población: Modificamos la forma y desplazamos las distribuciones de probabilidad y realizamos pruebas con el cefalópodo inteligente (Smart Cephalopod, SC) : Este artículo investigará qué efectos provoca el cambio de la forma de las distribuciones
Discusión sobre el artículo "Filtrado y extracción de características en el dominio de la frecuencia"
Artículo publicado Filtrado y extracción de características en el dominio de la frecuencia : En este artículo, analizaremos la aplicación de filtros digitales a series temporales representadas en el dominio de la frecuencia con el fin de extraer características únicas que puedan resultar útiles para