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¿Cómo comprar un robot comercial en MetaTrader Market y luego proceder a su instalación?

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Cada producto en el Mercado MetaTrader se puede comprar a través de las plataformas comerciales MetaTrader 4 y MetaTrader 5, y directamente en la página MQL5.com. Seleccione el producto que mejor se adapte a su forma de trabajar, pague de la forma que le resulte más cómoda, y no se olvide de activarlo.

Desarrollando un algoritmo de autoadaptación (Parte I): Encontrando un patrón básico

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En la presente serie de artículos, mostraremos un ejemplo de desarrollo de algoritmos autoadaptativos que tengan en cuenta los factores máximos que surgen en los mercados. Asimismo, veremos la sistematización de estas situaciones, su descripción dentro de una lógica y su consideración a la hora de comerciar. Comenzaremos con un algoritmo muy simple, que con el tiempo adquirirá su propia teoría y evolucionará hasta convertirse en un proyecto muy complejo.

Cómo instalar y utilizar OpenCL para efectuar cálculos

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Ya ha pasado más de un año desde que surgiese en MQL5 la posibilidad de escribir programas para OpenCL. Sin embargo, ni mucho menos todos los usuarios han valorado como merecen las posibilidades que brinda el uso de cálculos paralelos en sus asesores, indicadores y scripts. Este artículo pretende ayudarle a configurar OpenCL en su computadora personal, de manera que usted pueda probar esta tecnología por sí mismo en el terminal comercial MetaTrader 5.

Publicado el artículo "El mercado y la física de sus patrones globales".

El mercado y la física de sus patrones globales

En el presente artículo trataremos de comprobar la suposición de que cualquier sistema con un mínimo conocimiento del mercado puede operar a escala global. No vamos a inventar teorías ni leyes: reflexionaremos únicamente sobre la base de hechos conocidos por todos, convirtiendo paulatinamente dichos hechos al lenguaje del análisis matemático.

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Cómo Poner a Prueba un Robot de Trading antes de Comprarlo

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Comprar un robot de trading en el Mercado de MQL5 (Market) tiene un beneficio distintivo sobre todas las demás opciones similares: un sistema automatizado que se puede poner a prueba en profundidad en el terminal de MetaTrader 5. Antes de comprar un Asesor Experto (EA, por sus siglas en inglés) debería simularlo en todos sus modos poco favorables en el Probador de Estrategias incorporado para obtener un control absoluto del sistema.

Publicado el artículo "Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 63): Profundidad del mercado, clase de orden abstracta de la Profundidad del mercado".

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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.

Publicado el artículo "Redes neuronales: así de sencillo (Parte 9): Documentamos el trabajo realizado".

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 9): Documentamos el trabajo realizado

Ya hemos recorrido un largo camino y el código de nuestra biblioteca ha crecido de manera considerable. Resulta difícil monitorear todas las conexiones y dependencias. Y, obviamente, antes de proseguir con el desarrollo del proyecto, necesitaremos documentar el trabajo ya realizado y actualizar la documentación en cada paso posterior. Una documentación debidamente redactada nos ayudará a ver la integridad de nuestro trabajo.

Publicado el artículo "Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 62): Actualización de las series de tick en tiempo real, preparando para trabajar con la Profundidad del mercado".

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En este artículo, vamos a desarrollar la actualización de la colección de datos de tick en tiempo real, y prepararemos una clase del objeto de símbolo para manejar la Profundidad del mercado, con la que empezaremos a trabajar a partir del siguiente artículo.

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Utilizando hojas de cálculo para construir estrategias comerciales

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El artículo describe los principios y técnicas básicos que nos permiten analizar cualquier estrategia usando hojas de cálculo: Excel, Calc, Google. Asimismo, hemos comparado los resultados con el simulador de MetaTrader 5.

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Desarrollando un algoritmo de autoadaptación (Parte I): Encontrando un patrón básico

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Publicado el artículo "Desarrollando un algoritmo de autoadaptación (Parte II): Aumentando la efectividad".

Desarrollando un algoritmo de autoadaptación (Parte II): Aumentando la efectividad

En este artículo, continuaremos el tema del anterior. No obstante, primero flexibilizaremos el algoritmo desarrollado anteriormente. El algoritmo se ha vuelto más estable, con un aumento en el número de velas en la ventana de análisis o con un aumento en el porcentaje del umbral del preponderancia de velas descendentes o ascendentes. Hemos tenido que llegar a un compromiso y establecer un tamaño de muestra más grande para el análisis o un porcentaje mayor de preponderancia de la vela predominante.

Publicado el artículo "Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 61): Colección de series de tick de los símbolos".

Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 61): Colección de series de tick de los símbolos

Dado que el programa puede utilizar varios símbolos, entonces, es necesario crear su propia lista para cada uno de estos símbolos. En este artículo, vamos a combinar estas listas en una colección de datos de tick. En realidad, se trata de una lista común a base de la clase de la matriz dinámica de punteros a las instancias de la clase CObject y sus herederos de la Biblioteca estándar.

Publicado el artículo "Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 60): Lista de serie de datos de tick del símbolo".

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.

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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 8): Mecanismos de atención

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En artículos anteriores, ya hemos puesto a prueba diferentes variantes para organizar las redes neuronales, incluyendo las redes convolucionales, adoptadas de algoritmos de procesamiento de imágenes. En el presente artículo, les proponemos analizar los mecanismos de atención, cuya aparición impulsó el desarrollo de los modelos de lenguaje.

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Publicado el artículo "Perceptrón Multicapa y Algoritmo de Retropropagación".

Perceptrón Multicapa y Algoritmo de Retropropagación

Recientemente, al aumentar la popularidad de estos dos métodos, se han desarrollado tantas bibliotecas en Matlab, R, Python, C++, etc., que reciben el conjunto de entrenamiento como entrada y construyen automáticamente una red neuronal apropiada para el supuesto problema. Vamos a entender cómo funciona un tipo básico de red neural, (perceptrón de una sola neurona y perceptrón multicapa), y un fascinante algoritmo encargado del aprendizaje de la red, (gradiente descendente y retropropagación). Estos modelos de red servirán como base para los modelos más complejos que existen hoy en día.

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Cuadrícula y martingale: ¿qué son y cómo usarlos?

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En este artículo trataremos de explicar con detalle qué son la cuadrícula y el martingale, y qué tienen en común. También intentaremos analizar cómo de viables son en realidad estas estrategias. En el artículo habrá una parte matemática y otra práctica.

Publicado el artículo "WebSocket para MetaTrader 5".

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Antes de que aparecieran las funciones de red en la API MQL5 actualizada, las aplicaciones MetaTrader tenían una capacidad limitada para conectarse e interactuar con servicios basados ​​en el protocolo WebSocket. Ahora, la situación es distinta. En este artículo, analizaremos la implementación de la biblioteca WebSocket en el MQL5 puro. Asimismo, presentaremos una breve descripción del protocolo WebSocket y una guía paso a paso sobre el uso de la biblioteca resultante.

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En el presente artículo, continuaremos con el tema de la fuerza bruta. Intentaremos destacar mejor los patrones con la ayuda de la nueva versión mejorada de nuestro programa y trataremos de encontrar la diferencia en la estabilidad usando distintos segmentos temporales y diferentes marcos temporales para las cotizaciones.

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Aplicación práctica de las redes neuronales en el trading. Python (Parte I)

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En este artículo, analizaremos paso a paso la implementación de un sistema comercial basado en la programación de redes neuronales profundas en Python. Para ello, usaremos la biblioteca de aprendizaje automático TensorFlow, desarrollada por Google. Para describir las redes neuronales, utilizaremos la biblioteca de Keras.

Ejemplos de análisis de gráficos utilizando el TD Sequential de DeMark y los niveles de Murray-Gann

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El sistema secuencial de Thomas DeMark o TD sequential muestra perfectamente los cambios de equilibrio en el movimiento del precio. Esto se hace especialmente obvio si combinamos sus señales con un indicador de nivel, por ejemplo, con los niveles de Murray. En el artículo hablaremos de estas combinaciones. El texto está más bien dirigido a principiantes en el trading y aquellos que aún no pueden encontrar su "Grial", si bien mostramos algunas características de los niveles de construcción que no hemos visto en otros foros. Por consiguiente, también podría resultar de utilidad en algunos puntos a los usuarios avanzados. Bueno, y a los gurús los invitamos a debatir y realizar críticas constructivas...

Publicado el artículo "Remuestreo avanzado y selección de modelos CatBoost con el método de fuerza bruta".

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Este artículo describe uno de los posibles enfoques respecto a la transformación de datos para mejorar las capacidades generalizadoras del modelo, y también analiza la iteración sobre los modelos CatBoost y la elección del mejor de ellos.

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En artículos anteriores, hemos usado el descenso de gradiente estocástico para entrenar una red neuronal utilizando una única tasa de aprendizaje para todas las neuronas de la red. En este artículo, proponemos al lector buscar métodos de aprendizaje adaptativo que nos permitan modificar la tasa de aprendizaje de cada neurona. Vamos a echar un vistazo a las ventajas y desventajas de este enfoque.

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Ya hemos hablado sobre algunos tipos de redes neuronales y su implementación. En todos los casos, hemos usado el método de descenso de gradiente para entrenar las redes neuronales, lo cual implica la elección de una tasa de aprendizaje. En este artículo, queremos mostrar con ejemplos lo importante que resulta elegir correctamente la tasa de aprendizaje, y también su impacto en el entrenamiento de una red neuronal.

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Ya hemos hablado sobre algunos tipos de redes neuronales y su implementación. En todos los casos, hemos usado el método de descenso de gradiente para entrenar las redes neuronales, lo cual implica la elección de una tasa de aprendizaje. En este artículo, queremos mostrar con ejemplos lo importante que resulta elegir correctamente la tasa de aprendizaje, y también su impacto en el entrenamiento de una red neuronal.

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En conclusión del tema de trabajo con series temporales, vamos a organizar el almacenamiento, la búsqueda y la ordenación de los datos que se guardan en los búferes de indicadores. En el futuro, eso nos permitirá realizar el análisis a base de los valores de los indicadores que se crean a base de la biblioteca en nuestros programas. El concepto general de todas las clases de colección de la biblioteca permite encontrar fácilmente los datos necesarios en la colección correspondiente, y por tanto, lo mismo también será posible en la clase que vamos a crear hoy.

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Todo tráder llega al mercado con el objetivo de ganar su primer millón de dólares. ¿Cómo podemos conseguirlo sin grandes riesgos y sin capital inicial? Los servicios MQL5 ofrecen estas posibilidades a los desarrolladores y tráders en cualquier país del mundo.

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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.

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