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Continuamos construyendo conjuntos. Ahora vamos a añadir al conjunto bagging creado anteriormente un combinador entrenable: una red neuronal profunda. Una red neuronal combina las mejores 7 salidas del conjunto después de la poda. La segunda recibe en la entrada las 500 salidas del conjunto, las poda y las combina. Construiremos las redes neuronales con la ayuda del paquete keras/TensorFlow de Python. Veremos brevemente las posibilidades del paquete. Y finalmente, realizaremos la simulación y compararemos la calidad de la clasificación de los conjuntos bagging y stacking.

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Publicado el artículo "Constructor gráfico de estrategias. Creando robots comerciales sin programación".

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En este artículo se describe el constructor gráfico de estrategias. Se muestra como cualquier usuario puede crear los robots comerciales y las utilidades sin aplicar las técnicas de programación. Se puede simular los Asesores Expertos creados en el Probador de Estrategias, optimizarlos en la nube e iniciarlos en el gráfico en tiempo real.

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Simulación de patrones de parejas de divisas: Uso y perspectivas para el trading real. Parte IV

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Con este artículo terminamos la serie sobre el trading con las cestas de parejas de divisas. En este artículo, vamos a simular el último patrón y discutir sobre el uso de la metodología completa en el trading real. Han sido consideradas la entrada y la salida del mercado, la búsqueda y el análisis de los patrones, y la aplicación de los indicadores combinados.

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MetaTrader 4 en Mac OS

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Los productos de Apple se han convertido en muy populares. MetaQuotes Software Corp. siguiendo atentamente el progreso de la industria TI ya se han publicado las aplicaciones especiales móviles para dispositivos basados en iOS - MetaTrader 4 para iPhone y MetaTrader 5 para iPhone. Hay muchos temas en el foro de MQL4.community, donde la gente está buscando una solución para el funcionamiento de MetaTrader 4 bajo sistema operativo Mac OS. En este artículo, usted encontrará la manera de trabajar en MetaTrader 4 a través del popular sistema operativo de Apple.

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Cómo crear un panel gráfico de cualquier nivel de complejidad

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En el artículo se analiza con detalle cómo crear un panel basado en la clase CAppDialog y cómo añadir al mismo los elementos de control. Asimismo, se describe la estructura del panel y el esquema de herencia de los objetos en este. Se muestra qué es necesario para procesar eventos y cómo estos se distribuyen a los elementos de control subordinados. Se dan ejemplos de cambio de los siguientes parámetros del panel: el tamaño y el color del fondo.

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Las razones para transferir el código de un indicador a un asesor pueden ser muchas. ¿Cómo valorar las ventajas y desventajas de este enfoque? En este artículo ofrecemos una tecnología para transferir el código del indicador a un asesor. Asimismo, se han realizado varios experimentos para evaluar la velocidad de funcionamiento del asesor.

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En el artículo se analiza con detalle cómo crear un panel basado en la clase CAppDialog y cómo añadir al mismo los elementos de control. Asimismo, se describe la estructura del panel y el esquema de herencia de los objetos en este. Se muestra qué es necesario para procesar eventos y cómo estos se distribuyen a los elementos de control subordinados. Se dan ejemplos de cambio de los siguientes parámetros del panel: el tamaño y el color del fondo.

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Con este artículo terminamos la serie sobre el trading con las cestas de parejas de divisas. En este artículo, vamos a simular el último patrón y discutir sobre el uso de la metodología completa en el trading real. Han sido consideradas la entrada y la salida del mercado, la búsqueda y el análisis de los patrones, y la aplicación de los indicadores combinados.

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Neuroredes profundas (Parte VI). Conjunto de clasificadores de redes neuronales: bagging

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Construimos el indicador Zigzag usando osciladores. Ejemplo de ejecución de la tarea técnica

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En este artículo, se demuestra el desarrollo del indicador ZigZag de acuerdo con uno de los ejemplos de la tareas descrito en el artículo «Cómo crear una Tarea Técnica al encargar un indicador». El indicador se construye por los extremos que se definen a través del oscilador. En el indicador está prevista la posibilidad de usar uno de cinco osciladores a elegir: WPR, CCI, Chaikin, RSI, Stochastic Oscillator.

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Aplicando el método de Monte Carlo para optimizar estrategias comerciales

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Antes de iniciar un robot en la cuenta comercial, habitualmente lo probamos y optimizamos usando el historial de las cotizaciones. Pues, aquí surge una pregunta razonable, ¿cómo nos pueden ayudar los resultados anteriores en el historial en el futuro? En este artículo, se muestra la aplicación del método de Monte Carlo para construir sus propios criterios de optimización de las estrategias comerciales. Aparte de eso, se consideran los criterios de la estabilidad del Asesor Experto.

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Publicado el artículo "Mejorando el trabajo con Paneles: cómo añadir transparencia, cambiar el color del fondo y heredar a partir de CAppDialog/CWndClient".

Mejorando el trabajo con Paneles: cómo añadir transparencia, cambiar el color del fondo y heredar a partir de CAppDialog/CWndClient

Vamos a continuar estudiando el funcionamiento de CAppDialog. Ahora vamos a aprender cómo establecer el color de fondo, el borde y el encabezado para un panel gráfico. Veremos paso a paso cómo agregar transparencia a la ventana de la aplicación al desplazar esta por el gráfico. A continuación, analizaremos la creación de descendientes de CAppDialog o CWndClient y veremos nuevos detalles importantes al trabajar con los controles. Finalmente, echaremos un vistazo desde una nueva perspectiva a nuevos proyectos.

Publicado el artículo "Neuroredes profundas (Parte VI). Conjunto de clasificadores de redes neuronales: bagging".

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Random Decision Forest en el aprendizaje reforzado

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Random Forest (RF) (en castellano, Bosques Aleatorios) con aplicación del bagging es uno de los métodos del aprendizaje automático más fuerte, que cede un poco ante el boosting del gradiente (Potenciación del gradiente). En este artículo, se realiza el intento de desarrollar un sistema comercial autoenseñable, que toma decisiones a base de la experiencia adquirida de la interacción con el mercado.

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Visualización de los resultados de la optimización según el criterio seleccionado

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En este artículo, vamos a continuar el desarrollo de la aplicación MQL para el trabajo con los resultados de la optimización empezado en los artículos anteriores. Esta vez, mostraremos cómo se puede formar la tabla de los mejores resultados después de optimizar los parámetros indicando otro criterio a través de la interfaz gráfica.

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