Publicado el artículo "Aprendizaje automático y Data Science (Parte 16): Una nueva mirada a los árboles de decisión".
![Aprendizaje automático y Data Science (Parte 16): Una nueva mirada a los árboles de decisión](https://c.mql5.com/2/62/1midjourney_image_13862_46_406__3_logo.png)
En la última parte de nuestra serie sobre aprendizaje automático y trabajo con big data, vamos a volver a los árboles de decisión. Este artículo va dirigido a los tráders que desean comprender el papel de los árboles de decisión en el análisis de las tendencias del mercado. Asimismo, contiene toda la información básica sobre la estructura, la finalidad y el uso de estos árboles. Hoy analizaremos las raíces y ramas de los árboles algorítmicos y veremos cuál es su potencial en relación con las decisiones comerciales. También echaremos juntos un nuevo vistazo a los árboles de decisión y veremos cómo pueden ayudarnos a superar los retos de los mercados financieros.
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Publicado el artículo "Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de recocido isotrópico simulado (Simulated Isotropic Annealing, SIA). Parte II".
![Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de recocido isotrópico simulado (Simulated Isotropic Annealing, SIA). Parte II](https://c.mql5.com/2/62/midjourney_image_13870_45_399__3-logo.png)
En la primera parte del artículo, hablamos del conocido y popular algoritmo del recocido simulado, analizamos sus ventajas y describimos detalladamente sus desventajas. La segunda parte del artículo se dedicará a la transformación cardinal del algoritmo y su renacimiento en un nuevo algoritmo de optimización, el "recocido isotrópico simulado, SIA".
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Publicado el artículo "Asesor Experto Grid-Hedge Modificado en MQL5 (Parte I): Creamos un sencillo asesor de cobertura".
![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_4Part_Ip_Making_a_Simple_Hedge_EA__LOGO.png)
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.
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Los artículos más leídos durante el mes
![¿Cómo comprar un robot comercial en MetaTrader Market y luego proceder a su instalación?](https://c.mql5.com/2/0/MQL5_market__1.png)
¿Cómo comprar un robot comercial en MetaTrader Market y luego proceder a su instalación?
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.
![Cómo publicar un producto en el Mercado](https://c.mql5.com/2/0/publish_Market.png)
Cómo publicar un producto en el Mercado
Ofrezca sus desarrollos a millones de usuarios de MetaTrader en todo el mundo: publíquelos en el Mercado. El servicio ofrece una infraestructura preparada para realizar ventas: acceso al público, mecanismos de licencia, provisión de versiones de prueba, entrega de actualizaciones y aceptación de pagos. Todo lo que debe hacer es pasar un rápido proceso de registro y superar el proceso de publicación del producto. Comience a ganar dinero con sus desarrollos: el servicio se encargará de todos los detalles técnicos.
![MetaTrader 5 para Linux](https://c.mql5.com/2/0/linux5.png)
En este artículo, explicaremos cómo instalar fácilmente MetaTrader 5 en las populares versiones de Linux Ubuntu y Debian. Estos sistemas se usan ampliamente no solo en el hardware de los servidores, sino también en los ordenadores habituales de los tráders.
Los códigos fuente de programas más descargados durante el mes
- Candle Time End and Spread El indicador muestra al mismo tiempo el spread actual y el tiempo hasta el cierre de la barra (vela).
- Indicador Trade Sessions Este indicador se basa en los buffers DRAW_FILLING. No hay parámetros de entrada, se usan las funciones TimeTradeServer() y TimeGMT().
- SuperTrend Indicador SuperTrend.
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¿Cómo comprar un robot comercial en MetaTrader Market y luego proceder a su instalación?
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.
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Cómo publicar un producto en el Mercado
Ofrezca sus desarrollos a millones de usuarios de MetaTrader en todo el mundo: publíquelos en el Mercado. El servicio ofrece una infraestructura preparada para realizar ventas: acceso al público, mecanismos de licencia, provisión de versiones de prueba, entrega de actualizaciones y aceptación de pagos. Todo lo que debe hacer es pasar un rápido proceso de registro y superar el proceso de publicación del producto. Comience a ganar dinero con sus desarrollos: el servicio se encargará de todos los detalles técnicos.
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En este artículo, explicaremos cómo instalar fácilmente MetaTrader 5 en las populares versiones de Linux Ubuntu y Debian. Estos sistemas se usan ampliamente no solo en el hardware de los servidores, sino también en los ordenadores habituales de los tráders.
Los códigos fuente de programas más descargados durante la semana
- Candle Time End and Spread El indicador muestra al mismo tiempo el spread actual y el tiempo hasta el cierre de la barra (vela).
- Indicador Trade Sessions Este indicador se basa en los buffers DRAW_FILLING. No hay parámetros de entrada, se usan las funciones TimeTradeServer() y TimeGMT().
- Programación en MQL5 para tráders: códigos fuente del libro: Parte 1 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++.
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Publicado el artículo "Paradigmas de programación (Parte 1): Enfoque procedimental para el desarrollo de un asesor basado en la dinámica de precios".
![Paradigmas de programación (Parte 1): Enfoque procedimental para el desarrollo de un asesor basado en la dinámica de precios](https://c.mql5.com/2/61/MQL5_Article01_Artwork_thumbnail_.png)
Conozca los paradigmas de programación y su aplicación en el código MQL5. En este artículo, analizaremos las características de la programación procedimental y ofreceremos ejemplos prácticos. Asimismo, aprenderemos a desarrollar un asesor basado en la acción del precio (Action Price) utilizando el indicador EMA y datos de velas. Además, el artículo introduce el paradigma de la programación funcional.
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Publicado el artículo "Creamos un asesor multidivisa sencillo utilizando MQL5 (Parte 5): Bandas de Bollinger en el Canal de Keltner - Señales de Indicador".
![Creamos un asesor multidivisa sencillo utilizando MQL5 (Parte 5): Bandas de Bollinger en el Canal de Keltner - Señales de Indicador](https://c.mql5.com/2/61/rj-article-image-60x60.png)
En este artículo, entenderemos por asesor multidivisa un asesor o robot comercial que puede comerciar (abrir/cerrar órdenes, gestionar órdenes, por ejemplo, trailing-stop y trailing-profit, etc.) con más de un par de símbolos de un gráfico. En este artículo, usaremos las señales de dos indicadores, las Bandas de Bollinger® y el Canal de Keltner.
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Publicado el artículo "Análisis cuantitativo en MQL5: implementamos un algoritmo prometedor".
![Análisis cuantitativo en MQL5: implementamos un algoritmo prometedor](https://c.mql5.com/2/62/Quantitative_analysis_in_MQL5_-__implementing_a_promising_algorithm__LOGO.png)
Hoy veremos qué es el análisis cuantitativo, cómo lo utilizan los grandes jugadores y crearemos uno de los algoritmos de análisis cuantitativo en MQL5.
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Publicado el artículo "Redes neuronales: así de sencillo (Parte 67): Utilizamos la experiencia adquirida para afrontar nuevos retos".
![Redes neuronales: así de sencillo (Parte 67): Utilizamos la experiencia adquirida para afrontar nuevos retos](https://c.mql5.com/2/62/Neural_networks_made_easy_Part_67__LOGO.png)
En este artículo, seguiremos hablando de los métodos de recopilación de datos en una muestra de entrenamiento. Obviamente, en el proceso de entrenamiento será necesaria una interacción constante con el entorno, aunque con frecuencia se dan situaciones diferentes.