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Publicado el artículo "Redes neuronales: así de sencillo (Parte 8): Mecanismos de atención".
![Redes neuronales: así de sencillo (Parte 8): Mecanismos de atención](https://c.mql5.com/2/48/Neural_networks_made_easy_008.png)
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](https://c.mql5.com/2/41/Sem_tbtulo.png)
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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¿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 Poner a Prueba un Robot de Trading antes de Comprarlo](https://c.mql5.com/2/0/avatar_test_mql5_market.png)
Cómo Poner a Prueba un Robot de Trading antes de Comprarlo
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.
![Cuadrícula y martingale: ¿qué son y cómo usarlos?](https://c.mql5.com/2/40/mql5_martin_grid.png)
Cuadrícula y martingale: ¿qué son y cómo usarlos?
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.
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).
- Volume Profile + Range v6.0 Indicador Volume Profile + Range v6.0 (antiguo TPO). Distribución de operaciones por niveles de precio en un intervalo temporal establecido. Se muestra en forma de histograma.
- PivotPoint Este indicador dibuja los puntos de pivote, resistencias y soportes.
Publicado el artículo "WebSocket para MetaTrader 5".
![WebSocket para MetaTrader 5](https://c.mql5.com/2/41/websockets.png)
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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Publicado el artículo "Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte II): Inmersión".
![Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte II): Inmersión](https://c.mql5.com/2/41/Back-to-the-Future-Part-II-1.png)
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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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.
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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...
Los códigos fuente de programas más descargados durante la semana
- ClockAnalog Reloj analógico de fondo que indica las horas de las bolsas en formato de 24 horas GMT(UTC). Muestra la hora de Greenwich y representa el estado de las principales bolsas, de acuerdo con su horario de funcionamiento.
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- Volume Profile + Range v6.0 Indicador Volume Profile + Range v6.0 (antiguo TPO). Distribución de operaciones por niveles de precio en un intervalo temporal establecido. Se muestra en forma de histograma.
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Publicado el artículo "Remuestreo avanzado y selección de modelos CatBoost con el método de fuerza bruta".
![Remuestreo avanzado y selección de modelos CatBoost con el método de fuerza bruta](https://c.mql5.com/2/41/yandex_catboost__1.png)
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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