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Los artículos más leídos durante el mes
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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.
![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.
![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.
Los códigos fuente de programas más descargados durante el mes
- Ejemplos del libro "Redes neuronales en el trading algorítmico en MQL5" 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 de programación MQL5.
- Indicador Trade Sessions Este indicador se basa en los buffers DRAW_FILLING. No hay parámetros de entrada, se usan las funciones TimeTradeServer() y TimeGMT().
- Candle Time End and Spread El indicador muestra al mismo tiempo el spread actual y el tiempo hasta el cierre de la barra (vela).
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Publicado el artículo "Validación cruzada simétrica combinatoria en MQL5".
![Validación cruzada simétrica combinatoria en MQL5](https://c.mql5.com/2/60/aticleicon.png)
El artículo muestra la implementación de la validación cruzada simétrica combinatoria en MQL5 puro para medir el grado de ajuste tras optimizar la estrategia usando el algoritmo completo lento del simulador de estrategias.
Publicado el artículo "Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de gotas de agua inteligentes (Intelligent Water Drops, IWD)".
![Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de gotas de agua inteligentes (Intelligent Water Drops, IWD)](https://c.mql5.com/2/60/Intelligent_Water_Drops_IWD_LOGO.png)
El artículo analiza un interesante algoritmo, las gotas de agua inteligentes, IWD, presente en la naturaleza inanimada, que simula el proceso de formación del cauce de un río. Las ideas de este algoritmo han permitido mejorar significativamente el anterior líder de la clasificación, el SDS, y el nuevo líder (SDSm modificado); como de costumbre, se puede encontrar en el archivo del artículo.
Publicado el artículo "Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 41): Inicio de la segunda fase (II)".
![Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 41): Inicio de la segunda fase (II)](https://c.mql5.com/2/65/Desenvolvendo_um_sistema_de_Replay_4Parte_41g____LOGO.png)
Si hasta ahora todo te ha parecido correcto, significa que no estás pensando realmente a largo plazo. Donde empiezas a desarrollar aplicaciones y, con el tiempo, ya no necesitas programar nuevas aplicaciones. Solo tienes que conseguir que trabajen juntos. Veamos cómo terminar de montar el indicador del ratón.
Publicado el artículo "Cómo desarrollar un agente de aprendizaje por refuerzo en MQL5 con integración RestAPI (Parte 4): Organización de funciones en clases en MQL5".
![Cómo desarrollar un agente de aprendizaje por refuerzo en MQL5 con integración RestAPI (Parte 4): Organización de funciones en clases en MQL5](https://c.mql5.com/2/64/RestAPIs_em_MQL5_Logo.png)
Este artículo examina la transición de la codificación procedimental a la programación orientada a objetos (POO) en MQL5, enfocándose en la integración con REST APIs. Discutimos la organización de funciones de solicitudes HTTP (GET y POST) en clases y destacamos ventajas como el encapsulamiento, la modularidad y la facilidad de mantenimiento. La refactorización de código se detalla, y se muestra la sustitución de funciones aisladas por métodos de clases. El artículo incluye ejemplos prácticos y pruebas.
Publicado el artículo "Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 40): Inicio de la segunda fase (I)".
![Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 40): Inicio de la segunda fase (I)](https://c.mql5.com/2/64/Neural_networks_made_easy_sPart_727_Predicting_trajectories_in_the_presence_of_noise_LOGO__UPSACALE.png)
Esta es la nueva fase del sistema de repetición/simulación. En esta etapa, la conversación será realmente una conversación, y el contenido se volverá bastante denso. Les insto a leer el artículo con atención y a utilizar siempre las referencias que se proporcionen. Esto les ayudará a comprender mejor lo que se les está explicando.
Publicado el artículo "Cómo desarrollar un agente de aprendizaje por refuerzo en MQL5 con Integración RestAPI (Parte 3): Creación de jugadas automáticas y scripts de prueba en MQL5".
![Cómo desarrollar un agente de aprendizaje por refuerzo en MQL5 con Integración RestAPI (Parte 3): Creación de jugadas automáticas y scripts de prueba en MQL5](https://c.mql5.com/2/61/RestAPI_Parte_3_-_Criando_jogadas_automuticas_e_Scripts_de_Teste_em_MQL5__LOGO.png)
Este artículo explora la implementación de jugadas automáticas en el juego del tres en raya de Python, integrado con funciones de MQL5 y pruebas unitarias. El objetivo es mejorar la interactividad del juego y asegurar la robustez del sistema a través de pruebas en MQL5. La exposición cubre el desarrollo de la lógica del juego, la integración y las pruebas prácticas, y finaliza con la creación de un entorno de juego dinámico y un sistema integrado confiable.
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Publicado el artículo "Validación cruzada y fundamentos de la inferencia causal en modelos CatBoost, exportación a formato ONNX".
![Validación cruzada y fundamentos de la inferencia causal en modelos CatBoost, exportación a formato ONNX](https://c.mql5.com/2/60/CatBoost_export_to_ONNX_format_LOGO.png)
En este artículo veremos un método de autor para crear bots utilizando el aprendizaje automático.
Publicado el artículo "Redes neuronales: así de sencillo (Parte 64): Método de clonación conductual ponderada conservadora (CWBC)".
![Redes neuronales: así de sencillo (Parte 64): Método de clonación conductual ponderada conservadora (CWBC)](https://c.mql5.com/2/60/Neural_networks_made_easy_rPart_64s_CWBC__Logo.png)
Como resultado de las pruebas realizadas en artículos anteriores, hemos concluido que la optimalidad de la estrategia entrenada depende en gran medida de la muestra de entrenamiento utilizada. En este artículo, nos familiarizaremos con un método bastante sencillo y eficaz para seleccionar trayectorias para el entrenamiento de modelos.
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Publicado el artículo "Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 38): Pavimentando el terreno (II)".
![Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 38): Pavimentando el terreno (II)](https://c.mql5.com/2/61/Replay_Parte_38_Pavimentando_o_Terreno_LOGO.png)
Muchas personas que se hacen llamar programadores de MQL5 no tienen los conocimientos básicos que presentaré en este artículo. Muchos consideran que MQL5 es limitado; sin embargo, todo se debe a la falta de conocimientos. Así que no te avergüences de no saber. Avergüénzate, en cambio, de no preguntar. El simple hecho de obligar a MetaTrader 5 a no permitir que un indicador se duplique, en ningún caso nos da los medios para realizar una comunicación bidireccional entre el indicador y el Expert Advisor. Todavía estamos muy lejos de esto. No obstante, el hecho de que el indicador no se duplique en el gráfico nos da cierta tranquilidad.
Publicado el artículo "Aprendizaje automático y ciencia de datos (Parte 15): SVM, una herramienta útil en el arsenal de los tráders".
![Aprendizaje automático y ciencia de datos (Parte 15): SVM, una herramienta útil en el arsenal de los tráders](https://c.mql5.com/2/60/Data_Science_and_Machine_LearningdPart_15g__Logo.png)
En este artículo analizaremos el papel que desempeña el método de máquinas de vectores soporte (Support Vector Machines, SVM) en la configuración del futuro del comercio. El artículo puede considerarse una guía detallada sobre cómo utilizar SVM para mejorar las estrategias comerciales, optimizar la toma de decisiones y abrir nuevas oportunidades en los mercados financieros. Hoy nos sumergiremos en el mundo de la SVM a través de aplicaciones reales, instrucciones paso a paso y revisiones por pares. Quizá esta herramienta indispensable le ayude a entender las complejidades del comercio moderno. En cualquier caso, la SVM se convertirá en una herramienta muy útil en el arsenal de todo tráder.
Publicado el artículo "Cómo desarrollar un agente de aprendizaje por refuerzo en MQL5 con Integración RestAPI (Parte 2): Funciones MQL5 para interacción HTTP con API REST del juego de tres en raya".
![Cómo desarrollar un agente de aprendizaje por refuerzo en MQL5 con Integración RestAPI (Parte 2): Funciones MQL5 para interacción HTTP con API REST del juego de tres en raya](https://c.mql5.com/2/61/DALLvE_2023-11-26_00.52.08_-_A_digital_artwork_illustrating_the_integration_of_MQL55_Pythono_and_Fas.png)
Este artículo detalla cómo MQL5 puede interactuar con Python y FastAPI, utilizando llamadas HTTP en MQL5 para comunicarse con un juego de tres en raya en Python. En él se discute la creación de una API con FastAPI para esta integración e se incluye un script de prueba en MQL5, resaltando la versatilidad del MQL5, la simplicidad del Python y la eficiencia del FastAPI en la conexión de diferentes tecnologías para soluciones innovadoras.
Publicado el artículo "Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 37): Pavimentando el terreno (I)".
![Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 37): Pavimentando el terreno (I)](https://c.mql5.com/2/61/Desenvolvendo_um_sistema_de_Replay__Parte_37__LOGO.png)
En este artículo, vamos a empezar a hacer algo que ojalá hubiera hecho hace mucho más tiempo. Sin embargo, debido a la falta de "terreno firme", no me sentía seguro para presentarlo públicamente. Ahora, tengo las bases para poder hacer lo que vamos a empezar a hacer a partir de ahora. Es una buena idea centrarse al máximo en comprender el contenido de este artículo, y no lo digo para que lo leas por leer. Quiero y necesito recalcar que, si no entiendes este artículo en concreto, puedes abandonar por completo cualquier esperanza de comprender el contenido de los siguientes.
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Publicado el artículo "Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 36): Haciendo retoques (II)".
![Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 36): Haciendo retoques (II)](https://c.mql5.com/2/60/Replay_1Parte_36q_Ajeitando_as_coisas_LOGO.png)
Una de las cosas que más nos puede complicar la vida como programadores es el hecho de suponer cosas. En este artículo, te mostraré los peligros de hacer suposiciones: tanto en la parte de programación MQL5, donde se asume que un tipo tendrá un tamaño determinado, como cuando se utiliza MetaTrader 5, donde se asume que los diferentes servidores funcionan de la misma manera.
Publicado el artículo "Redes neuronales: así de sencillo (Parte 63): Entrenamiento previo del Transformador de decisiones no supervisado (PDT)".
![Redes neuronales: así de sencillo (Parte 63): Entrenamiento previo del Transformador de decisiones no supervisado (PDT)](https://c.mql5.com/2/60/Neural_networks_are_easy_wPart_636_Logo.png)
Continuamos nuestra análisis de la familia de métodos del Transformador de decisiones. En artículos anteriores ya hemos observado que entrenar el transformador subyacente en la arquitectura de estos métodos supone todo un reto y requiere una gran cantidad de datos de entrenamiento marcados. En este artículo, analizaremos un algoritmo para utilizar trayectorias no marcadas para el entrenamiento previo de modelos.
Publicado el artículo "Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 35): Haciendo retoques (I)".
![Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 35): Haciendo retoques (I)](https://c.mql5.com/2/60/Desenvolvendo_um_sistema_de_Replay_dParte_35a_Logo.png)
Tenemos que arreglar algunas cosas antes de poder continuar de verdad. Pero no es necesariamente una corrección, sino una mejora en la forma de gestionar y utilizar la clase. La razón es que hay fallos debidos a algún tipo de interacción dentro del sistema. A pesar de los intentos de comprender la razón de algunos de los fallos, para ponerles fin, todos ellos se vieron frustrados, ya que algunos no tenían sentido. Cuando usamos punteros o recursión en C / C++, y el programa empieza a fallar.