Publicado el artículo "Redes neuronales: así de sencillo (Parte 33): Regresión cuantílica en el aprendizaje Q distribuido".
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Continuamos explorando el aprendizaje Q distribuido. Hoy analizaremos este enfoque desde un ángulo diferente. Vamos a hablar de la posibilidad de utilizar la regresión cuantílica para resolver el problema de la previsión de los movimientos de precio.
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Publicado el artículo "DoEasy. Elementos de control (Parte 26): Mejoramos el objeto WinForms "ToolTip" y comenzamos a desarrollar "ProgressBar"".
![DoEasy. Elementos de control (Parte 26): Mejoramos el objeto WinForms "ToolTip" y comenzamos a desarrollar "ProgressBar"](https://c.mql5.com/2/50/MQL5-avatar-doeasy-library-2__3.png)
En este artículo, completaremos el desarrollo del control ToolTip y comenzaremos a desarrollar el objeto WinForms ProgressBar. A medida que trabajemos en los objetos, desarrollaremos una funcionalidad universal para animar los controles y sus componentes.
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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.
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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.
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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.
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- Indicador Trade Sessions Este indicador se basa en los buffers DRAW_FILLING. No hay parámetros de entrada, se usan las funciones TimeTradeServer() y TimeGMT().
- 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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En esta ocasión, analizaremos el algoritmo de optimización de colonias de hormigas (ACO). El algoritmo es bastante interesante y ambiguo al mismo tiempo. Intentaremos crear un nuevo tipo de ACO.
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- b-clock Muestra los minutos y los segundos que faltan para que aparezca una vela nueva.
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En este artículo, hablaremos sobre cómo trabajar con las líneas más importantes, como las líneas de tendencia, apoyo y resistencia, usando las herramientas de MQL5.
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![Redes neuronales: así de sencillo (Parte 32): Aprendizaje Q distribuido](https://c.mql5.com/2/50/Neural_networks_are_simple-32_Avatar.png)
En uno de los artículos de esta serie, nos familiarizamos con el método de aprendizaje Q. Este método promedia las recompensas de cada acción. En 2017 se presentaron dos trabajos que muestran un mayor éxito al estudiar la función de distribución de recompensas. Vamos a analizar la posibilidad de utilizar esta tecnología para resolver nuestros problemas.
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Publicado el artículo "Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 04): Análisis Discriminante Lineal".
![Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 04): Análisis Discriminante Lineal](https://c.mql5.com/2/50/linear_discriminant_analysis_avatar.png)
El tráder moderno está casi siempre a la búsqueda de nuevas ideas, probando constantemente nuevas estrategias, modificándolas y descartando las que han fracasado. En esta serie de artículos, trataremos de demostrar que el Wizard MQL5 es la verdadera columna vertebral para un tráder en su búsqueda.
Publicado el artículo "Aprendizaje automático y Data Science (Parte 9): Algoritmo de k vecinos más próximos (KNN)".
![Aprendizaje automático y Data Science (Parte 9): Algoritmo de k vecinos más próximos (KNN)](https://c.mql5.com/2/50/k_nearest_neighbors_algorithm_knn_avatar.png)
Se trata de un algoritmo perezoso que no aprende a partir de una muestra de entrenamiento, sino que almacena todas las observaciones disponibles y clasifica los datos en cuanto recibe una nueva muestra. A pesar de su sencillez, este método se usa en muchas aplicaciones del mundo real.
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