En este artículo, comenzaremos a desarrollar varios eventos de los objetos gráficos compuestos. Vamos a analizar parcialmente el desplazamiento y la eliminación de los objetos gráficos compuestos. En general, hoy vamos a mejorar lo que ya creamos en el último artículo.
En el presente artículo, comenzaremos a desarrollar la funcionalidad necesaria para crear objetos gráficos compuestos. Nuestra biblioteca ofrecerá soporte a la creación de objetos gráficos compuestos complejos en los que dichos objetos podrán tener cualquier jerarquía de relaciones. Vamos a preparar todas las clases necesarias para la posterior implementación de tales objetos.
La teoría de categorías es una rama de las matemáticas diversa y en expansión, relativamente inexplorada aún en la comunidad MQL5. Esta serie de artículos tiene como objetivo describir algunos de sus conceptos para crear una biblioteca abierta y seguir utilizando esta maravillosa sección para crear estrategias comerciales.
Hemos logrado desarrollar una forma de ejecutar la repetición de mercado de manera bastante realista y aceptable. Ahora, vamos a continuar con nuestro proyecto y agregar datos para mejorar el comportamiento de la repetición.
En este artículo, analizaremos métodos utilizados para crear indicadores personalizados que se dibujan con la ayuda de la clase CCanvas de la Biblioteca estándar, y también consideraremos las propiedades de los gráficos para transformar coordenadas. Prestaremos especial atención a los indicadores que rellenan de transparencia el área entre las dos líneas.
El presente artículo supone la continuación de la serie dedicada a la construcción de sistemas comerciales basados en los indicadores más populares. La próxima herramienta técnica que analizaremos será el indicador de Fibonacci. Hoy veremos cómo escribir un programa basado en las señales de este indicador.
El algoritmo de siembra y crecimiento de árboles (SSG) está inspirado en uno de los organismos más resistentes del planeta, que es un ejemplo notable de supervivencia en una amplia variedad de condiciones.
En este artículo, crearemos la clase de memoria del objeto gráfico estándar, que permitirá al objeto guardar sus estados al modificarse sus propiedades, lo que a su vez le permitirá volver a los estados anteriores del objeto gráfico en cualquier momento.
En el artículo, finalizaremos la funcionalidad básica para posibilitar el control de eventos para los objetos gráficos desde un programa basado en la biblioteca. Comenzaremos creando la funcionalidad necesaria para almacenar la historia de cambios en las propiedades de los objetos gráficos usando la propiedad "Nombre del objeto" como ejemplo.
En este artículo, crearemos la funcionalidad básica para el seguimiento de eventos de objetos gráficos estándar. Empezaremos con el evento de doble clic sobre un objeto gráfico.
Nuestra biblioteca ahora puede monitorear la aparición de objetos gráficos estándar en el gráfico del terminal de cliente, así como la eliminación y modificación de algunos de sus parámetros. Pero para que el "conjunto" quede completo, obviamente necesitamos la capacidad de crear objetos gráficos estándar a partir de nuestros programas.
En este artículo, crearemos una clase de matriz multidimensional dinámica con capacidad de cambiar la cantidad de datos en cualquier dimensión. Basándonos en la clase creada, crearemos una matriz dinámica bidimensional para guardar algunas propiedades de objetos gráficos que cambian dinámicamente.
En este artículo, continuaremos trabajando en el monitoreo de los eventos de los objetos gráficos estándar y crearemos una funcionalidad que nos permitirá controlar los cambios en las propiedades de los objetos gráficos colocados en cualquier gráfico abierto en el terminal.
Los tráders ya conocen bien el terminal web, que permite comerciar en los mercados financieros directamente desde el navegador. Le proponemos que lo incorpore en su página web, es algo totalmente gratuito. Usted tiene visitas a su página, los brókeres se interesan por clientes potenciales, y nosotros proporcionamos una solución web ya lista. Para que todo ello funcione, solo es necesario que incluya un iframe en su página web.
Probablemente mucha gente esté cansada de intentar predecir el mercado bursátil constantemente. ¿No le gustaría tener una bola de cristal que le ayudara a tomar decisiones de inversión más informadas? Las redes neuronales de autoaprendizaje podrían ser su solución. En este artículo, analizaremos si estos potentes algoritmos pueden ayudarnos a "subirnos a la ola" y ser más astutos que el mercado bursátil. Mediante el análisis de grandes cantidades de datos y la identificación de patrones, las redes neuronales de autoaprendizaje pueden hacer predicciones que a menudo resultan más precisas que las realizadas por los tráders. Veamos si estas tecnologías de vanguardia pueden usarse para tomar decisiones de inversión inteligentes y ganar más.
Hoy intentaremos mejorar cualitativamente el análisis de los mercados financieros utilizando el Análisis de Componentes Principales (ACP). Asimismo, aprenderemos cómo este método puede ayudarnos a identificar patrones ocultos en los datos, detectar tendencias ocultas del mercado y optimizar las estrategias de inversión. En este artículo veremos cómo el método de ACP aporta una nueva perspectiva al análisis de datos financieros complejos, ayudándonos a ver ideas que hemos pasado por alto con los enfoques tradicionales. ¿La aplicación del método ACP en estos mercados financieros ofrece una ventaja competitiva y ayuda a ir un paso por delante?
En el presente artículo, analizaremos la modificación de los valores de las propiedades, así como la eliminación y el cambio de nombre de los objetos gráficos en la biblioteca.
En este artículo, finalizaremos la creación de las clases herederas de la clase de objeto gráfico abstracto y comenzaremos a implementar el almacenamiento de estos objetos en la clase de colección. En concreto, crearemos la funcionalidad necesaria para añadir los objetos gráficos estándar recién creados a la clase de colección.
En este artículo, analizaremos la creación de las clases herederas del objeto gráfico abstracto estándar del terminal. El objeto de esta clase describirá las propiedades comunes para todos los objetos gráficos, es decir, se tratará simplemente de un cierto objeto gráfico. Para aclarar su pertenencia a un objeto gráfico real, necesitaremos heredar de él, y en la clase del objeto heredado, escribir las propiedades inherentes a ese objeto gráfico en particular.
En el presente artículo, crearemos la clase de objeto gráfico abstracto. Este objeto constituirá la base para crear las clases de objetos gráficos estándar. Los objetos gráficos tienen muchas propiedades y hoy, antes de crear una clase de objeto gráfico abstracto, necesitaremos hacer mucho trabajo preparatorio: registrar estas propiedades en las enumeraciones de la biblioteca.
En el presente artículo, mejoraremos todos los objetos de la biblioteca: para ello, asignaremos a cada objeto su tipo único y continuaremos desarrollando la clase de colección de objetos gráficos de la biblioteca.
En el artículo anterior, comenzamos a estudiar las redes neuronales con conexión directa, pero hay algunas cosas que quedaron sin resolver. Una de ellas es el diseño de la arquitectura. Por ello, en el presente artículo, veremos cómo diseñar una red neuronal flexible, teniendo en cuenta los datos de entrada, el número de capas ocultas y los nodos de cada red.
Vamos a comenzar a integrar los objetos gráficos ya creados en el resto de objetos de la biblioteca creados previamente, lo que finalmente dotará a cada objeto de biblioteca de su propio objeto gráfico, permitiendo al usuario interactuar con el programa.
Las redes neuronales lo son todo. Vamos a comprobar en la práctica si esto es así. MetaTrader 5 como herramienta autosuficiente para el uso de redes neuronales en el trading. Una explicación sencilla.
En los modelos de aprendizaje por refuerzo analizados anteriormente, usamos varias opciones de redes convolucionales que pueden identificar varios objetos en los datos originales. La principal ventaja de las redes convolucionales es su capacidad de identificar objetos independientemente de la ubicación de estos. Al mismo tiempo, las redes convolucionales no siempre son capaces de hacer frente a diversas deformaciones de los objetos y al ruido. Pero estos problemas pueden resolverse usando el modelo relacional.
En este artículo, realizaré algo parecido a una entrevista conmigo mismo, compartiendo cómo di mis primeros pasos en MQL5. Con esta guía, quiero ayudarte a convertirte en un extraordinario programador de MQL5 mostrándote las bases esenciales para tal logro. Todo lo que necesitas traer contigo es un genuino deseo de aprender.
En este artículo analizaremos el algoritmo de optimización "Algoritmo del Mono" (MA). La capacidad de estos ágiles animales para superar obstáculos complicados y alcanzar las copas de los árboles más inaccesibles fue la base de la idea del algoritmo MA.
En el presente artículo, finalizaremos el trabajo con las clases de los objetos de gráfico y sus colecciones. Implementaremos el seguimiento automático del cambio de las propiedades de los gráficos y sus ventanas, y también el almacenamiento de los parámetros en las propiedades del objeto. Estas mejoras nos permitirán en el futuro crear una funcionalidad de eventos para la colección de gráficos al completo.
En el presente artículo, crearemos la funcionalidad necesaria para monitorear algunos eventos de los objetos del gráfico: añadir y eliminar gráficos de símbolos, añadir y eliminar subventanas en el gráfico, y también añadir/eliminar/cambiar indicadores en las ventanas del gráfico.
En este artículo, ampliaremos la funcionalidad de los objetos de gráfico, organizaremos la navegación por los gráficos, crearemos capturas de pantalla, y también guardaremos plantillas y las aplicaremos a los gráficos. Asimismo, implementaremos la actualización automática de la colección de objetos de gráfico, sus ventanas y los indicadores en ellas.
Bienvenidos a nuevo artículo de nuestra serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. Hoy analizaremos el Índice de Facilitación del Mercado (MFI), desarrollado por Bill Williams.
A partir de este artículo, comenzaremos el desarrollo de una colección de clases de objetos de gráfico que almacenará una colección de lista de objetos de gráfico con sus subventanas y los indicadores en ellas, y nos permitirá trabajar con cualquier gráfico seleccionado y sus subventanas, o bien directamente con una lista de varios gráficos al mismo tiempo.
En este artículo, seguiremos desarrollando la clase de objeto de gráfico. Para ello, le añadiremos una lista de objetos de ventana de gráfico, en la que, a su vez, estarán disponibles las listas de indicadores colocados en ellos.
En este artículo, crearemos una clase de objeto de gráfico (de un gráfico de un instrumento comercial) y modificaremos la clase de colección de objetos de señal mql5 para que cada objeto de señal guardado en la colección actualice también todos sus parámetros al actualizarse la lista.
La teoría de categorías es una rama diversa y en expansión de las matemáticas, relativamente inexplorada aún en la comunidad MQL5. Esta serie de artículos tiene como objetivo destacar algunos de sus conceptos para crear una biblioteca abierta y seguir utilizando esta maravillosa sección para crear estrategias comerciales.
En este artículo, crearemos una clase de colección de señales del Servicio de señales de MQL5.com con funciones para gestionar las señales suscritas, y también modificaremos la clase del objeto de instantánea de la profundidad de mercado para mostrar el volumen total de la profundidad de mercado de compra y venta.
En el presente artículo, crearemos una clase de colección de profundidad de mercado para todos los símbolos y comenzaremos a desarrollar la funcionalidad necesaria para trabajar con el servicio de señales de MQL5.com. Para ello, crearemos una clase de objeto de señal.
En este artículo, vamos a crear dos clases: la clase del objeto de instantánea del DOM y la clase del objeto de serie de instantáneas del DOM, además, simularemos la creación de la serie de datos del DOM.
