Teoría de categorías en MQL5 (Parte 1)
Teoría de categorías en MQL5 (Parte 1)
La teoría de categorías es un área diversa y en expansión de las matemáticas, relativamente inexplorada aún en la comunidad MQL. 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.
Tablero de cotizaciones: Versión básica
Tablero de cotizaciones: Versión básica
Aquí te mostraré cómo crear esas pantallas en forma de banda, normalmente usadas para mostrar cotizaciones como en la bolsa, pero pura y simplemente usando MQL5, sin recurrir a programación externa complicada e innecesariamente sofisticada.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 26): Aprendizaje por refuerzo
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 26): Aprendizaje por refuerzo
Continuamos estudiando los métodos de aprendizaje automático. En este artículo, iniciaremos otro gran tema llamado «Aprendizaje por refuerzo». Este enfoque permite a los modelos establecer ciertas estrategias para resolver las tareas. Esperamos que esta propiedad del aprendizaje por refuerzo abra nuevos horizontes para la construcción de estrategias comerciales.
Algoritmos de optimización de la población
Algoritmos de optimización de la población
Artículo de introducción a los algoritmos de optimización (AO). Clasificación. En el artículo, intentaremos crear un banco de pruebas (un conjunto de funciones) que servirá en el futuro para comparar los AO entre sí, e incluso, quizás, para identificar el algoritmo más universal de todos los ampliamente conocidos.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 24): Mejorando la herramienta para el Transfer Learning
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 24): Mejorando la herramienta para el Transfer Learning
En el último artículo, creamos una herramienta capaz de crear y editar arquitecturas de redes neuronales. Hoy querríamos proponerles continuar con el desarrollo de esta herramienta, para lograr que resulte más fácil de usar. En cierto modo, esto se aleja un poco de nuestro tema, pero estará de acuerdo con que la organización del espacio de trabajo desempeña un papel importante en el resultado final.
Trabajamos con matrices y vectores en MQL5
Trabajamos con matrices y vectores en MQL5
Para resolver problemas matemáticos, se han añadido a MQL5 matrices y vectores. Los nuevos tipos tienen métodos incorporados para escribir un código conciso y fácilmente comprensible que se acerque a una notación matemática. Los arrays son algo bueno, pero las matrices, en muchos casos, resultan mejores.
Tutorial de DirectX (Parte I): Dibujamos el primer triángulo
Tutorial de DirectX (Parte I): Dibujamos el primer triángulo
Este es un artículo introductorio sobre DirectX; en él describiremos las peculiaridades del trabajo con la API, ayudando al lector a comprender el orden de inicialización de sus componentes. Asimismo, ofreceremos un ejemplo sobre cómo escribir un script MQL que muestre un triángulo usando DirectX.
Websockets para MetaTrader 5 — Usando la API de Windows
Websockets para MetaTrader 5 — Usando la API de Windows
En este artículo, usaremos WinHttp.dll para crear un cliente de websocket para los programas de MetaTrader 5. El cliente se implementará finalmente como una clase, y también se probará contra la API de websocket de Binary.com.
Usando AutoIt con MQL5
Usando AutoIt con MQL5
Descripción breve. En este artículo, exploraremos la creación de scripts del terminal MetraTrader 5 integrando MQL5 con AutoIt. En el presente material, abarcaremos cómo automatizar varias tareas manipulando la interfaz de usuario de los terminales, y también presentaremos una clase que utiliza la biblioteca AutoItX.
Perceptrón Multicapa y Algoritmo de Retropropagación (Parte II): Implementación en Python e integración en MQL5
Perceptrón Multicapa y Algoritmo de Retropropagación (Parte II): Implementación en Python e integración en MQL5
Se ha puesto a disposición un paquete de Python con el propósito de desarrollar la integración en MQL, lo que abre las puertas a numerosas posibilidades como la exploración de datos, la creación y el uso de modelos de aprendizaje automático. Esta integración nativa de MQL5 en Python abre las puertas a muchas posibilidades de uso que nos permiten construir desde una simple regresión lineal a un modelo de aprendizaje profundo. Entendamos cómo instalar y preparar el entorno de desarrollo y usar algunas de las bibliotecas de aprendizaje automático.
Pagos y métodos de pago
Pagos y métodos de pago
MQL5.community ofrece a los tráders y desarrolladores de aplicaciones comerciales para el teminal MetaTrader muchas opciones para ganar dinero. En este artículo, contaremos a los lectores cómo se realiza el pago por los servicios MQL5 y la retirada del dinero ganado, y también cómo garantizar la seguridad de las operaciones.
Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte IV): Funcionalidad mínima
Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte IV): Funcionalidad mínima
En este artículo, mostraremos una versión mejorada de la fuerza bruta, basada en los objetivos establecidos en el artículo anterior, y trataremos de abarcar este tema de la forma más amplia posible usando los asesores y la configuración obtenidos con este método. También ofreceremos a la comunidad la posibilidad de probar la nueva versión del programa.
Experto comercial universal: Trabajando con trailing-stops personalizados (parte 6)
Experto comercial universal: Trabajando con trailing-stops personalizados (parte 6)
La sexta parte del artículo sobre el experto comercial universal describe el funcionamiento de los trailing-stops. Después de leerlo, usted aprenderá cómo usar normas unificadas para crear su propio módulo de trailing-stop y conectarlo al motor comercial de tal forma que el control de la posición realizado por este suceda automáticamente.
Cómo crear gráficos 3D en DirectX en MetaTrader 5
Cómo crear gráficos 3D en DirectX en MetaTrader 5
Los gráficos en 3D resultan de gran ayuda a la hora de analizar grandes volúmenes de datos, ya que permiten visualizar regularidades ocultas. Estas tareas también se pueden resolver directamente en MQL5: las funciones de trabajo con DireсtX permiten MetaTrader 5. Comience el estudio dibujando figuras de volumen sencillas.
Cómo trabajar con el módem GSM de un experto de MQL5
Cómo trabajar con el módem GSM de un experto de MQL5
En la actualidad existen medios suficientes para monitorizar a distancia una cuenta comercial, con toda comodidad: con la ayuda de los terminales móviles, las notificaciones push y el trabajo con ICQ. Pero para todo ello se debe tener conexión a internet. Este artículo describe la creación un experto que les permitirá mantenerse en contacto con su terminal comercial, incluso en el caso de que el internet móvil no está disponible, más concretamente con ayuda de llamadas y mensajes SMS.
Buscando patrones estacionales en el mercado de divisas con la ayuda del algoritmo CatBoost
Buscando patrones estacionales en el mercado de divisas con la ayuda del algoritmo CatBoost
En el presente artículo, mostramos la posibilidad de crear modelos de aprendizaje automático con filtros temporales y también descubrimos la efectividad de este enfoque. Ahora, podremos descartar el factor humano, diciéndole simplemente al modelo: "Quiero que comercies a una hora determinada de un día concreto de la semana". Así, podremos delegar en el algoritmo la búsqueda de patrones.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 9): Documentamos el trabajo realizado
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 9): Documentamos el trabajo realizado
Ya hemos recorrido un largo camino y el código de nuestra biblioteca ha crecido de manera considerable. Resulta difícil monitorear todas las conexiones y dependencias. Y, obviamente, antes de proseguir con el desarrollo del proyecto, necesitaremos documentar el trabajo ya realizado y actualizar la documentación en cada paso posterior. Una documentación debidamente redactada nos ayudará a ver la integridad de nuestro trabajo.
WebSocket para MetaTrader 5
WebSocket para MetaTrader 5
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.
Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte II): Inmersión
Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte II): Inmersión
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.
Calculadora de señales
Calculadora de señales
La calculadora de señales funciona directamente desde el terminal MetaTrader 5, y esta es su gran ventaja, ya que el terminal lleva a cabo la preselección y la clasificación de las señales. De este modo, el usuario ve en el terminal MetaTrader 5 sólo las señales con la máxima compatibilidad con su cuenta comercial.
Aplicación práctica de las redes neuronales en el trading. Python (Parte I)
Aplicación práctica de las redes neuronales en el trading. Python (Parte I)
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.
Gradient boosting en el aprendizaje de máquinas transductivo y activo
Gradient boosting en el aprendizaje de máquinas transductivo y activo
En este artículo, el lector podrá familiarizarse con los métodos de aprendizaje automático activo basados en datos reales, descubriendo además cuáles son sus ventajas y desventajas. Puede que estos métodos terminen por ocupar un lugar en su arsenal de modelos de aprendizaje automático. El término transducción fue introducido por Vladímir Naúmovich Vápnik, el inventor de la máquina de vectores de soporte (SVM).