Programación orientada a objetos (OOP) en MQL5
Programación orientada a objetos (OOP) en MQL5
Como desarrolladores, debemos aprender a crear y desarrollar software que sea reutilizable y flexible sin duplicar código, especialmente si tenemos diferentes objetos con comportamientos distintos. Esto se puede lograr fácilmente utilizando las técnicas y principios de la programación orientada a objetos. En este artículo le presentamos los conceptos básicos de la programación orientada a objetos en MQL5.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 18):  Ticks y más ticks (II)
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 18): Ticks y más ticks (II)
En este caso, es extremadamente claro que las métricas están muy lejos del tiempo ideal para la creación de barras de 1 minuto. Entonces, lo primero que realmente corregiremos es precisamente esto. Corregir la cuestión de la temporización no es algo complicado. Por más increíble que parezca, en realidad es bastante simple de hacer. Sin embargo, no realicé la corrección en el artículo anterior porque allí el objetivo era explicar cómo llevar los datos de los ticks que se estaban utilizando para generar las barras de 1 minuto en el gráfico a la ventana de observación del mercado.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 17): Ticks y más ticks (I)
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 17): Ticks y más ticks (I)
Aquí vamos a empezar a ver cómo implementar algo realmente interesante y curioso. Pero al mismo tiempo, es extremadamente complicado debido a algunas cuestiones que muchos confunden. Y lo peor que puede pasar es que algunos operadores que se autodenominan profesionales no tienen idea de la importancia de estos conceptos en el mercado de capitales. Sí, a pesar de que el enfoque aquí es la programación, comprender algunas cuestiones relacionadas con las operaciones en los mercados es de suma importancia para lo que vamos a empezar a implementar aquí.
Iniciamos MetaTrader VPS por primera vez: instrucciones paso a paso
Iniciamos MetaTrader VPS por primera vez: instrucciones paso a paso
Todo aquel que utilice asesores comerciales o suscripciones a señales, tarde o temprano necesitará un hosting 24/7 fiable para su plataforma comercial. Le recomendamos utilizar MetaTrader VPS por varios motivos. Podrá pagar y gestionar el servicio a través de su cuenta en MQL5.community.
Estrategia comercial de reversión a la media simple
Estrategia comercial de reversión a la media simple
La reversión a la media es una técnica de negociación de contratendencia en la que el tráder espera que el precio regrese a algún tipo de equilibrio, que generalmente se mide usando una media u otro indicador estadístico de la tendencia promediada.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 45): Entrenando habilidades de exploración de estados
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 45): Entrenando habilidades de exploración de estados
El entrenamiento de habilidades útiles sin una función de recompensa explícita es uno de los principales desafíos del aprendizaje por refuerzo jerárquico. Ya nos hemos familiarizado antes con dos algoritmos para resolver este problema, pero el tema de la exploración del entorno sigue abierto. En este artículo, veremos un enfoque distinto en el entrenamiento de habilidades, cuyo uso dependerá directamente del estado actual del sistema.
Desarrollando un canal de Donchian personalizado con la ayuda de MQL5
Desarrollando un canal de Donchian personalizado con la ayuda de MQL5
Existen muchas herramientas técnicas que se pueden usar para visualizar los canales de precios. Una de esas herramientas es el canal de Donchian. En este artículo, aprenderemos cómo crear un canal de Donchian, y también a usarlo como indicador personalizado dentro de un asesor experto.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 44): Estudiamos las habilidades de forma dinámica
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 44): Estudiamos las habilidades de forma dinámica
En el artículo anterior, nos familiarizamos con el método DIAYN, que ofrece un algoritmo para el aprendizaje de diversas habilidades. El uso de las habilidades aprendidas puede aprovecharse en diversas tareas, pero estas habilidades pueden resultar bastante impredecibles, lo cual puede dificultar su uso. En este artículo, analizaremos un algoritmo para el aprendizaje de habilidades predecibles.
Otra clase POO de MQL5
Otra clase POO de MQL5
Este artículo le muestra cómo implementar un Asesor Experto orientado a objetos desde cero, desde el diseño de una idea teórica de trading hasta la programación de un Asesor Experto en MQL5 que ponga en práctica la idea en un entorno real. Aprender haciendo las cosas es, en mi humilde opinión, un buen planteamiento para tener éxito, así que voy a mostrar un ejemplo práctico para que pueda ver cómo puede ordenar sus ideas para llegar finalmente al código de sus robots de Forex. Mi objetivo es también invitarle a adherir a los principios OO (orientación a objetos).
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 16): Un nuevo sistema de clases
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 16): Un nuevo sistema de clases
Precisamos organizarnos mejor. El código está creciendo y si no lo organizamos ahora, será imposible hacerlo después. Así que vamos a dividir para conquistar. El hecho de que MQL5 nos permita usar clases nos ayudará en esta tarea. Pero para hacerlo, es necesario que tengas algún conocimiento sobre algunas cosas relacionadas con las clases. Y tal vez lo que más confunde a los aspirantes y principiantes es la herencia. Así que en este artículo, te mostraré de manera práctica y sencilla cómo usar estos mecanismos.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 15): Nacimiento del SIMULADOR (V) - RANDOM WALK
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 15): Nacimiento del SIMULADOR (V) - RANDOM WALK
En este artículo, vamos a finalizar la fase en la que estamos desarrollando el simulador para nuestro sistema. El propósito principal aquí será ajustar el algoritmo visto en el artículo anterior. Este algoritmo tiene como objetivo crear el movimiento de RANDOM WALK. Por lo tanto, es fundamental comprender el contenido de los artículos anteriores para seguir lo que se explicará aquí. Si no has seguido el desarrollo del simulador, te aconsejo que veas esta secuencia desde el principio. De lo contrario, podrías perderte en lo que se explicará aquí.
Teoría de categorías en MQL5 (Parte 8): Monoides
Teoría de categorías en MQL5 (Parte 8): Monoides
El presente artículo continúa la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5. Aquí presentamos los monoides como un dominio (conjunto) que distingue la teoría de categorías de otros métodos de clasificación de datos al incluir reglas y un elemento de identidad.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 14): Nacimiento del SIMULADOR (IV)
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 14): Nacimiento del SIMULADOR (IV)
En este artículo, continuaremos con la fase de desarrollo del simulador. Sin embargo, ahora veremos cómo crear efectivamente un movimiento del tipo "RANDOM WALK" (paseo aleatorio). Este tipo de movimiento es bastante intrigante, ya que sirve de base para todo lo que sucede en el mercado de capitales. Además, comenzarás a comprender algunos conceptos esenciales para quienes realizan análisis de mercado.
Algoritmo de recompra: simulación del comercio multidivisa
Algoritmo de recompra: simulación del comercio multidivisa
En este artículo crearemos un modelo matemático para simular la formación de precios multidivisa y completaremos el estudio del principio de diversificación en la búsqueda de mecanismos para aumentar la eficiencia del trading que inicié en el artículo anterior con cálculos teóricos.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 17): Reducción de la dimensionalidad
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 17): Reducción de la dimensionalidad
Seguimos analizando modelos de inteligencia artificial, y en particular, los algoritmos de aprendizaje no supervisado. Ya nos hemos encontrado con uno de los algoritmos de clusterización. Y en este artículo queremos compartir con ustedes una posible solución a los problemas de la reducción de la dimensionalidad.
Algoritmo de recompra: un modelo matemático para aumentar la eficiencia
Algoritmo de recompra: un modelo matemático para aumentar la eficiencia
En este artículo, usaremos el algoritmo de recompra como guía en un mundo con una mayor comprensión de la efectividad de los sistemas comerciales y comenzaremos a trabajar en los principios generales para mejorar la eficiencia comercial usando las matemáticas y la lógica; también aplicaremos los métodos menos comunes para aumentar la eficiencia en el contexto del uso de cualquier sistema comercial.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 14): Aplicación de los mapas de Kohonen a los mercados
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 14): Aplicación de los mapas de Kohonen a los mercados
¿Quiere encontrar un nuevo enfoque comercial que lo ayude a orientarse en mercados complejos y en cambio constante? Eche un vistazo a los mapas de Kohonen, una forma innovadora de redes neuronales artificiales que puede ayudarle a descubrir patrones y tendencias ocultos en los datos del mercado. En este artículo, veremos cómo funcionan los mapas de Kohonen y cómo usarlos para desarrollar estrategias comerciales efectivas. Creo que este nuevo enfoque resultará de interés tanto a los tráders experimentados como para los principiantes.
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Fibonacci
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Fibonacci
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.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 13): Analizamos el mercado financiero usando el análisis de componentes principales (ACP)
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 13): Analizamos el mercado financiero usando el análisis de componentes principales (ACP)
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?
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 06). Redes neuronales (Parte 02): arquitectura de la redes neuronales con conexión directa
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 06). Redes neuronales (Parte 02): arquitectura de la redes neuronales con conexión directa
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.