El artículo explora el análisis cuantitativo en el mercado financiero, un enfoque que antecede al aprendizaje automático. Se destaca el uso de este análisis para evaluar spreads entre activos correlacionados mediante cálculos estadísticos básicos. En el contexto de los fondos de cobertura, se emplea para identificar oportunidades de arbitraje y predecir movimientos del mercado, aunque existen riesgos significativos, como casos históricos lo han demostrado. La implementación práctica en MetaTrader 5 se centra en un asesor experto que utiliza el ZigZag para medir movimientos de precios. A pesar de las pruebas, el modelo encontró desafíos en términos de riesgo y reducción, pero ofrece una base prometedora para futuros desarrollos.

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El artículo explora la mejora de un sistema para enviar mensajes de MetaTrader 5 a Telegram, centrándose en la modularización del código para aumentar su reutilización y mantenimiento. El enfoque incluye dividir el código en funciones específicas que manejen tareas como enviar mensajes, capturar pantallas y codificar datos. La creación de módulos bien definidos permite la expansión y actualización más sencilla del programa, mejorando su eficacia y escalabilidad. Además, se presenta la refactorización del código de mensajes, utilizando funciones parametrizadas para asegurar flexibilidad y manejabilidad, estableciendo una estructura que facilita la integración con otros sistemas o futuros desarrollos.

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El artículo explora el uso del análisis de redes de causalidad (ARC) en el trading algorítmico, enfocándose en cómo esta técnica avanzada ayuda a comprender las relaciones causales en los mercados financieros. Utilizando algoritmos como el FCI, el análisis permite identificar las conexiones causales entre variables del mercado, mejorando la precisión de las predicciones. Este enfoque destaca por su capacidad para manejar factores de confusión latentes y dar lugar a modelos más robustos en situaciones del mundo real. Integrado con autorregresiones vectoriales (VAR), el ARC potencia las predicciones de eventos de mercado, ofreciendo oportunidades únicas para traders y desarrolladores en MetaTrader 5.

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En las últimas versiones de la aplicación móvil MetaTrader 5 para iOS, hemos añadido muchas características cómodas para los gráficos, y también hemos realizado varias correcciones importantes para que la aplicación funcione de forma más estable.

✓ Añadido un objeto de texto para crear rótulos personalizados en el gráfico.
✓ Añadido un temporizador que muestra el tiempo hasta el final de la barra actual.
✓ Mejorado el modo de retícula: ahora se podrá utilizar como regla.
✓ Añadida la visualización del ticket de la posición en la historia comercial.
✓ Mejorada la visualización del retraso de las cotizaciones, si existe, para el instrumento comercial.

✓ Añadido el soporte para nuevos proveedores para el sistema de pago incorporado.
✓ Añadido un campo para introducir la fecha de nacimiento al abrir cuentas demo.
✓ Mejoradas las salas de chat.

Instale la última versión de la aplicación y amplíe sus posibilidades comerciales

Desarrolla un Asesor Experto (EA) autónomo en MQL5 utilizando MetaTrader 5, integrando análisis de tendencias y funciones de riesgo-recompensa sin intervención manual. La estructura del EA incluye inicialización, procesamiento de ticks, y gestión de operaciones. Utiliza el ciclo OnInit para configurar indicativos como RSI, validando tendencias de mercado para abrir posiciones basadas en condiciones de sobrecompra/venta. Implementa mecanismos de seguridad como trailing stop para maximizar ganancias y minimizar riesgos. Este diseño modular permite a los desarrolladores personalizar parámetros y optimizar estrategias en el Probador, facilitando un enfoque disciplinado y automatizado al trading.

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Descubre cómo desarrollar un EA multipar dinámico en MetaTrader 5 que identifica y explota correlaciones entre pares de divisas. Al manejar múltiples pares simultáneamente, este sistema permite entradas personalizables y designa un par principal para generar señales. Con la capacidad de ejecutar órdenes basadas en el indicador RSI, se optimiza la eficiencia comercial al abrir posiciones alineadas con la tendencia del mercado. Este enfoque integrador de correlación y correlación inversa mejora la consistencia y eficacia de las estrategias, adaptándose fácilmente a diversas condiciones de mercado y optimizando oportunidades para traders y desarrolladores interesados en el trading algorítmico.

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El aprendizaje por refuerzo offline (ORL) se centra en entrenar modelos a partir de datos preexistentes, eliminando la necesidad de interacción en tiempo real con el entorno. Este método es especialmente relevante en entornos estocásticos complejos debido a las restricciones de interacción. Real-ORL, un nuevo marco, busca optimizar políticas utilizando trayectorias previamente establecidas. En el estudio, 3,000 trayectorias de entrenamiento fueron analizadas para evaluar algoritmos ORL en el contexto del mundo real y su capacidad de generalización. Los resultados indican que ORL es eficaz en dominios con pocos datos. La combinación de ORL con aprendizaje por imitación también se investigó, mostrando potencial en la robótica.

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El artículo anterior presentó cómo enviar información desde el EA al indicador, sentando las bases para una comunicación efectiva entre ambos. Ahora se trabaja en permitir que el indicador transmita datos de vuelta al EA para construir un Chart Trader más avanzado. Se introduce la creación de un archivo de cabecera para organizar el código. Este archivo, Defines.mqh, es esencial para definir un nombre común entre el EA y el indicador, asegurando la portabilidad.

El EA se ha ajustado para incluir un procedimiento llamado EraseIndicator, que garantiza sincronización al comprobar y gestionar adecuadamente el estado del indicador en el gráfico. Además, se destaca la importancia de utilizar el operador de resolución de ámbito para asegurar que el EA use el indicador correcto como recurso incorporado.

Se resalta la manera de interactuar con los buffers del indicador, empleando la función ...

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El algoritmo de recocido simulado, desarrollado en 1983, se basa en el proceso de recocido de metales para encontrar óptimos globales en problemas complejos. Simula el proceso térmico de calentamiento y enfriamiento, introduciendo aleatoriedad para evitar quedarse atrapado en óptimos locales. La probabilidad de tomar decisiones subóptimas disminuye con el tiempo, optimizando el equilibrio entre exploración y explotación.

El algoritmo se evalúa con fórmulas para calcular la energía, cambio de energía y probabilidad de decisiones subóptimas. Usa una función de "enfriamiento" no lineal y ajustes en la temperatura para la optimización. Se describen los métodos para inicialización, movimiento y revisión de agentes en el espacio de búsqueda. Evaluaciones sugieren que limitar el área de mezcla de moléculas mejora los resultados.

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Explora la migración optimizada de animales con el algoritmo AMO, desarrollado para replicar sus patrones naturales. Al evitar colisiones, mantener dirección y distancia, esta técnica busca equilibrar la exploración y explotación del espacio de búsqueda. La optimización a través de componentes como la migración y renovación poblacional mejora la resolución de problemas complejos. Perfecto para desarrolladores de MetaTrader 5 y entusiastas de la programación, esta solución ofrece eficiencia algorítmica inspirada en la naturaleza. Sin embargo, la versión original mostró debilidades al no gestionar eficazmente la acumulación genética de los mejores individuos, resaltando espacio para mejoras.

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El análisis del comportamiento multiagente es crucial en sectores como finanzas y conducción autónoma. Comprender las acciones de los agentes requiere abordar tareas esenciales como seguimiento, identificación de objetos y modelización de trayectorias. Este último desempeña un papel clave al analizar movimientos, pero enfrenta desafíos por la dinámica del entorno.

Recientes avances incluyen predicción de trayectorias y modelización espaciotemporal. Sin embargo, la especialización en tareas específicas dificulta la generalización. Algunos problemas requieren considerar dependencias espaciotemporales. Otros algoritmos consideran trayectorias futuras, pero omiten otras limitaciones prácticas. En este contexto, el modelo UniTraj destaca por integrar diversas tareas de trayectoria en un marco común.

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Explora cómo los arrays en MetaTrader 5 pueden transformar tu enfoque hacia la programación algorítmica. El artículo profundiza en los fundamentos de los arrays tipo ROM y RAM, destacando su importancia en la gestión eficiente de datos. Entenderás cómo los arrays estáticos ofrecen estabilidad con tamaños fijos, mientras que los dinámicos proporcionan flexibilidad para ajustes en tiempo de ejecución. Aprende a manejar errores comunes como el acceso indebido a índices inexistentes y maximiza la seguridad en el uso de memoria. Descubre cómo aplicar estas construcciones para desarrollar estrategias más robustas y adaptables en tus operaciones de trading algorítmico y mejora tus habilidades de desarrollador en MetaTrader 5.

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El artículo explora el uso del modelo NBEATS para predecir precios de cierre en trading algorítmico. Destaca la flexibilidad de NBEATS, capaz de manejar secuencias de cualquier longitud sin depender de funciones específicas. Utiliza series de Fourier para descomposiciones interpretables y una topología de doble suma residual para mejorar la capacidad de entrenamiento. Se introduce el uso de covariables y se proporciona una guía para categorizar y usar correctamente estas variables en el modelo. Finalmente, subraya la importancia de optimizar aspectos del modelo antes de aplicar sus predicciones en entornos comerciales reales.

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William Delbert Gann, un destacado comerciante y analista del siglo XX, desarrolló métodos novedosos para analizar los mercados, basados en la relación entre tiempo y precio. Su herramienta más emblemática, los ángulos de Gann, sigue siendo utilizada para predecir movimientos de precios. Estos se trazan en gráficos, y ayudan en la identificación de soportes y resistencias. El equilibrio perfecto, según Gann, se representa con un ángulo de 45 grados (1x1). Implementar estos ángulos en plataformas como MetaTrader 5 permite a los operadores, tanto novatos como expertos, integrar un enfoque geométrico en su análisis, mejorando así la comprensión de fuerzas del mercado.

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El uso de arrays en MQL5 ofrece simplicidad frente a lenguajes como C o C++. Al pasar arrays como parámetros, siempre se hace por referencia, eliminando la necesidad de preocupaciones sobre el paso por valor. Sin embargo, se debe ejercer cuidado al modificar arrays remotamente, ya que puede introducir errores difíciles de diagnosticar. La flexibilidad de los arrays permite manejar tareas complejas más fácilmente, aunque es crucial comprender los conceptos básicos primero. Experimentar con el código propuesto, como los ejemplos de inicialización y modificación remota, ayudará a ganar confianza y evitar errores al trabajar con arrays en aplicaciones reales.

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La memoria y su gestión son fundamentales en el desarrollo con MetaTrader 5. El artículo continúa explorando arrays, su inicialización y gestión, permitiendo un uso eficiente de la memoria. La correcta utilización del operador sizeof es clave para entender cuántos bytes son necesarios para nuestros datos. Además, se introducen los enumeradores, una herramienta útil para asignar valores de forma clara en el código.

También se destaca la importancia de poder trabajar con un número no fijo de argumentos, algo propio de lenguajes como C++ y adaptable en MQL5. La manipulación de arrays para pasar múltiples valores y la creación de implementaciones más avanzadas prometen mejorar la eficiencia y claridad en los programas.

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El artículo detalla un innovador enfoque siglo para la predicción del movimiento en entornos de tráfico complejo. Destaca el uso de HiVT, un Transformer jerárquico que optimiza previsiones al explotar las simetrías del problema. Esto promete importantes mejoras para la navegación autónoma, al reducir la complejidad computacional y mejorar la precisión en tiempo real. A través de representaciones invariables de traslación y rotación, HiVT permite predecir trayectorias de múltiples agentes en una única pasada. Esta solución es especialmente atractiva para desarrolladores interesados en modelos eficientes que capten interacciones complejas sin comprometer el rendimiento.

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Explora cómo el algoritmo Anarchic Society Optimization (ASO) innova en la optimización inspirándose en las sociedades anárquicas, permitiendo a sus "agentes" adoptar comportamientos no convencionales para evitar trampas de óptimos locales. A diferencia de otros métodos de inteligencia de enjambre, ASO incorpora un enfoque de equilibrio estratégico, combinando las ventajas del Particle Swarm Optimization (PSO) y un modelo de interacción sin jerarquías. Con índices como FI, EI, y II, ASO mide la inestabilidad y diversidad entre agentes, facilitando un avance más adaptativo en la búsqueda de soluciones óptimas, aplicable tanto en problemas continuos como discretos.

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El artículo explora el algoritmo de búsqueda tabú y su aplicación en problemas de optimización en el espacio de búsqueda continua. La búsqueda tabú destaca por su innovador uso de la memoria adaptativa, estructurada en listas blancas y negras, para dirigir la búsqueda y evitar soluciones repetidas. Este enfoque permite gestionar dinámicamente probabilidades para explorar todas las regiones del espacio, maximizando la diversificación y la adaptabilidad. La implementación del algoritmo incluye estructuras para gestionar los sectores y agentes, usando métodos para inicializar, mover, y revisar poblaciones, así como mantener el equilibrio entre exploración y explotación. Esta técnica presenta un potencial significativo en diversas aplicaciones por su autoadaptabilidad y eficacia en la optimización combinatoria.

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El índice del dólar estadounidense, o USDX, es fundamental en el mercado de divisas, reflejando el valor relativo del dólar desde su creación en 1973. Calculado en base a una cesta de seis monedas principales, cada una con su peso específico, el USDX permite analizar la variación del dólar frente a estos pares desde hace casi cinco décadas.

Por otro lado, el Índice del Euro (Euro Currency Index) mide la variación del euro frente a cinco monedas significativas. Este índice, desde su introducción en 2006, se ha convertido en una referencia esencial para entender el valor de la moneda europea en el comercio internacional.

Ambos índices son herramientas vitales para analistas financieros y traders al proporcionar una visión clara de la situación del euro y el dólar en el mercado global. Crearlos como instrumentos personalizados permite un análisis exhaustivo mediante la actualización d...

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