El artículo expone el uso de autocodificadores en el ámbito financiero, demostrando cómo estos pueden filtrar el ruido del mercado para revelar oportunidades de trading. Los autocodificadores, formados por un codificador y un decodificador, comprimen y reconstruyen los datos eliminando información irrelevante, lo que resulta esencial para la detección de patrones y la reducción de dimensionalidad. Se destaca la implementación de funciones de activación como RELU y técnicas de normalización para mejorar su rendimiento en los datos financieros. Además, se muestra cómo entrenar y aplicar autocodificadores, incluyendo la integración con MetaTrader 5 mediante el guardado de modelos en formato ONNX.

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El algoritmo de optimización de ballenas (WOA) es una metaheurística propuesta por Mirjalili y Lewis en 2016. Se inspira en las estrategias de caza de las ballenas jorobadas, como la "red de burbujas" y la "penetración en espiral". En el contexto del WOA, las "ballenas" son soluciones al problema, y la "caza" es la búsqueda de la solución óptima.

El proceso inicia con una población aleatoria. El líder, la mejor solución, guía las acciones. En exploración, buscan en la vecindad. En explotación, mejoran sus posiciones hacia la solución óptima.

El algoritmo ha demostrado ser efectivo en varios problemas de optimización.

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MetaTrader 5 ofrece poderosos indicadores técnicos que optimizan el análisis de mercado. Las medias móviles y el Índice de Fuerza Relativa (RSI) son esenciales para identificar tendencias y puntos de entrada y salida en el trading. Las medias móviles suavizan las fluctuaciones de los precios, mientras que el RSI ayuda a detectar zonas de sobrecompra y sobreventa, mejorando la toma de decisiones. Combinando estos indicadores, los traders obtienen una visión más completa del mercado, aumentando la efectividad de sus estrategias. Este enfoque holístico permite anticipar movimientos futuros y adaptar las estrategias a las condiciones del mercado, potenciando el éxito en el trading algorítmico.

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En un artículo sobre el desarrollo de un Asesor Experto (Expert Advisor, EA) basado en la estrategia de la brecha del valor justo (Fair Value Gap, FVG) y el enfoque del concepto de dinero inteligente, se detallan los siguientes puntos clave:

1. Definición de desequilibrio:
- FVG representa la diferencia entre los desequilibrios causados por la presión compradora o vendedora durante períodos de alta volatilidad.

2. Estrategia de negociación:
- Se integran patrones de velas para identificar desequilibrios y determinar posibles oportunidades comerciales.
- Identificación visual de grandes velas y las adyacentes para detectar FVG.

3. Sistema en MQL5:
- Automatización de la estrategia utilizando MetaQuotes Language 5 en el terminal MetaTrader 5.
- Definición de variables y estructuras de datos para la codificación.
- Implementación de técnicas de gestión de riesgos med...

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Continuamos mejorando las clases de la biblioteca para la búsqueda de patrones en series temporales. Hemos desarrollado la funcionalidad para encontrar el patrón "Barra Interior", que requiere la comparación de dos barras consecutivas. Esto nos permitirá marcar visualmente las formaciones de patrones en los gráficos de precios.

Hemos incorporado nuevas propiedades a las clases de la biblioteca. Las banderas de bits para los tipos de patrones encontrados se almacenan en un objeto de barra, permitiendo una fácil extracción y manipulación de los datos. Esta funcionalidad se añadirá a los archivos de la biblioteca en las rutas correspondientes.

Finalmente, hemos optimizado el código para crear objetos gráficos relacionados con los patrones, facilitando la integración y el dibujo en el gráfico de precios. Este enfoque modular permite futuras expansiones.

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Bienvenidos a la Parte 7 de nuestra serie sobre programación en MQL5. Este capítulo se centra en la transición de la teoría a la práctica con ejercicios reales. El pseudocódigo es un componente vital, actuando como un puente entre la teoría algorítmica y su implementación en código.

El rápido avance de la IA ha llevado a debates sobre el futuro de la codificación. Este artículo desmitifica la idea de que la IA eliminará la necesidad de programar. En su lugar, veremos cómo la IA puede complementar nuestras habilidades de codificación en MQL5.

Cubriendo temas como dominando MQL5 y generación de código con IA, esta sección es crucial para aplicar la teoría a proyectos reales.

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La factorización de matrices es un tema fundamental en cálculos avanzados. En el último artículo, se mencionó la importancia de modelar matrices correctamente. Sin embargo, se utilizó una forma inadecuada, ignorando la estructura de filas y columnas.

Este enfoque puede causar confusión y complicar la implementación de algoritmos de factorización. Es vital representar matrices como entidades dinámicas, no como arrays multidimensionales estáticos. Esto permitirá la realización eficaz de cálculos, ya sea por filas, columnas o en diagonal.

La correcta modelación y comprensión de las matrices facilita la ejecución de operaciones y mantiene el código organizado y eficiente.

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¡Suscríbase a los datos del Nasdaq en tiempo real!

Utilice la información detallada del Nasdaq para mejorar sus estrategias comerciales tomando decisiones más precisas y gestionando el riesgo de forma eficaz. Mejore sus resultados: a diferencia de las barras tradicionales de minutos u horas, la suscripción le ofrecerá acceso a datos de ticks con información sobre cada cambio de precio, lo cual le permitirá analizar el mercado en profundidad.

▪️Verifique las señales de otros indicadores. Los datos de ticks de alta precisión le permitirán evaluar la fiabilidad con mayor exactitud, mejorando la efectividad de su estrategia comercial.
▪️Combine los datos con las herramientas MetaTrader 5 para lograr un análisis técnico potente. Utilice osciladores, indicadores de tendencia y volúmenes junto con la información más reciente del Nasdaq para tomar decisiones más informadas.
▪️Cree sus propios indicadores y asesores. Desarrolle y pruebe algoritmos comerciales únicos que tengan en cuenta las fluctuaciones más pequeñas del mercado.

Hay cuatro tarifas disponibles: datos en tiempo real sin acceso a la historia, y también datos en tiempo real con una historia de 12 meses, 36 meses o 20 años. Dependiendo de las tareas, las tarifas se dividirán en profesionales y no profesionales.

Cómo probar la nueva función de forma gratuita:

1️⃣ Abra una nueva cuenta demo en el servidor MetaQuotes-Demo. Para hacer esto, seleccione MetaQuotes Ltd en la lista de empresas. A continuación, clique en «Abrir una cuenta demo» e indique el servidor deseado y sus datos en el formulario.
2️⃣ En la ventana «Observación de mercado», haga clic en el ícono «Más» y añada el símbolo deseado.
3️⃣ Cuando el símbolo deseado aparezca en la lista, selecciónelo con el ratón y presione Enter: el símbolo seleccionado debería aparecer en la lista «Observación de mercado».
4️⃣ Haga clic con el botón derecho del ratón en el símbolo deseado y seleccione «Ventana del gráfico» en el menú que aparecerá.

En el modo gratuito, recibirá los datos con un retraso de 15 minutos y no podrá ver la historia de cambios de precios. Para suscribirse haga doble clic en el símbolo deseado: se abrirá una ventana con las tarifas disponibles.

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¡Descubre cómo corregir errores al graficar puntos en MetaTrader 5 con redes neuronales! En este artículo técnico, un experto programador analiza el uso de la función secante y explica detalladamente cómo resolver un fallo específico al graficar puntos invertidos. A través de precisos ajustes en el código y explicaciones claras, se muestra cómo ajustar el coeficiente de inclinación de una recta tangente para mejorar la precisión del gráfico. Con un enfoque meticuloso para evitar complicaciones futuras, aprenderás cómo presentar datos correctamente al resolver inconsistencias en el eje Y. Todo esto, mientras te preparas para adentrarte en cálculos avanzados y ajustes automáticos.

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¡Descubre cómo automatizar la selección de estrategias de trading en MetaTrader 5! Este artículo se enfoca en la implementación de un EA que optimiza la selección automática de grupos de estrategias basadas en parámetros de entrada. Inicia con la optimización manual de una estrategia única y avanza hacia la creación de grupos complejos, enfrentando desafíos como la carga de archivos CSV y la normalización de resultados. Además, aborda la construcción de un algoritmo genético para simplificar y mejorar la selección de estrategias, avanzando hacia una solución más eficiente y menos laboriosa para traders y desarrolladores. Ideal para quienes buscan mejorar sus habilidades en trading algorítmico y desarrollo en MQL5.

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En el mundo del trading algorítmico, la implementación de FREL (Ponderación de características como aprendizaje regularizado basado en energía) destaca por su capacidad de seleccionar variables críticas para predicciones precisas. Este algoritmo se basa en la técnica de clasificación ponderada del vecino más próximo y evalúa la energía de diversas configuraciones de datos para diferenciar entre variables relevantes e irrelevantes. La implementación en MQL5, ejemplificada en un script, demuestra cómo FREL mejora la precisión predictiva ponderando adecuadamente las variables. Útil tanto para traders como desarrolladores, ofrece una herramienta potente para la selección de características en datos financieros.

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Descubre cómo crear ecuaciones de recta genéricas con redes neuronales y mínimos cuadrados sin complicarte con matemática avanzada. Con ejemplos prácticos en MQL5, este artículo te guía en la transformación de fórmulas matemáticas a códigos de programación comprensibles, optimizando el aprendizaje de algoritmos y modelos matemáticos. Aprende a calcular coeficientes y constantes, y explora cómo ajustar estos valores con precisión. Una excelente oportunidad para desarrolladores y traders interesados en mejorar su comprensión y aplicación de técnicas algorítmicas en MetaTrader 5. No necesitarás ser un experto en cálculo para seguir el proceso.

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Descubre en este artículo cómo integrar módulos de control y mouse en gráficos personalizados de MetaTrader 5. Aprende a crear servicios eficientes en MQL5 mediante el análisis detallado del código fuente. Los módulos se ejecutan independientemente, permitiendo una mayor interacción y control del usuario. Entiende cómo inicializar y gestionar variables críticas para mantener la estabilidad del sistema y mejorar tus proyectos de trading algorítmico. Un enfoque preciso en la implementación de servicios te ayudará a optimizar procesos y a evitar errores comunes en código complejo. Ideal para desarrolladores que buscan perfeccionar sus habilidades en MetaTrader 5.

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Descubre cómo el arbitraje estadístico combina economía, finanzas y matemáticas para capitalizar ineficiencias de precios en acciones y derivados. Desarrolla estrategias avanzadas usando correlación, cointegración y el coeficiente de Pearson. Implementa algoritmos de alta frecuencia y modelos ONNX en MetaTrader 5 para un trading eficiente. Mejora tus resultados ajustando Stop Loss y Take Profit. Prepárate para enfrentar las condiciones cambiantes del mercado y optimize tus modelos regularmente. Aprende a filtrar y analizar pares de activos para oportunidades de arbitraje, y lleva tus habilidades de trading algorítmico al siguiente nivel.

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El comportamiento impredecible de los mercados financieros es similar a la volatilidad del tiempo. La humanidad ha avanzado en la predicción meteorológica, y ahora se pregunta si estas técnicas pueden aplicarse a los mercados financieros. El algoritmo Conformer, desarrollado para previsión meteorológica, se presenta en el artículo "Conformer: Embedding Continuous Attention in Vision Transformer for Weather Forecasting."

El algoritmo Conformer analiza el cambio climático utilizando un mecanismo de atención multicabeza continuo. Recibe datos meteorológicos, estudia su evolución, y pronostica el siguiente estado. Implementa ecuaciones diferenciales para captar los cambios constantes en los datos.

Este modelo se aplicará en MQL5 con la clase CNeuronConformer, heredando de CNeuronBaseOCL. Se redefinirán métodos, y se introducirá Continuous Attention, que calcula similitudes derivadas par...

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Descubre cómo optimizar redes neuronales en MetaTrader 5 utilizando vectores propios y Análisis de Componentes Principales (PCA). Exploramos una técnica innovadora para seleccionar configuraciones eficaces de la red, enfocándonos en el tamaño y número de capas ocultas. Este enfoque reduce drásticamente el coste computacional al evitar la retropropagación extensa. En lugar de métodos tradicionales como el aprendizaje por refuerzo y la optimización bayesiana, utilizamos análisis matricial para identificar las configuraciones con menor error. Ideal para desarrolladores y traders que buscan aumentar la eficiencia y precisión en el entrenamiento de redes neuronales.

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¿Interesado en el algoritmo Boids? Este modelo, creado por Craig Reynolds en 1986, simula comportamientos de enjambres de animales mediante reglas simples: separación, alineación y cohesión. No solo es crucial en animaciones sino que también tiene aplicaciones en optimización y búsqueda, robótica y gestión de tráfico. Cada Boid (agente) sigue estas reglas para ajustar su movimiento, creando un comportamiento coordinado increíblemente realista. La adaptabilidad del algoritmo Boids permite su uso en diversos campos, haciendo de él una herramienta potente para modelar comportamientos colectivos complejos y resolver problemas distribuidos con eficiencia.

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El Bird Swarm Algorithm (BSA) es un apasionante algoritmo evolutivo bioinspirado que utiliza la inteligencia de enjambre, basado en las interacciones sociales de las aves. Desarrollado en 2015, este enfoque innovador integra el vuelo, la búsqueda de alimento y la vigilancia de las aves para crear soluciones óptimas. El BSA ajusta estrategias individuales, permitiendo alternar entre comportamientos para evitar problemas como la convergencia prematura. Cuenta con un pseudocódigo detallado que guía la implementación y adaptación del algoritmo. Para los desarrolladores de MetaTrader 5, el BSA ofrece una técnica eficiente de optimización, aplicada para resolver problemas complejos de manera dinámica y efectiva.

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