Analizar la creación de aplicaciones comerciales adaptativas es vital para enfrentar las fluctuaciones del mercado. Evaluar soluciones potenciales puede mejorar estrategias comerciales; no todas son aplicables. El objetivo es optimizar el comercio en el par NZDJPY, a través de modelos de IA.

Se obtiene y analiza una base de datos M1 extensa. El modelo SGD demostró buen desempeño, destacando el precio alto como predictor clave. Se empleó RFE, confirmando la relevancia de todos los predictores. La DNN ajustada mejoró la predicción de errores.

El apilamiento de modelos ayudó a superar sesgos y mejorar el rendimiento. El proceso incluyó ajustes de parámetros y verificaciones de sobreajuste. Exportar modelos a ONNX contribuyó a desarrollar un Asesor Experto eficiente.

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Descubre cómo optimizar estrategias de trading con medidas alternativas al ratio de Sharpe. Este artículo presenta herramientas innovadoras para evaluar el riesgo en MetaTrader 5, incluyendo el coeficiente de Burke y los indicadores de momentos parciales. Aprende a implementar estas métricas y visualiza curvas de equidad modeladas, para obtener una evaluación más precisa del rendimiento ajustado al riesgo. La aplicación de las métricas se realiza mediante scripts en MQL5, que permiten una reproducción exacta de los experimentos. Ideal para desarrolladores y traders que buscan enfoques avanzados de análisis en sus inversiones.

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Descubre cómo integrar de manera eficiente los indicadores de tendencia en tus asesores para MetaTrader 5. El artículo detalla cómo conectar indicadores clave como Media Móvil Adaptativa, ADX y Bandas de Bollinger en asesores. Incluye ejemplos prácticos con inicialización de variables, desinicialización y obtención de datos para facilitar el desarrollo de algoritmos de trading. Las plantillas de código están listas para copiar y usar, optimizando así el tiempo de desarrollo. Esta guía técnica es esencial para programadores que buscan mejorar sus estrategias de trading automatizado con indicadores precisos y eficaces.

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A partir del 1 de julio de 2025, las versiones mínimas de las plataformas de trading serán:

• MetaTrader 4 — build 1440, lanzado el 21 de febrero de 2025
• MetaTrader 5 — build 4755, lanzado el 13 de diciembre de 2024

Después de esta fecha, las versiones de escritorio más antiguas no podrán conectarse a los servidores de brokers.

En los últimos meses se lanzaron tres actualizaciones para MetaTrader 5:

• Build 4620 — ampliación del soporte OpenBLAS y corrección de solicitudes del historial de ticks.
• Build 4730 — ampliación del soporte OpenBLAS y optimización general del funcionamiento en la versión de escritorio y web.
• Build 4755 — corrección de error en el simulador de estrategias y mejoras generales.

En cada versión de MetaTrader 4 mejoramos el rendimiento de la plataforma y corregimos errores.

Descarga la última versión de la plataforma y aprovecha las nuevas funciones

Explorar el uso de inteligencia artificial para predecir el índice FTSE 100 es una innovación en el mundo comercial. Utilizando MQL5, los desarrolladores han creado un Asesor Experto que aprovecha un modelo de regresión lineal múltiple para prever precios futuros, optimizando así las decisiones de trading. La estrategia se beneficia de enfoques avanzados, como la normalización de datos y la minimización de varianza, utilizando la teoría de carteras de Harry Markowitz. Al integrar estos elementos, se mejoran las decisiones de inversión al gestionar dinámicamente el riesgo, permitiendo una evaluación inteligente y ágil del mercado financiero para maximizar el rendimiento.

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La segmentación de objetos en escenas 3D implica desafíos complejos, como la identificación y el enmascaramiento de objetos en nubes de puntos dispersas. Existen dos enfoques principales para la segmentación: basados en suposiciones y basados en la agrupación. Los métodos de suposición tienden a ser ineficaces debido a la complejidad de las nubes de puntos y la alta variabilidad de los objetos 3D. En contraste, los métodos de agrupación se enfocan en etiquetas semánticas y desplazamiento del centro de instancia pero pueden ser ineficientes por el tiempo de procesamiento requerido.

El método SPFormer busca equilibrar estos enfoques combinando la agrupación ascendente con transformaciones para obtener instancias de escena mejor definidas. En el proceso ascendente, el uso de una 3D U-Net dispersa permite agrupar objetos potenciales en superpoints, lo que optimiza la segmentación al redu...

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En el segundo artículo de la serie sobre Connexus, se analizará el protocolo HTTP, el funcionamiento de las URLs y se introducirán dos clases: CQueryParam y CURL. HTTP funciona sobre TCP/IP y es un protocolo sin estado, que permite transferir datos en la web. Cada solicitud y respuesta tiene una línea de solicitud, cabeceras y, a veces, un cuerpo.

Las clases CQueryParam y CURL gestionan parámetros de consulta y la construcción de URLs completas. Estas herramientas son esenciales para crear URLs complejas que interactúan efectivamente con los servidores. La clase CJson se utilizará para organizar los parámetros en formato JSON, simplificando el manejo y validación de datos.

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Descubre cómo el innovador algoritmo ACMO, basado en modelos de nubes, optimiza problemas complejos integrando parámetros meteorológicos. Su implementación detallada incluye la gestión del modelado de nubes, actualizaciones de humedad y presión, y movimientos hacia regiones de baja presión, mejorando la entropía. Los métodos clave como MoveClouds, RainProcess, y DropletsDistribution ofrecen un enfoque dinámico para simular nubes realistas, maximizando la viabilidad de la formación y dispersión de nubes. Con su capacidad de adaptarse y actualizar condiciones atmosféricas, ACMO presenta una oportunidad única para el desarrollo de soluciones en el ámbito de la optimización ambiental.

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Sumérgete en la innovación del "Mask-Attention-Free Transformer" para la segmentación de instancias en 3D. Este algoritmo supera las limitaciones de convergencia lenta de métodos anteriores al eliminar el uso de máscaras de baja calidad. Introduce una regresión central y consultas posicionales que mejoran significativamente el rendimiento y la eficiencia del entrenamiento al enfocarse en regiones locales. Además, utiliza una codificación contextual de la posición relativa que permite una atención más flexible y precisa. Implementando en MQL5, este enfoque captura la esencia del aprendizaje profundo al optimizar cálculos complejos, impulsando el desarrollo de sistemas de trading algorítmico más robustos.

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Este artículo examina un sistema avanzado de trading algorítmico para MetaTrader 5 que emplea la técnica de Scalping Orderflow. Este sistema identifica oportunidades de trading a corto plazo mediante el análisis del flujo de órdenes y una variedad de indicadores técnicos. Incluye funcionalidades avanzadas de gestión de riesgos como trailing stops y dimensionamiento dinámico de posiciones. Las pruebas retrospectivas en marcos de tiempo de 5 y 15 minutos revelan un potencial modesto de rentabilidad, aunque con ventajas y desventajas significativas. Con altos ratios de acierto pero modestas ganancias netas, este enfoque híbrido requiere un meticuloso ajuste y supervisión para su implementación efectiva.

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El artículo aborda la mejora y optimización de la biblioteca DoEasy en MetaTrader 5 para la detección de patrones de precio, enfocándose en el patrón "Barra exterior". Se destaca la reestructuración de clases y métodos para una eficiente gestión de patrones. Se introduce un nuevo valor para evaluar relaciones entre velas y se actualizan las propiedades de patrones. Además, se corrigen errores de memoria y se incluye soporte para cambios en MQL5, como el modo SYMBOL_SWAP_MODE_CURRENCY_PROFIT. El artículo proporciona herramientas para que desarrolladores y traders amplíen sus capacidades de trading algorítmico, mejorando la precisión y simplicidad del código.

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Explora cómo optimizar una cartera utilizando IA y MetaTrader 5. Este enfoque algorítmico permite a los traders maximizar la rentabilidad al distribuir capital de manera óptima entre cinco acciones tecnológicas en NASDAQ. Utilizando datos de mercado M1 y la biblioteca Python, los desarrolladores pueden analizar correlaciones, volatilidad y optimizar la asignación de capital. La estrategia implementada en MQL5 ofrece la flexibilidad de adaptar decisiones de compra/venta basadas en indicadores técnicos. Esta metodología permite a los traders gestionar posiciones y alcanzar objetivos de ganancia de manera eficiente, todo mientras se minimiza el riesgo en mercados volátiles. Un enfoque robusto para el trading algorítmico.

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Hace algún tiempo, se automatizó la selección de estrategias comerciales de instancia única usando CSV. La hipótesis de que la selección automática supera a la manual fue confirmada. Mejorando la selección, se propone dividir instancias únicas en clústeres usando K-Means de scikit-learn en Python. Esto optimiza resultados y reduce tiempo de selección. El reto es integrar Python desde MQL5.

Se consideraron dos opciones: implementar el algoritmo en MQL5 o permitir ejecuciones de Python en el flujo de trabajo. Se eligió la segunda opción. Se detalla cómo iniciar un programa Python desde MQL5, considerando pros y contras. Inicialmente se usará el método más sencillo, mientras se plantea un flujo más complejo a futuro. Además, se propone una estructura en la base de datos para almacenar resultados de clúster de manera eficiente.

En resumen, este enfoque busca mejorar resultados comercial...

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Descubre una innovadora estrategia de trading automatizado que combina un modelo LSTM Condicional con el indicador Volatility Adjusted Momentum (VAM) para la optimización de operaciones en MetaTrader 5. Este enfoque fusiona el análisis técnico tradicional con aprendizaje profundo, capturando dinámicas complejas del mercado. El modelo LSTM Condicional mejora la previsión al integrar datos históricos y técnicos, ofreciendo una visión comprensiva del mercado. El indicador VAM, ajustado por volatilidad, complementa esta estrategia al ofrecer señales más precisas. La implementación del Asesor Experto gestiona riesgos dinámicamente, ajustando niveles de stop-loss y take-profit según la volatilidad, mejorando así los resultados comerciales.

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El paquete estándar de MetaTrader 5 incluye la biblioteca ALGLIB, una herramienta potente para análisis numérico útil para desarrolladores de sistemas comerciales. Ofrece métodos para álgebra lineal, optimización, interpolación, integración, ecuaciones diferenciales, análisis estadístico y Transformada de Fourier rápida.

Los métodos de optimización de ALGLIB, basados en variaciones del descenso de gradiente, son cruciales para tareas prácticas en finanzas. Muchas de estas tareas son discretas y requieren métodos que utilicen representaciones numéricas de los gradientes, eliminando la necesidad de cálculos manuales por parte del usuario.

El algoritmo BLEIC del ALGLIB resuelve problemas de optimización con igualdades y desigualdades, facilitando la gestión de restricciones activas e inactivas.

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Explorar la rentabilidad futura de sistemas automatizados en MetaTrader 5 se facilita mediante métodos estadísticos avanzados. Estimar esta rentabilidad, crucial para traders y desarrolladores, se puede lograr con técnicas de bootstrap que evaluan intervalos de confianza. La clase CBoostrap, con sus métodos de pivote, percentil y BCA, permite cálculos precisos de dichas métricas. Combinado con CReturns para analizar series de rentabilidades, este enfoque ofrece un panorama claro de los beneficios potenciales y riesgos asociados, ayudando a tomar decisiones de inversión informadas. Utilice estos métodos para validar estrategias y proteger su capital en trading algorítmico.

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El lenguaje DRAKON representa un enfoque gráfico para la programación, derivado de los esquemas de flujo tradicionales. Su principal ventaja radica en la claridad y simplicidad con la que permite representar algoritmos mediante iconos intuitivos. Esto facilita la comprensión para programadores y no programadores, ofreciendo un medio efectivo de comunicación entre ambos.

Los editores como Drakonhub, Fabula y DRAKON Editor permiten crear diagramas DRAKON y en algunos casos, generar código a partir de estos. Cada herramienta tiene sus particularidades, desde interfaces multiplataforma hasta soporte para varios lenguajes de programación.

El esquema DRAKON utiliza iconos específicos para acciones, condiciones, ciclos, entre otros. Su estructura facilita el acceso y la comprensión de procesos complejos, resultando especialmente útil para delinear proyectos y evitar malentendidos antes de ...

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Aprendiendo de datos alternativos financieros, este artículo explora cómo integrar series temporales macroeconómicas con datos de mercado para predecir el tipo de cambio del EURUSD usando MetaTrader 5 y FRED. Aunque hallamos una correlación negativa entre el índice Broad Dollar y el tipo de cambio EURUSD, el rendimiento del modelo DNN no mejoró al incluir datos alternativos. Los datos de MetaTrader 5 presentaron menos error en comparación. La visualización y análisis demostraron que las series temporales de FRED no ofrecen un valor adicional significativo al modelo, destacando la importancia de seleccionar cuidadosamente los datos a utilizar en estrategias algorítmicas.

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La instalación de MetaTrader 5 es un proceso sencillo que permite a los desarrolladores acceder a una potente plataforma de trading. Para comenzar, descargue el archivo de instalación desde el sitio web oficial. Abra el archivo descargado y siga las instrucciones del instalador. Seleccione la carpeta de destino y, si se desea, personalice el acceso directo del menú de inicio. Una vez completado el proceso, inicie la plataforma e inicie sesión con sus credenciales. Los desarrolladores pueden aprovechar las herramientas avanzadas de programación de MT5, como el lenguaje MQL5 y el entorno integrado para backtesting de estrategias. Con su amplia gama de gráficos, indicadores y recursos, MT5 ofrece un entorno robusto para el análisis de mercados y la automatización del trading.

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Evaluar estrategias de trading a menudo puede llevar a conclusiones erróneas si no se consideran todos los factores pertinentes. Al establecer una estrategia basada en ir en corto cuando el precio alcanza barras altas de n-lookback y en largo cuando alcanza barras bajas, con un objetivo en la media de n-lookback, es crucial tener en cuenta los riesgos inherentes. Este enfoque puede ser una simplificación excesiva del comportamiento del mercado. La simulación realizada solo usando datos de OHLC de un minuto podría no capturar la complejidad del mercado real. Es recomendable analizar variables adicionales, como las condiciones del mercado y la volatilidad, antes de implementar una estrategia en un entorno de trading en vivo.

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