Descubre cómo la inferencia causal está revolucionando el aprendizaje automático en el trading algorítmico. Este enfoque no solo se basa en la relación entre eventos, sino en cómo uno influye sobre otro, superando la mera correlación. El artículo analiza el proceso de etiquetado de datos, fundamental para una red neuronal eficiente, pero también el desafío de conocer qué datos proporcionar. Se destaca la importancia del aprendizaje por refuerzo y su relación con la estructura del cerebro. La inferencia causal y el modelo de Neumann-Rubin son esenciales para determinar si una estrategia realmente mejora los beneficios en nuevos datos, llevando el aprendizaje automático a un nuevo nivel en el trading.

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Descubre cómo MQL5 facilita el desarrollo de trading algorítmico con estructuras, clases y funciones de tiempo. Las estructuras agrupan diferentes tipos de datos bajo un mismo nombre, mejorando la organización y reutilización del código. Las clases funcionan como plantillas para crear objetos con atributos y métodos específicos, perfectos para modelar cualquier entidad con múltiples características. Las funciones de tiempo permiten sincronizar estrategias comerciales con precisión, convirtiendo datos temporales esenciales para operar en los mercados financieros. Aprende a manejar estos conceptos fundamentales con ejemplos prácticos y detallados, y lleva tus habilidades de programación en MetaTrader 5 al siguiente nivel.

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El aprendizaje automático está revolucionando el trading en MetaTrader 5. Aprovechando Python, este enfoque permite desarrollar sistemas de negociación robustos y rentables, analizando big data con redes neuronales para predecir movimientos de precios. El proceso incluye la recopilación de datos, ingeniería de características y selección de modelos. Usando librerías como NumPy y Pandas, la tarea se hace eficiente y precisa. La exportación a ONNX simplifica la integración con MetaTrader 5. Este método promete aumentar la calidad del modelo, identificando patrones de mercado complejos y mejorando la rentabilidad de las operaciones. ¿Listo para llevar tu trading al siguiente nivel?

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¡Explora el poder del Chaikin Volatility (CHV) para mejorar tu trading en MetaTrader 5! Aprende cómo este indicador técnico, creado por Marc Chaikin, puede ayudarte a medir la volatilidad del mercado y anticipar retrocesos. Descubre cómo calcularlo y utilizarlo en estrategias de trading efectivas como el cruce CHV y CHV + cruce MA. Además, te mostramos cómo codificar tu propio indicador CHV en MQL5 para personalizarlo según tus necesidades. Finalmente, construye y prueba un sistema de trading sencillo con CHV, optimizando resultados y aplicando tácticas adicionales. Mejora tu trading con conocimientos técnicos sólidos y prácticas innovadoras.

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En la quinta parte de nuestra serie, se presentarán funciones para trabajar con arrays. Este material está enfocado a principiantes en programación. Se buscará ofrecer una explicación clara y sencilla de cada línea de código, facilitando el aprendizaje de MQL5.

Las funciones de trabajo con arrays que se abordarán son: ArrayBsearch, ArrayResize, ArrayCopy, ArrayCompare, ArrayFree, ArraySetAsSeries, ArrayGetAsSeries, ArrayIsSeries, ArrayInitialize, ArrayFill, ArrayIsDynamic, ArrayMaximum y ArrayMinimum.

El objetivo es desmitificar estas funciones y enseñar su aplicación práctica en trading algorítmico, proporcionando ejemplos detallados y explicaciones precisas. Aprenderemos juntos, haciendo del proceso algo accesible y gratificante.

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Explora la implementación avanzada de algoritmos GMDH en MQL5 para mejorar tus modelos predictivos en trading. El artículo detalla el uso del algoritmo combinatorio (COMBI) y su versión selectiva (MULTI) para construir modelos más precisos y menos complejos. COMBI utiliza todas las combinaciones posibles de variables, mientras que MULTI optimiza el proceso evitando búsquedas exhaustivas mediante capas. Ambos métodos se implementan extendiendo la clase «GmdhModel» y se aplican en ejemplos prácticos como la predicción de precios de Bitcoin. Esta guía es ideal tanto para expertos como para desarrolladores interesados en la optimización de trading algorítmico.

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La metodología TDD permite escribir módulos bien definidos y evitar complicaciones innecesarias, pero puede acumular deuda técnica que impacta la productividad. En el desarrollo de paquetes MQTT 5.0, se ha optimizado la clase CPublish y la construcción de encabezados flexibles y propiedades codificadas en UTF-8. El manejo de la persistencia se abordará utilizando SQLite para su simplicidad y escalabilidad. Se realizan pruebas modulares y funcionales con un bróker local para validar la interacción PUBLISH/PUBACK, asegurando la correcta codificación y decodificación de datos del protocolo MQTT. La refactorización y prueba son claves para mantener la eficiencia y funcionalidad del código.

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La herramienta MQL5 es crucial para el prototipado rápido en los sistemas de trading y asesores expertos. Este artículo explica cómo manejar el trading de múltiples valores en un asesor ensamblado por un asistente.

El comercio multidivisa disminuye la concentración de riesgos. Las divisas no correlacionadas reducen la dependencia de una sola moneda, minimizando el riesgo. La operativa secuencial en múltiples divisas permite aprovechar oportunidades de mercado cruzado, abriendo posiciones según la correlación inversa.

La implementación de un sistema multidivisa en MQL5 requiere modificar las clases base del asistente y crear arrays para gestionar múltiples símbolos. La sincronización de estas instancias y la correcta inicialización aseguran que las posiciones se gestionen adecuadamente en distintos pares de divisas.

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Descubre cómo MQL5, el lenguaje de programación de MetaTrader 5, te permite crear sistemas comerciales complejos de manera eficiente. Aprende sobre el uso avanzado de variables y tipos de datos, incluidas constantes, arrays, enumeraciones, estructuras y conversión de tipos. Entiende cómo aprovechar estas herramientas para desarrollar aplicaciones comerciales robustas, además de conocer las diferencias entre variables locales y globales. Esta guía aborda conceptos clave con ejemplos prácticos para que desarrolladores y traders puedan mejorar sus estrategias algorítmicas. Domina MQL5 y lleva tu programación de trading al siguiente nivel con estos conocimientos esenciales.

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La representación visual de la información del mercado es crucial para la negociación. Sin esta modelización visual, la negociación no sería tan viable ni eficaz. Los indicadores MQL5 son herramientas potentes para mejorar este proceso de análisis visual. Utilizan cálculos matemáticos y algoritmos para ayudar a los operadores a identificar oportunidades de obtener beneficios mediante la lectura del comportamiento del mercado.

En esta serie de artículos, se explicará cómo crear, personalizar y utilizar los indicadores MQL5 para mejorar las estrategias comerciales en MetaTrader 5. Se cubrirán conceptos básicos y avanzados del desarrollo de indicadores a medida.

El objetivo es permitir crear indicadores MQL5 personalizados adaptados a preferencias y objetivos comerciales.

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Un asesor experto (EA) multidivisa es un bot automatizado que gestiona órdenes en varios pares desde un único gráfico. Este artículo cubre el uso del EA para 30 pares y utiliza los indicadores ZigZag y Awesome Oscillator para filtrar señales. El trading multidivisa se hace posible gracias a MQL5 en MetaTrader 5 y el simulador de estrategias. Se enfoca en la creación de un EA sencillo con estrategias variadas y la gestión de señales entre ZigZag y Awesome Oscillator.

El EA soporta múltiples pares de divisas y metales preciosos, con un total de 30 pares. También se puede configurar para operar con un solo par si es necesario. Otras características incluyen el trading en horarios específicos y la gestión de órdenes como Stop Loss, Take Profit y Trailing Stop.

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El artículo describe un método innovador para predecir trayectorias en MetaTrader 5 mediante el algoritmo ADAPT, originariamente aplicado en navegación de vehículos autónomos. ADAPT analiza rutas anteriores para prever futuros movimientos, utilizando una avanzada representación vectorizada de escenas y agentes. Emplea perceptrones multicapa, bloques de atención de varias cabezas y un enfoque desacoplado para predecir puntos finales y trayectorias completas, optimizando la precisión.

Implementado en MQL5, el método incorpora una clase personalizada para gestionar relaciones cruzadas y aprovecha OpenCL para maximizar el rendimiento. Esta técnica es particularmente útil para desarrollar estrategias de trading más precisas y adaptativas.

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El artículo anterior abordó la comunicación entre módulos en un sistema de repetición/simulador. Aunque el código proporcionado es una buena base, carece de plantillas, que facilitan tanto la codificación como la configuración en MetaTrader 5.

Las plantillas simplifican tareas complejas y reducen la carga de trabajo. Se realizarán cambios menores en los módulos de control y de mouse. En este artículo, se adapta el código antiguo para utilizar el nuevo archivo de encabezado Defines.mqh, reemplazando InterProcess.mqh y evitando errores de compilación.

Se destaca la importancia del encapsulamiento en la programación orientada a objetos y se corrigen errores en la clase C_ConfigService para adherirse a este principio. Se modifica C_Replay.mqh para mejorar el encapsulamiento y facilitar el mantenimiento del código.

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Hemos lanzado la versión beta de MetaTrader 5 build 4540 con muchas novedades y mejoras en la versión web de la plataforma:

- Modo de retícula para obtener valores y mediciones de distancia precisos en el gráfico, así como una nueva vista del gráfico: la línea.
- Posibilidad de incluir información adicional en la "Observación de mercado" en la versión móvil.
- Lista ampliada de teclas de acceso rápido compatibles para trabajar más cómodamente con los gráficos.

En esta nueva versión, MQL5 incorpora nuevas funciones de aprendizaje automático. Ahora dispone de integración con la biblioteca de cálculo matricial OpenBLAS y soporte mejorado para ONNX Runtime, que permitirá ejecutar modelos neuronales más complejos.

Además, la plataforma ha mejorado la carga y exportación de la historia de ticks, y en los agentes de prueba se han corregido errores que podían provocar un consumo excesivo de RAM.

Instale la nueva versión beta y sea el primero en valorar las nuevas funciones

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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