Trading Algorítmico en MQL5: POO y OP

Aprende a Crear Asesores Expertos con Programación Orientada a Objetos en MQL5 + Órdenes Pendientes + Robots de Trading

4.60 (22 reviews)
Udemy
platform
Español
language
Investing & Trading
category
Trading Algorítmico en MQL5: POO y OP
117
students
6.5 hours
content
Apr 2024
last update
$19.99
regular price

What you will learn

Cómo programar desde un enfoque orientado a objetos

Cómo crear clases y objetos e implementarlos en un asesor experto

Cómo enviar, modificar, establecer la expiración y cancelar órdenes pendientes

Cómo conectar tu trading a un VPS

Why take this course?

🚀 **Trading Algorítmico en MQL5: Aprende a Crear Asesores Expertos con Programación Orientada a Objetos + OP** 🎓 **¿Qué te espera en este curso?** **Introducción:** Este curso es el siguiente paso en tu viaje por el trading algorítmico, diseñado para que domines la programación orientada a objetos (POO) en MQL5 y las estrategias avanzadas de gestión de órdenes pendientes. Aprenderás a reconstruir un asesor experto completo con tus propias clases y objetos, y luego mejorarlo para que pueda manejar órdenes pendientes de manera eficiente. **Estructura del Curso:** 1. **Fundamentos de POO en MQL5:** - Aprenderás los principios básicos y cómo aplicarlos en el contexto de MQL5. - Te adentraremos en el concepto de clases, objetos y herencia para que puedas crear estructuras de software robustas y mantenibles. 2. **Reconstrucción del Asesor Experto:** - Tomaremos un asesor experto previamente creado y lo descompondrémos pieza por pieza. - Usando tus nuevos conocimientos de POO, reconstruirás el asesador desde cero. ¡Si aún no has tomado el curso anterior, no temas; tendrás acceso a un asesor experto listo para trabajar! 3. **Mejora y Automatización de Ordenes Pendientes:** - Aprenderás a implementar y gestionar órdenes pendientes en tu asesador. - Incrementarás las capacidades de tu robot con la funcionalidad para enviar, modificar, establecer el tiempo de caducidad y cancelar órdenes pendientes. **¿Quién es este curso para?** 🎯 **Nivel Intermedio:** Este curso está diseñado para aquellos que ya tienen conocimientos básicos en MQL5 y desean avanzar hacia la creación y optimización de asesores expertos con capacidad para manejar órdenes pendientes. No es adecuado para principiantes, ya que el curso se enfoca en programación orientada a objetos y no cubre los fundamentos del lenguaje. Para principiantes se recomienda empezar con "Trading Algorítmico en MQL5: Crea Robots y Libera tu Tiempo". **Aprenderás con Confianza:** - Este curso está respaldado por la garantía de devolución de dinero de 30 días de Udemy. 🤝 - Si al final del curso no estás satisfecho, te reembolsarán el importe íntegro. 💰 **¡Mucho más que un simple curso!** Al completar este curso, obtendrás los siguientes recursos: - Asesores expertos funcionales y su código fuente para estudiarlos y aprender de dentro a fuera. - Ejemplos adicionales y archivos que te ayudarán a aplicar lo aprendido. **¿Listo para el Desafío?** Si ya tienes una base en MQL5 y estás listo para sumergirte en el mundo de la POO y las órdenes pendientes, este es tu curso. 🌟 - **Jose Martinez Hernández**

Screenshots

Trading Algorítmico en MQL5: POO y OP - Screenshot_01Trading Algorítmico en MQL5: POO y OP - Screenshot_02Trading Algorítmico en MQL5: POO y OP - Screenshot_03Trading Algorítmico en MQL5: POO y OP - Screenshot_04

Reviews

Sergio
November 17, 2023
Explicación de los conceptos y temario perfectamente. Enseñanza progresiva para su comprensión. Explicación clara y precisa.
Juan
September 25, 2023
La única pega que le veo es que me cuesta ver bien el código, podría aumentar el tamaño de la fuente. El resto un 10, claro y conciso, sin irse por las ramas y sin dejarse nada. 100% Recomendable, eso si, con buena vista.

Charts

Price

Trading Algorítmico en MQL5: POO y OP - Price chart

Rating

Trading Algorítmico en MQL5: POO y OP - Ratings chart

Enrollment distribution

Trading Algorítmico en MQL5: POO y OP - Distribution chart
5546172
udemy ID
9/7/2023
course created date
9/12/2023
course indexed date
Bot
course submited by