Artículos sobre programación y uso de robots comerciales en el lenguaje MQL5

Para obtener valores en un indicador incorporado o personalizado en un Asesor Experto, en primer lugar, su identificador se debe crear usando la función correspondiente. Los ejemplos de este artículo muestran cómo usar un indicador técnico mientras crea sus propios programas. El artículo describe indicadores creados con el lenguaje MQL5. Está pensado para aquellos que no tienen mucha experiencia en el desarrollo de estrategias de trading, y ofrece formas sencillas y claras de trabajar con indicadores usando la biblioteca de funciones facilitada.

Para un trading de éxito, casi siempre son necesarios los indicadores destinados a separar el movimiento principal de precios de las fluctuaciones ruidosas. En este artículo se considera uno de los filtros digitales más avanzados, el filtro de Kalman. Se describe su construcción y el uso en la práctica.

Como se sabe, los canales de precios se forman por las tendencias de precios. Una de las señales más fuertes del cambio de la tendencia es la ruptura del canal actual. En este artículo, yo propongo intentar automatizar el proceso de la búsqueda de las señales de este tipo, y ver si es posible formar su propia estrategia a base de eso.

En el artículo se discute la colocación de niveles stop personalizados en el asesor multiplataforma. Asimiso, se describe un método estrechamente relacionado con ellos, que ayuda a definir los cambios de los niveles stop a lo largo del tiempo.

En este artículo se describe cómo construir el criterio personalizado de la optimización de R². Usando este criterio se puede evaluar la calidad de la curva del balance de la estrategia y eligir las estrategias más estables y crecientes regularmente. Se describen los principios de su construcción, así como los métodos estadísticos que se usan para evaluar las propiedades y la calidad de esta métrica.

El artículo contempla la necesidad y las normas principales para desarrollar un bloque de programas que contenga un Asesor experto, un script y un indicador.

Este artículo describe cómo se puede utilizar el movimiento del precio y el seguimiento de los niveles de soporte y resistencia para entrar al mercado en el momento oportuno. También se describe un sistema de trading que combina de manera efectiva las características anteriores para determinar las condiciones del trading. Se explica el código MQL4 correspondiente que se puede utilizar en los Asesores Expertos basados en estos conceptos de trading.

En este artículo, se muestra el ejemplo de la aplicación MQL con la interfaz gráfica en la que se muestran los gráficos del balance de multisímbolos y reducción del depósito según los resultados de la última prueba.

El lenguaje de programación MQL5 es capaz de resolver problemas a un nuevo nivel. Incluso aquellas tareas que ya tienen soluciones, gracias a la programación orientada a objetos pueden subir a un nivel superior. En este artículo veremos un sencillo ejemplo sobre la comprobación de una nueva barra en un gráfico, transformada en una herramienta más potente y versátil. ¿Qué herramienta? Lo veremos en este artículo.

Antes de su publicación, todos los productos del Mercado pasan por una comprobación preliminar de carácter obligatorio, con objeto de proporcionar un estándar único de calidad. En este artículo hablaremos de los errores más frecuentes que cometen los desarrolladores en sus indicadores técnicos y robots comerciales. Asimismo, mostraremos cómo puede usted comprobar por sí mismo su producto antes de enviarlo al Mercado.

Ahora sabemos que la función densidad de probabilidad (PDF) de un ciclo de mercado no recuerda a una gausiana sino más bien a una PDF de una onda senoidal y la mayoría de indicadores asumen que la PDF del ciclo del mercado es gausiana, por lo que necesitamos conocer una forma de "corregir" eso. La solución es usar la transformada de Fisher. La transformada de Fisher cambia una PDF de cualquier forma de onda en otra aproximadamente gausiana. Este artículo describe las matemáticas que hay tras la transformada de Fisher y la transformada inversa de Fisher y su aplicación al trading. Se presenta y evalúa un módulo de señal de trading propio basado en la transformada de Fisher inversa.

En el artículo se expone una tecnología con cuya ayuda cualquiera podrá crear su propia estrategia comercial combinando un conjunto individual de indicadores, y también desarrollar sus propias señales para entrar en el mercado.

Este artículo facilita un pequeño ejemplo que demuestra la implementación de un Asesor Experto cuyos parámetros se pueden controlar desde el panel de usuario. Al cambiar los parámetros "sobre la marcha", el Asesor Experto escribe los valores obtenidos del panel de información a un archivo para seguir leyéndolos desde el archivo y mostrarlos de la forma correspondiente en el panel. Este artículo podría ser relevante para aquellos que realizan operaciones de trading manualmente o en modo semi-automático.

En este artículo me gustaría mostrar un ejemplo de cómo puede ser el programa de un operador y qué resultados pueden obtenerse en 9 meses, empezando el aprendizaje de MQL5 desde cero. También mostraré lo multifuncional e informativo que puede ser dicho programa para un operador ocupando el mínimo espacio en el gráfico de precio. Y podremos ver lo colorido, brillante e intuitivamente claro que pueden ser para el usuario los paneles de información sobre transacciones. Así como muchas otras características...

Este artículo describe el desarrollo de un Asesor Experto en MetaTrader 4 basado en la estrategia de la barra interna, incluyendo los principios de detección de la barra interna, así como las reglas para establecer las órdenes pendientes y las órdenes Stop. Se proporcionan también los resultados de la prueba y la optimización.

Las máquinas de vectores de soporte se usan desde hace mucho tiempo en campos como la bioinformática y matemáticas aplicadas para estudiar conjuntos de datos complejos y extraer patrones que se pueden usar para clasificar datos. Este artículo examina qué es una máquina de vectores de soporte, cómo funciona y por qué puede resultar muy útil a la hora de extraer patrones complejos. Después investigaremos cómo se puede aplicar al mercado y usar potencialmente para tomar decisiones de trading. Usando la Herramienta de Aprendizaje de Máquina de Vectores de Soporte, el artículo facilitará ejemplos listos que permitirán a los lectores experimentar con sus propias operaciones de trading.

En este artículos, se considera un simple enfoque en la creación del sistema del trading automático, usando el trazado lineal del gráfico. Se propone un Asesor Experto hecho que utiliza las propiedades estándar de los objetos de MetaTrader 4 y 5 y que soporta las operaciones comerciales principales.

En este artículo, vamos a analizar con detalle el sistema martingale. Estudiaremos la posibilidad de aplicarlo, y cómo hacerlo de tal forma que reduzcamos los riesgos al mínimo. La principal desventaja de este sencillo sistema es la probabilidad de perder todo el depósito. Y usted debe tener este hecho en cuenta a la hora de comerciar, si es que finalmente decide usar dicho sistema de trading.

Vamos a ver los métodos de construcción y entrenamiento de conjuntos de redes neuronales con la estructura bagging. También vamos a definir las peculiaridades de la optimización de los hiperparámetros de los clasificadores de redes neuronales individuales que componen el conjunto. Asimismo, compararemos la calidad de la red neuronal optimizada obtenida en el artículo anterior de la serie, y el conjunto creado de redes neuronales. Para finalizar, analizaremos las diferentes opciones para mejorar aún más la calidad de clasificación del conjunto.

Este artículo trata sobre la creación de asesores expertos utilizando el lenguaje gráfico UML, usado para el modelado visual de sistemas de software orientados a objetos. La principal ventaja de este enfoque es la visualización del proceso de modelado. El artículo contiene un ejemplo que muestra el modelado de la estructura y propiedades de un asesor experto usando el modelador de ideas de software.

Este artículo explica el proceso para identificar y corregir errores de código, así como los pasos para llevar a cabo una simulación y optimizar los parámetros de entrada del Asesor Experto. Aprenderá a usar el Probador de Estrategias del terminal de cliente del MetaTrader 5 para encontrar el mejor símbolo y conjunto de parámetros de entrada para su Asesor Experto.

¿Se puede tradear hoy en día en una cuenta real utilizando MetaTrader 5? ¿Cómo organizar este trading? Se aporta la base teórica de estas preguntas, así como los códigos con la ayuda de los cuales se realiza el copiado de las transacciones del terminal MetaTrader 5 a MetaTrader 4. Este artículo será útil tanto para los desarrolladores de los Asesores Expertos, como para los traders que operan en el mercado.

Tiene ante usted la segunda parte del artículo sobre la creación de un experto de señal multisímbolo para el comercio manual. Ya hemos creado la interfaz gráfica. En esta parte del artículo hablaremos sobre cómo conectar dicha interfaz con la funcionalidad del programa necesario.

En este artículo, se discuten las clases CSignal y CSignals que serán utilizadas en los Asesores Expertos multiplataforma. Han sido analizadas las diferencias entre MQL4 y MQL5 respecto a la organización de los datos necesarios para evaluar las señales comerciales obtenidas. Como resultado, tenemos el código compatible con los compiladores de ambas versiones.

Navegando por Internet es fácil encontrar muchas estrategias que le darán un buen número de recomendaciones diversas. Tomemos una punto de vista interno y observemos el proceso de la creación de estrategias basado en las diferentes zonas horarias en continentes distintos.

A principios de 2011 lanzamos la primera versión del MQL5 Wizard. Esta nueva aplicación facilita una herramienta simple y conveniente para generar automáticamente robots de trading. Cualquier usuario de MetaTrader 5 puede crear un Asesor Experto personalizado sin siquiera saber cómo programar en MQL5.

El artículo es la continuación de artículos anteriores sobre neuroredes profundas y elección de predictores. En este veremos las particularidades de una neurored iniciada con Stacked RBM, así como su implementación en el paquete "darch".

Este artículo nos lleva en una nueva dirección a la hora de desarrollar Asesores Expertos, indicadores y scripts en MQL4 y MQL5. En el futuro, este modelo de programación se convertirá en un estándar para todos los operadores en la implementación de Asesores Expertos. Utilizando el modelo de programación basado en autómatas, los desarrolladores de MQL5 y Meta Trader 5 estarán cerca de poder crear un nuevo lenguaje, MQL6, y una nueva plataforma, Meta Trader 6.

En este artículo se explica el modo de escribir su propia clase de señales de trading con la implementación de señales en el cruce del precio con el promedio móvil y la manera de incluirla en el generador de estrategias de trading de MQL5 Wizard, también se describe la estructura y el formato de la clase generada para MQL5 Wizard.

El presente artículo es una continuación lógica del artículo anterior «Patrones de viraje: poniendo a prueba el patrón Pico/Valle doble». Ahora vamos a considerar otro patrón de reversión bastante bien conocido, llamado «Cabeza- Hombros», compararemos la eficacia del trading de ambos patrones e intentaremos combinar el trading con estos dos patrones en un sistema comercial único.

En el artículo se analizan el concepto de comercio nocturno, sus estrategias comerciales y su implementación en MQL5. Se han realizado varias simulaciones y se han sacado las conclusiones pertinentes.

En este artículo hablaremos sobre cómo crear una aplicación para seleccionar las mejores pasadas de optimización según varias opciones posibles. Esta aplicación sabe filtrar y clasificar los resultados de optimización según multitud de coeficientes. Las pasadas de optimización se registran en una base de datos, por eso usted siempre podrá seleccionar nuevos parámetros de trabajo sin tener que reoptimizar. Además, esto permite ver todas las pasadas de optimización en un único gráfico, calcular los coeficientes VaR paramétricos y construir el gráfico de distribución normal de las pasadas y resultados de comercio de la variante de combinación de coeficientes seleccionada. Asimismo, se construyen los gráficos de algunos de los coeficientes en una dinámica, comenzando desde el momento de inicio de la optimización (o desde una fecha seleccionada hasta otra fecha seleccionada).

En este artículo se describe la manera de utilizar las principales funcionalidades de la librería estándar de las clases de trading de MQL5 en la escritura de Asesores Expertos que implementan el cierre y la modificación de una posición, colocan una orden pendiente y comprueban el margen antes de colocar una operación. También se muestra el modo de utilizar las clases de trading en la obtención de los detalles de una orden y una operación.

En el artículo se analiza la ideología y la metodología de construcción de un sistema recomendatorio para el comercio operativo usando como base la combinación de las posibilidades de pronosticación con la ayuda del análisis espectral singular (AES) y un método importante de aprendizaje de máquinas basado en el teorema de Bayes.

MetaTrader 4 y MetaTrader 5 usan reglas diferentes en el procesamiento de solicitudes comerciales. En este artículo se discutirá la posibilidad de usar un objeto de clase para representar las operaciones procesadas por el servidor, para que en lo sucesivo el asesor pueda trabajar con ellas independientemente de la versión de la plataforma comercial y del modo ejecutado.

Este artículo trata el tema del desarrollo de paneles de control activos en MQL5. Los elementos de la interfaz se gestionan con el mecanismo de control de eventos. Además, existe una opción para una configuración flexible de propiedades de elementos de control. El panel de control activo permite trabajar con posiciones, así como configuración, modificaciones y eliminaciones de mercado y órdenes pendientes.

Continuamos construyendo conjuntos. Ahora vamos a añadir al conjunto bagging creado anteriormente un combinador entrenable: una red neuronal profunda. Una red neuronal combina las mejores 7 salidas del conjunto después de la poda. La segunda recibe en la entrada las 500 salidas del conjunto, las poda y las combina. Construiremos las redes neuronales con la ayuda del paquete keras/TensorFlow de Python. Veremos brevemente las posibilidades del paquete. Y finalmente, realizaremos la simulación y compararemos la calidad de la clasificación de los conjuntos bagging y stacking.

El artículo describe un método de creación automatizada de la red neuronal de Asesores Expertos usando MQL5 Wizard y el generador Hlaiman de Asesores Expertos. Le muestra cómo puede empezar a trabajar fácilmente con redes neuronales, sin tener que aprender todo el contenido de la información teórica y escribir su propio código.

En el artículo se analizan las nuevas posibilidades del paquete darch (v.0.12.0). Se describen los resultados del entrenamiento de una red neuronal profunda con diferentes tipos de datos, estructura y secuencia de entrenamiento. También se analizan los resultados.

En este artículo se analiza la implementación de la gestión de capital (money management) en el Asesor Experto multiplataforma. Las clases de la gestión de capital se encargan del cálculo del tamaño del lote que el Asesor Experto usará para entrar en la siguiente operación.