Artículos sobre automatización de sistemas comerciales en el lenguaje MQL5

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Lea los artículos sobre los sistemas de trading basados en las ideas muy variadas. Usted sabrá cómo usar los métodos estadísticos y los patrones en los gráficos de velas japonesas, cómo filtrar las señales y para qué sirven los indicadores semafóricos.

A través del Asistente MQL5 Usted aprenderá a crear los robots sin acudir a la programación para evaluar rápidamente las ideas comerciales, así como sabrá qué es lo que representan los algoritmos genéticos.

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Teoría de categorías en MQL5 (Parte 8): Monoides

Teoría de categorías en MQL5 (Parte 8): Monoides

El presente artículo continúa la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5. Aquí presentamos los monoides como un dominio (conjunto) que distingue la teoría de categorías de otros métodos de clasificación de datos al incluir reglas y un elemento de identidad.
Uso de criptografía con aplicaciones externas
Uso de criptografía con aplicaciones externas

Uso de criptografía con aplicaciones externas

En el presente artículo, analizaremos la encriptación/desencriptación de objetos en MetaTrader y los programas externos para aclarar las condiciones en las que se obtendrán los mismos resultados con los mismos datos iniciales.
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 45): Búferes de indicador de periodo múltiple
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 45): Búferes de indicador de periodo múltiple

Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 45): Búferes de indicador de periodo múltiple

En el artículo, comenzaremos a mejorar los objetos de búfer de indicador y la clase de colección de búferes para trabajar en los modos de periodo y símbolo múltiples. Asimismo, analizaremos el funcionamiento de los objetos de búfer para obtener y mostrar los datos desde cualquier marco temporal en el gráfico actual del símbolo actual.
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Aprendizaje automático y data science (Parte 04): Predicción de una caída bursátil

Aprendizaje automático y data science (Parte 04): Predicción de una caída bursátil

En este artículo, intentaremos usar nuestro modelo logístico para predecir una caída del mercado de valores según las principales acciones de la economía estadounidense: NETFLIX y APPLE. Analizaremos estas acciones, y también usaremos la información sobre las anteriores caídas del mercado en 2019 y 2020. Veamos cómo funcionará nuestro modelo en las poco favorables condiciones actuales.
Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte VIII): Eventos de modificación de órdenes y posiciones
Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte VIII): Eventos de modificación de órdenes y posiciones

Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte VIII): Eventos de modificación de órdenes y posiciones

En artículos anteriores, comenzamos a crear una gran biblioteca multiplataforma, cuyo cometido es simplificar la escritura de programas para las plataformas MetaTrader 5 y MetaTrader 4. En el séptimo artículo, añadimos el seguimiento de los eventos de activación de órdenes StopLimit y preparamos la funcionalidad para monitorear el resto de eventos que tienen lugar con las órdenes y posiciones. En el presente artículo, vamos a crear una clase que monitoreará los eventos de modificación de las órdenes y posiciones de mercado.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 29): Algoritmo actor-crítico con ventaja (Advantage actor-critic)

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 29): Algoritmo actor-crítico con ventaja (Advantage actor-critic)

En los artículos anteriores de esta serie, nos familiarizamos con dos algoritmos de aprendizaje por refuerzo. Obviamente, cada uno de ellos tiene sus propias ventajas y desventajas. Como suele suceder en estos casos, se nos ocurre combinar ambos métodos en un algoritmo que incorporaría lo mejor de los dos, y así compensar las carencias de cada uno de ellos. En este artículo, hablaremos de dicho método.
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Esperanza moral en el trading

Esperanza moral en el trading

Este artículo trata sobre la esperanza moral. Veremos varios ejemplos de su uso en el trading y qué resultados se pueden lograr con su ayuda.
Aprendiendo a diseñar un sistema comercial basado en Momentum
Aprendiendo a diseñar un sistema comercial basado en Momentum

Aprendiendo a diseñar un sistema comercial basado en Momentum

En el artículo anterior, mencionamos la importancia de detectar las tendencias, es decir, de determinar la dirección del movimiento del precio. En este artículo, hablaremos sobre otro concepto importante en el trading, que también existe en forma de indicador: el impulso del precio o el indicador Momentum. Asimismo, desarrollaremos nuestro propio sistema comercial basado en este indicador.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 33): Regresión cuantílica en el aprendizaje Q distribuido

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 33): Regresión cuantílica en el aprendizaje Q distribuido

Continuamos explorando el aprendizaje Q distribuido. Hoy analizaremos este enfoque desde un ángulo diferente. Vamos a hablar de la posibilidad de utilizar la regresión cuantílica para resolver el problema de la previsión de los movimientos de precio.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 16): Uso práctico de la clusterización

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 16): Uso práctico de la clusterización

En el artículo anterior, creamos una clase para la clusterización de datos. En este artículo, queremos compartir con el lector diferentes opciones de uso de los resultados obtenidos para resolver problemas prácticos en el trading.
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Desarrollamos un indicador Heiken Ashi personalizado utilizando MQL5

Desarrollamos un indicador Heiken Ashi personalizado utilizando MQL5

En este artículo, aprenderemos cómo crear nuestro propio indicador usando MQL5 según nuestras preferencias. Dicho indicador se utilizará en MetaTrader 5 para interpretar gráficos o como parte de asesores expertos.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 19): Reglas asociativas usando MQL5

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 19): Reglas asociativas usando MQL5

Continuamos con el tema de la búsqueda de reglas asociativas. En el artículo anterior, vimos los aspectos teóricos de este tipo de problemas. En el presente artículo, mostraremos la implementación del método FP-Growth usando MQL5. Y también pondremos a prueba nuestra aplicación con datos reales.
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Gradient boosting en el aprendizaje de máquinas transductivo y activo

Gradient boosting en el aprendizaje de máquinas transductivo y activo

En este artículo, el lector podrá familiarizarse con los métodos de aprendizaje automático activo basados en datos reales, descubriendo además cuáles son sus ventajas y desventajas. Puede que estos métodos terminen por ocupar un lugar en su arsenal de modelos de aprendizaje automático. El término transducción fue introducido por Vladímir Naúmovich Vápnik, el inventor de la máquina de vectores de soporte (SVM).
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Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 26): Rumbo al futuro (I)

Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 26): Rumbo al futuro (I)

Llevaremos nuestro sistema de órdenes al siguiente nivel, pero primero tenemos que resolver algunas cosas. Y es que ahora tenemos cuestiones que dependen de cómo queremos operar y de qué tipo de cosas hacemos durante la jornada de tráding.
Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte VI): Eventos en la cuenta con compensación
Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte VI): Eventos en la cuenta con compensación

Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte VI): Eventos en la cuenta con compensación

En anteriores artículos comenzamos a crear una gran biblioteca multiplataforma cuyo objetivo es simplificar la escritura de programas para las plataformas MetaTrader 5 y MetaTrader 4. En la quinta parte, hemos creado las clases de los eventos comerciales y la colección de eventos desde donde se envían los eventos a la objeto de la biblioteca Engine y al gráfico del programa de control. En esta parte de la descripción, vamos a añadir la posibilidad de trabajar con la biblioteca en las cuentas de tipo compensación.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 20): Autocodificadores

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 20): Autocodificadores

Continuamos analizando los algoritmos de aprendizaje no supervisado. El lector podría preguntarse sobre la relevancia de las publicaciones recientes en el tema de las redes neuronales. En este nuevo artículo, retomaremos el uso de las redes neuronales.
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Trabajamos con fechas y horas en MQL5

Trabajamos con fechas y horas en MQL5

Resulta esencial que los tráders y desarrolladores de herramientas comerciales comprendan cómo manejar las fechas y horas de manera adecuada y eficaz. En este artículo, veremos cómo podemos manejar fechas y horas al crear herramientas comerciales efectivas.
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Múltiples indicadores en un gráfico (Parte 05): Convirtamos el MetaTrader 5 en un sistema RAD (I)

Múltiples indicadores en un gráfico (Parte 05): Convirtamos el MetaTrader 5 en un sistema RAD (I)

A pesar de no saber programar, muchas personas son bastante creativas y tienen grandes ideas, pero la falta de conocimientos o de entendimiento sobre la programación les impide hacer algunas cosas. Aprenda a crear un Chart Trade, pero utilizando la propia plataforma MT5, como si fuera un IDE.
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Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 11): Automatización (III)

Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 11): Automatización (III)

Un sistema automatizado sin seguridad no tendrá éxito. Sin embargo, la seguridad no se consigue sin entender bien algunas cosas. En este artículo, comprenderemos por qué es tan difícil lograr la máxima seguridad en los sistemas automatizados.
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Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Bears Power Index

Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Bears Power Index

Bienvenidos a un nuevo artículo de la serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. En esta ocasión, hablaremos sobre el Bears Power Index y crearemos un sistema comercial basado en sus indicadores.
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Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 21): Un nuevo sistema de órdenes (IV)

Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 21): Un nuevo sistema de órdenes (IV)

Finalmente el sistema visual funcionará... aún no del todo. Aquí terminaremos de hacer los cambios básicos, y no serán pocos, serán muchos, y todos ellos necesarios, y todo el trabajo será bastante interesante.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 18): Reglas asociativas

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 18): Reglas asociativas

Como continuación de esta serie, hoy presentamos otro tipo de tarea relacionada con los métodos de aprendizaje no supervisado: la búsqueda de reglas asociativas. Este tipo de tarea se usó por primera vez en el comercio minorista para analizar las cestas de la compra. En este artículo, hablaremos de las posibilidades que ofrece el uso de dichos algoritmos en el trading.
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Desarrollando un canal de Donchian personalizado con la ayuda de MQL5

Desarrollando un canal de Donchian personalizado con la ayuda de MQL5

Existen muchas herramientas técnicas que se pueden usar para visualizar los canales de precios. Una de esas herramientas es el canal de Donchian. En este artículo, aprenderemos cómo crear un canal de Donchian, y también a usarlo como indicador personalizado dentro de un asesor experto.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 32): Sistema de órdenes (I)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 32): Sistema de órdenes (I)

De todas las cosas desarrolladas hasta ahora, esta, como seguramente también notarás y con el tiempo estarás de acuerdo, es la más desafiante de todas. Lo que tenemos que hacer es algo simple: hacer que nuestro sistema simule lo que hace un servidor comercial en la práctica. Esto de tener que implementar una forma de simular exactamente lo que haría el servidor comercial parece simple. Al menos en palabras. Pero necesitamos hacer esto de manera que, para el usuario del sistema de repetición/simulación, todo suceda de la manera más invisible o transparente posible.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 21): Autocodificadores variacionales (VAE)

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 21): Autocodificadores variacionales (VAE)

En el anterior artículo, vimos el algoritmo del autocodificador. Como cualquier otro algoritmo, tiene ventajas y desventajas. En la implementación original, el autocodificador se encarga de dividir los objetos de la muestra de entrenamiento tanto como sea posible. Y en este artículo, en cambio, hablaremos de cómo solucionar algunas de sus deficiencias.
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Patrones de diseño en MQL5 (Parte I): Patrones de creación (Creational Patterns)

Patrones de diseño en MQL5 (Parte I): Patrones de creación (Creational Patterns)

Existen métodos que pueden usarse para resolver problemas típicos. Una vez entendemos cómo utilizar estas técnicas una vez, podemos escribir programas de forma eficaz y aplicar el concepto DRY (No te repitas, en inglés, don't repeat yourself). En este contexto, resultan muy útiles los patrones de diseño que pueden aportar soluciones a problemas bien descritos y recurrentes.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 49): Soft Actor-Critic

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 49): Soft Actor-Critic

Continuamos nuestro análisis de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo en problemas de espacio continuo de acciones. En este artículo, le propongo introducir el algoritmo Soft Astog-Critic (SAC). La principal ventaja del SAC es su capacidad para encontrar políticas óptimas que no solo maximicen la recompensa esperada, sino que también tengan la máxima entropía (diversidad) de acciones.
Modelado de las recotizaciones en el Tester y análisis de estabilidad del Asesor Experto
Modelado de las recotizaciones en el Tester y análisis de estabilidad del Asesor Experto

Modelado de las recotizaciones en el Tester y análisis de estabilidad del Asesor Experto

La recotización es una lacra para muchos Asesores Expertos, especialmente para aquellos que tienen condiciones más bien sensibles de entrada/salida de un trade. En el artículo, se ofrece una manera para controlar al Asesor Externo en la estabilidad de las recotizaciones.
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Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 07): Tipos de cuentas (II)

Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 07): Tipos de cuentas (II)

Aprenda a crear un EA que opere automáticamente de forma sencilla y segura. Uno siempre debe estar al tanto de lo que está haciendo un EA automatizado, y si se descarrila, eliminarlo lo más rápido posible del gráfico, para poner fin a lo que él estaba haciendo y evitar que las cosas se salgan de control.
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Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 13): Automatización (V)

Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 13): Automatización (V)

¿Sabes lo que es un diagrama de flujo? ¿Sabes cómo utilizarlo? ¿Cree que los diagramas de flujo son sólo cosas de aprendiz de programador? Pues echa un vistazo a este artículo y aprende a trabajar con diagramas de flujo.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 35): Módulo de curiosidad intrínseca (Intrinsic Curiosity Module)

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 35): Módulo de curiosidad intrínseca (Intrinsic Curiosity Module)

Seguimos analizando los algoritmos de aprendizaje por refuerzo. Todos los algoritmos que hemos estudiado hasta ahora requerían la creación de una política de recompensas tal que el agente pudiera evaluar cada una de sus acciones en cada transición de un estado del sistema a otro, pero este enfoque resulta bastante artificial. En la práctica, existe cierto tiempo de retraso entre la acción y la recompensa. En este artículo, le sugerimos que se familiarice con un algoritmo de entrenamiento de modelos que puede funcionar con varios retrasos de tiempo desde la acción hasta la recompensa.
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Creamos un asesor multidivisa sencillo utilizando MQL5 (Parte 2): Señales del indicador - Parabolic SAR de marco temporal múltiple

Creamos un asesor multidivisa sencillo utilizando MQL5 (Parte 2): Señales del indicador - Parabolic SAR de marco temporal múltiple

En este artículo, entenderemos por asesor multidivisa un asesor o robot comercial que puede comerciar (abrir/cerrar órdenes, gestionar órdenes, por ejemplo, trailing-stop y trailing-profit, etc.) con más de un par de símbolos de un gráfico. Esta vez usaremos solo un indicador, a saber, Parabolic SAR o iSAR en varios marcos temporales, comenzando desde PERIOD_M15 y terminando con PERIOD_D1.
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Trading bursátil con cuadrícula usando un asesor con órdenes stop pendientes en la Bolsa de Moscú (MOEX)

Trading bursátil con cuadrícula usando un asesor con órdenes stop pendientes en la Bolsa de Moscú (MOEX)

Hoy utilizaremos un enfoque comercial de cuadrícula con órdenes stop pendientes en un asesor experto en el lenguaje de estrategias comerciales MQL5 para MetaTrader 5 en la Bolsa de Moscú (MOEX). Al comerciar en el mercado, una de las estrategias más simples consiste en colocar una cuadrícula de órdenes diseñada para "atrapar" el precio del mercado.
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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 3): Entropía de Shannon

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 3): Entropía de Shannon

El tráder moderno está casi siempre a la búsqueda de nuevas ideas, probando constantemente nuevas estrategias, modificándolas y descartando las que han fracasado. En esta serie de artículos, intentaré demostrar que el Wizard MQL5 es un verdadero apoyo para el tráder.
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Todo lo que necesita saber sobre la estructura de un programa MQL5

Todo lo que necesita saber sobre la estructura de un programa MQL5

Cualquier programa en cualquier lenguaje de programación tiene una estructura determinada. En este artículo, aprenderá los componentes principales de la estructura de un programa en MQL5, que pueden resultarle muy útiles a la hora de crear un sistema comercial o una herramienta comercial para MetaTrader 5.
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Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 20): FOREX (I)

Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 20): FOREX (I)

La intención inicial de este artículo no será cubrir todas las características de FOREX, sino más bien adaptar el sistema de manera que puedas realizar al menos una repetición del mercado. La simulación quedará para otro momento. Sin embargo, en caso de que no tengas los ticks y solo tengas las barras, con un poco de trabajo, puedes simular posibles transacciones que podrían haber ocurrido en FOREX. Esto será hasta que te muestre cómo adaptar el simulador. El hecho de intentar trabajar con datos provenientes de FOREX dentro del sistema sin modificarlo conlleva errores de rango.
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Aprendizaje automático y Data Science (Parte 13): Analizamos el mercado financiero usando el análisis de componentes principales (ACP)

Aprendizaje automático y Data Science (Parte 13): Analizamos el mercado financiero usando el análisis de componentes principales (ACP)

Hoy intentaremos mejorar cualitativamente el análisis de los mercados financieros utilizando el Análisis de Componentes Principales (ACP). Asimismo, aprenderemos cómo este método puede ayudarnos a identificar patrones ocultos en los datos, detectar tendencias ocultas del mercado y optimizar las estrategias de inversión. En este artículo veremos cómo el método de ACP aporta una nueva perspectiva al análisis de datos financieros complejos, ayudándonos a ver ideas que hemos pasado por alto con los enfoques tradicionales. ¿La aplicación del método ACP en estos mercados financieros ofrece una ventaja competitiva y ayuda a ir un paso por delante?
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Creamos un asesor multidivisa sencillo utilizando MQL5 (Parte 4): Media móvil triangular - Señales del indicador

Creamos un asesor multidivisa sencillo utilizando MQL5 (Parte 4): Media móvil triangular - Señales del indicador

Por asesor multidivisa en este artículo entendemos un asesor, o un robot comercial que puede operar (abrir/cerrar órdenes, gestionar órdenes como Trailing Stop Loss y Trailing Profit) con más de un par de símbolos desde un gráfico. Esta vez usaremos un solo indicador, a saber, la media móvil triangular en uno o varios marcos temporales.
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Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 27): Rumbo al futuro (II)

Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 27): Rumbo al futuro (II)

Sigamos avanzando hacia un sistema de órdenes más completo directamente en el gráfico. En este artículo les mostraré una forma de corregir o, más bien, de hacer que el sistema de órdenes sea más intuitivo.
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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 04): Análisis Discriminante Lineal

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 04): Análisis Discriminante Lineal

El tráder moderno está casi siempre a la búsqueda de nuevas ideas, probando constantemente nuevas estrategias, modificándolas y descartando las que han fracasado. En esta serie de artículos, trataremos de demostrar que el Wizard MQL5 es la verdadera columna vertebral para un tráder en su búsqueda.