Artículos sobre automatización de sistemas comerciales en el lenguaje MQL5

icon

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.

Nuevo artículo
últimas | mejores
preview
¿Cómo elegir correctamente un asesor en el Mercado?

¿Cómo elegir correctamente un asesor en el Mercado?

En este artículo, analiceremos los puntos a los que debemos prestar atención en primer lugar a la hora de comprar un asesor. También buscaremos formas de aumentar los beneficios y, lo que es más importante, de gastar el dinero de forma inteligente y seguir ganando con ello. Además, tras finalizar la lectura, comprenderá que puede ganar dinero incluso con productos simples y gratuitos.
preview
Conjunto de instrumentos para el marcado manual de gráficos y comercio (Parte III). Optimización y nuevos instrumentos

Conjunto de instrumentos para el marcado manual de gráficos y comercio (Parte III). Optimización y nuevos instrumentos

Desarrollo del dibujado de objetos gráficos en los gráficos usando atajos de teclado. Hemos añadido a la biblioteca nuevas herramientas, en particular, una línea recta que recorre vértices arbitrarios y un conjunto de rectángulos que nos permitirá estimar tanto el nivel como el momento del viraje. También mostramos la posibilidad de optimizar el código para mejorar el rendimiento. Hemos reescrito el ejemplo de la implementación como un indicador, lo cual nos permite establecer atajos de teclado junto con otros programas comerciales. El nivel de dominio del código es un poco superior al de un principiante.
Desarrollando un EA comercial desde cero
Desarrollando un EA comercial desde cero

Desarrollando un EA comercial desde cero

Comprenda cómo desarrollar un EA para tráding programando lo menos posible
preview
Stoploss de PriceAction Fijo o RSI fijo (Smart StopLoss)

Stoploss de PriceAction Fijo o RSI fijo (Smart StopLoss)

Los Stop Loss son una herramienta importante en cuanto a la gestión de dinero en el trading. El uso efectivo de stop-loss, take profit y el tamaño de lote puede hacer que un tráder sea más consistente en el comercio y, sobre todo, que logre mayor rentabilidad. Aunque el stop-loss es una gran herramienta, existen desafíos derivados de su uso. El principal es la caza de stop-loss. Este artículo analiza cómo reducir la caza de stop-loss en el trading y la compara con el uso clásico de stop-loss para determinar su rentabilidad.
Use los canales y chats grupales de MQL5.community
Use los canales y chats grupales de MQL5.community

Use los canales y chats grupales de MQL5.community

En el sitio web MQL5.com podrá encontrar tráders de todo el mundo: estos publican artículos, códigos gratuitos y productos en el Mercado, ejecutan trabajos en freelance y codifican señales comerciales. Podrá relacionarse con ellos en el foro, los chats de tráders y los canales de MetaTrader.
preview
Programamos una red neuronal profunda desde cero usando el lenguaje MQL

Programamos una red neuronal profunda desde cero usando el lenguaje MQL

El objetivo de este artículo es enseñar al lector cómo crear una red neuronal profunda desde cero utilizando el lenguaje MQL4/5.
preview
Gestionando el Horario (Parte 2): Funciones

Gestionando el Horario (Parte 2): Funciones

Determinando la compensación del bróker y la hora GMT de forma automática. En lugar de pedir ayuda a su bróker, de quien probablemente recibirá una respuesta insuficiente (quién estaría dispuesto a explicar dónde se ha metido la hora faltante), simplemente nos fijaremos en cómo estos calculan sus precios en las semanas de cambio horario, pero evitando engorrosos cálculos manuales: un programa se encargará de ello, después de todo, ¿para qué tenemos un PC?
preview
Explorando opciones para crear velas multicolores

Explorando opciones para crear velas multicolores

En este artículo, abordaremos las distintas posibilidades de crear indicadores personalizados con velas, señalando sus correspondientes ventajas y desventajas.
Cómo ser un mejor programador (parte 02): 5 cosas que evitar para convertirse en un programador exitoso de MQL5
Cómo ser un mejor programador (parte 02): 5 cosas que evitar para convertirse en un programador exitoso de MQL5

Cómo ser un mejor programador (parte 02): 5 cosas que evitar para convertirse en un programador exitoso de MQL5

Este es un artículo de lectura obligada para cualquiera que desee mejorar su carrera como programador. Esta serie de artículos tiene como objetivo convertirlo a usted en el mejor programador posible, sin importar la experiencia que tenga. Las ideas analizadas funcionan tanto para principiantes como para profesionales de la programación en MQL5.
Patrones con ejemplos (Parte I): Pico múltiple
Patrones con ejemplos (Parte I): Pico múltiple

Patrones con ejemplos (Parte I): Pico múltiple

El artículo inicia un ciclo de análisis de patrones de reversión en el marco del trading algorítmico. Comenzaremos la idea examinando la primera y más interesante familia entre estos patrones, originada a partir de los patrones Double Top y Double Bottom.
Swaps (parte I) : Bloqueo de posiciones y posiciones sintéticas
Swaps (parte I) : Bloqueo de posiciones y posiciones sintéticas

Swaps (parte I) : Bloqueo de posiciones y posiciones sintéticas

En este artículo intentaremos expandir el concepto clásico de los métodos de swap en el comercio, y también hablaremos sobre por qué hemos llegado a la conclusión de que este concepto merece una atención especial y es absolutamente recomendable para el análisis y el estudio.
Scalping combinatorio: analizando transacciones del pasado para aumentar el rendimiento de las transacciones futuras
Scalping combinatorio: analizando transacciones del pasado para aumentar el rendimiento de las transacciones futuras

Scalping combinatorio: analizando transacciones del pasado para aumentar el rendimiento de las transacciones futuras

Ofrecemos al lector la descripción de una tecnología para aumentar la eficacia de cualquier sistema de comercio automático. El artículo expone brevemente la idea, los fundamentos básicos, las posibilidades y las desventajas del método.
Plantilla para proyectar el MVC y posibilidades de uso
Plantilla para proyectar el MVC y posibilidades de uso

Plantilla para proyectar el MVC y posibilidades de uso

En el artículo, analizaremos una plantilla de MVC bastante extendida. Asimismo, estudiaremos sus posibilidades y las ventajas y desventajas de su uso en los programas MQL. Su esencia consiste en "dividir" el código existente en tres componentes separados: Modelo (Model), Vista (View) y Controlador (Controller).
preview
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 13): Normalización por lotes (Batch Normalization)

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 13): Normalización por lotes (Batch Normalization)

En el artículo anterior, comenzamos a analizar varios métodos para mejorar la calidad del aprendizaje de la red neuronal. En este artículo, proponemos al lector continuar con este tema y analizar la normalización por lotes de los datos, un enfoque muy interesante.
preview
Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte IV): Funcionalidad mínima

Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte IV): Funcionalidad mínima

En este artículo, mostraremos una versión mejorada de la fuerza bruta, basada en los objetivos establecidos en el artículo anterior, y trataremos de abarcar este tema de la forma más amplia posible usando los asesores y la configuración obtenidos con este método. También ofreceremos a la comunidad la posibilidad de probar la nueva versión del programa.
Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 66): Clases de Colección de Señales MQL5.com
Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 66): Clases de Colección de Señales MQL5.com

Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 66): Clases de Colección de Señales MQL5.com

En este artículo, crearemos una clase de colección de señales del Servicio de señales de MQL5.com con funciones para gestionar las señales suscritas, y también modificaremos la clase del objeto de instantánea de la profundidad de mercado para mostrar el volumen total de la profundidad de mercado de compra y venta.
preview
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 12): Dropout

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 12): Dropout

A la hora de proseguir el estudio de las redes neuronales, probablemente merezca la pena prestar un poco de atención a los métodos capaces de aumentar su convergencia durante el entrenamiento. Existen varios de estos métodos. En este artículo, proponemos al lector analizar uno de ellos: el Dropout (dilución).
preview
Aprendizaje de máquinas en sistemas comerciales con cuadrícula y martingale. ¿Apostaría por ello?

Aprendizaje de máquinas en sistemas comerciales con cuadrícula y martingale. ¿Apostaría por ello?

En este artículo, presentaremos al lector la técnica del aprendizaje automático para el comercio con martingale y cuadrícula. Para nuestra sorpresa, este enfoque, por algún motivo, no se ha tratado en absoluto en la red global. Después de leer el artículo, podremos crear nuestros propios bots.
preview
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 11): Variaciones de GTP

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 11): Variaciones de GTP

Hoy en día, quizás uno de los modelos de lenguaje de redes neuronales más avanzados sea GPT-3, que en su versión máxima contiene 175 mil millones de parámetros. Obviamente, no vamos a crear semejante monstruo en condiciones domésticas. Pero sí que podemos ver qué soluciones arquitectónicas se pueden usar en nuestro trabajo y qué ventajas nos ofrecerán.
Trabajando con los precios y Señales en la biblioteca DoEasy (Parte 65): Colección de la profundidad de mercado y clase para trabajar con las Señales MQL5.com
Trabajando con los precios y Señales en la biblioteca DoEasy (Parte 65): Colección de la profundidad de mercado y clase para trabajar con las Señales MQL5.com

Trabajando con los precios y Señales en la biblioteca DoEasy (Parte 65): Colección de la profundidad de mercado y clase para trabajar con las Señales MQL5.com

En el presente artículo, crearemos una clase de colección de profundidad de mercado para todos los símbolos y comenzaremos a desarrollar la funcionalidad necesaria para trabajar con el servicio de señales de MQL5.com. Para ello, crearemos una clase de objeto de señal.
Algoritmo de autoadaptación (Parte IV): Funcionalidad adicional y pruebas
Algoritmo de autoadaptación (Parte IV): Funcionalidad adicional y pruebas

Algoritmo de autoadaptación (Parte IV): Funcionalidad adicional y pruebas

Seguimos completando el algoritmo con la funcionalidad mínima necesaria y realizando pruebas con el material obtenido. La rentabilidad ha resultado baja, pero los artículos nos muestran un modelo que nos permite comerciar con beneficios de una forma completamente automática con instrumentos comerciales completamente diferentes, y no solo diferentes, sino que también se comercian en mercados fundamentalmente distintos.
preview
Aplicación práctica de las redes neuronales en el trading (Parte 2). Visión por computadora

Aplicación práctica de las redes neuronales en el trading (Parte 2). Visión por computadora

El uso de la visión por computadora permite entrenar redes neuronales con la representación visual de la tabla de precios y los indicadores. Este método nos permitirá utilizar con mayor libertad todo el complejo de indicadores técnicos, pues no requiere su suministro digital a la red neuronal.
preview
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 10): Multi-Head Attention (atención multi-cabeza)

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 10): Multi-Head Attention (atención multi-cabeza)

Ya hemos hablado con anterioridad del mecanismo de auto-atención (self-attention) en las redes neuronales. En la práctica, en las arquitecturas de las redes neuronales modernas, se usan varios hilos de auto-atención paralelos para buscar diversas dependencias entre los elementos de la secuencia. Vamos a ver la implementación de este enfoque y evaluar su influencia en el rendimiento general de la red.
Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 64): Profundidad del mercado, clases del objeto de instantánea y del objeto de serie de instantáneas del DOM
Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 64): Profundidad del mercado, clases del objeto de instantánea y del objeto de serie de instantáneas del DOM

Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 64): Profundidad del mercado, clases del objeto de instantánea y del objeto de serie de instantáneas del DOM

En este artículo, vamos a crear dos clases: la clase del objeto de instantánea del DOM y la clase del objeto de serie de instantáneas del DOM, además, simularemos la creación de la serie de datos del DOM.
preview
Buscando patrones estacionales en el mercado de divisas con la ayuda del algoritmo CatBoost

Buscando patrones estacionales en el mercado de divisas con la ayuda del algoritmo CatBoost

En el presente artículo, mostramos la posibilidad de crear modelos de aprendizaje automático con filtros temporales y también descubrimos la efectividad de este enfoque. Ahora, podremos descartar el factor humano, diciéndole simplemente al modelo: "Quiero que comercies a una hora determinada de un día concreto de la semana". Así, podremos delegar en el algoritmo la búsqueda de patrones.
Algoritmo de autoadaptación (Parte III): Renunciando a la optimización
Algoritmo de autoadaptación (Parte III): Renunciando a la optimización

Algoritmo de autoadaptación (Parte III): Renunciando a la optimización

No podemos obtener un algoritmo verdaderamente estable si para seleccionar los parámetros utilizamos la optimización basada en datos históricos. Un algoritmo estable en sí mismo debe saber qué parámetros se necesitan para trabajar con cualquier instrumento comercial en cualquier momento. El algoritmo no debe suponer ni adivinar: debe saber con certeza.
El mercado y la física de sus patrones globales
El mercado y la física de sus patrones globales

El mercado y la física de sus patrones globales

En el presente artículo trataremos de comprobar la suposición de que cualquier sistema con un mínimo conocimiento del mercado puede operar a escala global. No vamos a inventar teorías ni leyes: reflexionaremos únicamente sobre la base de hechos conocidos por todos, convirtiendo paulatinamente dichos hechos al lenguaje del análisis matemático.
Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 63): Profundidad del mercado, clase de orden abstracta de la Profundidad del mercado
Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 63): Profundidad del mercado, clase de orden abstracta de la Profundidad del mercado

Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 63): Profundidad del mercado, clase de orden abstracta de la Profundidad del mercado

En el presente artículo, empezaremos a desarrollar la funcionalidad para trabajar con la Profundidad del mercado. Crearemos la clase del objeto de una orden abstracta de la Profundidad del mercado y sus clases herederas.
Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 62): Actualización de las series de tick en tiempo real, preparando para trabajar con la Profundidad del mercado
Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 62): Actualización de las series de tick en tiempo real, preparando para trabajar con la Profundidad del mercado

Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 62): Actualización de las series de tick en tiempo real, preparando para trabajar con la Profundidad del mercado

En este artículo, vamos a desarrollar la actualización de la colección de datos de tick en tiempo real, y prepararemos una clase del objeto de símbolo para manejar la Profundidad del mercado, con la que empezaremos a trabajar a partir del siguiente artículo.
Desarrollando un algoritmo de autoadaptación (Parte II): Aumentando la efectividad
Desarrollando un algoritmo de autoadaptación (Parte II): Aumentando la efectividad

Desarrollando un algoritmo de autoadaptación (Parte II): Aumentando la efectividad

En este artículo, continuaremos el tema del anterior. No obstante, primero flexibilizaremos el algoritmo desarrollado anteriormente. El algoritmo se ha vuelto más estable, con un aumento en el número de velas en la ventana de análisis o con un aumento en el porcentaje del umbral del preponderancia de velas descendentes o ascendentes. Hemos tenido que llegar a un compromiso y establecer un tamaño de muestra más grande para el análisis o un porcentaje mayor de preponderancia de la vela predominante.
Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 61): Colección de series de tick de los símbolos
Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 61): Colección de series de tick de los símbolos

Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 61): Colección de series de tick de los símbolos

Dado que el programa puede utilizar varios símbolos, entonces, es necesario crear su propia lista para cada uno de estos símbolos. En este artículo, vamos a combinar estas listas en una colección de datos de tick. En realidad, se trata de una lista común a base de la clase de la matriz dinámica de punteros a las instancias de la clase CObject y sus herederos de la Biblioteca estándar.
Desarrollando un algoritmo de autoadaptación (Parte I): Encontrando un patrón básico
Desarrollando un algoritmo de autoadaptación (Parte I): Encontrando un patrón básico

Desarrollando un algoritmo de autoadaptación (Parte I): Encontrando un patrón básico

En la presente serie de artículos, mostraremos un ejemplo de desarrollo de algoritmos autoadaptativos que tengan en cuenta los factores máximos que surgen en los mercados. Asimismo, veremos la sistematización de estas situaciones, su descripción dentro de una lógica y su consideración a la hora de comerciar. Comenzaremos con un algoritmo muy simple, que con el tiempo adquirirá su propia teoría y evolucionará hasta convertirse en un proyecto muy complejo.
preview
Remuestreo avanzado y selección de modelos CatBoost con el método de fuerza bruta

Remuestreo avanzado y selección de modelos CatBoost con el método de fuerza bruta

Este artículo describe uno de los posibles enfoques respecto a la transformación de datos para mejorar las capacidades generalizadoras del modelo, y también analiza la iteración sobre los modelos CatBoost y la elección del mejor de ellos.
preview
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 7): Métodos de optimización adaptativos

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 7): Métodos de optimización adaptativos

En artículos anteriores, hemos usado el descenso de gradiente estocástico para entrenar una red neuronal utilizando una única tasa de aprendizaje para todas las neuronas de la red. En este artículo, proponemos al lector buscar métodos de aprendizaje adaptativo que nos permitan modificar la tasa de aprendizaje de cada neurona. Vamos a echar un vistazo a las ventajas y desventajas de este enfoque.
Ejemplos de análisis de gráficos utilizando el TD Sequential de DeMark y los niveles de Murray-Gann
Ejemplos de análisis de gráficos utilizando el TD Sequential de DeMark y los niveles de Murray-Gann

Ejemplos de análisis de gráficos utilizando el TD Sequential de DeMark y los niveles de Murray-Gann

El sistema secuencial de Thomas DeMark o TD sequential muestra perfectamente los cambios de equilibrio en el movimiento del precio. Esto se hace especialmente obvio si combinamos sus señales con un indicador de nivel, por ejemplo, con los niveles de Murray. En el artículo hablaremos de estas combinaciones. El texto está más bien dirigido a principiantes en el trading y aquellos que aún no pueden encontrar su "Grial", si bien mostramos algunas características de los niveles de construcción que no hemos visto en otros foros. Por consiguiente, también podría resultar de utilidad en algunos puntos a los usuarios avanzados. Bueno, y a los gurús los invitamos a debatir y realizar críticas constructivas...
preview
Aplicación práctica de las redes neuronales en el trading. Python (Parte I)

Aplicación práctica de las redes neuronales en el trading. Python (Parte I)

En este artículo, analizaremos paso a paso la implementación de un sistema comercial basado en la programación de redes neuronales profundas en Python. Para ello, usaremos la biblioteca de aprendizaje automático TensorFlow, desarrollada por Google. Para describir las redes neuronales, utilizaremos la biblioteca de Keras.
Enfoque ideal sobre el desarrollo y el análisis de sistemas comerciales
Enfoque ideal sobre el desarrollo y el análisis de sistemas comerciales

Enfoque ideal sobre el desarrollo y el análisis de sistemas comerciales

En el presente artículo, trataremos de mostrar con qué criterio elegir un sistema o señal para invertir nuestro dinero, además de cuál es el mejor enfoque para desarrollar sistemas comerciales y por qué este tema es tan importante en el comercio en fórex.
preview
Conjunto de instrumentos para el marcado manual de gráficos y comercio (Parte II). Haciendo el marcado

Conjunto de instrumentos para el marcado manual de gráficos y comercio (Parte II). Haciendo el marcado

Este artículo continúa el ciclo en el que mostramos la creación de una biblioteca capaz de marcar gráficos manualmente utilizando atajos de teclado. El marcado se realiza con líneas rectas y combinaciones de estas. Esta parte habla directamente sobre el propio dibujado utilizando las funciones descritas en la primera parte. La biblioteca se puede conectar a cualquier asesor experto o indicador, lo cual simplifica sustancialmente las tareas de marcado. Esta solución NO UTILIZA dlls externas: todos los comandos se implementan usando las herramientas integradas de MQL.
Cuadrícula y martingale: ¿qué son y cómo usarlos?
Cuadrícula y martingale: ¿qué son y cómo usarlos?

Cuadrícula y martingale: ¿qué son y cómo usarlos?

En este artículo trataremos de explicar con detalle qué son la cuadrícula y el martingale, y qué tienen en común. También intentaremos analizar cómo de viables son en realidad estas estrategias. En el artículo habrá una parte matemática y otra práctica.
Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 59): Objeto para almacenar los datos de un tick
Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 59): Objeto para almacenar los datos de un tick

Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 59): Objeto para almacenar los datos de un tick

A partir de este artículo, procedemos a la creación de la funcionalidad de la biblioteca para trabajar con los datos de precios. Hoy, crearemos una clase del objeto que va a almacenar todos los datos de los precios que llegan con un tick.