Artículos de programación MQL4 y MQL5

Las combinaciones de estrategias pueden mejorar el rendimiento de las transacciones. Podemos combinar indicadores y patrones para obtener confirmaciones adicionales. Las medias móviles nos ayudan a confirmar tendencias y seguirlas. Se trata del indicador técnico más famoso, lo cual se explica por su sencillez y su probada eficacia de análisis.

En el artículo anterior, presentamos el método DDPG, que nos permite entrenar modelos en un espacio de acción continuo. Sin embargo, al igual que otros métodos de aprendizaje Q, el DDPG tiende a sobreestimar los valores de la función Q. Con frecuencia, este problema provoca que entrenemos los agentes con una estrategia subóptima. En el presente artículo, analizaremos algunos enfoques para superar el problema mencionado.

Descubra el potencial de la presentación dinámica de datos en sus estrategias y utilidades comerciales con nuestra guía detallada para crear GUI móviles en MQL5. Sumérjase en los principios fundamentales de la programación orientada a objetos y aprenda a diseñar y utilizar de manera fácil y eficiente una o más GUI móviles en un solo gráfico.

La creación ahora se realiza en el mismo punto en el que convertimos los ticks en barras. Así, si algo va mal durante la conversión, nos daremos cuenta del error enseguida. Esto se debe a que el mismo código que coloca las barras de 1 minuto en el gráfico cuando avanzamos rápidamente también se utiliza para el sistema de posicionamiento y para colocar las barras durante el avance normal. En otras palabras, el código responsable de esta tarea ya no se duplica en ningún lugar. De esta manera, tenemos un sistema mucho más adecuado tanto para el mantenimiento como para las mejoras.

Para aquellos que aún no han comprendido la diferencia entre el mercado de acciones y el mercado de divisas (forex), a pesar de que este ya es el tercer artículo en el que abordo esto, debo dejar claro que la gran diferencia es el hecho de que en forex no existe, o mejor dicho, no se nos informa acerca de algunas cosas que realmente ocurrieron en la negociación.

Vamos a continuar el armado del sistema para cubrir el mercado FOREX. Entonces, para resolver este problema, primero necesitaríamos declarar la carga de los ticks antes de cargar las barras previas. Esto soluciona el problema, pero al mismo tiempo obliga al usuario a seguir un tipo de estructura en el archivo de configuración que, en mi opinión, no tiene mucho sentido. La razón es que, al desarrollar la programación responsable de analizar y ejecutar lo que está en el archivo de configuración, podemos permitir que el usuario declare las cosas en cualquier orden.

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.

En este artículo, te explicaremos cómo desarrollar un factor de calidad que tu Asesor Experto (EA) pueda mostrar en el simulador de estrategias. Te presentaremos dos formas de cálculo muy conocidas (Van Tharp y Sunny Harris).

El presente artículo continúa la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5. Aquí veremos cómo podemos integrar la teoría de grafos con los monoides y otras estructuras de datos al desarrollar una estrategia de cierre del sistema comercial.

La regresión es una tarea que consiste en predecir un valor real a partir de un ejemplo sin etiquetar. Para evaluar la precisión de las predicciones de los modelos de regresión, se usan las llamadas métricas de regresión.

En el artículo de hoy, nos familiarizaremos con otra tendencia en el campo del aprendizaje por refuerzo. Se denomina aprendizaje por refuerzo dirigido a objetivos (Goal-conditioned reinforcement learning, GCRL). En este enfoque, el agente se entrenará para alcanzar diferentes objetivos en determinados escenarios.

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.

Para los desarrolladores de MQL5 resulta imperativo dominar herramientas importantes y valiosas. Una de esas herramientas es el simulador de estrategias. El presente artículo es una guía práctica para utilizar el simulador de estrategias MQL5.

Les presento un nuevo artículo sobre la creación de indicadores personalizados. Esta vez trabajaremos con el True Strength Index (TSI) y crearemos un asesor basado en él.

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.

El artículo presenta un método para detectar automáticamente patrones de acción del precio usando MQL5, tales como tendencias (ascendentes, descendentes, laterales) y patrones de gráficos (pico doble, valle doble).

El objetivo principal de este artículo es mostrar un camino sencillo y pormenorizado para convertirse en el mejor proveedor de señales en MQL5.com. Basándome en mis conocimientos y experiencia, explicaré lo que cualquier proveedor de señales necesita para tener éxito, incluido cómo encontrar, probar y optimizar una buena estrategia. Además, le ofreceré consejos sobre cómo publicar su señal, escribir una descripción convincente y realizar una promoción y gestión efectivas.

El presente artículo continúa la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5. Hoy analizaremos los grupos monoidales como un medio que normaliza conjuntos de monoides y los hace más comparables entre una gama más amplia de conjuntos de monoides y tipos de datos.

En este artículo, vamos a finalizar la fase en la que estamos desarrollando el simulador para nuestro sistema. El propósito principal aquí será ajustar el algoritmo visto en el artículo anterior. Este algoritmo tiene como objetivo crear el movimiento de RANDOM WALK. Por lo tanto, es fundamental comprender el contenido de los artículos anteriores para seguir lo que se explicará aquí. Si no has seguido el desarrollo del simulador, te aconsejo que veas esta secuencia desde el principio. De lo contrario, podrías perderte en lo que se explicará aquí.

Libere el poder de la presentación dinámica de datos en sus estrategias o utilidades comerciales con nuestra guía detallada para desarrollar una GUI móvil en MQL5. Sumérjase en los eventos del gráfico y aprenda a diseñar e implementar una GUI simple y con capacidad de movimiento múltiple en un solo gráfico. El artículo también analizará la adición de elementos a una interfaz gráfica, aumentando su funcionalidad y atractivo estético.

En este artículo, continuaremos con la fase de desarrollo del simulador. Sin embargo, ahora veremos cómo crear efectivamente un movimiento del tipo "RANDOM WALK" (paseo aleatorio). Este tipo de movimiento es bastante intrigante, ya que sirve de base para todo lo que sucede en el mercado de capitales. Además, comenzarás a comprender algunos conceptos esenciales para quienes realizan análisis de mercado.

El presente artículo continúa la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5. En este artículo examinaremos las acciones de los monoides como un medio de transformación de los monoides descritos en el artículo anterior para aumentar sus aplicaciones.

El problema del aprendizaje por refuerzo reside en la necesidad de definir una función de recompensa, que puede ser compleja o difícil de formalizar. Para resolver esto, se están estudiando enfoques basados en la variedad de acciones y la exploración del entorno que permiten aprender habilidades sin una función de recompensa explícita.