Artículos de programación MQL4 y MQL5

Hoy desarrollaremos un sistema comercial modular que combina Python para el análisis de datos con MQL5 para la ejecución de transacciones. Sus cuatro módulos independientes supervisan en paralelo distintos aspectos del mercado: volúmenes, arbitraje, economía y riesgo, y utilizan RandomForest con 400 árboles para el análisis. Se hace especial hincapié en la gestión del riesgo, porque sin una gestión eficaz del riesgo, ni siquiera los algoritmos comerciales más avanzados sirven de mucho.

Las tendencias son una parte importante de muchas estrategias comerciales. En este artículo analizaremos algunas de las herramientas utilizadas para identificar tendencias y sus características. Comprender e interpretar correctamente las tendencias puede mejorar sustancialmente los resultados comerciales y minimizar los riesgos.

Este artículo detalla los componentes clave y las innovaciones del algoritmo de optimización ATA, un método evolutivo con un sistema de comportamiento dual único que se adapta según la situación. Usando el cruce para la exploración en profundidad y la migración para la búsqueda cuando se dan atascos en óptimos locales, el ATA combina el aprendizaje individual y el social.

Hoy le presentamos el StockFormer, un sistema comercial híbrido que combina algoritmos de codificación predictiva y de aprendizaje por refuerzo (RL). El framework utiliza 3 ramas del Transformer con un mecanismo Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn) integrado que mejora el módulo de atención vainilla gracias a un bloque Feed-Forward multicabeza que permite captar diversos patrones de series temporales en diferentes subespacios.

Este proyecto tiene como objetivo aprovechar el lenguaje MQL5 para desarrollar un conjunto integral de herramientas de análisis para MetaTrader 5. Estas herramientas, que van desde scripts e indicadores hasta modelos de IA y asesores expertos, automatizarán el proceso de análisis del mercado. En ocasiones, este desarrollo producirá herramientas capaces de realizar análisis avanzados sin intervención humana y pronosticar resultados para las plataformas adecuadas. Ninguna oportunidad jamás se perderá. Únase a mí mientras exploramos el proceso de creación de un conjunto sólido de herramientas personalizadas para el análisis de mercado. Comenzaremos desarrollando un programa MQL5 simple que he llamado "Proyector de gráficos" (Chart Projector).

En el artículo anterior, presentamos el framework adaptativo multiagente MASAAT, que usa un conjunto de agentes para analizar de forma cruzada una serie temporal multimodal a diferentes escalas de representación de datos. Hoy llevaremos a una conclusión lógica el trabajo iniciado para aplicar los planteamientos de este framework usando MQL5.

Monte-Carlo es el cuarto algoritmo diferente de aprendizaje por refuerzo que estamos considerando con el objetivo de explorar su implementación en los asesores expertos ensamblados por el asistente. Aunque se basa en el muestreo aleatorio, ofrece numerosas posibilidades de simulación que podemos aprovechar.

Hoy le presentamos la estructura multiagente adaptativa de optimización de portafolios (MASAAT), que combina mecanismos de atención y análisis de series temporales. El MASAAT genera un conjunto de agentes que analizan series de precios y cambios direccionales, permitiendo identificar fluctuaciones sustanciales en los precios de los activos a diferentes niveles de detalle.

El artículo presenta una forma sencilla y asequible de usar redes neuronales en un asesor comercial que no requiere conocimientos profundos en aprendizaje automático. El método excluye la normalización de la función objetivo y elimina los problemas de "explosión de pesos" y "estupor de la red", posibilitando un aprendizaje intuitivo y un control visual de los resultados.

El número de estrategias que se pueden integrar en un Asesor Experto es prácticamente ilimitado. Sin embargo, cada estrategia adicional aumenta la complejidad del algoritmo. Al incorporar múltiples estrategias, un Asesor Experto puede adaptarse mejor a las condiciones cambiantes del mercado, lo que puede mejorar su rentabilidad. Hoy exploraremos cómo implementar MQL5 para una de las estrategias más destacadas desarrolladas por Richard Donchian, mientras continuamos mejorando la funcionalidad de nuestro Asesor Experto Trend Constraint.

Este artículo analiza la integración de la criptografía en MQL5, mejorando la seguridad y la funcionalidad de los algoritmos de trading. Cubriremos los métodos criptográficos clave y su aplicación práctica en el comercio automatizado.

¿Cómo funciona la negociación de portafolios en Fórex? ¿Cómo pueden sintetizarse la teoría de portafolios de Markowitz para optimizar las proporciones de los portafolios y el modelo VaR para optimizar el riesgo de los portafolios? Hoy crearemos un código de teoría de portafolios en el que, por un lado, obtendremos un riesgo bajo y, por otro, una rentabilidad aceptable a largo plazo.

Hoy descubriremos al lector el nuevo mundo del trading automatizado con barras 3D. ¿Qué aspecto tiene un robot comercial basado en barras de precios multidimensionales, y pueden los clústeres "amarillos" de barras tridimensionales predecir los cambios de tendencia? ¿Cómo es el trading en múltiples dimensiones?

El artículo profundiza en la implementación de un algoritmo modificado de análisis de componentes por selección ascendente, inspirándose en la investigación presentada en «Forward Selection Component Analysis: Algorithms and Applications» (Análisis de componentes por selección ascendente: algoritmos y aplicaciones), de Luca Puggini y Sean McLoone.

Usando ejemplos sencillos, hoy analizaremos los principios del cálculo de las medias móviles y nos familiarizaremos con las formas de optimizar el cálculo de los indicadores y, en consecuencia, de las medias móviles.

En este artículo, creamos un Asesor Experto MQL5 basado en la estrategia de ruptura del rango diario (Daily Range Breakout). Cubrimos los conceptos clave de la estrategia, diseñamos el plano del EA e implementamos la lógica de ruptura en MQL5. Al final, exploramos técnicas para realizar pruebas retrospectivas y optimizar el EA con el fin de maximizar su eficacia.

En el artículo anterior, nos familiarizamos con el framework MASA, un framework adaptativo multiagente que combina enfoques de aprendizaje por refuerzo y estrategias adaptativas para ofrecer un equilibrio armonioso entre rentabilidad y riesgo en condiciones de mercado turbulentas. Asimismo, construimos la funcionalidad de los agentes individuales de este framework. En este artículo continuaremos el trabajo empezado, llevándolo a su conclusión lógica.

Únase a nosotros mientras analizamos empíricamente el indicador MACD para comprobar si la aplicación de la IA a una estrategia, incluyendo el indicador, produciría alguna mejora en nuestra precisión a la hora de pronosticar el EURUSD. Evaluamos simultáneamente si el indicador en sí mismo es más fácil de predecir que el precio, así como si el valor del indicador es predictivo de los niveles de precios futuros. Le proporcionaremos la información que necesita para decidir si debe considerar invertir su tiempo en integrar el MACD en sus estrategias de trading con IA.

Hoy les propongo familiarizarse con el MASA, un framework adaptativo multiagente que combina el aprendizaje por refuerzo y las estrategias adaptativas para ofrecer un equilibrio armonioso entre la rentabilidad y la gestión del riesgo en condiciones de mercado turbulentas.

El oscilador ATR es un indicador muy popular que actúa como proxy de volatilidad, especialmente en los mercados de divisas, donde los datos de volumen son escasos. Examinamos esto, basándonos en patrones, como hemos hecho con indicadores anteriores, y compartimos estrategias e informes de pruebas gracias a las clases y el ensamblaje de la biblioteca del asistente MQL5.

Hoy nos familiarizaremos con el "Perfil de mercado". Además, averiguaremos qué hay detrás de este nombre, trataremos de entender los principios de trabajo con el Perfil y analizaremos su versión presentada en el terminal bajo el nombre MarketProfile.

En artículos anteriores, revisamos los aspectos teóricos del framework PSformer, que incluye dos importantes innovaciones en la arquitectura del Transformer clásico: el mecanismo de compartición de parámetros (PS) y la atención a los segmentos espaciotemporales (SegAtt). En este artículo, continuaremos el trabajo sobre la implementación de los enfoques propuestos mediante MQL5.

Hoy proponemos al lector un primer contacto con el nuevo framework PSformer, que adapta la arquitectura del Transformer vainilla para resolver problemas de previsión de series temporales multidimensionales. El framework se basa en dos innovaciones clave: el mecanismo de compartición de parámetros (PS) y la atención a los segmentos espaciotemporales (SegAtt).

El SAMformer ofrece una solución a los problemas clave del Transformer en la previsión de series temporales a largo plazo, incluida la complejidad del entrenamiento y la escasa generalización a muestras pequeñas. Su arquitectura poco profunda y la optimización con control de nitidez garantizan que se eviten los malos mínimos locales. En este artículo, proseguiremos la aplicación de enfoques utilizando MQL5 y evaluaremos su valor práctico.

En este artículo, nos centramos en transformar nuestro panel de control MQL5 estático en una herramienta interactiva habilitando la capacidad de respuesta de los botones. Exploramos cómo automatizar la funcionalidad de los componentes de la interfaz gráfica de usuario (GUI), asegurándonos de que reaccionen adecuadamente a los clics de los usuarios. Al final del artículo, establecemos una interfaz dinámica que mejora la participación del usuario y la experiencia comercial.

SARSA, que es la abreviatura de State-Action-Reward-State-Action (Estado-Acción-Recompensa-Estado-Acción), es otro algoritmo que se puede utilizar al implementar el aprendizaje por refuerzo. Por lo tanto, tal y como vimos con Q-Learning y DQN, analizamos cómo se podría explorar e implementar esto como un modelo independiente, en lugar de solo como un mecanismo de entrenamiento, en los asesores expertos ensamblados por el asistente.

El entrenamiento de los modelos de Transformer requiere grandes cantidades de datos y suele ser difícil debido a la escasa capacidad de generalización de los modelos en muestras pequeñas. El framework SAMformer ayuda a resolver este problema evitando los mínimos locales malos, mejorando la eficacia de los modelos incluso con muestras de entrenamiento limitadas.

En la segunda parte del artículo, seguiremos desarrollando una versión modificada del algoritmo AOS (Atomic Orbital Search), centrándonos en operadores específicos para mejorar su eficacia y adaptabilidad. Tras analizar los fundamentos y la mecánica del algoritmo, discutiremos ideas para mejorar el rendimiento y la capacidad de analizar espacios de soluciones complejos, proponiendo nuevos enfoques para ampliar su funcionalidad como herramienta de optimización.

Este artículo profundizará en los métodos para mejorar el tiempo de ejecución del experto en el probador de estrategias. El código se escribirá para dividir los tiempos de los eventos de noticias en categorías por hora. Las horas de estos eventos noticiosos se accederán dentro de la hora especificada. Esto garantiza que el EA pueda gestionar de manera eficiente las operaciones basadas en eventos tanto en entornos de alta como de baja volatilidad.

El framework LSEAttention ofrece formas de mejorar la arquitectura del Transformer, y se ha diseñado específicamente para la previsión a largo plazo de series temporales multidimensionales. Los enfoques propuestos por los autores del método resuelven los problemas de colapso de entropía e inestabilidad de aprendizaje característicos del Transformer vainilla.

Este artículo explora la posibilidad de mejorar la previsión de los precios usando como base el análisis comercial volumétrico mediante la integración de los principios del análisis técnico con la arquitectura de redes neuronales LSTM. Prestaremos especial atención a la detección e interpretación de volúmenes anómalos, el uso de clusterización y la generación y definición de características basadas en el volumen en el contexto del aprendizaje automático.

Los bloques de órdenes (Order Blocks, OB) son áreas clave donde los operadores institucionales inician compras o ventas significativas. Después de un movimiento de precio significativo, Fibonacci ayuda a identificar un retroceso potencial desde un máximo reciente hasta un mínimo para identificar la entrada comercial óptima.

Imagine un actor malicioso infiltrándose en la sala del administrador comercial y obteniendo acceso a las computadoras y al panel de administración que se utilizan para comunicar información valiosa a millones de comerciantes en todo el mundo. Una intrusión de este tipo podría tener consecuencias desastrosas, como el envío no autorizado de mensajes engañosos o clics aleatorios en botones que desencadenan acciones no deseadas. En esta discusión, exploraremos las medidas de seguridad en MQL5 y las nuevas características de seguridad que hemos implementado en nuestro Panel de administración para protegernos contra estas amenazas. Al mejorar nuestros protocolos de seguridad, nuestro objetivo es proteger nuestros canales de comunicación y mantener la confianza de nuestra comunidad comercial global. Encuentre más información en la discusión de este artículo.