Cómo empezar a trabajar con MQL5 Algo Forge
Le presentamos MQL5 Algo Forge, un portal especial para desarrolladores de algoritmos comerciales. El portal combina las características de Git con una interfaz fácil de usar para mantener y organizar proyectos dentro del ecosistema MQL5. Aquí podrá suscribirse a autores que le resulten interesantes, crear equipos y llevar a cabo proyectos conjuntos sobre trading algorítmico.
Aprendiendo de las compañías de Prop-Trading (Parte 1) - Introducción
En este artículo introductorio, compartiremos algunas de las lecciones que se pueden aprender de las pruebas realizadas en las empresas de prop-trading. Esto resulta especialmente actual para los principiantes y aquellos que luchan por encontrar su lugar en el mundo del trading. El siguiente artículo se centrará en la implementación del código.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 5): Cadenas de Markov
Las cadenas de Markov son una poderosa herramienta matemática que se puede usar para modelar y predecir los datos de las series temporales en varios campos, incluido el financiero. En el modelado y la previsión de series temporales financieras, las cadenas de Markov se usan a menudo para modelar la evolución de los activos financieros a lo largo del tiempo, como los precios de las acciones o los tipos de cambio. Una de las principales ventajas de los modelos de cadenas de Markov es su simplicidad y sencillez de uso.
Mejore sus gráficos comerciales con una GUI interactiva basada en MQL5 (Parte I): Interfaz móvil (I)
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.
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo del mono (Monkey algorithm, MA)
En este artículo analizaremos el algoritmo de optimización "Algoritmo del Mono" (MA). La capacidad de estos ágiles animales para superar obstáculos complicados y alcanzar las copas de los árboles más inaccesibles fue la base de la idea del algoritmo MA.
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.
Experimentos con redes neuronales (Parte 3): Uso práctico
Las redes neuronales lo son todo. Vamos a comprobar en la práctica si esto es así. MetaTrader 5 como herramienta autosuficiente para el uso de redes neuronales en el trading. Una explicación sencilla.
Estructuras en MQL5 y métodos para imprimir sus datos
En este artículo veremos las estructuras MqlDateTime, MqlTick, MqlRates, MqlBookInfo y los métodos para imprimir datos desde estas estructuras. Para imprimir todos los campos de una estructura, existe la función estándar ArrayPrint(), que muestra en un cómodo formato tabular los datos contenidos en un array con el tipo de estructura que se está procesando.
Construya Asesores Expertos Auto-Optimizables con MQL5 y Python
En este artículo, vamos a discutir cómo podemos construir Asesores Expertos capaces de seleccionar de forma autónoma y cambiar las estrategias de negociación en función de las condiciones imperantes en el mercado. Aprenderemos sobre las cadenas de Markov y cómo pueden sernos útiles como operadores algorítmicos.
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de salto de rana aleatorio (Shuffled Frog-Leaping, SFL)
El artículo presenta una descripción detallada del algoritmo de salto de rana aleatorio (SFL) y sus capacidades para resolver problemas de optimización. El algoritmo SFL se inspira en el comportamiento de las ranas en su entorno natural y ofrece un enfoque innovador para la optimización de características. El algoritmo SFL supone una herramienta eficaz y flexible que puede gestionar una gran variedad de tipos de datos y alcanzar soluciones óptimas.
Desarrollando una DLL experimental con soporte multihilo en C++ para MetaTrader 5 en Linux
En este artículo, describiremos el proceso de desarrollo de la plataforma MetaTrader 5 exclusivamente en Linux. El producto final funcionará a la perfección tanto en Windows como en Linux. Asimismo, aprenderemos sobre Wine y Mingw, herramientas importantes para el desarrollo multiplataforma. Mingw ofrece transmisión de flujo (POSIX y Win32), lo que debe tenerse en cuenta a la hora de elegir la herramienta adecuada. A continuación crearemos una DLL para probar el concepto; luego la usaremos en el código MQL5 y compararemos el rendimiento de ambas implementaciones de los hilos. Este artículo pretende ser un punto de partida para experimentos propios. Después de leer este artículo, el lector será capaz de crear herramientas para MetaTrader en Linux.
Cómo construir y optimizar un sistema de trading basado en la volatilidad (Chaikin Volatility - CHV)
En este artículo, proporcionaremos otro indicador basado en la volatilidad llamado Chaikin Volatility. Entenderemos cómo construir un indicador personalizado después de identificar cómo se puede utilizar y construir. Compartiremos algunas estrategias sencillas que se pueden utilizar y luego las pondremos a prueba para entender cuál puede ser mejor.
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.
Aprendiendo MQL5 de principiante a profesional (Parte III): Tipos de datos complejos y archivos de inclusión
Este artículo es el tercero de una serie de materiales sobre los principales aspectos de la programación en MQL5. Aquí nos encargaremos de tipos de datos complejos que no describimos en el artículo anterior, como estructuras, uniones, clases y el tipo de datos "función". También veremos cómo añadir modularidad a nuestro programa utilizando la directiva #include del preprocesador.
Aplicación de la teoría de juegos de Nash con filtrado HMM en el trading
Este artículo profundiza en la aplicación de la teoría de juegos de John Nash, específicamente el Equilibrio de Nash, en el trading. Se analiza cómo los traders pueden utilizar scripts de Python y MetaTrader 5 para identificar y explotar las ineficiencias del mercado utilizando los principios de Nash. El artículo proporciona una guía paso a paso sobre la implementación de estas estrategias, incluido el uso de modelos ocultos de Markov (HMM) y análisis estadístico, para mejorar el rendimiento comercial.
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 5): Desarrollo de la estrategia Adaptive Crossover RSI Trading Suite
En este artículo, desarrollamos el sistema Adaptive Crossover RSI Trading Suite, que utiliza cruces de medias móviles de 14 y 50 períodos como señales, confirmadas por un filtro RSI de 14 períodos. El sistema incluye un filtro de días de negociación, flechas de señal con anotaciones y un panel de control en tiempo real para la supervisión. Este enfoque garantiza precisión y adaptabilidad en el comercio automatizado.
Algoritmos de optimización de la población
Artículo de introducción a los algoritmos de optimización (AO). Clasificación. En el artículo, intentaremos crear un banco de pruebas (un conjunto de funciones) que servirá en el futuro para comparar los AO entre sí, e incluso, quizás, para identificar el algoritmo más universal de todos los ampliamente conocidos.
Desarrollo de un robot en Python y MQL5 (Parte 2): Selección, creación y entrenamiento de modelos, simulador personalizado en Python
Hoy vamos a continuar con la serie de artículos sobre la creación de un robot comercial en Python y MQL5. En el presente artículo, resolveremos el problema de la selección y el entrenamiento de modelos, la prueba de los mismos, la aplicación de la validación cruzada, la búsqueda en cuadrícula y el problema del ensamblaje de modelos.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 15): Clusterización de datos usando MQL5
Continuamos analizando el método de clusterización. En este artículo, crearemos una nueva clase CKmeans para implementar uno de los métodos de clusterización de k-medias más extendidos. Según los resultados de la prueba, el modelo ha podido identificar alrededor de 500 patrones.
Análisis cuantitativo en MQL5: implementamos un algoritmo prometedor
Hoy veremos qué es el análisis cuantitativo, cómo lo utilizan los grandes jugadores y crearemos uno de los algoritmos de análisis cuantitativo en MQL5.
Elaboración de previsiones económicas: el potencial de Python
¿Cómo utilizar los datos económicos del Banco Mundial para crear previsiones? ¿Qué ocurre si se combinan modelos de IA y economía?
Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 2): Ejemplo de despliegue del entorno
Los modelos lingüísticos (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial que evoluciona rápidamente, por lo que debemos plantearnos cómo integrar unos LLM potentes en nuestro comercio algorítmico. A la mayoría de la gente le resulta difícil adaptar estos modelos a sus necesidades, implantarlos de forma local y luego aplicarlos al trading algorítmico. En esta serie de artículos abordaremos un enfoque paso a paso para lograr este objetivo.
Ejemplo de nuevo Indicador y LSTM condicional
Este artículo explora el desarrollo de un Asesor Experto (Expert Advisor, EA) para trading automatizado que combina el análisis técnico con predicciones de aprendizaje profundo.
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 49): Indicadores estándar de período, símbolo y búfer múltiples
En el presente artículo, vamos a mejorar las clases de la biblioteca para tener la posibilidad de crear los indicadores estándar de período y símbolo múltiples que requieren varios búferes de indicador para visualizar sus datos.
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.
Interfaces gráficas X: Actualizaciones para la tabla dibujada y optimización del código (build 10)
Continuamos completar la tabla dibujada (CCanvasTable) con nuevas funcionalidades. Ahora la tabla va a contener las siguientes funciones: resalto de las filas al situar el cursor encima; posibilidad de agregar el array de imágenes para cada celda y el método para su conmutación; posibilidad de establecer y editar el texto de las cceldas durante la ejecución del programa, y muchas cosas más.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 17): Reducción de la dimensionalidad
Seguimos analizando modelos de inteligencia artificial, y en particular, los algoritmos de aprendizaje no supervisado. Ya nos hemos encontrado con uno de los algoritmos de clusterización. Y en este artículo queremos compartir con ustedes una posible solución a los problemas de la reducción de la dimensionalidad.
Recetas MQL5 - Base de datos de eventos macroeconómicos
El presente artículo analiza las posibilidades de trabajar con bases de datos que utilizan el motor SQLite como base. Hemos creado una clase CDatabase para usar de forma cómoda y eficaz los principios de la programación orientada a objetos. Posteriormente se utilizará para crear y gestionar una base de datos de eventos macroeconómicos. Asimismo, ofreceremos ejemplos de muchos métodos de la clase CDatabase.
Desarrollamos un Asesor Experto multidivisas (Parte 4): Órdenes pendientes virtuales y guardado del estado
Tras empezar a desarrollar un EA multidivisa, ya hemos obtenido algunos resultados y hemos conseguido realizar varias iteraciones de mejora del código. Sin embargo, nuestro EA fue incapaz de trabajar con órdenes pendientes y reanudar la operación después del reinicio del terminal. Añadamos estas características.
Métodos de William Gann (Parte I): Creación del indicador de ángulos de Gann
¿Cuál es la esencia de la teoría de Gann? ¿Cómo se construyen los ángulos de Gann? Crearemos un indicador de ángulos de Gann para MetaTrader 5.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 06). Redes neuronales (Parte 02): arquitectura de la redes neuronales con conexión directa
En el artículo anterior, comenzamos a estudiar las redes neuronales con conexión directa, pero hay algunas cosas que quedaron sin resolver. Una de ellas es el diseño de la arquitectura. Por ello, en el presente artículo, veremos cómo diseñar una red neuronal flexible, teniendo en cuenta los datos de entrada, el número de capas ocultas y los nodos de cada red.
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 79): Clase de objeto "Fotograma de animación" y sus objetos herederos
En el presente artículo, desarrollaremos la clase de fotograma de animación y sus clases herederas. La clase permitirá dibujar figuras, con el posterior almacenamiento y restauración del fondo según la figura dibujada.
Tablero de cotizaciones: Versión mejorada
¿Qué tal si animamos la versión básica del tablero? Lo primero que vamos a hacer es modificar el tablero para añadir una imagen, ya sea el logotipo del activo o cualquier otra imagen, para facilitar una rápida identificación del activo que estamos viendo.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 73): AutoBots para predecir la evolución de los precios
Seguimos hablando de algoritmos para entrenar modelos de predicción de trayectorias. En este artículo nos familiarizaremos con un método llamado "AutoBots".
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 2): Script de comentarios analíticos
En línea con nuestra visión de simplificar la acción del precio, nos complace presentar otra herramienta que puede mejorar significativamente su análisis de mercado y ayudarle a tomar decisiones bien informadas. Esta herramienta muestra indicadores técnicos clave, como los precios del día anterior, los niveles significativos de soporte y resistencia, y el volumen de operaciones, al tiempo que genera automáticamente señales visuales en el gráfico.
Indicadores de prueba de asesores expertos no de trading
Todos los indicadores pueden dividirse en dos grupos: indicadores estáticos, cuya visualización, una vez mostrada, siempre es la misma en el historial y no cambia con nuevas cotizaciones entrantes, y los indicadores dinámicos, que visualizan su estado en el momento actual solo y se redibujan completamente cuando llega un nuevo precio. La eficiencia de un indicador estático es directamente visible en el gráfico. Pero ¿cómo podemos comprobar si un indicador dinámico funciona correctamente? Esta es la pregunta a la que está dedicado el artículo.
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 92): Clase de memoria de objetos gráficos estándar Historia de cambio de propiedades del objeto
En este artículo, crearemos la clase de memoria del objeto gráfico estándar, que permitirá al objeto guardar sus estados al modificarse sus propiedades, lo que a su vez le permitirá volver a los estados anteriores del objeto gráfico en cualquier momento.
Indicador de estimación de fuerza y debilidad de pares de divisas en MQL5 puro
Hoy crearemos un indicador profesional para analizar la fuerza de las divisas en MQL5. Esta guía paso a paso le enseñará cómo desarrollar una poderosa herramienta comercial con un tablero visual para MetaTrader 5. Asimismo, aprenderá a calcular la fuerza de los pares de divisas en múltiples marcos temporales (H1, H4, D1), a implementar actualizaciones dinámicas de datos y a crear una interfaz fácil de usar.
Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 71): Eventos de la colección de objetos de gráfico
En el presente artículo, crearemos la funcionalidad necesaria para monitorear algunos eventos de los objetos del gráfico: añadir y eliminar gráficos de símbolos, añadir y eliminar subventanas en el gráfico, y también añadir/eliminar/cambiar indicadores en las ventanas del gráfico.
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.