Artículos de programación MQL4 y MQL5

En este artículo demostramos cómo los modelos ocultos de Márkov entrenados con Python pueden integrarse en las aplicaciones de MetaTrader 5. Los modelos ocultos de Márkov son una potente herramienta estadística utilizada para modelar datos de series temporales, en los que el sistema modelado se caracteriza por estados no observables (ocultos). Una premisa fundamental de los modelos ocultos de Márkov es que la probabilidad de estar en un estado determinado en un momento concreto depende del estado del proceso en el intervalo de tiempo anterior.

En este artículo se finaliza la implementación del breakeven por atr y rr en MQL5, junto con el desarrollo desde cero de una clase que permite cambiar fácilmente el tipo de breakeven sin necesidad de reingresar los parámetros. Se realizan múltiples backtests para evaluar el rendimiento de cada tipo, analizando sus ventajas y desventajas en el contexto del trading algorítmico.

Una brecha inversa del valor razonable (Inverse Fair Value Gap, IFVG) se produce cuando el precio vuelve a una brecha del valor razonable identificada previamente y, en lugar de mostrar la reacción de apoyo o resistencia esperada, no la respeta. Este comportamiento puede indicar un posible cambio en la dirección del mercado y ofrecer una ventaja comercial contraria. En este artículo, voy a presentar mi enfoque, desarrollado por mí mismo, para cuantificar y utilizar la brecha inversa del valor razonable como estrategia para los asesores expertos de MetaTrader 5.

En este artículo nos familiarizaremos con el algoritmo de colmena artificial (ABHA), desarrollado en 2009. El algoritmo está orientado a la resolución de problemas de optimización continua. Veremos cómo el ABHA se inspira en el comportamiento de una colonia de abejas, donde cada abeja tiene un papel único que les ayuda a encontrar recursos de forma más eficiente.

En este artículo aprenderemos a hacer hablar a la plataforma MT5. ¿Qué tal si hacemos que el EA sea más divertido? Operar en los mercados financieros suele ser una actividad extremadamente aburrida y monótona, pero podemos hacerla un poco menos tediosa. Este proyecto podría ser peligroso en caso de que tengas un problema que te haga adicto, pero en realidad con las modificaciones todo el escenario podría ser más entretenido, menos aburrido.

Continuamos la conversación sobre el uso de la representación lineal por partes de las series temporales iniciada en el artículo anterior. Y hoy hablaremos de la combinación de este método con otros enfoques del análisis de series temporales para mejorar la calidad de la previsión de la tendencia del movimiento de precios.

En esta serie de artículos, analizaremos empíricamente las estrategias comerciales clásicas para ver si podemos mejorarlas utilizando IA. En la discusión de hoy, intentamos predecir máximos más altos y mínimos más bajos utilizando el modelo de análisis discriminante lineal.

De manera consciente o inconsciente, el tráder moderno está casi siempre en busca de nuevas ideas, probando constantemente nuevas estrategias, modificándolas y descartando las que han fracasado. Este proceso de investigación requiere mucho tiempo y se ve acompañado por muchos errores. En esta serie de artículos, intentaré demostrar que el Wizard MQL5 es un verdadero apoyo para el tráder. Gracias al Wizard, el tráder podrá ahorrar tiempo a la hora de poner en práctica sus ideas. Asimismo, podrá reducir la probabilidad de que surjan errores por duplicación de código. En lugar de perder el tiempo con el código, los tráders tendrán la posibilidad de poner en práctica su filosofía comercial.

Hoy vamos a continuar con la serie de artículos sobre la creación de un robot comercial en Python y MQL5. En esta ocasión, resolveremos el problema relacionado con la creación de un algoritmo comercial en Python.

Los formatos de datos usados para representar modelos de aprendizaje automático desempeñan un papel clave en su eficacia. En los últimos años, se han desarrollado varios tipos de datos nuevos específicamente para trabajar con modelos de aprendizaje profundo. En este artículo nos centraremos en dos nuevos formatos de datos que se han generalizado en los modelos modernos.

Continuamos analizando los algoritmos de aprendizaje no supervisado. Hoy hablaremos sobre el uso de autocodificadores en el entrenamiento de modelos recurrentes.

El artículo analiza, desde una perspectiva detallada, cómo implementar la creación de un Asesor Experto (EA) basado en el algoritmo comercial. Esto ayuda a automatizar el sistema en MQL5 y tomar el control de la reducción diaria.

En este artículo, analizaremos un nuevo algoritmo de optimización de autor, el CTA (Comet Tail Algorithm), que se inspira en objetos espaciales únicos: los cometas y sus impresionantes colas que se forman al acercarse al Sol. Este algoritmo se basa en el concepto del movimiento de los cometas y sus colas, y está diseñado para encontrar soluciones óptimas en problemas de optimización.

Continuamos nuestro análisis de los métodos de aprendizaje por refuerzo. Y en el presente artículo, presentaremos un algoritmo ligeramente distinto que considera la política del Agente en un paradigma de construcción de secuencias de acciones.

En el artículo anterior nos familiarizamos con el transformador de decisión. Sin embargo, el complejo entorno estocástico del mercado de divisas no nos permitió aprovechar plenamente el potencial del método presentado. Hoy veremos un algoritmo que tiene como objetivo mejorar el rendimiento de los algoritmos en entornos estocásticos.

El deseo de obtener las previsiones más exactas impulsa a los investigadores a aumentar la complejidad de los modelos de previsión. Lo que a su vez conlleva un aumento de los costes de entrenamiento y mantenimiento del modelo. Pero, ¿está esto siempre justificado? En el presente artículo, me propongo presentarles un algoritmo que explota la sencillez y rapidez de los modelos lineales y muestra resultados a la altura de los mejores con arquitecturas más complejas.

Este innovador bot comercial integra MetaTrader 5 con Python para aprovechar el análisis del sentimiento de las redes sociales en tiempo real para tomar decisiones comerciales automatizadas. Mediante el análisis del sentimiento en Twitter relacionado con instrumentos financieros específicos, el bot traduce las tendencias de las redes sociales en señales de negociación procesables. Utiliza una arquitectura cliente-servidor con comunicación por socket, lo que permite una interacción perfecta entre las capacidades de negociación de MT5 y la potencia de procesamiento de datos de Python.

Continuamos nuestra inmersión en la teoría del caos en los mercados financieros: hoy analizaremos su aplicabilidad al análisis de divisas y otros activos.

El gestor de riesgos que hemos desarrollado en los últimos artículos solo contiene funciones básicas. Hoy trataremos de analizar sus posibles formas de desarrollo, lo que nos permitirá aumentar los resultados comerciales sin interferir con la lógica de las estrategias de negociación.

En este artículo, seguiremos hablando de los métodos de recopilación de datos en una muestra de entrenamiento. Obviamente, en el proceso de entrenamiento será necesaria una interacción constante con el entorno, aunque con frecuencia se dan situaciones diferentes.

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.

Hoy continuaremos con el desarrollo de un asesor multidivisa con varias estrategias funcionando en paralelo. Intentaremos transferir todo el trabajo relacionado con la apertura de posiciones de mercado desde el nivel de las estrategias al nivel de un experto que gestiona estas. Las propias estrategias solo negociarán virtualmente, sin abrir posiciones de mercado.