Artículos de programación MQL4 y MQL5

En este artículo, desarrollamos un Asesor Experto de trading de ejecución rápida en MQL5, aprovechando los indicadores SAR Parabólico (Stop and Reverse, SAR) y Media Móvil Simple (Simple Moving Average, SMA) para crear una estrategia de trading reactiva y eficiente. Detallamos la implementación de la estrategia, incluyendo el uso de los indicadores, la generación de señales y el proceso de prueba y optimización.

Cuando los primeros sistemas capaces de factorizar algo comenzaron a ser producidos, todo requería la intervención de ingenieros con un amplio conocimiento sobre lo que se estaba diseñando. Estamos hablando de los albores de la computación, una época en la que ni siquiera existían terminales que permitieran la programación de algo. A medida que el desarrollo avanzaba y crecía el interés para que más personas pudieran crear algo, surgían nuevas ideas y métodos para programar esas máquinas, que antes dependían de la modificación de la posición de los conectores. Fue entonces cuando aparecieron los primeros terminales.

En este artículo analizaremos el papel que desempeña el método de máquinas de vectores soporte (Support Vector Machines, SVM) en la configuración del futuro del comercio. El artículo puede considerarse una guía detallada sobre cómo utilizar SVM para mejorar las estrategias comerciales, optimizar la toma de decisiones y abrir nuevas oportunidades en los mercados financieros. Hoy nos sumergiremos en el mundo de la SVM a través de aplicaciones reales, instrucciones paso a paso y revisiones por pares. Quizá esta herramienta indispensable le ayude a entender las complejidades del comercio moderno. En cualquier caso, la SVM se convertirá en una herramienta muy útil en el arsenal de todo tráder.

Los modelos de aprendizaje automático son difíciles de interpretar, y entender por qué los modelos no se ajustan a nuestras expectativas puede ayudarnos mucho a conseguir, en última instancia, el resultado deseado al utilizar técnicas tan avanzadas. Sin un conocimiento exhaustivo del funcionamiento interno del modelo, podría resultar difícil encontrar fallos que degraden el rendimiento. De este modo, podremos dedicar tiempo a crear funciones que no afecten a la calidad de la previsión. La conclusión es que, por muy bueno que sea un modelo, nos perderemos todas sus grandes ventajas por culpa de nuestros propios errores. Afortunadamente, existe una solución sofisticada y bien diseñada que permite ver con claridad lo que sucede bajo el capó del modelo.

¿Cómo utilizar los datos económicos del Banco Mundial para crear previsiones? ¿Qué ocurre si se combinan modelos de IA y economía?

En la tercera parte, volveremos a los Asesores Expertos Simple Hedge y Simple Grid que hemos desarrollado anteriormente. En esta ocasión, mejoraremos el Simple Hedge Expert Advisor usando el análisis matemático y el enfoque de fuerza bruta para utilizar de manera óptima la estrategia. Este artículo profundizará en la optimización matemática de estrategias, sentando las bases para futuras investigaciones sobre la optimización basada en códigos de partes posteriores.

El artículo describe los principios, métodos y posibilidades del uso del algoritmo electromagnético (EM) en diversos problemas de optimización. El algoritmo EM es una herramienta de optimización eficiente capaz de trabajar con grandes cantidades de datos y funciones multidimensionales.

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.

Los ciclos son de gran importancia en nuestras vidas. El día y la noche, las estaciones, los días de la semana y muchos otros ciclos de distinta naturaleza están presentes en la vida de cualquier persona. En este artículo, consideraremos los ciclos en los mercados financieros.

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.

Los perceptrones, o redes con una sola capa oculta, pueden ser una buena opción para quienes estén familiarizados con los fundamentos del comercio automatizado y quieran sumergirse en las redes neuronales. Paso a paso veremos como se pueden implementar en el ensamblado de clases de señales que forma parte de las clases del Wizard MQL5 para asesores expertos.

En los modelos de aprendizaje por refuerzo analizados anteriormente, usamos varias opciones de redes convolucionales que pueden identificar varios objetos en los datos originales. La principal ventaja de las redes convolucionales es su capacidad de identificar objetos independientemente de la ubicación de estos. Al mismo tiempo, las redes convolucionales no siempre son capaces de hacer frente a diversas deformaciones de los objetos y al ruido. Pero estos problemas pueden resolverse usando el modelo relacional.

En artículos recientes, hemos visto varios usos del método Decision Transformer, que permite analizar no solo el estado actual, sino también la trayectoria de los estados anteriores y las acciones realizadas en ellos. En este artículo, veremos una variante del uso de este método en modelos jerárquicos.

En la primera parte del artículo, hablamos del conocido y popular algoritmo del recocido simulado, analizamos sus ventajas y describimos detalladamente sus desventajas. La segunda parte del artículo se dedicará a la transformación cardinal del algoritmo y su renacimiento en un nuevo algoritmo de optimización, el "recocido isotrópico simulado, SIA".

La previsión juega un papel esencial en el análisis de series temporales. En este nuevo artículo, hablaremos de las ventajas de la segmentación de series temporales.

En este artículo, profundizamos en los aspectos cruciales de la elección de los datos de Forex más relevantes y de alta calidad para mejorar el rendimiento de los modelos de IA.

Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial actual, los modelos de lenguaje (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial, por lo que deberíamos pensar en cómo integrar LLM potentes en nuestro trading algorítmico. Para la mayoría de las personas, es difícil ajustar estos poderosos modelos según sus necesidades, implementarlos localmente y luego aplicarlos al comercio algorítmico. Esta serie de artículos abordará paso a paso cómo lograr este objetivo.

Desarrollando el tema del artículo anterior sobre el multibot, hemos decidido crear una plantilla más flexible y funcional, que tenga grandes posibilidades, y que se pueda utilizar eficazmente en freelance, además de como base para desarrollar asesores de divisa y periodo múltiple con posibilidad de integración con soluciones externas.

En este artículo veremos un método de autor para crear bots utilizando el aprendizaje automático.

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.

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.

Una gran cantidad de los modelos que hemos revisado hasta ahora se basan en la arquitectura del Transformer. No obstante, pueden resultar ineficientes al trabajar con secuencias largas. En este artículo le propongo familiarizarse con una rama alternativa de pronóstico de series temporales basada en modelos del espacio de estados.

La teoría de categorías es un apartado diverso y en expansión de las matemáticas, que solo recientemente ha comenzado a ser trabajado por la comunidad MQL5. Esta serie de artículos tiene por objetivo repasar algunos de sus conceptos para crear una biblioteca abierta y seguir usando este maravilloso apartado en la creación de estrategias comerciales.

En esta serie de artículos, presentaremos varias técnicas de marcado de series temporales que pueden producir datos que se ajusten a la mayoría de los modelos de inteligencia artificial (IA). El marcado dirigido de datos puede hacer que un modelo de IA entrenado resulte más relevante para las metas y objetivos del usuario, mejorando la precisión del modelo y ayudando a este a dar un salto de calidad.

La correcta comprensión de las cosas nos permite hacer más con menos esfuerzo. En este artículo, explicaré por qué es necesario ajustar la aplicación de la plantilla antes de que el servicio comience a interactuar realmente con el gráfico. Además, ¿qué tal si mejoramos el indicador del mouse para que podamos hacer más cosas con él?

Gary Anderson desarrolló un método de análisis de mercado basado en una teoría que denominó el factor Janus. La teoría describe un conjunto de indicadores que se pueden usar para identificar tendencias y evaluar el riesgo de mercado. En este artículo, implementaremos dichas herramientas en MQL5.

En esta serie de artículos, analizamos cómo podemos construir Asesores Expertos capaces de adaptarse de forma autónoma a las condiciones dinámicas del mercado. En el artículo de hoy, intentaremos sintonizar una red neuronal profunda con los mercados sintéticos de Deriv.