Artículos de programación MQL4 y MQL5

MQL5 ofrece infinitas oportunidades para desarrollar sistemas de trading automatizados adaptados a sus preferencias. ¿Sabías que incluso puede realizar cálculos matemáticos complejos? En este artículo, presentamos la técnica japonesa Heikin-Ashi como una estrategia de trading automatizada.

En este artículo creamos un sistema de trading en MQL5 que se encarga de detectar de forma automática los "order blocks", un concepto utilizado en el método Smart Money. Describimos las reglas de la estrategia, implementamos la lógica en MQL5 e integramos la gestión de riesgos para una ejecución eficaz de las operaciones. Por último, realizamos pruebas retrospectivas del sistema para evaluar su rendimiento y perfeccionarlo con el fin de obtener resultados óptimos.

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.

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.

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.

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.

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.

Las variables y los tipos de datos son temas muy importantes no solo en la programación MQL5, sino también en cualquier lenguaje de programación. Las variables y los tipos de datos de MQL5 pueden dividirse en simples y extendidos. Aquí veremos las variables y los tipos de datos extendidos. Ya analizamos los sencillos en un artículo anterior.

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.

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 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.

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.

Cómo acceder a los datos en la web dentro de MetaTrader 5. En la web tenemos varios sitios y lugares en los que una gran y vasta cantidad de información está disponible y accesible para aquellos que saben dónde buscar y cómo utilizar mejor esta información.

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.

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".

Este artículo revelará el potencial del modelo Value at Risk (VaR) para optimizar un portafolio multidivisa. Usando el poder de Python y la funcionalidad de MetaTrader 5, hoy demostraremos cómo implementar el análisis VaR para la asignación eficiente de capital y la gestión de posiciones. Desde los fundamentos teóricos hasta la aplicación práctica, el artículo abarcará todos los aspectos de la aplicación de uno de los sistemas de cálculo del riesgo más sólidos, el VaR, a la negociación algorítmica.

En las partes anteriores, el Asesor Experto (EA) en desarrollo sólo podía utilizar un tamaño de posición fijo para operar. Esto es aceptable para las pruebas, pero no es aconsejable cuando se opera en una cuenta real. Hagamos posible el comercio utilizando tamaños de posición variables.

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 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.

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.

¿Recuerda el asesor experto Ilan 1.6 Dymanic? Hoy intentaremos mejorarlo usando el aprendizaje automático. Así, en el presente artículo reanimaremos el antiguo desarrollo y añadiremos aprendizaje automático con una tabla Q. Paso a paso.

En este artículo continuaremos a aprender cómo obtener datos de la web para utilizarlos en un EA. Así que pongamos manos a la obra, o más bien a empezar a codificar un sistema alternativo.

La teoría de categorías es un área diversa y en expansión de las matemáticas, relativamente inexplorada aún en la comunidad MQL. Esta serie de artículos tiene como objetivo destacar algunos de sus conceptos para crear una biblioteca abierta y seguir utilizando esta maravillosa sección para crear estrategias comerciales.

El presente artículo describe las propiedades de un modelo de heteroscedasticidad condicional no lineal (GARCH). Sobre esta base se construye el indicador iGARCH para predecir la volatilidad un paso por delante. Para estimar los parámetros del modelo se usará la biblioteca de análisis numérico ALGLIB.

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.

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?

Probablemente mucha gente esté cansada de intentar predecir el mercado bursátil constantemente. ¿No le gustaría tener una bola de cristal que le ayudara a tomar decisiones de inversión más informadas? Las redes neuronales de autoaprendizaje podrían ser su solución. En este artículo, analizaremos si estos potentes algoritmos pueden ayudarnos a "subirnos a la ola" y ser más astutos que el mercado bursátil. Mediante el análisis de grandes cantidades de datos y la identificación de patrones, las redes neuronales de autoaprendizaje pueden hacer predicciones que a menudo resultan más precisas que las realizadas por los tráders. Veamos si estas tecnologías de vanguardia pueden usarse para tomar decisiones de inversión inteligentes y ganar más.

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.