Artículos de programación MQL4 y MQL5

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.

Este artículo examina la transición de la codificación procedimental a la programación orientada a objetos (POO) en MQL5, enfocándose en la integración con REST APIs. Discutimos la organización de funciones de solicitudes HTTP (GET y POST) en clases y destacamos ventajas como el encapsulamiento, la modularidad y la facilidad de mantenimiento. La refactorización de código se detalla, y se muestra la sustitución de funciones aisladas por métodos de clases. El artículo incluye ejemplos prácticos y pruebas.

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.

Este artículo explora cómo las noticias económicas, el comportamiento de los inversores y diversos factores pueden influir en los cambios de tendencia del mercado. Incluye un vídeo explicativo y procede incorporando código MQL5 a nuestro programa para detectar los cambios de tendencia, alertarnos y tomar las medidas oportunas en función de las condiciones del mercado. Este artículo se basa en otros anteriores de la serie.

En este artículo exploramos la integración dinámica de redes neuronales convolucionales (CNN) y redes neuronales recurrentes (RNN) en la predicción bursátil. Aprovechando la capacidad de las CNN para extraer patrones y la destreza de las RNN para manejar datos secuenciales. Veamos cómo esta potente combinación puede mejorar la precisión y la eficacia de los algoritmos de negociación.

En el último artículo, creamos una herramienta capaz de crear y editar arquitecturas de redes neuronales. Hoy querríamos proponerles continuar con el desarrollo de esta herramienta, para lograr que resulte más fácil de usar. En cierto modo, esto se aleja un poco de nuestro tema, pero estará de acuerdo con que la organización del espacio de trabajo desempeña un papel importante en el resultado final.

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.

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

En este artículo, presentaremos un algoritmo de permutación de barras de precio y detallaremos cómo se pueden utilizar las pruebas de permutación para identificar los casos en los que se ha fabricado el rendimiento de la estrategia para engañar a los posibles compradores del asesor.

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.

Hoy vamos a construir la segunda parte del sistema Times & Trade para analizar el mercado. En el artículo anterior Times & Trade ( I ) presenté un sistema alternativo para organizar un gráfico de manera que tengamos un indicador que nos permita interpretar las operaciones que se han ejecutado en el mercado lo más rápido posible.

Vamos a hacer uso del Chart Trade nuevamente... pero ahora será un indicador y podrá o no estar presente en el gráfico.

Vamos a continuar el armado del sistema para cubrir el mercado FOREX. Entonces, para resolver este problema, primero necesitaríamos declarar la carga de los ticks antes de cargar las barras previas. Esto soluciona el problema, pero al mismo tiempo obliga al usuario a seguir un tipo de estructura en el archivo de configuración que, en mi opinión, no tiene mucho sentido. La razón es que, al desarrollar la programación responsable de analizar y ejecutar lo que está en el archivo de configuración, podemos permitir que el usuario declare las cosas en cualquier orden.

El presente artículo continúa la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5. Aquí veremos cómo podemos integrar la teoría de grafos con los monoides y otras estructuras de datos al desarrollar una estrategia de cierre del sistema comercial.

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.

Aquí vamos a desarrollar un script desde cero que simplifica la descarga de pantallas de impresión de transacciones para analizar entradas comerciales. Toda la información necesaria sobre una única operación se puede mostrar cómodamente en un gráfico con la posibilidad de dibujar diferentes marcos temporales.

Para continuar avanzando, sería bueno ver si podemos mejorar los resultados realizando periódicamente optimizaciones automáticas repetidas y generando un nuevo asesor experto. El escollo en muchos argumentos sobre el uso de la optimización de parámetros es la cuestión de cuánto tiempo pueden usarse los parámetros obtenidos para operar en el periodo futuro manteniendo los principales indicadores de rentabilidad y reducción en los niveles dados. ¿Es posible en general lograrlo?

El en presente artículo analizaremos las posibilidades de formar y proporcionar datos sobre el uso del factor de estacionalidad al negociar con spreads en el mercado Fórex.

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.

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.

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.

En este artículo, presentaremos un análisis de sentimiento y los modelos ONNX con Python para ser utilizados en un asesor experto. Un script ejecuta un modelo ONNX entrenado a partir de TensorFlow para predicciones de aprendizaje profundo, mientras que otro obtiene titulares de noticias y cuantifica el sentimiento utilizando IA.

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.

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.

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.

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.