Artículos de programación MQL4 y MQL5
Aprenda el lenguaje de programación de estrategias comerciales MQL5 leyendo numerosos artículos la mayor parte de los cuales han sido escritos por Ustedes - miembros de MQL5.community. Con el fin de buscar rápidamente la respuesta sobre una u otra cuestión de programación, todos los artículos están divididos en categorías: "Integración", "Probador", "Estrategias comerciales", etc.
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Variables y tipos de datos extendidos en MQL5
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.
El criterio de homogeneidad de Smirnov como indicador de la no estacionariedad de las series temporales
El artículo analiza uno de los criterios de homogeneidad no paramétricos más famosos: el criterio de Smirnov. Asimismo, se consideran tanto datos modelo como cotizaciones reales, y se ofrece un ejemplo de construcción de un indicador de no estacionariedad (iSmirnovDistance).
Desarrollo y prueba de sistemas comerciales basados en el canal de Keltner
En este artículo examinaremos los sistemas comerciales que utilizan un concepto muy importante de los mercados financieros: la volatilidad. Asimismo, estudiaremos un sistema comercial basado en el Canal de Keltner, incluyendo su implementación en código y sus pruebas con varios activos.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 25): Practicando el Transfer Learning
En los últimos dos artículos, hemos creado una herramienta que nos permite crear y editar modelos de redes neuronales. Ahora es el momento de evaluar el uso potencial de la tecnología de Transfer Learning en ejemplos prácticos.
Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 8): Realizamos pruebas de carga y procesamos la nueva barra
Conforme hemos ido avanzado, hemos utilizado cada vez más instancias simultáneas de estrategias comerciales en un mismo asesor experto. Hoy intentaremos averiguar a cuántas instancias podemos llegar antes de encontrarnos con limitaciones de recursos.
Implementación de breakeven en MQL5 (Parte 1): Clase base y breakeven por puntos fijos
En este artículo se estudia el uso del breakeven aplicado a estrategias automáticas en MQL5. Se parte de una explicación sencilla sobre qué es, cómo se implementa y cuáles son sus posibles variantes. Luego, se integra la funcionalidad dentro de un bot de Order Blocks, creado en el último artículo sobre gestión de riesgo. Para evaluar su comportamiento, se ejecutaron dos backtest bajo condiciones específicas: uno sin breakeven y otro con esta función activa.
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 99): Desplazando un objeto gráfico extendido con un punto de control
En el último artículo, implementamos la posibilidad de desplazar los puntos de control de un objeto gráfico extendido usando formularios de gestión. Ahora vamos a desplazar el objeto gráfico compuesto usando un punto (formulario) para gestionar el objeto gráfico.
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 97): Procesamiento independiente del desplazamiento de los objetos de formulario
En el presente artículo, analizaremos la implementación del desplazamiento independiente de cualquier objeto de formulario con el ratón, y también complementaremos la biblioteca con mensajes de error y nuevas propiedades de transacciones previamente introducidos en el terminal y MQL5.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 44): Estudiamos las habilidades de forma dinámica
En el artículo anterior, nos familiarizamos con el método DIAYN, que ofrece un algoritmo para el aprendizaje de diversas habilidades. El uso de las habilidades aprendidas puede aprovecharse en diversas tareas, pero estas habilidades pueden resultar bastante impredecibles, lo cual puede dificultar su uso. En este artículo, analizaremos un algoritmo para el aprendizaje de habilidades predecibles.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 26): La batalla definitiva en la previsión de series temporales: redes neuronales LSTM frente a GRU
En el artículo anterior, hablamos de una RNN sencilla que, a pesar de su incapacidad para comprender las dependencias a largo plazo en los datos, fue capaz de realizar una estrategia rentable. En este artículo hablaremos tanto de la memoria a largo plazo (LSTM) como de la unidad recurrente controlada (GRU). Estas dos se introdujeron para superar las deficiencias de una RNN simple y ser más astuta que ella.
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 57): Objeto de datos del búfer de indicador
En este artículo, vamos a desarrollar el objeto que incluirá todos los datos de un búfer de un indicador. Estos objetos serán necesarios para almacenar los datos de serie de los búferes de indicadores, a través de los cuales será posible ordenar y comparar los datos de los búferes de cualquier indicador, así como otros datos parecidos.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 19): Ajustes necesarios
Lo que vamos a hacer aquí es preparar el terreno para que, cuando sea necesario agregar nuevas funciones al código, esto se haga de manera fluida y sencilla. El código actual aún no puede cubrir o manejar algunas cosas que serán necesarias para un progreso significativo. Necesitamos que todo se construya de manera que el esfuerzo de implementar algunas cosas sea lo más mínimo posible. Si esto se hace adecuadamente, tendremos la posibilidad de tener un sistema realmente muy versátil. Capaz de adaptarse muy fácilmente a cualquier situación que deba ser cubierta.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 66): Problemática de la exploración en el entrenamiento offline
El entrenamiento offline del modelo se realiza sobre los datos de una muestra de entrenamiento previamente preparada. Esto nos ofrecerá una serie de ventajas, pero la información sobre el entorno estará muy comprimida con respecto al tamaño de la muestra de entrenamiento, lo que, a su vez, limitará el alcance del estudio. En este artículo, querríamos familiarizarnos con un método que permite llenar la muestra de entrenamiento con los datos más diversos posibles.
Algoritmos de optimización de la población: Modificamos la forma y desplazamos las distribuciones de probabilidad y realizamos pruebas con el cefalópodo inteligente (Smart Cephalopod, SC)
Este artículo investigará qué efectos provoca el cambio de la forma de las distribuciones de probabilidad en el rendimiento de los algoritmos de optimización. Hoy realizaremos experimentos con el algoritmo de prueba "Smart Cephalopod" (SC) para evaluar la eficacia de distintas distribuciones de probabilidad en el contexto de problemas de optimización.
Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 2): Fusionar indicadores nativos
Este artículo se centra en el aprovechamiento de los indicadores MetaTrader 5 incorporados para filtrar las señales fuera de tendencia. Avanzando desde el artículo anterior exploraremos cómo hacerlo utilizando código MQL5 para comunicar nuestra idea al programa final.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 89): Transformador de descomposición de la frecuencia de señal (FEDformer)
Todos los modelos de los que hemos hablado anteriormente analizan el estado del entorno como una secuencia temporal. Sin embargo, las propias series temporales también pueden representarse como características de frecuencia. En este artículo, presentaremos un algoritmo que utiliza las características de frecuencia de una secuencia temporal para predecir los estados futuros.
Robot comercial multimodular en Python y MQL5 (Parte I): Creamos la arquitectura básica y los primeros módulos
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.
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 98): Desplazamiento de los puntos de anclaje de los objetos gráficos estándar ampliados
En el presente artículo, continuaremos el desarrollo de los objetos gráficos estándar extendidos, y crearemos la funcionalidad necesaria para desplazar los puntos de pivote de los objetos gráficos compuestos usando los puntos de control para gestionar las coordenadas de los puntos de pivote del objeto gráfico.
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con el oscilador Chaikin
Aquí tenemos un nuevo artículo de nuestra serie destinada al estudio de indicadores técnicos populares y la creación de sistemas comerciales basados en ellos. En este artículo, trabajaremos con el indicador Chaikin Oscillator, el oscilador de Chaikin.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 38): Exploración auto-supervisada por desacuerdo (Self-Supervised Exploration via Disagreement)
Uno de los principales retos del aprendizaje por refuerzo es la exploración del entorno. Con anterioridad, hemos aprendido un método de exploración basado en la curiosidad interior. Hoy queremos examinar otro algoritmo: la exploración mediante el desacuerdo.
Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 11): Comenzamos a automatizar el proceso de optimización
Para obtener un buen EA, tenemos que seleccionar muchos conjuntos adecuados de parámetros de instancias de estrategias comerciales para él. Esto puede hacerse manualmente ejecutando la optimización en diferentes símbolos y seleccionando después los mejores resultados. Pero resulta mejor delegar el trabajo en un programa y dedicarse a actividades más productivas.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 42): Oscilador ADX
El ADX es otro indicador técnico relativamente popular utilizado por algunos traders para medir la fuerza de una tendencia predominante. Actuando como una combinación de otros dos indicadores, se presenta como un oscilador cuyos patrones exploramos en este artículo con la ayuda del asistente de ensamblaje MQL5 y sus clases de soporte.
Medimos la informatividad de los indicadores
El aprendizaje automático se ha convertido en una técnica popular de desarrollo de estrategias. Por lo general, en el trading se presta más atención a la maximización de la rentabilidad y la precisión de los pronósticos. Al mismo tiempo, el procesamiento de los datos utilizados para la construcción de los modelos predictivos permanece en la periferia. En este artículo, analizaremos el uso del concepto de entropía para evaluar la idoneidad de los indicadores en la construcción de modelos predictivos, como se describe en el libro «Testing and Tuning Market Trading Systems» de Timothy Masters.
Cómo desarrollar un agente de aprendizaje por refuerzo en MQL5 con Integración RestAPI (Parte 2): Funciones MQL5 para interacción HTTP con API REST del juego de tres en raya
Este artículo detalla cómo MQL5 puede interactuar con Python y FastAPI, utilizando llamadas HTTP en MQL5 para comunicarse con un juego de tres en raya en Python. En él se discute la creación de una API con FastAPI para esta integración e se incluye un script de prueba en MQL5, resaltando la versatilidad del MQL5, la simplicidad del Python y la eficiencia del FastAPI en la conexión de diferentes tecnologías para soluciones innovadoras.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 39): Go-Explore: un enfoque diferente sobre la exploración
Continuamos con el tema de la exploración del entorno en los modelos de aprendizaje por refuerzo. En este artículo, analizaremos otro algoritmo: Go-Explore, que permite explorar eficazmente el entorno en la etapa de entrenamiento del modelo.
Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 5): Desarrollar y probar la estrategia de negociación con LLMs (I) Ajuste fino
Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial en la actualidad, los modelos lingüísticos (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial, por lo que deberíamos pensar en cómo integrar potentes LLM en nuestras operaciones algorítmicas. Para la mayoría de la gente, es difícil ajustar estos potentes modelos a sus necesidades, desplegarlos localmente y luego aplicarlos a la negociación algorítmica. Esta serie de artículos abordará paso a paso la consecución de este objetivo.
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de búsqueda de sistema cargado (Charged System Search, CSS)
En este artículo, analizaremos otro algoritmo de optimización inspirado en la naturaleza inanimada: el algoritmo de búsqueda de sistema cargado (CSS). El objetivo de este artículo es presentar un nuevo algoritmo de optimización basado en los principios de la física y la mecánica.
Patrones de diseño en MQL5 (Parte 3): Patrones conductuales 1
En el nuevo artículo de la serie sobre patrones de diseño, nos ocuparemos de los patrones conductuales para comprender cómo crear de forma eficaz métodos de interacción entre los objetos creados. Diseñando estos patrones conductuales, podremos entender cómo construir software reutilizable, extensible y comprobable.
Soluciones sencillas para trabajar cómodamente con indicadores
En este artículo le contaremos cómo crear un panel simple para cambiar la configuración del indicador directamente desde el gráfico, y qué cambios se deberán introducir en el indicador para conectar este panel. Este artículo está dirigido exclusivamente a aquellos que acaban de empezar a familiarizarse con MQL5.
Experimentos con redes neuronales (Parte 5): Normalización de parámetros de entrada para su transmisión a una red neuronal
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.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 50): Soft Actor-Critic (optimización de modelos)
En el artículo anterior, implementamos el algoritmo Soft Actor-Critic (SAC), pero no pudimos entrenar un modelo rentable. En esta ocasión, optimizaremos el modelo creado previamente para obtener los resultados deseados en su rendimiento.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 24): Predicción de series temporales de divisas mediante modelos de IA convencionales
En los mercados de divisas es muy difícil predecir la tendencia futura sin tener una idea del pasado. Muy pocos modelos de aprendizaje automático son capaces de hacer predicciones futuras considerando valores pasados. En este artículo, vamos a discutir cómo podemos utilizar modelos de inteligencia artificial clásicos (no de series temporales) para superar al mercado.
Indicador de posiciones históricas en el gráfico como diagrama de sus ganancias/pérdidas
En el artículo analizaremos una variante para obtener información sobre posiciones cerradas usando la historia de sus transacciones. Asimismo, crearemos un indicador sencillo que mostrará en forma de gráfico los beneficios/pérdidas aproximados de las posiciones en cada barra.
Creación de un EA limitador de reducción diaria en MQL5
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.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 34): Sistema de órdenes (III)
En este artículo concluiremos la primera fase de la construcción. Aunque será algo relativamente rápido, explicaré detalles que quizás no se comentaron anteriormente. Pero aquí explicaré algunas cosas que mucha gente no entiende por qué son como son. Uno de estos casos es el del ratón. ¡¡¡¿Sabes por qué tienes que pulsar la tecla Shift o Ctrl en tu teclado?!!!
La teoría del caos en el trading (Parte 2): Continuamos la inmersión
Continuamos nuestra inmersión en la teoría del caos en los mercados financieros: hoy analizaremos su aplicabilidad al análisis de divisas y otros activos.
Cómo desarrollar un agente de aprendizaje por refuerzo en MQL5 con Integración RestAPI (Parte 1): Como usar RestAPIs en MQL5
Este artículo aborda la importancia de las APIs (application programming interface) en la comunicación entre diferentes aplicaciones y sistemas de software. En él, se destaca el papel de las API a la hora de simplificar la interacción entre aplicaciones, ya que les permiten compartir datos y funcionalidades de forma eficiente.
Creación de una interfaz gráfica de usuario interactiva en MQL5 (Parte 2): Añadir controles y capacidad de respuesta
Mejorar el panel GUI de MQL5 con funciones dinámicas puede mejorar significativamente la experiencia comercial de los usuarios. Al incorporar elementos interactivos, efectos de desplazamiento y actualizaciones de datos en tiempo real, el panel se convierte en una herramienta poderosa para los traders modernos.
Desarrollo de un factor de calidad para los EAs
En este artículo, te explicaremos cómo desarrollar un factor de calidad que tu Asesor Experto (EA) pueda mostrar en el simulador de estrategias. Te presentaremos dos formas de cálculo muy conocidas (Van Tharp y Sunny Harris).
DoEasy. Elementos de control (Parte 28): Estilos de barra en el control «ProgressBar»
El artículo desarrollará los estilos de visualización y el texto de descripción para la barra de progreso del control ProgressBar.