Artículos de programación MQL4 y MQL5

En este artículo repensaremos las cerraduras de código, transformándolas de mecanismos de protección en herramientas para resolver problemas complejos de optimización. Descubra el mundo de las cerraduras de código, no como simples dispositivos de seguridad, sino como inspiración para un nuevo enfoque de la optimización. Hoy crearemos toda una población de "cerraduras" en la que cada cerradura representará una solución única a un problema. A continuación, desarrollaremos un algoritmo que "forzará" estas cerraduras y hallará soluciones óptimas en ámbitos que van desde el aprendizaje automático hasta el desarrollo de sistemas comerciales.

Crearemos un indicador basado en el Cuadrado de Gann de 9, construido elevando al cuadrado el tiempo y el precio. Prepararemos el código y probaremos el indicador en la plataforma en diferentes intervalos de tiempo.

El uso de procesos de difusión anisotrópica para codificar los datos de origen en un espacio latente hiperbólico, como se propone en el framework HypDIff, ayuda a preservar las características topológicas de la situación actual del mercado y mejora la calidad de su análisis. En el artículo anterior, empezamos a aplicar los enfoques propuestos usando herramientas MQL5. Hoy continuaremos el trabajo iniciado, llevándolo a su conclusión lógica.

Al estudiar el método FEDformer, abrimos la puerta al dominio frecuencial de la representación de series temporales. En este nuevo artículo continuaremos con el tema iniciado, y analizaremos un método que permite no solo el análisis, sino también la predicción de estados posteriores en el ámbito privado.

Seguimos trabajando en la implementación de los algoritmos para el agente multimodal de comercio financiero (FinAgent), diseñado para analizar los datos multimodales de la dinámica de mercado y los patrones comerciales históricos.

Ahora nuestro EA utiliza una base de datos para recuperar las cadenas de inicialización de instancias individuales de estrategias comerciales. Sin embargo, la base de datos es bastante voluminosa y contiene mucha información innecesaria para el funcionamiento real del asesor experto. Vamos a intentar que el EA funcione sin conexión obligatoria a la base de datos.

En este artículo se implementará la filtración de noticias para eventos de noticias individuales basándose en sus identificadores. Además, se mejorarán las consultas SQL anteriores para proporcionar información adicional o reducir el tiempo de ejecución de la consulta. Además, se hará funcional el código creado en los artículos anteriores.

Vamos a crear algo más interesante. El código que mostré antes quedará completamente obsoleto. No quiero arruinar la sorpresa. Sigue el artículo para entender mejor. Desde el inicio de esta secuencia sobre cómo desarrollar un sistema de repetición/simulación, he dicho que la idea es usar la plataforma MetaTrader 5 de manera idéntica, tanto en el sistema que estamos desarrollando como en el mercado real. Es importante que esto se haga de manera adecuada. No querrás entrenar y aprender a luchar usando determinadas herramientas y en el momento de la pelea tener que usar otras.

Continuamos nuestra análisis de la familia de métodos del Transformador de decisiones. En artículos anteriores ya hemos observado que entrenar el transformador subyacente en la arquitectura de estos métodos supone todo un reto y requiere una gran cantidad de datos de entrenamiento marcados. En este artículo, analizaremos un algoritmo para utilizar trayectorias no marcadas para el entrenamiento previo de modelos.

Este artículo explora una estrategia comercial que integra el análisis discriminante lineal (Linear Discriminant Analysis, LDA) con las Bandas de Bollinger, aprovechando las predicciones de zonas categóricas para obtener señales estratégicas de entrada al mercado.

En este trabajo, proponemos introducir un algoritmo que use operadores de mejora de políticas de forma cerrada para optimizar las acciones offline del Agente.

La normalización por lotes es el preprocesamiento de datos antes de introducirlos en un algoritmo de aprendizaje automático, como una red neuronal. Esto siempre se hace teniendo en cuenta el tipo de activación que utilizará el algoritmo. Por lo tanto, exploramos los diferentes enfoques que se pueden adoptar para aprovechar los beneficios de esto, con la ayuda de un Asesor Experto ensamblado por un asistente.

Hasta ahora, hemos analizado la automatización del inicio de los procedimientos de optimización secuencial de los asesores expertos exclusivamente en el simulador de estrategias estándar. Pero, ¿qué ocurrirá si, entre una ejecución y otra, queremos procesar los datos ya adquiridos con otras herramientas? Hoy intentaremos añadir la posibilidad de crear nuevos pasos de optimización ejecutados por programas escritos en Python.

En este artículo, daremos vida a la clase C_Mouse. Está diseñada para permitir programar al más alto nivel posible. Sin embargo, hablar de programar a niveles altos o bajos no está relacionado con incluir palabrotas o jerga en el código. Todo lo contrario. Cuando mencionamos programación de alto o bajo nivel, nos referimos a lo fácil o difícil que es para otro programador entender el código.

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.

Aprenda a desarrollar e implementar una biblioteca EX5 integral de órdenes pendientes en su código o proyectos MQL5. Este artículo le mostrará cómo crear una extensa biblioteca EX5 de gestión de órdenes pendientes y lo guiará en el proceso de importarla e implementarla mediante la creación de un panel de negociación o una interfaz gráfica de usuario (GUI). El panel de órdenes del asesor experto permitirá a los usuarios abrir, monitorear y eliminar órdenes pendientes asociadas con un número mágico específico directamente desde la interfaz gráfica en la ventana del gráfico.

A muchas personas, especialmente a los no programadores, les resulta muy difícil transferir información entre MetaTrader 5 y otros programas. Uno de esos programas es Excel. Muchos utilizan Excel para gestionar y controlar sus riesgos, ya que es un programa muy bueno y fácil de aprender, incluso para quienes no son programadores de VBA. A continuación, voy a mostrar cómo establecer la comunicación entre MetaTrader 5 y Excel (un método muy sencillo).

El presente artículo continúa la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5. En este artículo examinaremos las acciones de los monoides como un medio de transformación de los monoides descritos en el artículo anterior para aumentar sus aplicaciones.

En este artículo, analizaremos la creación de un indicador que mostrará en un panel interactivo las estadísticas comerciales según la cuenta, y también según los símbolos y estrategias comerciales. Asimismo, escribiremos un código basándonos en los ejemplos de la Documentación y el artículo sobre el trabajo con bases de datos.

Continuamos familiarizándonos con el método TEMPO. En este artículo, analizaremos la efectividad de los enfoques propuestos con datos históricos reales.

Vamos a empezar a implementar la comunicación entre Excel y MetaTrader 5, pero antes es necesario entender algunas cosas importantes. Así no te quedarás rascándote la cabeza tratando de comprender por qué las cosas funcionan o no. Y antes de que frunzas el ceño ante la integración entre Python y Excel, veamos cómo podemos usar xlwings para controlar, en cierta medida, MetaTrader 5 a través de Excel. Lo que voy a mostrar aquí se centrará principalmente en la didáctica. No pienses que solo podemos hacer lo que mostraré.

Este proyecto tiene como objetivo aprovechar el lenguaje MQL5 para desarrollar un conjunto integral de herramientas de análisis para MetaTrader 5. Estas herramientas, que van desde scripts e indicadores hasta modelos de IA y asesores expertos, automatizarán el proceso de análisis del mercado. En ocasiones, este desarrollo producirá herramientas capaces de realizar análisis avanzados sin intervención humana y pronosticar resultados para las plataformas adecuadas. Ninguna oportunidad jamás se perderá. Únase a mí mientras exploramos el proceso de creación de un conjunto sólido de herramientas personalizadas para el análisis de mercado. Comenzaremos desarrollando un programa MQL5 simple que he llamado "Proyector de gráficos" (Chart Projector).

CatBoost es un potente modelo de aprendizaje automático basado en árboles que se especializa en la toma de decisiones basada en características estacionarias. Otros modelos basados en árboles, como XGBoost y Random Forest, comparten características similares en cuanto a su solidez, capacidad para manejar patrones complejos e interpretabilidad. Estos modelos tienen una amplia gama de usos, desde el análisis de características hasta la gestión de riesgos. En este artículo, vamos a explicar el procedimiento para utilizar un modelo CatBoost entrenado como filtro para una estrategia clásica de seguimiento de tendencias con cruce de medias móviles.

En este artículo, creamos un sistema (un EA) de recuperación de zona RSI en MQL5, utilizando señales RSI para lanzar operaciones y una estrategia de recuperación para gestionar las pérdidas. Implementamos una clase «ZoneRecovery» para automatizar las entradas de operaciones, la lógica de recuperación y la gestión de posiciones. El artículo concluye con información sobre backtesting para optimizar el rendimiento y mejorar la eficacia del EA.

Seguimos construyendo el modelo del transformador jerárquico Hidformer de dos torres, diseñado para analizar y predecir series temporales multivariantes complejas. En este artículo llevaremos el trabajo iniciado anteriormente a su conclusión lógica probando el modelo con datos históricos reales.

Analizaremos datos alternativos curados por el 'Chicago Board Of Options Exchange' (CBOE) para mejorar la precisión de nuestras redes neuronales profundas al pronosticar el símbolo XAUEUR (oro).

En este artículo, analizamos cómo se puede aplicar la causalidad estadística para identificar variables predictivas. Exploraremos el vínculo entre causalidad y entropía de transferencia, además de presentar código MQL5 para detectar transferencias direccionales de información entre dos variables.

En este artículo, pasaremos rápidamente por algunos métodos para obtener la función que podría representar nuestros datos en la base. No me adentraré en detalles sobre cómo usar estadísticas y estudios de probabilidad para interpretar los resultados. Dejo esto como tarea para aquellos que realmente deseen profundizar en la parte matemática del asunto. De todas formas, estudiar estos temas será crucial para que puedas comprender todo lo que involucra los estudios de redes neuronales. Aquí seré bastante suave con el tema.

Este artículo explora un algoritmo de selección de características introducido en el artículo 'Local Feature Selection for Data Classification' de Narges Armanfard et al. El algoritmo se implementa en Python para construir modelos clasificadores binarios que pueden integrarse con aplicaciones de MetaTrader 5 para la inferencia.

Pasar de un simple script de trading a un Asesor Experto (EA) totalmente funcional puede mejorar significativamente su experiencia de trading. Imagina tener un sistema que supervisa automáticamente tus gráficos, realiza cálculos esenciales en segundo plano y proporciona actualizaciones periódicas cada dos horas. Este EA estaría equipado para analizar métricas clave que son cruciales para tomar decisiones comerciales informadas, lo que garantiza que usted tenga acceso a la información más actualizada para ajustar sus estrategias de manera eficaz.