Artículos de programación MQL4 y MQL5

Este artículo es algo distinto de los anteriores de esta serie. En él, hablaremos de una representación alternativa de las series temporales. La representación lineal por partes de series temporales es un método de aproximación de una serie temporal usando funciones lineales en intervalos pequeños.

En este artículo comenzaremos a construir la clase C_Orders para poder enviar órdenes al servidor de negociación. Lo haremos poco a poco, ya que el objetivo es explicar detalladamente cómo se realizará esto a través del sistema de mensajería.

Aprenda a recuperar, procesar, clasificar, ordenar, analizar y gestionar posiciones cerradas, órdenes e historiales de operaciones utilizando MQL5 mediante la creación de una amplia biblioteca EX5 de gestión de historiales con un enfoque detallado paso a paso.

Aquí vamos a desarrollar un script desde cero que simplifica la descarga de pantallas de impresión de operaciones para analizar las entradas de operaciones. Toda la información necesaria sobre una operación debe mostrarse cómodamente en un gráfico con la posibilidad de dibujar distintos plazos.

Le proponemos familiarizarse con un framework que combina la transformada de wavelet y el modelo multitarea Self-Attention con el objetivo de mejorar la capacidad de respuesta y la precisión de las previsiones en condiciones de mercado volátiles. La transformada de wavelet descompone los rendimientos de los activos en frecuencias altas y bajas, captando cuidadosamente las tendencias del mercado a largo plazo y las fluctuaciones a corto plazo.

En este artículo te mostraré cómo bloquear un indicador, simplemente utilizando el lenguaje MQL5, de una forma muy interesante y sorprendente.

Se trata, sin duda, del tema más complicado de explicar únicamente con la parte teórica. Por esta razón, te aconsejo que practiques lo que se mostrará aquí. Aunque al principio todo parezca simple, esta cuestión sobre los operadores solo se comprenderá bien con la práctica aliada a un estudio constante. El contenido expuesto aquí tiene un propósito puramente didáctico. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea aprender y estudiar los conceptos mostrados.

En la segunda parte del artículo, seguiremos desarrollando una versión modificada del algoritmo AOS (Atomic Orbital Search), centrándonos en operadores específicos para mejorar su eficacia y adaptabilidad. Tras analizar los fundamentos y la mecánica del algoritmo, discutiremos ideas para mejorar el rendimiento y la capacidad de analizar espacios de soluciones complejos, proponiendo nuevos enfoques para ampliar su funcionalidad como herramienta de optimización.

La creación de integraciones de intercambio de criptomonedas sin DLL ha sido durante mucho tiempo un reto, pero esta solución proporciona un marco completo para la conectividad directa con el mercado.

En este artículo, implementaremos una primera solución para identificar cuándo puede aparecer una nueva barra en el gráfico. Esta solución es aplicable a diversas situaciones. Sin embargo, comprender su desarrollo puede ayudarte a entender varios aspectos. El contenido expuesto aquí tiene como único propósito la enseñanza. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuyo objetivo no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos presentados.

En esta serie de artículos, revisamos estrategias de negociación bien conocidas para ver si podemos mejorarlas utilizando IA. En el artículo de hoy comprobaremos si existe una relación fiable entre los metales preciosos y las divisas.

Hoy le presentamos la estructura multiagente adaptativa de optimización de portafolios (MASAAT), que combina mecanismos de atención y análisis de series temporales. El MASAAT genera un conjunto de agentes que analizan series de precios y cambios direccionales, permitiendo identificar fluctuaciones sustanciales en los precios de los activos a diferentes niveles de detalle.

Incorporar indicadores técnicos en el análisis de la acción del precio es un enfoque muy eficaz. Estos indicadores suelen resaltar niveles clave de reversiones y retrocesos, lo que ofrece información valiosa sobre la dinámica del mercado. En este artículo, mostramos cómo desarrollamos una herramienta automatizada que genera señales utilizando el indicador Parabolic SAR.

Este artículo es una breve introducción a lo que sería el punto flotante. Como este contenido es muy complicado, te aconsejo leer con calma y atención. No esperes dominar el sistema de punto flotante de manera rápida. El mismo solo se domina con el tiempo y la experiencia de uso. Pero este artículo te ayudará a entender por qué, a veces, tu aplicación reporta un resultado diferente del esperado originalmente. El contenido expuesto aquí tiene un propósito puramente didáctico. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.

¿Las posiciones de los planetas y las estrellas afectan los mercados financieros? Armémonos de estadísticas y big data y embarquémonos en un viaje apasionante hacia el mundo donde las estrellas y los gráficos bursátiles se cruzan.

El Índice de fuerza relativa (Relative Strength Index, RSI) es un oscilador de momento popular que mide el ritmo y el tamaño del cambio de precio reciente de un valor para evaluar situaciones de sobrevaloración y subvaloración en el precio del valor. Estos conocimientos sobre velocidad y magnitud son clave para definir puntos de reversión. Ponemos este oscilador a trabajar en otra clase de señal personalizada y examinamos las características de algunas de sus señales. Sin embargo, comenzaremos resumiendo lo que comenzamos anteriormente sobre las Bandas de Bollinger.

Este artículo continúa con el tema de la predicción del próximo movimiento de los precios. Le invito a conocer la arquitectura del Transformador Multifuturo. Su idea principal es descomponer la distribución multimodal del futuro en varias distribuciones unimodales, lo que permite simular eficazmente varios modelos de interacción entre agentes en la escena.

La diferencia temporal es otro algoritmo del aprendizaje por refuerzo que actualiza los valores Q basándose en la diferencia entre las recompensas previstas y las reales durante el entrenamiento del agente. Se centra específicamente en la actualización de los valores Q sin tener en cuenta su emparejamiento estado-acción. Por lo tanto, veremos cómo aplicar esto, tal y como hemos hecho en artículos anteriores, en un Asesor Experto creado mediante un asistente.

Experimente una guía paso a paso sobre la creación de un analizador JSON personalizado en MQL5, completo con manejo de objetos y matrices, verificación de errores y serialización. Obtenga conocimientos prácticos para conectar su lógica comercial y sus datos estructurados con esta solución flexible para manejar JSON en MetaTrader 5.

El libro de órdenes —Depth of Market— es, sin duda, un elemento muy relevante para la ejecución de operaciones rápidas, especialmente en algoritmos de alta frecuencia (HFT). En esta serie de artículos, exploraremos este tipo de evento comercial que podemos obtener a través del bróker en muchos de los símbolos negociados. Empezaremos con un indicador en el que se pueden configurar la paleta de colores, la posición y el tamaño del histograma que se mostrará directamente en el gráfico. También veremos cómo generar eventos BookEvent para probar el indicador en condiciones específicas. Otros posibles temas que trataremos en artículos futuros son el almacenamiento de estas distribuciones de precios y las formas de utilizarlas en el simulador de estrategias.

Únase a nuestro debate de hoy, en el que buscaremos un procedimiento algorítmico para minimizar el número total de veces que nos detienen en operaciones ganadoras. El problema al que nos enfrentamos es muy complejo, y la mayoría de las soluciones que se plantean en los debates comunitarios carecen de normas establecidas y fijas. Nuestro enfoque algorítmico para resolver el problema aumentó la rentabilidad de nuestras operaciones y redujo nuestra pérdida media por operación. Sin embargo, aún quedan avances por realizar para filtrar completamente todas las operaciones que se detendrán. Nuestra solución es un buen primer paso que cualquiera puede probar.

Hoy le proponemos familiarizarse con el método Node-Adaptive Feature Smoothing (NAFS), que supone un enfoque no paramétrico para crear representaciones de nodos que no requiere entrenamiento de parámetros. El NAFS extrae las características de cada nodo considerando sus vecinos y luego combina adaptativamente dichas características para formar la representación final.

Los núcleos lineales son la matriz más simple de su tipo utilizada en el aprendizaje automático para regresión lineal y máquinas de vectores de soporte. Por otro lado, el kernel Matérn es una versión más versátil de la función de base radial que analizamos en un artículo anterior, y es apto para mapear funciones que no son tan suaves como asumiría la RBF. Creamos una clase de señal personalizada que utiliza ambos núcleos para pronosticar condiciones largas y cortas.

Durante décadas, los operadores han utilizado la fórmula del criterio de Kelly para determinar la proporción óptima de capital que se debe asignar a una inversión o apuesta con el fin de maximizar el crecimiento a largo plazo y minimizar el riesgo de ruina. Sin embargo, seguir ciegamente el criterio de Kelly utilizando el resultado de una sola prueba retrospectiva suele ser peligroso para los operadores individuales, ya que en el trading en vivo, la ventaja comercial disminuye con el tiempo y el rendimiento pasado no es un indicador de resultados futuros. En este artículo, presentaré un enfoque realista para aplicar el criterio de Kelly a la asignación de riesgos de uno o más EA en MetaTrader 5, incorporando los resultados de la simulación de Monte Carlo de Python.

Seguimos construyendo los algoritmos que sustentan el framework DADA, una herramienta avanzada para detectar anomalías en las series temporales. Este enfoque permite distinguir eficazmente las fluctuaciones aleatorias de los valores atípicos significativos. A diferencia de los métodos clásicos, el DADA se adapta dinámicamente a los distintos tipos de datos, seleccionando el nivel de compresión óptimo en cada caso.

Este artículo trata sobre los polinomios ortogonales. Su uso puede suponer la base de un análisis más preciso y eficaz de la información del mercado, de modo que el tráder pueda tomar decisiones más informadas.

Aunque los módulos se comunican de manera adecuada, existe un error al intentar utilizar el indicador de mouse en el servicio de repetición. Necesitamos corregir esto ahora, antes de pasar al siguiente paso. Además, se ha corregido una incidencia en el código del indicador de mouse. Esta versión finalmente se ha vuelto estable y está debidamente finalizada.

El presente artículo propone un enfoque original para el desarrollo de estrategias de tendencia. Hoy aprenderemos a marcar ejemplos de entrenamiento y a entrenar clasificadores con ellos. El resultado serán sistemas comerciales listos para usar que se ejecutarán en el terminal MetaTrader 5.

Un último detalle: Aunque no se incluye en este artículo, explicaré el código del servicio que se estará utilizando en el próximo, ya que usaremos este mismo código como trampolín para lo que realmente estamos desarrollando. Así que ten un poco de paciencia y espera el próximo artículo, pues las cosas se están poniendo cada día más interesantes.

El algoritmo del restaurador de éxito (SRA) es un innovador método de optimización inspirado en los principios de la gestión de restaurantes. A diferencia de los enfoques tradicionales, el SRA no descarta las soluciones débiles, sino que las mejora combinándolas con elementos de las que han tenido éxito. El algoritmo muestra resultados competitivos y ofrece una nueva perspectiva sobre el equilibrio entre investigación y explotación en los problemas de optimización.

A continuación, continuaremos con el trabajo de lograr que el indicador del mouse nos informe sobre el tiempo restante de la barra en momentos de baja liquidez. Aunque a primera vista parece sencillo, verás que esta tarea es mucho más complicada. Esto se debe a algunos obstáculos que tendremos que superar. Por eso, es importante que sigas esta primera parte para poder comprender las siguientes.

El algoritmo del restaurador de éxito (SRA) es un innovador método de optimización inspirado en los principios de la gestión de restaurantes. A diferencia de los enfoques tradicionales, el SRA no descarta las soluciones débiles, sino que las mejora combinándolas con elementos de las que han tenido éxito. El algoritmo muestra resultados competitivos y ofrece una nueva perspectiva sobre el equilibrio entre investigación y explotación en los problemas de optimización.