Artículos de programación MQL4 y MQL5

Hoy le presentamos el framework Actor-Director-Critic, que combina el aprendizaje jerárquico y la arquitectura multicomponente para crear estrategias comerciales adaptativas. En este artículo, detallaremos cómo el uso del Director para clasificar las acciones del Actor ayuda a optimizar eficazmente las decisiones comerciales y a aumentar la solidez de los modelos en el entorno de los mercados financieros.

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.

Hoy hablaremos de una nueva metaheurística de optimización inspirada en la naturaleza: el NOA (Neuroboids Optimisation Algorithm), que combina principios de inteligencia colectiva y redes neuronales. A diferencia de los métodos clásicos, el algoritmo usa una población de "neuroboides" autodidactas, cada uno con su propia red neuronal que adapta la estrategia de búsqueda en tiempo real. En el artículo se revela la arquitectura del algoritmo, los mecanismos de autoaprendizaje de los agentes y las perspectivas de aplicación de este enfoque híbrido a problemas complejos de optimización.

En este artículo, hacemos nuestro segundo intento de convertir los cambios en los niveles de precios de cualquier mercado en un cambio correspondiente en el ángulo. En esta ocasión, seleccionamos un enfoque matemáticamente más sofisticado que el que elegimos en nuestro primer intento, y los resultados obtenidos sugieren que nuestro cambio de enfoque puede haber sido la decisión correcta. Únase a nosotros hoy para debatir cómo podemos utilizar las coordenadas polares para calcular el ángulo formado por los cambios en los niveles de precios, de una manera significativa, independientemente del mercado que esté analizando.

Después de haber tomado un descanso en el desarrollo y perfeccionamiento del servicio usado en la repetición/simulación, retomaremos el trabajo en él. Ahora que no utilizaremos algunos recursos, como las variables globales del terminal, es necesario reestructurar por completo algunas partes de él. No se preocupen, este proceso se explicará adecuadamente para que todos puedan seguir el desarrollo del servicio.

En este artículo veremos de manera práctica y bastante didáctica el primer comando de bucle. A pesar de que muchos principiantes sienten temor al enfrentarse a la necesidad de crear bucles, saber cómo hacerlo de manera adecuada y segura, es algo que solo la experiencia y la práctica pueden proporcionar. Pero, ¿quién sabe? Tal vez pueda ayudarte a reducir las dificultades y el sufrimiento, mostrándote los principales problemas y precauciones que debes tener al utilizar bucles en tus códigos. El contenido expuesto aquí tiene como objetivo exclusivamente la enseñanza didáctica. En ningún caso debe considerarse como una aplicación destinada a otro fin que no sea el aprendizaje y estudio de los conceptos presentados.

La regularización es una forma de penalizar la función de pérdida en proporción a la ponderación discreta aplicada a lo largo de las distintas capas de una red neuronal. Observamos la importancia que esto puede tener, para algunas de las diversas formas de regularización, en ejecuciones de prueba con un Asesor Experto ensamblado mediante el asistente.

Los avances en inteligencia artificial que acaparan los titulares, desde ChatGPT hasta los coches autónomos, no se basan en modelos aislados, sino en el conocimiento acumulado que se transfiere desde diversos modelos o campos comunes. Ahora bien, este mismo enfoque de «aprender una vez, aplicar en todas partes» puede aplicarse para ayudarnos a transformar nuestros modelos de IA en el trading algorítmico. En este artículo, vamos a aprender cómo podemos aprovechar la información obtenida de diversos instrumentos para mejorar las predicciones sobre otros utilizando el aprendizaje por transferencia.

Aprenda a construir un indicador de patrón armónico en MQL5 utilizando objetos gráficos. Descubra cómo detectar puntos de oscilación, aplicar retrocesos de Fibonacci y automatizar el reconocimiento de patrones.

Las máquinas de vectores de soporte clasifican los datos en función de clases predefinidas explorando los efectos de aumentar su dimensionalidad. Se trata de un método de aprendizaje supervisado bastante complejo dado su potencial para tratar datos multidimensionales. Para este artículo consideramos cómo su implementación muy básica de datos bidimensionales puede hacerse más eficientemente con el polinomio de Newton al clasificar precio-acción.

Hoy hablaremos de un algoritmo de optimización caótica (COA) mejorado, que combina los efectos del caos con mecanismos de búsqueda adaptativos. El algoritmo usa un conjunto de mapeos caóticos y componentes inerciales para explorar el espacio de búsqueda. El artículo revela los fundamentos teóricos de los métodos caóticos de optimización financiera.

Hoy vamos a desarrollar un sistema de visualización de varios gráficos utilizando objetos de gráfico. El objetivo es mejorar el trading basado en noticias mediante la aplicación de algoritmos MQL5 que ayudan a reducir el tiempo de reacción de los operadores en períodos de alta volatilidad, como los momentos en que se publican noticias importantes. En este caso, ofrecemos a los traders una forma integrada de supervisar múltiples símbolos principales a través de una única herramienta integral de trading basada en noticias. Nuestro trabajo sigue avanzando con News Headline EA, que ahora cuenta con un conjunto cada vez mayor de funciones que aportan un valor real tanto a los operadores que utilizan sistemas totalmente automatizados como a aquellos que prefieren el trading manual asistido por algoritmos. Descubre más conocimientos, ideas prácticas y observaciones continuando la lectura y sumándote a esta discusión.

Descubra técnicas prácticas para optimizar el uso de la memoria en los sistemas de trading MQL5. Aprenda a crear asesores expertos e indicadores eficientes, estables y de rápido rendimiento. Exploraremos cómo funciona realmente la memoria en MQL5, las trampas comunes que ralentizan sus sistemas o provocan fallos y, lo más importante, cómo solucionarlos.

Continuamos el estudio del algoritmo de optimización caótica. La segunda parte del artículo está dedicada a los aspectos prácticos de la implementación del algoritmo, sus pruebas y conclusiones.

Le presentamos a Mantis, un modelo básico ligero para la clasificación de series temporales basado en el Transformer con preentrenamiento contrastivo y atención híbrida que ofrece precisión y escalabilidad récord.

El artículo presenta un nuevo enfoque para la creación de sistemas de negociación basados en principios cuánticos e inteligencia artificial. El autor describe el desarrollo de una red neuronal única que va más allá del aprendizaje automático clásico al integrar la mecánica cuántica con las arquitecturas de inteligencia artificial modernas.

En estos últimos artículos, he mencionado que, en algunos momentos, necesitamos definir un valor para la propiedad ZOrder. ¿Pero por qué?!?! El motivo es que muchos de los códigos que agregan objetos al gráfico simplemente no usan, o mejor dicho, no definen un valor para esa propiedad. Bien, no estoy aquí para decir qué debe o no debe hacer cada programador, ni cómo debe o no debe escribir su código. Estoy aquí para mostrarte, estimado lector e interesado en comprender realmente cómo funcionan las cosas, lo que ocurre entre bastidores.

En este artículo, vamos entender por qué se crearon estructuras en lenguajes de programación como MQL5, así como también por qué, en algunos momentos, las estructuras son formas ideales de transferir valores entre funciones y procedimientos, mientras que, en otros momentos, pueden no ser la mejor forma de hacerlo.

El SAR parabólico (Stop-and-Reversal, SAR) es un indicador de confirmación de tendencia y de puntos de finalización de tendencia. Debido a que es un rezagado en la identificación de tendencias, su propósito principal ha sido posicionar trailing stop loss en posiciones abiertas. Sin embargo, exploramos si realmente podría usarse como una señal de Asesor Experto, gracias a clases de señales personalizadas de Asesores Expertos ensamblados por un asistente.

En artículos anteriores, revisamos los aspectos teóricos del framework PSformer, que incluye dos importantes innovaciones en la arquitectura del Transformer clásico: el mecanismo de compartición de parámetros (PS) y la atención a los segmentos espaciotemporales (SegAtt). En este artículo, continuaremos el trabajo sobre la implementación de los enfoques propuestos mediante MQL5.

Les presento mi nuevo algoritmo basado en la población, el BIO (Blood Inheritance Optimization), inspirado en el sistema de herencia del grupo sanguíneo humano. En este algoritmo, cada solución tiene un "grupo sanguíneo" distinto que determina su forma de evolucionar. Al igual que en la naturaleza, el grupo sanguíneo de un niño se hereda según reglas específicas, en el BIO las nuevas soluciones obtienen sus características mediante un sistema de herencia y mutaciones.

La regresión simbólica es una forma de regresión que parte de supuestos mínimos o nulos sobre cómo sería el modelo subyacente que traza los conjuntos de datos objeto de estudio. Aunque puede implementarse mediante Métodos Bayesianos o Redes Neuronales, veremos cómo una implementación con Algoritmos Genéticos puede ayudar a personalizar una clase de señal experta utilizable en el asistente MQL5.

En el proceso de análisis de la situación del mercado, dividimos este en segmentos individuales, identificando las tendencias clave. Sin embargo, los métodos tradicionales de análisis suelen centrarse en un solo aspecto, lo cual limita nuestra percepción. En este artículo, presentaremos un método que nos permitirá seleccionar varios objetos, ofreciéndonos una comprensión más completa y variada de la situación.

En este artículo creamos un símbolo sintético utilizando una red generativa adversaria (Generative Adversarial Networks, GAN), lo que implica generar datos financieros realistas que imitan el comportamiento de instrumentos de mercado reales, como el EURUSD. El modelo GAN aprende patrones y volatilidad a partir de datos históricos del mercado y crea datos sintéticos de precios con características similares.

En este análisis veremos cómo obtener datos de mercado en tiempo real e información de la cuenta, calcular métricas y mostrar los datos en un panel personalizado. Para lograrlo, profundizaremos en el desarrollo de una clase AnalyticsPanel que englobe todas estas funcionalidades, incluida la creación de paneles. Este esfuerzo forma parte de nuestra continua expansión del Nuevo Panel de Administración EA, que introduce funcionalidades avanzadas utilizando principios de diseño modular y mejores prácticas para la organización del código.

Aquí veremos cómo utilizar las variables y constantes predefinidas por el lenguaje MQL5. Además, echaremos un vistazo a otro tipo especial de variable: las funciones. Saber trabajar de manera correcta con estas variables puede marcar la diferencia entre una aplicación que funciona y una que no. Para comprender lo que se expondrá aquí es necesario haber entendido lo visto en los artículos anteriores.

Hoy proponemos al lector familiarizarse con el método de análisis multimodal complejo de interacción y comprensión de características.

En nuestro artículo anterior presentamos un script sencillo llamado «The Quarters Drawer». Partiendo de esa base, ahora damos el siguiente paso creando un Asesor Experto (Expert Advisor, EA) de monitoreo, destinado a seguir estos cuartos y a proporcionar supervisión sobre posibles reacciones del mercado en dichos niveles. Acompáñenos mientras exploramos el proceso de desarrollo de una herramienta de detección de zonas en este artículo.

En este artículo, implementamos la ejecución de operaciones y la gestión de riesgos para la estrategia de scalping Envelopes Trend Bounce en MQL5. Implementamos la apertura de órdenes y controles de riesgo, como la orden de stop-loss y el dimensionamiento de posiciones. Concluimos con el backtesting y la optimización, partiendo de los fundamentos de la Parte 18.

En este artículo, presentaré un tema muy importante, que pocos comprenden realmente: Eventos personalizados. Peligros. Ventajas y fallos causados por tales elementos. Este tema es clave para quienes desean convertirse en programadores profesionales en MQL5 o en cualquier otro tipo de lenguaje. Por ello, nos centraremos en MQL5 y MetaTrader 5.