Artículos con ejemplos de programación de robots comerciales en el lenguaje MQL5

Una guía paso a paso para crear e implementar un algoritmo de trading automatizado en MQL5 basado en la estrategia de trading Fair Value Gap (FVG). Un tutorial detallado sobre la creación de un asesor experto que puede ser útil tanto para principiantes como para operadores experimentados.

En el quinto artículo de nuestra serie, nos familiarizaremos con el mundo de los arrays en MQL5. Este artículo ha sido pensado para principiantes. En este artículo intentaremos repasar conceptos complejos de programación de manera simplificada para que el material resulte comprensible para todos. Asimismo, exploraremos conceptos básicos, discutiremos diferentes cuestiones y compartiremos conocimientos.

En este artículo, proporcionaremos otro indicador basado en la volatilidad llamado Chaikin Volatility. Entenderemos cómo construir un indicador personalizado después de identificar cómo se puede utilizar y construir. Compartiremos algunas estrategias sencillas que se pueden utilizar y luego las pondremos a prueba para entender cuál puede ser mejor.

En este artículo, hablaremos de otro tipo de modelos que están destinados a estudiar la dinámica del estado ambiental.

En este artículo hablaremos sobre el paradigma de la POO y su aplicación en el código MQL5. Este será el segundo artículo de la serie. En él aprenderemos las características de la programación orientada a objetos y analizaremos ejemplos prácticos. La última vez escribimos un Asesor Experto basado en la Acción del Precio (Price Action) utilizando el indicador EMA y datos de velas. Ahora convertiremos su código procedimental en un código orientado a objetos.

En este artículo vamos a discutir en detalle cómo escribir una clase de gestor de riesgos para el comercio manual a partir de cero. Esta clase también puede utilizarse como clase base para que la hereden los traders algorítmicos que utilizan programas automatizados.

En el artículo anterior, nos familiarizamos con uno de los métodos para detectar objetos en una imagen. Sin embargo, el procesamiento de una imagen estática se diferencia ligeramente del trabajo con series temporales dinámicas que incluyen la dinámica de los precios que hemos analizado. En este artículo les presentaré un método de detección de objetos en vídeo que resulta algo más cercano al problema que estamos resolviendo.

En este artículo, intentaremos desarrollar nuestra propia estrategia de trading. Toda estrategia de trading debe basarse en algún tipo de ventaja estadística. Además, esta ventaja debería existir durante mucho tiempo.

En trabajos anteriores, siempre evaluábamos el estado actual del entorno. Al mismo tiempo, la dinámica de los cambios en los indicadores siempre permaneció «entre bastidores». En este artículo quiero presentarle un algoritmo que permite evaluar el cambio directo de los datos entre 2 estados ambientales sucesivos.

En las partes anteriores, el Asesor Experto (EA) en desarrollo sólo podía utilizar un tamaño de posición fijo para operar. Esto es aceptable para las pruebas, pero no es aconsejable cuando se opera en una cuenta real. Hagamos posible el comercio utilizando tamaños de posición variables.

Tras empezar a desarrollar un EA multidivisa, ya hemos obtenido algunos resultados y hemos conseguido realizar varias iteraciones de mejora del código. Sin embargo, nuestro EA fue incapaz de trabajar con órdenes pendientes y reanudar la operación después del reinicio del terminal. Añadamos estas características.

En este artículo, le propongo abordar la creación de una estrategia comercial desde una perspectiva diferente. Hoy no pronosticaremos los movimientos futuros de los precios, sino que trataremos de construir un sistema comercial basado en el análisis de datos históricos.

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.

Construya asesores expertos que miren hacia delante y se ajusten a cualquier mercado.

Operar con noticias puede ser complicado y abrumador, en este artículo repasaremos los pasos para obtener datos de noticias. Además, conoceremos el calendario económico de MQL5 y lo que ofrece.

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.

Los modelos que creamos son cada vez más grandes y complejos. Esto aumenta los costes no sólo de su formación, sino también de su funcionamiento. Sin embargo, el tiempo necesario para tomar una decisión suele ser crítico. A este respecto, consideremos los métodos para optimizar el rendimiento del modelo sin pérdida de calidad.

En esta serie, seguiremos desvelando los secretos de la programación. En nuestro nuevo artículo, aprenderemos los fundamentos de las estructuras, las clases y las funciones de tiempo y adquiriremos nuevas habilidades para lograr una programación eficiente. Esta guía será probablemente útil no solo para los principiantes, sino también para los desarrolladores experimentados, ya que simplifica conceptos complejos, ofreciendo información valiosa para dominar MQL5. Así que hoy podrá seguir aprendiendo cosas nuevas, mejorando sus conocimientos de programación y dominando el mundo del trading algorítmico.

Este artículo presenta un método bastante eficaz de previsión de trayectorias de múltiples agentes, capaz de adaptarse a diversas condiciones ambientales.

Ya hemos avanzado bastante en el desarrollo del asesor multidivisa con varias estrategias funcionando en paralelo. Basándonos en nuestra experiencia, revisaremos la arquitectura de nuestra solución y trataremos de mejorarla antes de avanzar demasiado.

Seguimos hablando de algoritmos para entrenar modelos de predicción de trayectorias. En este artículo nos familiarizaremos con un método llamado "AutoBots".

Hoy continuaremos con el desarrollo de un asesor multidivisa con varias estrategias funcionando en paralelo. Intentaremos transferir todo el trabajo relacionado con la apertura de posiciones de mercado desde el nivel de las estrategias al nivel de un experto que gestiona estas. Las propias estrategias solo negociarán virtualmente, sin abrir posiciones de mercado.

La calidad de las predicciones de los estados futuros desempeña un papel importante en el método Goal-Conditioned Predictive Coding, del que hablamos en el artículo anterior. En este artículo quiero presentarte un algoritmo que puede mejorar significativamente la calidad de la predicción en entornos estocásticos, como los mercados financieros.

En este artículo, analizaremos el uso del trailing stop en el trading: su utilidad y eficacia, y cómo podemos utilizarlo. La eficacia de un trailing stop depende en gran medida de la volatilidad del precio y de la selección del nivel de stop loss. Para fijar un stop loss pueden usarse diversos métodos.

Existen bastantes estrategias comerciales distintas. Para diversificar los riesgos y aumentar la estabilidad de los resultados comerciales, puede resultar útil utilizar varias estrategias que funcionen en paralelo. Pero si cada estrategia se implementa como un asesor independiente, se hace mucho más difícil gestionar su trabajo conjunto en una cuenta comercial. Para resolver este problema, es deseable implementar el funcionamiento de diferentes estrategias de negociación en un asesor.

Por asesor multidivisa en este artículo nos referimos a un asesor o robot comercial que utiliza dos indicadores RSI con líneas de intersección: un RSI rápido que se cruza con uno lento.

Continuamos la serie para principiantes. Hoy veremos cómo crear constantes y variables, además de registrar la fecha, los colores y otros datos útiles. Asimismo, aprenderemos a crear enumeraciones como días de la semana o estilos de cadena (sólido, punteado, etc.). Las variables y las expresiones son la base de la programación: se encuentran necesariamente en el 99% de los programas, por lo que comprenderlas es fundamental. Y así, si es usted nuevo en el mundo de la programación, este es un buen comienzo. Nivel de conocimientos de programación: muy básico, dentro del ámbito de mi artículo anterior (el enlace está al principio).

En trabajos anteriores, hemos introducido el método del Decision Transformer y varios algoritmos derivados de él. Asimismo, hemos experimentado con distintos métodos de fijación de objetivos. Durante los experimentos, hemos trabajado con distintas formas de fijar objetivos, pero el aprendizaje de la trayectoria ya recorrida por parte del modelo siempre quedaba fuera de nuestra atención. En este artículo, queremos presentar un método que llenará este vacío.

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

En el aprendizaje offline, utilizamos un conjunto de datos fijo, lo que limita la cobertura de la diversidad del entorno. Durante el proceso de aprendizaje, nuestro Agente puede generar acciones fuera de dicho conjunto. Si no hay retroalimentación del entorno, la corrección de las evaluaciones de tales acciones será cuestionable. Mantener la política del Agente dentro de la muestra de entrenamiento se convierte así en un aspecto importante para garantizar la solidez del entrenamiento. De eso hablaremos en este artículo.