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

Continuamos nuestro estudio de los modelos híbridos de secuencias de grafos (GSM++) que integran las ventajas de distintas arquitecturas, proporcionando una gran precisión de análisis y una asignación eficiente de los recursos computacionales. Estos modelos revelan eficazmente patrones ocultos, reduciendo el impacto del ruido del mercado y mejorando la calidad de las previsiones.

En este artículo, desarrollamos un sistema de recuperación de zonas multinivel en MQL5 que utiliza el RSI para generar señales de trading. Cada instancia de señal se añade dinámicamente a una estructura de matriz, lo que permite al sistema gestionar múltiples señales simultáneamente dentro de la lógica de recuperación de zona. Mediante este enfoque, demostramos cómo manejar de manera efectiva escenarios complejos de gestión comercial, manteniendo al mismo tiempo un diseño de código escalable y robusto.

Los modelos híbridos de secuencias de grafos (GSM++) combinan los puntos fuertes de distintas arquitecturas para posibilitar un análisis de datos de gran precisión y optimizar los costes computacionales. Estos modelos se adaptan eficazmente a los datos dinámicos del mercado, mejorando la presentación y el procesamiento de la información financiera.

El uso exitoso del trading algorítmico requiere un aprendizaje continuo e interdisciplinario. Sin embargo, la infinita gama de posibilidades puede consumir años de esfuerzo sin producir resultados tangibles. Para abordar esta cuestión, proponemos un marco que introduce gradualmente la complejidad, lo que permite a los operadores perfeccionar sus estrategias de forma iterativa en lugar de dedicar un tiempo indefinido a resultados inciertos.

En este artículo hablaremos de las funciones de Rademacher y Walsh. Asimismo, exploraremos formas de aplicar estas funciones para analizar series temporales financieras y estudiaremos diversas aplicaciones en el comercio.

Continuamos nuestra introducción al innovador framework Chimera, un modelo bidimensional de espacio de estados que utiliza tecnologías de redes neuronales para analizar series temporales multidimensionales. Este método proporciona una gran precisión de predicción con un bajo costo computacional.

Este artículo explora una nueva dimensión del análisis utilizando librerías externas diseñadas específicamente para análisis avanzados. Estas librerías, como pandas, proporcionan potentes herramientas para procesar e interpretar datos complejos, lo que permite a los operadores obtener una visión más profunda de la dinámica del mercado. Al integrar estas tecnologías, podemos salvar la brecha entre los datos brutos y las estrategias viables. Únase a nosotros para sentar las bases de este enfoque innovador y liberar el potencial de combinar la tecnología con la experiencia en el comercio.

Continuamos nuestra exploración del framework de aprendizaje multitarea basado en ResNeXt, que destaca por su modularidad, su alta eficiencia desde el punto de vista computacional y su capacidad de identificar patrones consistentes en los datos. El uso de un único codificador y de "cabezas" especializadas reduce el riesgo de sobreentrenamiento del modelo y mejora la calidad de las predicciones.

El marco de aprendizaje multitarea basado en ResNeXt optimiza el análisis de datos financieros considerando su alta dimensionalidad, la no linealidad y las dependencias temporales. El uso de la convolución grupal y cabezas especializadas permite al modelo extraer eficazmente características clave de los datos de origen.

En este artículo se desarrolla una clase para gestionar cierres parciales en MQL5 y se integra dentro de un EA de order blocks. Además, se presentan pruebas de backtest comparando la estrategia con y sin parciales, analizando en qué condiciones su uso puede maximizar y asegurar beneficios. Concluimos que especialmente en estilos de trading orientados a movimientos más amplios, el uso de parciales podría ser beneficioso.

Los mercados financieros suelen clasificarse en dos tipos: los que se mueven dentro de un rango y los que siguen una tendencia. Esta visión estática del mercado puede facilitarnos las operaciones a corto plazo. Sin embargo, está desconectado de la realidad del mercado. En este artículo, buscamos comprender mejor cómo se mueven exactamente los mercados financieros entre estos dos modos posibles y cómo podemos utilizar nuestra nueva comprensión del comportamiento del mercado para ganar confianza en nuestras estrategias de negociación algorítmica.

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.

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.

Este artículo se centra en las técnicas esenciales de manejo de archivos MQL5, que abarcan registros de operaciones, procesamiento CSV e integración de datos externos. Ofrece tanto comprensión conceptual como orientación práctica sobre codificación. Los lectores aprenderán a crear paso a paso una clase de importador CSV personalizada, adquiriendo habilidades prácticas para aplicaciones del mundo real.

En este artículo, creamos un Asesor Experto (EA) que automatiza la estrategia Kumo Breakout utilizando el indicador Ichimoku Kinko Hyo y el Awesome Oscillator. Recorremos el proceso de inicialización de los indicadores, detección de condiciones de ruptura y codificación de entradas y salidas automáticas en las operaciones. Además, implementamos trailing stops y lógica de gestión de posiciones para mejorar el rendimiento del EA y su adaptabilidad a las condiciones del mercado.

¡Bienvenidos a la tercera entrega de nuestra serie sobre tendencias! Hoy profundizaremos en el uso de la divergencia como estrategia para identificar puntos de entrada óptimos dentro de la tendencia diaria predominante. También presentaremos un mecanismo de bloqueo de ganancias personalizado, similar a un stop-loss dinámico, pero con mejoras únicas. Además, actualizaremos el asesor experto Trend Constraint a una versión más avanzada, incorporando una nueva condición de ejecución comercial para complementar las existentes. A medida que avanzamos, continuaremos explorando la aplicación práctica de MQL5 en el desarrollo algorítmico, brindándole información más detallada y técnicas prácticas.

Determinar la dirección del mercado puede ser sencillo, pero saber cuándo entrar puede resultar complicado. Como parte de la serie titulada «Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio», me complace presentar otra herramienta que proporciona puntos de entrada, niveles de toma de ganancias y colocación de órdenes stop loss. Para lograrlo, hemos utilizado el lenguaje de programación MQL5. Profundicemos en cada paso de este artículo.

A medida que el año se acerca a su fin, los tráders a largo plazo suelen hacer balance del año, analizando la historia, el comportamiento y las tendencias del mercado para evaluar el potencial de los movimientos futuros. En este artículo, analizaremos el desarrollo de un asesor experto para el seguimiento de operaciones a largo plazo utilizando MQL5. El objetivo será hacer frente a problemas como la pérdida de oportunidades comerciales debido al trading manual y a la falta de sistemas de supervisión automatizados. Como ejemplo de definición eficaz de una estrategia para nuestra solución y también para desarrollar la misma, utilizaremos uno de los pares comerciales más destacados.

Hoy profundizamos en la incorporación de métricas de trading útiles dentro de una ventana especializada integrada en el EA del Panel de Administración. Este debate se centra en la implementación de MQL5 para desarrollar un panel de análisis y destaca el valor de los datos que proporciona a los administradores de operaciones bursátiles. El impacto es principalmente educativo, ya que se extraen valiosas lecciones del proceso de desarrollo, lo que beneficia tanto a los desarrolladores noveles como a los experimentados. Esta función demuestra las oportunidades ilimitadas que ofrece esta serie de desarrollo al equipar a los gestores comerciales con herramientas de software avanzadas. Además, exploraremos la implementación de las clases PieChart y ChartCanvas como parte de la continua expansión de las capacidades del panel del administrador de operaciones.

En este artículo, creamos botones para filtros de pares de divisas, niveles de importancia, filtros de tiempo y una opción de cancelación para mejorar el control del panel. Estos botones están programados para responder dinámicamente a las acciones del usuario, lo que permite una interacción fluida. También automatizamos su comportamiento para reflejar los cambios en tiempo real en el panel de control. Esto mejora la funcionalidad general, la movilidad y la capacidad de respuesta del panel.

Estamos pasando de simplemente ver las métricas analizadas en gráficos a una perspectiva más amplia que incluye la integración de Telegram. Esta mejora permite que los resultados importantes se envíen directamente a tu dispositivo móvil a través de la aplicación Telegram. Acompáñenos en este viaje que exploraremos juntos en este artículo.

Continuamos con el tema del análisis de las transacciones completadas en el simulador de estrategias para mejorar la calidad de la negociación. Hoy veremos cómo el uso de diferentes trailings puede ayudar a cambiar los resultados comerciales ya obtenidos.

Hoy finalizaremos la implementación del framework MacroHFT para el comercio de criptomonedas de alta frecuencia, que utiliza el aprendizaje de refuerzo consciente del contexto y el aprendizaje con memoria para adaptarse a las condiciones dinámicas del mercado. Y al final de este artículo, probaremos los enfoques aplicados con datos históricos reales para evaluar su eficacia.

Este artículo mejora nuestro panel de control del calendario económico al implementar actualizaciones de noticias en tiempo real para mantener la información del mercado actualizada y útil. Integramos técnicas de obtención de datos en tiempo real en MQL5 para actualizar continuamente los eventos en el panel de control, mejorando así la capacidad de respuesta de la interfaz. Esta actualización garantiza que podamos acceder a las últimas noticias económicas directamente desde el panel de control, optimizando las decisiones comerciales basadas en los datos más recientes.

En este artículo, implementamos filtros en el panel del calendario económico MQL5 para refinar la visualización de eventos de noticias por divisa, importancia y hora. Primero establecemos criterios de filtrado para cada categoría y luego los integramos en el panel de control para mostrar solo los eventos relevantes. Por último, nos aseguramos de que cada filtro se actualice dinámicamente para proporcionar a los operadores información económica específica y en tiempo real.

En el simulador de estrategias no solo es posible optimizar los parámetros de un robot comercial. Hoy le mostraremos cómo evaluar post-facto la historia comercial de su cuenta y realizar ajustes en el trading en el simulador cambiando el tamaño de las órdenes stop para las posiciones abiertas.

Hoy le propongo familiarizarse con el framework MacroHFT, que aplica el aprendizaje por refuerzo dependiente del contexto y la memoria para mejorar las decisiones en el comercio de criptodivisas de alta frecuencia utilizando datos macroeconómicos y agentes adaptativos.

Seguimos aplicando los planteamientos propuestos por los autores del framework FinCon. FinCon es un sistema multiagente basado en grandes modelos lingüísticos (LLM). Hoy pondremos en marcha los módulos necesarios y efectuaremos pruebas exhaustivas del modelo con datos históricos reales.

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.

Los avisos de seguridad, como los que se activan cada vez que actualiza el gráfico, agrega un nuevo par al chat con el EA del Panel de administración o reinicia la terminal, pueden volverse tediosos. En esta discusión, exploraremos e implementaremos una función que rastrea la cantidad de intentos de inicio de sesión para identificar a un usuario confiable. Después de una determinada cantidad de intentos fallidos, la aplicación pasará a un procedimiento de inicio de sesión avanzado, que también facilita la recuperación de la contraseña para los usuarios que la hayan olvidado. Además, cubriremos cómo se puede integrar eficazmente la criptografía en el Panel de administración para mejorar la seguridad.

Sistema de negociación algorítmica que combina el análisis de volumen con técnicas de aprendizaje automático, concretamente redes neuronales LSTM. A diferencia de los enfoques tradicionales de negociación, que se centran principalmente en los movimientos de los precios, este sistema hace hincapié en los patrones de volumen y sus derivados para predecir los movimientos del mercado. La metodología incorpora tres componentes principales: análisis de derivadas de volumen (derivadas primera y segunda), predicciones LSTM para patrones de volumen e indicadores técnicos tradicionales.

En línea con nuestra visión de simplificar la acción del precio, nos complace presentar otra herramienta que puede mejorar significativamente su análisis de mercado y ayudarle a tomar decisiones bien informadas. Esta herramienta muestra indicadores técnicos clave, como los precios del día anterior, los niveles significativos de soporte y resistencia, y el volumen de operaciones, al tiempo que genera automáticamente señales visuales en el gráfico.

En este artículo, examinamos el sistema Profitunity de Bill Williams, desglosando sus componentes principales y su enfoque único para operar en el caos del mercado. Guiamos a los lectores a través de la implementación del sistema en MQL5, centrándonos en la automatización de indicadores clave y señales de entrada/salida. Por último, probamos y optimizamos la estrategia, proporcionando información sobre su desempeño en diversos escenarios de mercado.

Este artículo continúa la serie para principiantes. Aquí discutiremos los principios básicos del desarrollo de Asesores Expertos (EAs). Crearemos dos EAs: el primero operará sin indicadores, utilizando órdenes pendientes, y el segundo se basará en el indicador MA estándar, abriendo operaciones al precio actual. Aquí doy por sentado que ya no eres un principiante absoluto y que dominas relativamente bien el material de los artículos anteriores.