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

Los enfoques de memoria multinivel que imitan los procesos cognitivos humanos permiten procesar datos financieros complejos y adaptarse a nuevas señales, lo cual contribuye a mejorar la eficacia de las decisiones de inversión en mercados dinámicos.

En este artículo, automatizamos la detección de bloques de órdenes en MQL5 utilizando análisis de acción de precios puro. Definimos bloques de órdenes, implementamos su detección e integramos la ejecución automatizada de operaciones. Por último, realizamos una prueba retrospectiva de la estrategia para evaluar su rendimiento.

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.

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 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.

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.

Este proyecto explora la fusión del aprendizaje profundo y el análisis técnico para probar estrategias de trading en forex. Se utiliza un script en Python para experimentar rápidamente, empleando un modelo ONNX junto con indicadores tradicionales como PSAR, SMA y RSI para predecir los movimientos del EURUSD. A continuación, un script de MetaTrader 5 lleva esta estrategia a un entorno en vivo, utilizando datos históricos y análisis técnicos para tomar decisiones de negociación informadas. Los resultados de las pruebas retrospectivas indican un planteamiento prudente pero coherente, centrado en la gestión del riesgo y el crecimiento constante más que en la búsqueda agresiva de beneficios.

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.

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.

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.

La identificación y preservación eficaz de la estructura local de los datos del mercado en condiciones de ruido es una tarea importante en el trading. El uso del mecanismo de Self-Attention ha ofrecido buenos resultados en el procesamiento de estos datos, pero el método clásico no tiene en cuenta las características locales de la estructura original. En este artículo, le propongo familiarizarse con un algoritmo que considera estas dependencias estructurales.

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

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.

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.

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.

La comprensión del comportamiento de los agentes es importante en distintos ámbitos, pero la mayoría de los métodos se centran en una única tarea (comprensión, eliminación del ruido, predicción), lo cual reduce su eficacia en escenarios del mundo real. En este artículo, propongo al lector introducir un modelo capaz de adaptarse a diferentes tareas.

El framework DUET ofrece un enfoque innovador del análisis de series temporales, combinando la clusterización temporal y por canales para revelar patrones ocultos en los datos analizados. Esto permite a los modelos adaptarse a los cambios a lo largo del tiempo y mejorar la calidad de las previsiones eliminando el ruido.

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.

En este artículo analizaremos los algoritmos necesarios para utilizar métodos de atención en la resolución de problemas de detección de objetos en nubes de puntos. La detección de objetos en nubes de puntos es bastante importante para muchas aplicaciones del mundo real.

Hoy les propongo familiarizarse con el MASA, un framework adaptativo multiagente que combina el aprendizaje por refuerzo y las estrategias adaptativas para ofrecer un equilibrio armonioso entre la rentabilidad y la gestión del riesgo en condiciones de mercado turbulentas.

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.

Seguimos integrando en los modelos comerciales los métodos propuestos por los autores del framework Attraos. Recordemos que este framework usa conceptos de la teoría del caos para resolver problemas de previsión de series temporales, interpretándolos como proyecciones de sistemas dinámicos caóticos multidimensionales.

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.

Este artículo profundizará en los métodos para mejorar el tiempo de ejecución del experto en el probador de estrategias. El código se escribirá para dividir los tiempos de los eventos de noticias en categorías por hora. Las horas de estos eventos noticiosos se accederán dentro de la hora especificada. Esto garantiza que el EA pueda gestionar de manera eficiente las operaciones basadas en eventos tanto en entornos de alta como de baja volatilidad.

En este artículo, creamos un Asesor Experto en MQL5 para la estrategia de ruptura asiática calculando los máximos y mínimos de la sesión y aplicando un filtro de tendencia con una media móvil. Implementamos estilos dinámicos para objetos, entradas de tiempo definidas por el usuario y una sólida gestión de riesgos. Por último, mostramos técnicas de pruebas retrospectivas y optimización para perfeccionar el sistema.

Hoy proponemos al lector un primer contacto con el nuevo framework PSformer, que adapta la arquitectura del Transformer vainilla para resolver problemas de previsión de series temporales multidimensionales. El framework se basa en dos innovaciones clave: el mecanismo de compartición de parámetros (PS) y la atención a los segmentos espaciotemporales (SegAtt).

Continuamos implementando los enfoques propuestos por los autores del framework DUET, que ofrece un enfoque innovador para el análisis de series temporales, combinando la clusterización temporal y de canales para identificar patrones ocultos en los datos analizados.

El framework de Attraos integra la teoría del caos en la previsión de series temporales a largo plazo tratándolas como proyecciones de sistemas dinámicos caóticos multidimensionales. Usando la invarianza de los atractores, el modelo aplica la reconstrucción del espacio de fases y la memoria dinámica con varias resoluciones para preservar las estructuras históricas.

En este artículo, escribiremos un ejemplo de visualización del proceso de optimización e implementaremos la visualización de las tres mejores pasadas para cuatro criterios de optimización. Asimismo, ofreceremos la posibilidad de seleccionar una de las tres mejores pasadas para mostrar sus datos en tablas y gráficos.

El SAMformer ofrece una solución a los problemas clave del Transformer en la previsión de series temporales a largo plazo, incluida la complejidad del entrenamiento y la escasa generalización a muestras pequeñas. Su arquitectura poco profunda y la optimización con control de nitidez garantizan que se eviten los malos mínimos locales. En este artículo, proseguiremos la aplicación de enfoques utilizando MQL5 y evaluaremos su valor práctico.

En este debate, damos un paso más allá al desglosar nuestro programa MQL5 en módulos más pequeños y manejables. Estos componentes modulares se integrarán posteriormente en el programa principal, mejorando su organización y facilidad de mantenimiento. Este enfoque simplifica la estructura de nuestro programa principal y permite reutilizar los componentes individuales en otros asesores expertos (EA) y desarrollos de indicadores. Al adoptar este diseño modular, creamos una base sólida para futuras mejoras, lo que beneficia tanto a nuestro proyecto como a la comunidad de desarrolladores en general.

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.

En este artículo, creamos un asesor experto de trading con cuadrículas en MQL5 que utiliza el escalado dinámico de lotes. Cubrimos el diseño de la estrategia, la implementación del código y el proceso de backtesting. Por último, compartimos conocimientos clave y mejores prácticas para optimizar el sistema de comercio automatizado.

En este artículo, desarrollamos un Asesor Experto en MQL5 para la estrategia Trend Flat Momentum. Combinamos un cruce de dos medias móviles con filtros de impulso RSI y CCI para generar señales de trading. También cubrimos las pruebas retrospectivas y las posibles mejoras para el rendimiento en el mundo real.

En este artículo, desarrollamos un sistema EA de trading de cuadrícula multinivel utilizando MQL5, centrándonos en la arquitectura y el diseño del algoritmo que hay detrás de las estrategias de trading de cuadrícula. Exploramos la implementación de una lógica de red multicapa y técnicas de gestión de riesgos para hacer frente a las condiciones variables del mercado. Por último, ofrecemos explicaciones detalladas y consejos prácticos para guiarle en la creación, prueba y perfeccionamiento del sistema de negociación automatizado.