Artículos con ejemplos de programación de robots comerciales en el lenguaje MQL5
En el ámbito del trading automático los Asesores Expertos es la cima de la programación y objetivo deseable de cada desarrollador. Usted puede escribir su propio Asesor Experto utilizando los artículos de esta sección. Paso a paso los principiantes podrán pasar todas las fases de creación, depuración y simulación de los sistemas automáticos de trading.
Los artículos no sólo enseñarán a programar en el lenguaje MQL5, sino mostrarán cómo implementar cualquier idea y técnica comercial. Usted conocerá cómo programar el Trailing Stop, cómo realizar la gestión del capital, cómo obtener el valor del indicador y muchas cosas más.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 49): Soft Actor-Critic
Continuamos nuestro análisis de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo en problemas de espacio continuo de acciones. En este artículo, le propongo introducir el algoritmo Soft Astog-Critic (SAC). La principal ventaja del SAC es su capacidad para encontrar políticas óptimas que no solo maximicen la recompensa esperada, sino que también tengan la máxima entropía (diversidad) de acciones.
Trading bursátil con cuadrícula usando un asesor con órdenes stop pendientes en la Bolsa de Moscú (MOEX)
Hoy utilizaremos un enfoque comercial de cuadrícula con órdenes stop pendientes en un asesor experto en el lenguaje de estrategias comerciales MQL5 para MetaTrader 5 en la Bolsa de Moscú (MOEX). Al comerciar en el mercado, una de las estrategias más simples consiste en colocar una cuadrícula de órdenes diseñada para "atrapar" el precio del mercado.
Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 13): Automatización (V)
¿Sabes lo que es un diagrama de flujo? ¿Sabes cómo utilizarlo? ¿Cree que los diagramas de flujo son sólo cosas de aprendiz de programador? Pues echa un vistazo a este artículo y aprende a trabajar con diagramas de flujo.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 35): Módulo de curiosidad intrínseca (Intrinsic Curiosity Module)
Seguimos analizando los algoritmos de aprendizaje por refuerzo. Todos los algoritmos que hemos estudiado hasta ahora requerían la creación de una política de recompensas tal que el agente pudiera evaluar cada una de sus acciones en cada transición de un estado del sistema a otro, pero este enfoque resulta bastante artificial. En la práctica, existe cierto tiempo de retraso entre la acción y la recompensa. En este artículo, le sugerimos que se familiarice con un algoritmo de entrenamiento de modelos que puede funcionar con varios retrasos de tiempo desde la acción hasta la recompensa.
Creamos un asesor multidivisa sencillo utilizando MQL5 (Parte 2): Señales del indicador - Parabolic SAR de marco temporal múltiple
En este artículo, entenderemos por asesor multidivisa un asesor o robot comercial que puede comerciar (abrir/cerrar órdenes, gestionar órdenes, por ejemplo, trailing-stop y trailing-profit, etc.) con más de un par de símbolos de un gráfico. Esta vez usaremos solo un indicador, a saber, Parabolic SAR o iSAR en varios marcos temporales, comenzando desde PERIOD_M15 y terminando con PERIOD_D1.
Creamos un asesor multidivisa sencillo utilizando MQL5 (Parte 4): Media móvil triangular - Señales del indicador
Por asesor multidivisa en este artículo entendemos un asesor, o un robot comercial que puede operar (abrir/cerrar órdenes, gestionar órdenes como Trailing Stop Loss y Trailing Profit) con más de un par de símbolos desde un gráfico. Esta vez usaremos un solo indicador, a saber, la media móvil triangular en uno o varios marcos temporales.
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 54): Clases herederas del indicador abstracto básico
En este artículo, vamos a hablar de la creación de las clases de los objetos herederos del indicador abstracto básico. Estos objetos nos permitirán crear los asesores expertos tipo indicador, recopilar y obtener estadísticas de valores de datos de diferentes indicadores y precios. Además, crearemos una colección de objetos de indicador de la cual se podrá obtener el acceso a las propiedades y datos de cada indicador creado en el programa.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 15): Clusterización de datos usando MQL5
Continuamos analizando el método de clusterización. En este artículo, crearemos una nueva clase CKmeans para implementar uno de los métodos de clusterización de k-medias más extendidos. Según los resultados de la prueba, el modelo ha podido identificar alrededor de 500 patrones.
Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 19): Un nuevo sistema de órdenes (II)
Aquí vamos a desarrollar un sistema gráfico de órdenes, del tipo «vea lo que está pasando». Cabe decir que no partiremos de cero, sino que modificaremos el sistema existente añadiendo aún más objetos y eventos al gráfico del activo que estamos negociando.
Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 10): Automatización (II)
La automatización no significa nada si no se puede controlar el horario. Ningún trabajador puede ser eficiente trabajando 24 horas al día. Sin embargo, muchos creen que un sistema automatizado debe trabajar 24 horas al día. Siempre es bueno tener formas de configurar una franja horaria para el Expert Advisor. En este artículo, vamos a discutir cómo agregar correctamente tal franja horaria.
Biblioteca de análisis numérico ALGLIB en MQL5
En este artículo, echaremos un vistazo rápido a la biblioteca de análisis numérico ALGLIB 3.19, sus aplicaciones y sus nuevos algoritmos, que pueden mejorar la eficiencia del análisis de datos financieros.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 46): Aprendizaje por refuerzo dirigido a objetivos (GCRL)
En el artículo de hoy, nos familiarizaremos con otra tendencia en el campo del aprendizaje por refuerzo. Se denomina aprendizaje por refuerzo dirigido a objetivos (Goal-conditioned reinforcement learning, GCRL). En este enfoque, el agente se entrenará para alcanzar diferentes objetivos en determinados escenarios.
Creamos un asesor multidivisa sencillo utilizando MQL5 (Parte 1): Señales basadas en ADX combinadas con Parabolic SAR
En este artículo, entenderemos por asesor multidivisa un asesor o robot comercial que puede comerciar (abrir/cerrar órdenes, gestionar órdenes, etc.) con más de un par de símbolos de un gráfico.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 30): Algoritmos genéticos
En el artículo de hoy, hablaremos de un método de aprendizaje ligeramente distinto. Podríamos decir que lo hemos tomado de la teoría de la evolución de Darwin. Probablemente resulte menos controlable que los métodos anteriormente mencionados, pero también nos permite entrenar modelos indiferenciados.
Experimentos con redes neuronales (Parte 6): El perceptrón como herramienta autosuficiente de predicción de precios
Ejemplo de utilización de un perceptrón como herramienta autónoma de predicción de precios. En el artículo exploraremos los conceptos generales y veremos un sencillo asesor experto ya preparado, así como los resultados de su optimización.
Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 14): Automatización (VI)
Aquí pondremos realmente en práctica todos los conocimientos de esta serie. Finalmente construiremos un sistema 100% automático y funcional. Pero para hacer esto, tendrás que aprender una última cosa.
Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 63): Profundidad del mercado, clase de orden abstracta de la Profundidad del mercado
En el presente artículo, empezaremos a desarrollar la funcionalidad para trabajar con la Profundidad del mercado. Crearemos la clase del objeto de una orden abstracta de la Profundidad del mercado y sus clases herederas.
Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte VI): Optimización cíclica
En este artículo mostraremos la primera parte de las mejoras que nos permitieron no solo cerrar toda la cadena de automatización para comerciar en MetaTrader 4 y 5, sino también hacer algo mucho más interesante. A partir de ahora, esta solución nos permitirá automatizar completamente tanto el proceso de creación de asesores como el proceso de optimización, así como minimizar el gasto de recursos a la hora de encontrar configuraciones comerciales efectivas.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 17): Reducción de la dimensionalidad
Seguimos analizando modelos de inteligencia artificial, y en particular, los algoritmos de aprendizaje no supervisado. Ya nos hemos encontrado con uno de los algoritmos de clusterización. Y en este artículo queremos compartir con ustedes una posible solución a los problemas de la reducción de la dimensionalidad.
Envolviendo modelos ONNX en clases
La programación orientada a objetos permite crear un código más compacto, fácil de leer y modificar. Le presentamos un ejemplo para tres modelos ONNX.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 45): Entrenando habilidades de exploración de estados
El entrenamiento de habilidades útiles sin una función de recompensa explícita es uno de los principales desafíos del aprendizaje por refuerzo jerárquico. Ya nos hemos familiarizado antes con dos algoritmos para resolver este problema, pero el tema de la exploración del entorno sigue abierto. En este artículo, veremos un enfoque distinto en el entrenamiento de habilidades, cuyo uso dependerá directamente del estado actual del sistema.
Teoría de categorías en MQL5 (Parte 11): Grafos
El presente artículo continúa la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5. Aquí veremos cómo podemos integrar la teoría de grafos con los monoides y otras estructuras de datos al desarrollar una estrategia de cierre del sistema comercial.
Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 13): Times And Trade (II)
Hoy vamos a construir la segunda parte del sistema Times & Trade para analizar el mercado. En el artículo anterior Times & Trade ( I ) presenté un sistema alternativo para organizar un gráfico de manera que tengamos un indicador que nos permita interpretar las operaciones que se han ejecutado en el mercado lo más rápido posible.
Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 60): Lista de serie de datos de tick del símbolo
En este artículo, vamos a crear una lista para almacenar los datos de tick del símbolo único, después, verificaremos su creación y obtención de los datos requeridos en el Asesor Experto. Dichas listas —siendo aplicada cada una de ellas para cada símbolo usado— van a componer luego la colección de datos de tick.
Múltiples indicadores en un gráfico (Parte 06): Convirtamos el MetaTrader 5 en un sistema RAD (II)
En el artículo anterior mostré cómo crear un Chart Trade utilizando los objetos de MetaTrader 5, por medio de la conversión de la plataforma en un sistema RAD. El sistema funciona muy bien, y creo que muchos han pensado en crear una librería para tener cada vez más funcionalidades en el sistema propuesto, y así lograr desarrollar un EA que sea más intuitivo a la vez que tenga una interfaz más agradable y sencilla de utilizar.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 47): Espacio continuo de acciones
En este artículo ampliamos el abanico de tareas de nuestro agente. El proceso de entrenamiento incluirá algunos aspectos de la gestión de capital y del riesgo que forma parte integral de cualquier estrategia comercial.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 57): Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC)
Hoy le proponemos introducir un algoritmo bastante nuevo, el Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC), que permite la construcción de políticas de variable latente dentro de un marco de maximización de la entropía.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 59): Dicotomía de control (DoC)
En el artículo anterior nos familiarizamos con el transformador de decisión. Sin embargo, el complejo entorno estocástico del mercado de divisas no nos permitió aprovechar plenamente el potencial del método presentado. Hoy veremos un algoritmo que tiene como objetivo mejorar el rendimiento de los algoritmos en entornos estocásticos.
Experimentos con redes neuronales (Parte 7): Transmitimos indicadores
Ejemplos de transmisión de indicadores a un perceptrón. En el artículo ofreceremos conceptos generales y presentaremos un asesor listo para usar muy simple, así como los resultados de su optimización y sus pruebas forward.
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 56): Objeto del indicador personalizado, obtención de datos de parte de los objetos de indicador en la colección
En el presente artículo, vamos a considerar la creación de un objeto del indicador personalizado para usarlo en los asesores expertos. Mejoraremos un poco las clases de la biblioteca y escribiremos los métodos para obtener los datos de parte de los objetos de indicador en los expertos.
Teoría de categorías en MQL5 (Parte 7): Dominios múltiples, relativos e indexados
La teoría de categorías es un apartado diverso y en expansión de las matemáticas, que solo recientemente ha comenzado a ser trabajado por la comunidad MQL5. Esta serie de artículos tiene por objetivo repasar algunos de sus conceptos para crear una biblioteca abierta y seguir usando este maravilloso apartado en la creación de estrategias comerciales.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 24): Mejorando la herramienta para el Transfer Learning
En el último artículo, creamos una herramienta capaz de crear y editar arquitecturas de redes neuronales. Hoy querríamos proponerles continuar con el desarrollo de esta herramienta, para lograr que resulte más fácil de usar. En cierto modo, esto se aleja un poco de nuestro tema, pero estará de acuerdo con que la organización del espacio de trabajo desempeña un papel importante en el resultado final.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 43): Dominando las habilidades sin función de recompensa
El problema del aprendizaje por refuerzo reside en la necesidad de definir una función de recompensa, que puede ser compleja o difícil de formalizar. Para resolver esto, se están estudiando enfoques basados en la variedad de acciones y la exploración del entorno que permiten aprender habilidades sin una función de recompensa explícita.
Experimentos con redes neuronales (Parte 4): Patrones
Las redes neuronales lo son todo. Vamos a comprobar en la práctica si esto es así. MetaTrader 5 como herramienta autosuficiente para el uso de redes neuronales en el trading. Una explicación sencilla.
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 57): Objeto de datos del búfer de indicador
En este artículo, vamos a desarrollar el objeto que incluirá todos los datos de un búfer de un indicador. Estos objetos serán necesarios para almacenar los datos de serie de los búferes de indicadores, a través de los cuales será posible ordenar y comparar los datos de los búferes de cualquier indicador, así como otros datos parecidos.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 48): Métodos para reducir la sobreestimación de los valores de la función Q
En el artículo anterior, presentamos el método DDPG, que nos permite entrenar modelos en un espacio de acción continuo. Sin embargo, al igual que otros métodos de aprendizaje Q, el DDPG tiende a sobreestimar los valores de la función Q. Con frecuencia, este problema provoca que entrenemos los agentes con una estrategia subóptima. En el presente artículo, analizaremos algunos enfoques para superar el problema mencionado.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 22): Aprendizaje no supervisado de modelos recurrentes
Continuamos analizando los algoritmos de aprendizaje no supervisado. Hoy hablaremos sobre el uso de autocodificadores en el entrenamiento de modelos recurrentes.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 44): Estudiamos las habilidades de forma dinámica
En el artículo anterior, nos familiarizamos con el método DIAYN, que ofrece un algoritmo para el aprendizaje de diversas habilidades. El uso de las habilidades aprendidas puede aprovecharse en diversas tareas, pero estas habilidades pueden resultar bastante impredecibles, lo cual puede dificultar su uso. En este artículo, analizaremos un algoritmo para el aprendizaje de habilidades predecibles.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 62): Uso del transformador de decisiones en modelos jerárquicos
En artículos recientes, hemos visto varios usos del método Decision Transformer, que permite analizar no solo el estado actual, sino también la trayectoria de los estados anteriores y las acciones realizadas en ellos. En este artículo, veremos una variante del uso de este método en modelos jerárquicos.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 23): Creamos una herramienta para el Transfer Learning
En esta serie de artículos, hemos mencionado el Aprendizaje por Transferencia más de una vez, pero hasta ahora no había sido más que una mención. Le propongo rellenar este vacío y analizar más de cerca el Aprendizaje por Transferencia.