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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Gestor de riesgos para el trading algorítmico
Los objetivos de este artículo son: demostrar por qué el uso del gestor de riesgos es algo imprescindible, adaptar los principios del riesgo controlado en el trading algorítmico en una clase aparte, de modo que todo el mundo pueda comprobar de forma independiente la eficacia del enfoque de racionamiento del riesgo en el trading intradía y la inversión en los mercados financieros. En este artículo, detallaremos la escritura de una clase de gestor de riesgos para el trading algorítmico como continuación del artículo anterior sobre la escritura de un gestor de riesgos para el trading manual.
Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 08): Un salto conceptual (I)
¿Cómo implementar una nueva funcionalidad de la forma más sencilla posible? Aquí daremos un paso atrás y luego daremos dos pasos adelante.
Enfoque ideal sobre el desarrollo y el análisis de sistemas comerciales
En el presente artículo, trataremos de mostrar con qué criterio elegir un sistema o señal para invertir nuestro dinero, además de cuál es el mejor enfoque para desarrollar sistemas comerciales y por qué este tema es tan importante en el comercio en fórex.
Plantillas listas para conectar indicadores en asesores (Parte 3): Indicadores de tendencia
En este artículo de referencia, echaremos un vistazo a los indicadores estándar de la categoría de Indicadores de tendencia. Asimismo, crearemos plantillas listas para usar estos indicadores en asesores expertos: declaración y configuración de parámetros, inicialización y desinicialización de indicadores, y también obtención de datos y señales de los búferes de indicador en asesores.
Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 22): Un nuevo sistema de órdenes (V)
Hoy seguiremos desarrollando el nuevo sistema de ordenes. No es nada fácil implementar un nuevo sistema, muchas veces nos encontramos con problemas que dificultan mucho el proceso, cuando suceden hay que parar y volver a analizar el rumbo que se está tomando.
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.
Interfaces gráficas XI: Controles dibujados (build 14.2)
En la nueva versión de la librería, todos los controles van a dibujarse en los objetos gráficos separados tipo OBJ_BITMAP_LABEL. Además, seguiremos describiendo la optimización del código: es decir, analizaremos los cambios en las clases que representan el núcleo de la librería.
Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 20): Un nuevo sistema de órdenes (III)
Continuemos con la implantación del nuevo sistema de órdenes. La creación de este sistema es algo que exige un buen dominio de MQL5, así como entender cómo funciona en realidad la plataforma MetaTrader 5 y qué recursos nos proporciona.
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.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 20): Autocodificadores
Continuamos analizando los algoritmos de aprendizaje no supervisado. El lector podría preguntarse sobre la relevancia de las publicaciones recientes en el tema de las redes neuronales. En este nuevo artículo, retomaremos el uso de las redes neuronales.
Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 05): Gatillos manuales (II)
Aprenda a crear un EA que opere automáticamente de forma sencilla y segura. Al final del artículo anterior, pensé que sería apropiado permitir el uso del EA de forma manual, al menos durante un tiempo.
Múltiples indicadores en un gráfico (Parte 05): Convirtamos el MetaTrader 5 en un sistema RAD (I)
A pesar de no saber programar, muchas personas son bastante creativas y tienen grandes ideas, pero la falta de conocimientos o de entendimiento sobre la programación les impide hacer algunas cosas. Aprenda a crear un Chart Trade, pero utilizando la propia plataforma MT5, como si fuera un IDE.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 21): Autocodificadores variacionales (VAE)
En el anterior artículo, vimos el algoritmo del autocodificador. Como cualquier otro algoritmo, tiene ventajas y desventajas. En la implementación original, el autocodificador se encarga de dividir los objetos de la muestra de entrenamiento tanto como sea posible. Y en este artículo, en cambio, hablaremos de cómo solucionar algunas de sus deficiencias.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 83): Algoritmo de convertidor espacio-temporal de atención constante (Conformer)
El algoritmo de Conformer que le mostraremos hoy se desarrolló para la previsión meteorológica, una esfera del saber que, por su constante variabilidad, puede compararse con los mercados financieros. El Conformer es un método completo que combina las ventajas de los modelos de atención y las ecuaciones diferenciales ordinarias.
Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 67): Clase de objeto de gráfico
En este artículo, crearemos una clase de objeto de gráfico (de un gráfico de un instrumento comercial) y modificaremos la clase de colección de objetos de señal mql5 para que cada objeto de señal guardado en la colección actualice también todos sus parámetros al actualizarse la lista.
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.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 19): Reglas asociativas usando MQL5
Continuamos con el tema de la búsqueda de reglas asociativas. En el artículo anterior, vimos los aspectos teóricos de este tipo de problemas. En el presente artículo, mostraremos la implementación del método FP-Growth usando MQL5. Y también pondremos a prueba nuestra aplicación con datos reales.
Scalping Orderflow en MQL5
Este Asesor Experto de MetaTrader 5 implementa una estrategia Scalping Orderflow con gestión avanzada de riesgos. Utiliza múltiples indicadores técnicos para identificar oportunidades de negociación basadas en los desequilibrios del flujo de órdenes (Orderflow). Las pruebas retrospectivas muestran una rentabilidad potencial, pero resaltan la necesidad de una mayor optimización, especialmente en la gestión de riesgos y en los ratios de resultados comerciales. Adecuado para operadores experimentados, requiere pruebas y comprensión exhaustivas antes de la implementación en vivo.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 16): Uso práctico de la clusterización
En el artículo anterior, creamos una clase para la clusterización de datos. En este artículo, queremos compartir con el lector diferentes opciones de uso de los resultados obtenidos para resolver problemas prácticos en el trading.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 33): Regresión cuantílica en el aprendizaje Q distribuido
Continuamos explorando el aprendizaje Q distribuido. Hoy analizaremos este enfoque desde un ángulo diferente. Vamos a hablar de la posibilidad de utilizar la regresión cuantílica para resolver el problema de la previsión de los movimientos de precio.
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 84): Normalización reversible (RevIN)
Hace tiempo que sabemos que el preprocesamiento de los datos de origen desempeña un papel fundamental en la estabilidad del entrenamiento de los modelos. Y para el procesamiento en línea de datos de origen "brutos" solemos utilizar una capa de normalización por lotes. Pero a veces tenemos que invertir el procedimiento. En este artículo analizaremos un posible enfoque para resolver este tipo de problemas.
Indicador CCI. Modernización y nuevas posibilidades
En este artículo, analizaremos la posibilidad de modernizar el indicador CCI. Además, presentaremos un ejemplo de modificación de este indicador.
Analizamos ejemplos de estrategias comerciales en el terminal de cliente
En este artículo, utilizaremos esquemas de bloques para analizar visualmente la lógica de los asesores de entrenamiento adjuntos al terminal, ubicados en la carpeta Experts\Free Robots, que negocian con patrones de velas.
Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 09): Un salto conceptual (II)
Colocación del Chart Trade en una ventana flotante. En el artículo anterior creamos el sistema base para utilizar templates dentro de una ventana flotante.
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.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 34): Función cuantílica totalmente parametrizada
Seguimos analizando algoritmos de aprendizaje Q distribuidos. En artículos anteriores hemos analizado los algoritmos de aprendizaje Q distribuido y cuantílico. En el primero, enseñamos las probabilidades de los rangos de valores dados. En el segundo, enseñamos los rangos con una probabilidad determinada. Tanto en el primer algoritmo como en el segundo, usamos el conocimiento a priori de una distribución y enseñamos la otra. En el presente artículo, veremos un algoritmo que permite al modelo aprender ambas distribuciones.
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.
Introducción a MQL5 (Parte 8): Guía del trading algorítmico para principiantes (II)
Este artículo aborda preguntas comunes de principiantes en los foros de MQL5 y demuestra soluciones prácticas. Aprenda a realizar tareas esenciales como comprar y vender, obtener precios de velas y administrar aspectos del trading automatizado como límites de trading, períodos de trading y umbrales de ganancias/pérdidas. Obtenga orientación paso a paso para mejorar su comprensión e implementación de estos conceptos en MQL5.
Practicando el desarrollo de estrategias de trading
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.
Cómo crear cualquier tipo de Trailing Stop y conectarlo a un asesor experto
En este artículo, veremos las clases necesarias para crear fácilmente varios trailings. Asimismo, aprenderemos cómo conectar un trailing stop a cualquier EA.
Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 11): Automatización (III)
Un sistema automatizado sin seguridad no tendrá éxito. Sin embargo, la seguridad no se consigue sin entender bien algunas cosas. En este artículo, comprenderemos por qué es tan difícil lograr la máxima seguridad en los sistemas automatizados.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 18): Reglas asociativas
Como continuación de esta serie, hoy presentamos otro tipo de tarea relacionada con los métodos de aprendizaje no supervisado: la búsqueda de reglas asociativas. Este tipo de tarea se usó por primera vez en el comercio minorista para analizar las cestas de la compra. En este artículo, hablaremos de las posibilidades que ofrece el uso de dichos algoritmos en el trading.
Experimentos con redes neuronales (Parte 3): Uso práctico
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.
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 85): Predicción multidimensional de series temporales
En este artículo presentaremos un nuevo método complejo de previsión de series temporales que combina armoniosamente las ventajas de los modelos lineales y los transformadores.
Creación de un asesor experto integrado de MQL5 y Telegram (Parte 2): Envío de señales de MQL5 a Telegram
En este artículo, creamos un Asesor Experto integrado con MQL5 y Telegram que envía señales de cruce de medias móviles a Telegram. Detallamos el proceso de generación de señales de trading a partir de cruces de medias móviles, implementando el código necesario en MQL5, y asegurando que la integración funciona a la perfección. El resultado es un sistema que proporciona alertas comerciales en tiempo real directamente a su chat grupal de Telegram.
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.
Plantillas listas para conectar indicadores en asesores (Parte 2): Indicadores de volumen y Bill Williams
En este artículo, veremos los indicadores estándar de la categoría de Volúmenes y los Indicadores de Bill Williams. Asimismo, crearemos plantillas listas para su uso en asesores: declaración y configuración de parámetros, inicialización y desinicialización de indicadores, y también obtención de datos y señales de los búferes de indicador en asesores.
Cómo integrar los conceptos de dinero inteligente (Smart Money Concepts, SMC) junto con el indicador RSI en un EA
Concepto de dinero inteligente (ruptura de estructura) junto con el indicador RSI para tomar decisiones comerciales automatizadas informadas basadas en la estructura del mercado.