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 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.
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.
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.
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.
Formulación de un Asesor Experto Multipar Dinámico (Parte 1): Correlación de divisas y correlación inversa
El asesor experto dinámico de múltiples pares aprovecha las estrategias de correlación y correlación inversa para optimizar el rendimiento comercial. Al analizar datos del mercado en tiempo real, identifica y explota la relación entre pares de divisas.
Creación de un Asesor Experto MQL5 basado en la estrategia PIRANHA utilizando las Bandas de Bollinger
En este artículo, creamos un Asesor Experto (Expert Advisor, EA) en MQL5 basado en la estrategia PIRANHA, utilizando Bandas de Bollinger para mejorar la efectividad comercial. Discutimos los principios clave de la estrategia, la implementación de la codificación y los métodos de prueba y optimización. Este conocimiento le permitirá implementar el EA en sus escenarios comerciales de manera efectiva.
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.
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.
Introducción a MQL5 (Parte 3): Estudiamos los elementos básicos de MQL5
En este artículo, seguiremos estudiando los fundamentos de la programación MQL5. Hoy veremos los arrays, las funciones definidas por el usuario, los preprocesadores y el procesamiento de eventos. Para una mayor claridad, todos los pasos de cada explicación irán acompañado de un código. Esta serie de artículos sienta las bases para el aprendizaje de MQL5, prestando especial atención a la explicación de cada línea de código.
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.
Creamos un asesor multidivisa sencillo utilizando MQL5 (Parte 6): Dos indicadores RSI se cruzan entre sí
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.
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.
Cómo crear un diario de operaciones con MetaTrader y Google Sheets
Crear un diario de operaciones con MetaTrader y Google Sheets! Aprenderá cómo sincronizar sus datos comerciales a través de HTTP POST y recuperarlos mediante solicitudes HTTP. Al final, tendrás un diario de operaciones que te ayudará a realizar un seguimiento de tus operaciones de manera eficaz y eficiente.
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.
Indicadores alternativos de riesgo y rentabilidad en MQL5
En este artículo, presentaremos una aplicación de varias medidas de rentabilidad y riesgo consideradas alternativas al ratio de Sharpe e investigaremos diferentes curvas de capital hipotéticas para analizar sus características.
Creación de un asesor experto MQL5 basado en la estrategia de ruptura del rango diario (Daily Range Breakout)
En este artículo, creamos un Asesor Experto MQL5 basado en la estrategia de ruptura del rango diario (Daily Range Breakout). Cubrimos los conceptos clave de la estrategia, diseñamos el plano del EA e implementamos la lógica de ruptura en MQL5. Al final, exploramos técnicas para realizar pruebas retrospectivas y optimizar el EA con el fin de maximizar su eficacia.
Construya Asesores Expertos Auto-Optimizables con MQL5 y Python (Parte II): Ajuste de redes neuronales profundas
Los modelos de aprendizaje automático vienen con varios parámetros ajustables. En esta serie de artículos, exploraremos cómo personalizar sus modelos de IA para que se adapten a su mercado específico utilizando la biblioteca SciPy.
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.
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.
Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 21): Un nuevo sistema de órdenes (IV)
Finalmente el sistema visual funcionará... aún no del todo. Aquí terminaremos de hacer los cambios básicos, y no serán pocos, serán muchos, y todos ellos necesarios, y todo el trabajo será bastante interesante.
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 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.
Interfaces gráficas X: Actualizaciones para la tabla dibujada y optimización del código (build 10)
Continuamos completar la tabla dibujada (CCanvasTable) con nuevas funcionalidades. Ahora la tabla va a contener las siguientes funciones: resalto de las filas al situar el cursor encima; posibilidad de agregar el array de imágenes para cada celda y el método para su conmutación; posibilidad de establecer y editar el texto de las cceldas durante la ejecución del programa, y muchas cosas más.
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.
Cómo construir y optimizar un sistema de trading basado en la volatilidad (Chaikin Volatility - CHV)
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.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 73): AutoBots para predecir la evolución de los precios
Seguimos hablando de algoritmos para entrenar modelos de predicción de trayectorias. En este artículo nos familiarizaremos con un método llamado "AutoBots".
Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 71): Eventos de la colección de objetos de gráfico
En el presente artículo, crearemos la funcionalidad necesaria para monitorear algunos eventos de los objetos del gráfico: añadir y eliminar gráficos de símbolos, añadir y eliminar subventanas en el gráfico, y también añadir/eliminar/cambiar indicadores en las ventanas del gráfico.
Desarrollamos un Asesor Experto multidivisas (Parte 4): Órdenes pendientes virtuales y guardado del estado
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.
Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 07): Tipos de cuentas (II)
Aprenda a crear un EA que opere automáticamente de forma sencilla y segura. Uno siempre debe estar al tanto de lo que está haciendo un EA automatizado, y si se descarrila, eliminarlo lo más rápido posible del gráfico, para poner fin a lo que él estaba haciendo y evitar que las cosas se salgan de control.
Análisis cuantitativo en MQL5: implementamos un algoritmo prometedor
Hoy veremos qué es el análisis cuantitativo, cómo lo utilizan los grandes jugadores y crearemos uno de los algoritmos de análisis cuantitativo en MQL5.
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 5): Desarrollo de la estrategia Adaptive Crossover RSI Trading Suite
En este artículo, desarrollamos el sistema Adaptive Crossover RSI Trading Suite, que utiliza cruces de medias móviles de 14 y 50 períodos como señales, confirmadas por un filtro RSI de 14 períodos. El sistema incluye un filtro de días de negociación, flechas de señal con anotaciones y un panel de control en tiempo real para la supervisión. Este enfoque garantiza precisión y adaptabilidad en el comercio automatizado.
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 2): Script de comentarios analíticos
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.
Ejemplo de nuevo Indicador y LSTM condicional
Este artículo explora el desarrollo de un Asesor Experto (Expert Advisor, EA) para trading automatizado que combina el análisis técnico con predicciones de aprendizaje profundo.
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.
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 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.
Redes neuronales en el trading: Modelo de doble atención para la previsión de tendencias
Continuamos la conversación sobre el uso de la representación lineal por partes de las series temporales iniciada en el artículo anterior. Y hoy hablaremos de la combinación de este método con otros enfoques del análisis de series temporales para mejorar la calidad de la previsión de la tendencia del movimiento de precios.
Creamos un asesor multidivisa sencillo utilizando MQL5 (Parte 3): Prefijos/sufijos de símbolos y sesión comercial
Últimamente, he recibido comentarios de varios compañeros tráders sobre cómo usar el asesor multidivisa que estamos analizando con brókeres que utilizan prefijos y/o sufijos con nombres de símbolos, así como sobre la forma de implementar zonas horarias comerciales o sesiones comerciales en el asesor.
Reimaginando las estrategias clásicas (Parte III): Predicción de máximos crecientes y mínimos decrecientes
En esta serie de artículos, analizaremos empíricamente las estrategias comerciales clásicas para ver si podemos mejorarlas utilizando IA. En la discusión de hoy, intentamos predecir máximos más altos y mínimos más bajos utilizando el modelo de análisis discriminante lineal.
Preparación de indicadores de símbolo/periodo múltiple
En este artículo analizaremos los principios de la creación de los indicadores de símbolo/periodo múltiple y la obtención de datos de ellos en asesores e indicadores. Asimismo, veremos los principales matices de uso de los indicadores múltiples en asesores e indicadores, y su representación a través de los búferes del indicador personalizado.