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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Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 18): Un nuevo sistema de órdenes (I)
Esta es la primera parte del nuevo sistema de ordenes. Desde que este EA comenzó a tener su desarrollo documentado en artículos, ha sufrido varios cambios y mejoras, si bien ha mantenido el mismo modelo de sistema de órdenes en el gráfico.
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.
Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 12): Time and Trade (I)
Vamos a crear un Time & Trade de rápida interpretación para para lectura de flujo ordenes. Esta es la primera parte en la que construiremos este sistema. En el próximo artículo completaremos el sistema con la información que falta, ya que para ello necesitaremos agregar varias cosas nuevas a nuestro código EA.
Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 11): Sistema de órdenes cruzadas
Creación de un sistema de órdenes cruzadas. Hay una clase de activos que les hace la vida muy difícil a los comerciantes, estos son los activos de contratos futuros, y ¿por qué le hacen la vida difícil al comerciante?
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.
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.
Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 07): Adición de el Volume At Price (I)
Este es uno de los indicadores más poderosos que existen. Para aquellos que operan y tratan de tener un cierto grado de asertividad, no pueden dejar de tener este indicador en su gráfico, aunque es más utilizado por aquellos que operan observando el flujo («tape reading») también puede ser utilizado por aquellos que utilizan sólo la acción del precio.
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.
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.
Cómo hacer el gráfico más interesante: Adicionando un fondo de pantalla
Muchos terminales de trabajo contienen alguna imagen representativa que muestra algo sobre el usuario, estas imágenes hacen que el escritorio sea más bonito y alegre. Descubra cómo hacer el gráfico más interesante poniendo un fondo de pantalla.
Aprenda por qué y cómo diseñar su sistema de trading algorítmico
En este artículo, mostraremos los fundamentos de MQL que permitirán a los tráders principiantes diseñar su propio sistema de trading algorítmico (Asesor Experto) mediante el diseño de un sistema de trading algorítmico simple después de mencionar algunas ideas básicas de MQL5
Matrices y vectores en MQL5
La matriz y el vector de tipos de datos especiales nos permiten escribir un código próximo a la notación matemática. Esto elimina la necesidad de crear ciclos anidados y recordar la indexación correcta de las matrices que participan en los cálculos, aumentando la fiabilidad y la velocidad del desarrollo de programas complejos.
Websockets para MetaTrader 5 — Usando la API de Windows
En este artículo, usaremos WinHttp.dll para crear un cliente de websocket para los programas de MetaTrader 5. El cliente se implementará finalmente como una clase, y también se probará contra la API de websocket de Binary.com.
¿Cómo elegir correctamente un asesor en el Mercado?
En este artículo, analiceremos los puntos a los que debemos prestar atención en primer lugar a la hora de comprar un asesor. También buscaremos formas de aumentar los beneficios y, lo que es más importante, de gastar el dinero de forma inteligente y seguir ganando con ello. Además, tras finalizar la lectura, comprenderá que puede ganar dinero incluso con productos simples y gratuitos.
Casi un constructor para crear asesores
Ofrecemos nuestro propio conjunto de funciones comerciales como asesor listo para usar. El método presentado nos permite obtener multitud de estrategias comerciales con solo añadir indicadores y cambiar los parámetros de entrada.
Usando AutoIt con MQL5
Descripción breve. En este artículo, exploraremos la creación de scripts del terminal MetraTrader 5 integrando MQL5 con AutoIt. En el presente material, abarcaremos cómo automatizar varias tareas manipulando la interfaz de usuario de los terminales, y también presentaremos una clase que utiliza la biblioteca AutoItX.
Stoploss de PriceAction Fijo o RSI fijo (Smart StopLoss)
Los Stop Loss son una herramienta importante en cuanto a la gestión de dinero en el trading. El uso efectivo de stop-loss, take profit y el tamaño de lote puede hacer que un tráder sea más consistente en el comercio y, sobre todo, que logre mayor rentabilidad. Aunque el stop-loss es una gran herramienta, existen desafíos derivados de su uso. El principal es la caza de stop-loss. Este artículo analiza cómo reducir la caza de stop-loss en el trading y la compara con el uso clásico de stop-loss para determinar su rentabilidad.
Consejos de un programador profesional (parte II): Organizando el almacenamiento y el intercambio de parámetros entre el experto, los scripts y los programas externos
Consejos de un programador profesional sobre métodos, técnicas y herramientas auxiliares para facilitar la programación. En esta ocasión, hablaremos de los parámetros que podemos restaurar tras reiniciar (cerrar) el terminal. Todos los ejemplos son en realidad trozos del código operativo del proyecto Cayman del propio autor.
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.
Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 68): Clase de objeto de ventana de gráfico y clases de objetos de indicador en la ventana del gráfico
En este artículo, seguiremos desarrollando la clase de objeto de gráfico. Para ello, le añadiremos una lista de objetos de ventana de gráfico, en la que, a su vez, estarán disponibles las listas de indicadores colocados en ellos.
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.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 13): Normalización por lotes (Batch Normalization)
En el artículo anterior, comenzamos a analizar varios métodos para mejorar la calidad del aprendizaje de la red neuronal. En este artículo, proponemos al lector continuar con este tema y analizar la normalización por lotes de los datos, un enfoque muy interesante.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 12): Dropout
A la hora de proseguir el estudio de las redes neuronales, probablemente merezca la pena prestar un poco de atención a los métodos capaces de aumentar su convergencia durante el entrenamiento. Existen varios de estos métodos. En este artículo, proponemos al lector analizar uno de ellos: el Dropout (dilución).
Técnicas útiles y exóticas para el comercio automático
En el presente artículo, mostraremos algunos trucos muy útiles e interesantes para comerciar de forma automatizada. Alguna de estas técnicas podría resultar familiar al lector, o quizá no, pero intentaremos exponer los métodos más interesantes y explicar por qué merece la pena utilizarlos. Y lo que es más importante: mostraremos lo que pueden hacer en la práctica. Vamos a escribir asesores expertos y comprobar todas las técnicas descritas en la historia de cotizaciones.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 11): Variaciones de GTP
Hoy en día, quizás uno de los modelos de lenguaje de redes neuronales más avanzados sea GPT-3, que en su versión máxima contiene 175 mil millones de parámetros. Obviamente, no vamos a crear semejante monstruo en condiciones domésticas. Pero sí que podemos ver qué soluciones arquitectónicas se pueden usar en nuestro trabajo y qué ventajas nos ofrecerán.
El mercado y la física de sus patrones globales
En el presente artículo trataremos de comprobar la suposición de que cualquier sistema con un mínimo conocimiento del mercado puede operar a escala global. No vamos a inventar teorías ni leyes: reflexionaremos únicamente sobre la base de hechos conocidos por todos, convirtiendo paulatinamente dichos hechos al lenguaje del análisis matemático.
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.
Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 61): Colección de series de tick de los símbolos
Dado que el programa puede utilizar varios símbolos, entonces, es necesario crear su propia lista para cada uno de estos símbolos. En este artículo, vamos a combinar estas listas en una colección de datos de tick. En realidad, se trata de una lista común a base de la clase de la matriz dinámica de punteros a las instancias de la clase CObject y sus herederos de la Biblioteca estándar.
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.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 8): Mecanismos de atención
En artículos anteriores, ya hemos puesto a prueba diferentes variantes para organizar las redes neuronales, incluyendo las redes convolucionales, adoptadas de algoritmos de procesamiento de imágenes. En el presente artículo, les proponemos analizar los mecanismos de atención, cuya aparición impulsó el desarrollo de los modelos de lenguaje.
WebSocket para MetaTrader 5
Antes de que aparecieran las funciones de red en la API MQL5 actualizada, las aplicaciones MetaTrader tenían una capacidad limitada para conectarse e interactuar con servicios basados en el protocolo WebSocket. Ahora, la situación es distinta. En este artículo, analizaremos la implementación de la biblioteca WebSocket en el MQL5 puro. Asimismo, presentaremos una breve descripción del protocolo WebSocket y una guía paso a paso sobre el uso de la biblioteca resultante.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 7): Métodos de optimización adaptativos
En artículos anteriores, hemos usado el descenso de gradiente estocástico para entrenar una red neuronal utilizando una única tasa de aprendizaje para todas las neuronas de la red. En este artículo, proponemos al lector buscar métodos de aprendizaje adaptativo que nos permitan modificar la tasa de aprendizaje de cada neurona. Vamos a echar un vistazo a las ventajas y desventajas de este enfoque.
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.
Conjunto de instrumentos para el marcado manual de gráficos y comercio (Parte II). Haciendo el marcado
Este artículo continúa el ciclo en el que mostramos la creación de una biblioteca capaz de marcar gráficos manualmente utilizando atajos de teclado. El marcado se realiza con líneas rectas y combinaciones de estas. Esta parte habla directamente sobre el propio dibujado utilizando las funciones descritas en la primera parte. La biblioteca se puede conectar a cualquier asesor experto o indicador, lo cual simplifica sustancialmente las tareas de marcado. Esta solución NO UTILIZA dlls externas: todos los comandos se implementan usando las herramientas integradas de MQL.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 6): Experimentos con la tasa de aprendizaje de la red neuronal
Ya hemos hablado sobre algunos tipos de redes neuronales y su implementación. En todos los casos, hemos usado el método de descenso de gradiente para entrenar las redes neuronales, lo cual implica la elección de una tasa de aprendizaje. En este artículo, queremos mostrar con ejemplos lo importante que resulta elegir correctamente la tasa de aprendizaje, y también su impacto en el entrenamiento de una red neuronal.
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.
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.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 5): Cálculos multihilo en OpenCL
Ya hemos analizado algunos tipos de implementación de redes neuronales. Podemos ver con facilidad que se repiten las mismas operaciones para cada neurona de la red. Y aquí sentimos el legítimo deseo de aprovechar las posibilidades que ofrece la computación multihilo de la tecnología moderna para acelerar el proceso de aprendizaje de una red neuronal. En el presente artículo, analizaremos una de las opciones para tal implementación.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 4): Redes recurrentes
Continuamos nuestra inmersión en el mundo de las redes neuronales. En el presente artículo, hablaremos de las redes neuronales recurrentes. Este tipo de redes neuronales se ofrece para su utilización con series temporales, que son precisamente los gráficos de precios en la plataforma comercial MetaTrader 5.
Optimización móvil continua (Parte 8): Mejorando el programa y corrigiendo los errores encontrados
A petición de los usuarios y lectores del presente ciclo de artículos, el programa ha sido modificado, y ahora podemos decir que el este artículo contiene la nueva versión del autooptimizador. Asimismo, hemos introducido en el autooptimizador tanto las mejoras solicitadas, como algunas nuevas cuya idea surgió durante la corrección del programa.