Artículos sobre programación y uso de robots comerciales en el lenguaje MQL5
Los Asesores Expertos creados para la plataforma MetaTrader ejecutan una gran variedad de funciones ideadas por sus desarrolladores. Los robots comerciales son capaces de realizar el seguimiento de los instrumentos financieros 24 horas al día, copiar las operaciones, confeccionar y enviar los informes, analizar las noticias, e incluso facilitar al operador una interfaz gráfica personalizada desarrollada por encargo.
Los artículos contienen las técnicas de programación, ideas matemáticas para el procesamiento de datos, consejos para la creación y el encargo de robots comerciales.
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MQL5 Wizard techniques you should know (Part 49): Aprendizaje por refuerzo con optimización de políticas proximales
La optimización de políticas proximales es otro algoritmo del aprendizaje por refuerzo que actualiza la política, a menudo en forma de red, en pasos incrementales muy pequeños para garantizar la estabilidad del modelo. Examinamos cómo esto podría ser útil, tal y como hemos hecho en artículos anteriores, en un asesor experto creado mediante un asistente.
Desarrollamos un Asesor Experto multidivisas (Parte 20): Ordenando la cadena de etapas de optimización automática de proyectos (I)
Ya hemos creado bastantes componentes que ayudan a organizar la optimización automática. Durante la creación, seguimos la estructura cíclica tradicional: desde la creación de código mínimo funcional hasta la refactorización y la obtención de código mejorado. Es hora de empezar a limpiar nuestra base de datos, que también es un componente clave en el sistema que estamos creando.
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 1): El sistema Profitunity (Trading Chaos de Bill Williams)
En este artículo, examinamos el sistema Profitunity de Bill Williams, desglosando sus componentes principales y su enfoque único para operar en el caos del mercado. Guiamos a los lectores a través de la implementación del sistema en MQL5, centrándonos en la automatización de indicadores clave y señales de entrada/salida. Por último, probamos y optimizamos la estrategia, proporcionando información sobre su desempeño en diversos escenarios de mercado.
Observador de Connexus (Parte 8): Cómo agregar un observador de solicitudes
En esta última entrega de nuestra serie de bibliotecas Connexus, exploramos la implementación del patrón Observer, así como refactorizaciones esenciales de rutas de archivos y nombres de métodos. Esta serie cubrió todo el desarrollo de Connexus, diseñado para simplificar la comunicación HTTP en aplicaciones complejas.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 47): Aprendizaje por refuerzo con diferencia temporal
La diferencia temporal es otro algoritmo del aprendizaje por refuerzo que actualiza los valores Q basándose en la diferencia entre las recompensas previstas y las reales durante el entrenamiento del agente. Se centra específicamente en la actualización de los valores Q sin tener en cuenta su emparejamiento estado-acción. Por lo tanto, veremos cómo aplicar esto, tal y como hemos hecho en artículos anteriores, en un Asesor Experto creado mediante un asistente.
Redes neuronales en el trading: Sistema multiagente con validación conceptual (FinCon)
Hoy le proponemos familiarizarnos con el framework FinCon, un sistema multiagente basado en grandes modelos lingüísticos (LLM). El framework usa el refuerzo verbal conceptual para mejorar la toma de decisiones y la gestión del riesgo con el fin de realizar eficazmente diversas tareas financieras.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 48): Bill Williams Alligator
El indicador Alligator, creado por Bill Williams, es un indicador versátil para identificar tendencias que proporciona señales claras y que a menudo se combina con otros indicadores. Las clases y el ensamblador del asistente MQL5 nos permiten probar una variedad de señales basadas en patrones, por lo que también tenemos en cuenta este indicador.
Redes neuronales en el trading: Agente multimodal con herramientas complementarias (FinAgent)
Hoy querríamos presentarle el FinAgent, un framework de agente multimodal para el comercio financiero diseñado para analizar distintos tipos de datos que reflejan la dinámica del mercado y los patrones comerciales históricos.
Redes neuronales en el trading: Agente con memoria multinivel (Final)
Continuamos el trabajo iniciado de creación del framework FinMem, que utiliza enfoques de memoria multinivel que imitan los procesos cognitivos humanos. Esto permite al modelo no solo procesar eficazmente datos financieros complejos, sino también adaptarse a nuevas señales, mejorando sustancialmente la precisión y eficacia de las decisiones de inversión en mercados que cambian dinámicamente.
Operar con el Calendario Económico MQL5 (Parte 2): Creación de un Panel de Noticias
En este artículo, creamos un panel de noticias práctico utilizando el Calendario Económico MQL5 para mejorar nuestra estrategia comercial. Comenzamos diseñando el diseño, centrándonos en elementos clave como los nombres de los eventos, la importancia y el tiempo, antes de pasar a la configuración dentro de MQL5. Por último, implementamos un sistema de filtrado para mostrar sólo las noticias más relevantes, brindando a los operadores acceso rápido a eventos económicos impactantes.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 46): Ichimoku Kinko Hyo (IKH)
El Ichimoku Kinko Hyo (IKH) es un reconocido indicador japonés que sirve como sistema de identificación de tendencias. Examinamos esto, patrón por patrón, como ha sido el caso en artículos similares anteriores, y también evaluamos sus estrategias e informes de pruebas con la ayuda de las clases de la biblioteca del asistente MQL5 y el ensamblaje.
Redes neuronales en el trading: Agente con memoria multinivel
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.
Redes neuronales en el trading: Modelos con transformada de wavelet y atención multitarea (Final)
En el artículo anterior, analizamos los fundamentos teóricos y pusimos en práctica los planteamientos del framework Multitask-Stockformer, que combina la transformada de wavelet y el modelo multitarea Self-Attention. Hoy seguiremos aplicando los algoritmos del framework anterior y evaluaremos su eficacia con datos históricos reales.
Ingeniería de características con Python y MQL5 (Parte II): El ángulo del precio
Hay muchas publicaciones en el foro MQL5 pidiendo ayuda para calcular la pendiente de los cambios de precios. Este artículo demostrará una forma posible de calcular el ángulo formado por los cambios de precio en cualquier mercado en el que desee operar. Además, responderemos si vale la pena invertir el esfuerzo y el tiempo extra para diseñar esta nueva característica. Exploraremos si la pendiente del precio puede mejorar la precisión de nuestro modelo de IA al pronosticar el par USDZAR en M1.
Redes neuronales en el trading: Modelos con transformada de wavelet y atención multitarea
Le proponemos familiarizarse con un framework que combina la transformada de wavelet y el modelo multitarea Self-Attention con el objetivo de mejorar la capacidad de respuesta y la precisión de las previsiones en condiciones de mercado volátiles. La transformada de wavelet descompone los rendimientos de los activos en frecuencias altas y bajas, captando cuidadosamente las tendencias del mercado a largo plazo y las fluctuaciones a corto plazo.
Redes neuronales en el trading: Framework comercial híbrido con codificación predictiva (Final)
Continuamos nuestro análisis del sistema comercial híbrido StockFormer, que combina codificación predictiva y algoritmos de aprendizaje por refuerzo para el análisis de series temporales financieras. El sistema se basa en tres ramas del Transformer con un mecanismo Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn) que permite identificar patrones complejos y relaciones entre activos. Ya nos hemos familiarizado con los aspectos teóricos del framework e implementado los mecanismos de DMH-Attn, así que hoy hablaremos sobre la arquitectura de los modelos y su entrenamiento.
Criterios de tendencia en el trading
Las tendencias son una parte importante de muchas estrategias comerciales. En este artículo analizaremos algunas de las herramientas utilizadas para identificar tendencias y sus características. Comprender e interpretar correctamente las tendencias puede mejorar sustancialmente los resultados comerciales y minimizar los riesgos.
Solicitudes en Connexus (Parte 6): Creación de una solicitud y respuesta HTTP
En este sexto artículo de la serie de la biblioteca Connexus, nos centraremos en una solicitud HTTP completa, cubriendo cada componente que la conforma. Crearemos una clase que represente la solicitud en su conjunto, lo que nos ayudará a reunir las clases creadas anteriormente.
Redes neuronales en el trading: Framework comercial híbrido con codificación predictiva (StockFormer)
Hoy le presentamos el StockFormer, un sistema comercial híbrido que combina algoritmos de codificación predictiva y de aprendizaje por refuerzo (RL). El framework utiliza 3 ramas del Transformer con un mecanismo Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn) integrado que mejora el módulo de atención vainilla gracias a un bloque Feed-Forward multicabeza que permite captar diversos patrones de series temporales en diferentes subespacios.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 45): Aprendizaje por refuerzo con Monte-Carlo
Monte-Carlo es el cuarto algoritmo diferente de aprendizaje por refuerzo que estamos considerando con el objetivo de explorar su implementación en los asesores expertos ensamblados por el asistente. Aunque se basa en el muestreo aleatorio, ofrece numerosas posibilidades de simulación que podemos aprovechar.
Redes neuronales en el trading: Conjunto de agentes con mecanismos de atención (MASAAT)
Hoy le presentamos la estructura multiagente adaptativa de optimización de portafolios (MASAAT), que combina mecanismos de atención y análisis de series temporales. El MASAAT genera un conjunto de agentes que analizan series de precios y cambios direccionales, permitiendo identificar fluctuaciones sustanciales en los precios de los activos a diferentes niveles de detalle.
Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 9): Asesor Experto de múltiples estrategias (II)
El número de estrategias que se pueden integrar en un Asesor Experto es prácticamente ilimitado. Sin embargo, cada estrategia adicional aumenta la complejidad del algoritmo. Al incorporar múltiples estrategias, un Asesor Experto puede adaptarse mejor a las condiciones cambiantes del mercado, lo que puede mejorar su rentabilidad. Hoy exploraremos cómo implementar MQL5 para una de las estrategias más destacadas desarrolladas por Richard Donchian, mientras continuamos mejorando la funcionalidad de nuestro Asesor Experto Trend Constraint.
Operar con el Calendario Económico MQL5 (Parte 1): Dominar las funciones del Calendario Económico MQL5
En este artículo, exploramos cómo utilizar el Calendario Económico MQL5 para operar, comenzando por comprender sus funciones principales. A continuación, implementamos las funciones clave del Calendario Económico en MQL5 para extraer datos relevantes de noticias que nos ayuden a tomar decisiones de trading. Finalmente, concluimos mostrando cómo utilizar esta información para mejorar las estrategias comerciales de manera efectiva.
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.
Redes neuronales en el trading: Modelo adaptativo multiagente (Final)
En el artículo anterior, nos familiarizamos con el framework MASA, un framework adaptativo multiagente que combina enfoques de aprendizaje por refuerzo y estrategias adaptativas para ofrecer un equilibrio armonioso entre rentabilidad y riesgo en condiciones de mercado turbulentas. Asimismo, construimos la funcionalidad de los agentes individuales de este framework. En este artículo continuaremos el trabajo empezado, llevándolo a su conclusión lógica.
Redes neuronales en el trading: Modelo adaptativo multiagente (MASA)
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.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 44): Indicador técnico Average True Range (ATR)
El oscilador ATR es un indicador muy popular que actúa como proxy de volatilidad, especialmente en los mercados de divisas, donde los datos de volumen son escasos. Examinamos esto, basándonos en patrones, como hemos hecho con indicadores anteriores, y compartimos estrategias e informes de pruebas gracias a las clases y el ensamblaje de la biblioteca del asistente MQL5.
Redes neuronales en el trading: Transformer parámetro-eficiente con atención segmentada (Final)
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.
Redes neuronales en el trading: Transformer parámetro-eficiente con atención segmentada (PSformer)
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).
Redes neuronales en el trading: Mejora de la eficiencia del Transformer mediante la reducción de la nitidez (Final)
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.
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte V): Autenticación de dos factores (2FA)
Hoy discutiremos cómo mejorar la seguridad del Panel de administrador comercial que actualmente se encuentra en desarrollo. Exploraremos cómo implementar MQL5 en una nueva estrategia de seguridad, integrando la API de Telegram para la autenticación de dos factores (2FA). Esta discusión proporcionará información valiosa sobre la aplicación de MQL5 para reforzar las medidas de seguridad. Además, examinaremos la función MathRand, centrándonos en su funcionalidad y cómo se puede utilizar de forma efectiva dentro de nuestro marco de seguridad. ¡Sigue leyendo para descubrir más!
Cómo crear un panel interactivo MQL5 utilizando la clase Controls (Parte 2): Añadir capacidad de respuesta a los botones
En este artículo, nos centramos en transformar nuestro panel de control MQL5 estático en una herramienta interactiva habilitando la capacidad de respuesta de los botones. Exploramos cómo automatizar la funcionalidad de los componentes de la interfaz gráfica de usuario (GUI), asegurándonos de que reaccionen adecuadamente a los clics de los usuarios. Al final del artículo, establecemos una interfaz dinámica que mejora la participación del usuario y la experiencia comercial.
Asistente de Connexus (Parte 5): Métodos HTTP y códigos de estado
En este artículo, comprenderemos los métodos HTTP y los códigos de estado, dos piezas muy importantes de la comunicación entre el cliente y el servidor en la web. Comprender lo que hace cada método le brinda el control para realizar solicitudes con mayor precisión, informando al servidor qué acción desea realizar y haciéndolo más eficiente.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 43): Aprendizaje por refuerzo con SARSA
SARSA, que es la abreviatura de State-Action-Reward-State-Action (Estado-Acción-Recompensa-Estado-Acción), es otro algoritmo que se puede utilizar al implementar el aprendizaje por refuerzo. Por lo tanto, tal y como vimos con Q-Learning y DQN, analizamos cómo se podría explorar e implementar esto como un modelo independiente, en lugar de solo como un mecanismo de entrenamiento, en los asesores expertos ensamblados por el asistente.
Redes neuronales en el trading: Mejora de la eficiencia del Transformer mediante la reducción de la nitidez (SAMformer)
El entrenamiento de los modelos de Transformer requiere grandes cantidades de datos y suele ser difícil debido a la escasa capacidad de generalización de los modelos en muestras pequeñas. El framework SAMformer ayuda a resolver este problema evitando los mínimos locales malos, mejorando la eficacia de los modelos incluso con muestras de entrenamiento limitadas.
Operar con noticias de manera sencilla (Parte 4): Mejora del rendimiento
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.
Redes neuronales en el trading: Optimización del Transformer para la previsión de series temporales (LSEAttention)
El framework LSEAttention ofrece formas de mejorar la arquitectura del Transformer, y se ha diseñado específicamente para la previsión a largo plazo de series temporales multidimensionales. Los enfoques propuestos por los autores del método resuelven los problemas de colapso de entropía e inestabilidad de aprendizaje característicos del Transformer vainilla.
Integración de Smart Money Concepts (SMC), Order Blocks (OB) y Fibonacci para entradas óptimas
Los bloques de órdenes (Order Blocks, OB) son áreas clave donde los operadores institucionales inician compras o ventas significativas. Después de un movimiento de precio significativo, Fibonacci ayuda a identificar un retroceso potencial desde un máximo reciente hasta un mínimo para identificar la entrada comercial óptima.
Kit de herramientas de negociación MQL5 (Parte 3): Desarrollo de una biblioteca EX5 para la gestión de órdenes pendientes
Aprenda a desarrollar e implementar una biblioteca EX5 integral de órdenes pendientes en su código o proyectos MQL5. Este artículo le mostrará cómo crear una extensa biblioteca EX5 de gestión de órdenes pendientes y lo guiará en el proceso de importarla e implementarla mediante la creación de un panel de negociación o una interfaz gráfica de usuario (GUI). El panel de órdenes del asesor experto permitirá a los usuarios abrir, monitorear y eliminar órdenes pendientes asociadas con un número mágico específico directamente desde la interfaz gráfica en la ventana del gráfico.
Cómo crear un panel interactivo MQL5 utilizando la clase Controls (Parte 1): Configuración del panel
En este artículo, creamos un panel de control interactivo para operaciones bursátiles utilizando la clase Controls en MQL5, diseñada para optimizar las operaciones bursátiles. El panel incluye un título, botones de navegación para Operar, Cerrar e Información, y botones de acción especializados para ejecutar operaciones y gestionar posiciones. Al final del artículo, tendrás un panel base listo para futuras mejoras en futuras entregas.