
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 30): Normalización por lotes en el aprendizaje automático
La normalización por lotes es el preprocesamiento de datos antes de introducirlos en un algoritmo de aprendizaje automático, como una red neuronal. Esto siempre se hace teniendo en cuenta el tipo de activación que utilizará el algoritmo. Por lo tanto, exploramos los diferentes enfoques que se pueden adoptar para aprovechar los beneficios de esto, con la ayuda de un Asesor Experto ensamblado por un asistente.

Gestión de Riesgo (Parte 2): Implementando el Cálculo de Lotes en una Interfaz Gráfica
En este artículo exploraremos cómo mejorar y aplicar de manera más efectiva los conceptos abordados en el artículo anterior, utilizando las poderosas librerías de controles gráficos de MQL5. Te guiaré paso a paso en la creación de una interfaz gráfica completamente funcional, explicando el plan de diseño detrás de ella, así como el propósito y funcionamiento de cada método empleado. Además, al final del artículo, pondremos a prueba el panel que desarrollaremos, asegurándonos de que funcione correctamente y cumpla con los objetivos planteados.

Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 5): Desarrollar y probar la estrategia de negociación con LLMs (I) Ajuste fino
Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial en la actualidad, los modelos lingüísticos (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial, por lo que deberíamos pensar en cómo integrar potentes LLM en nuestras operaciones algorítmicas. Para la mayoría de la gente, es difícil ajustar estos potentes modelos a sus necesidades, desplegarlos localmente y luego aplicarlos a la negociación algorítmica. Esta serie de artículos abordará paso a paso la consecución de este objetivo.

Implementación de una estrategia de trading con Bandas de Bollinger en MQL5: Guía paso a paso
Una guía paso a paso para implementar un algoritmo de trading automatizado en MQL5 basado en la estrategia de trading de las Bandas de Bollinger. Un tutorial detallado basado en la creación de un Asesor Experto que puede ser útil para los traders.

De principiante a experto: El viaje esencial a través del trading con MQL5
¡Libera tu potencial! Estás rodeado de oportunidades. Descubra 3 secretos principales para iniciar su viaje hacia MQL5 o llevarlo al siguiente nivel. Vamos a hablar de consejos y trucos tanto para principiantes como para profesionales.

Creación de un panel de indicadores de fuerza relativa (RSI) dinámico, multisímbolo y multiperíodo en MQL5
En este artículo, desarrollamos un panel dinámico de indicadores RSI multisímbolo y multiperiodo en MQL5, que proporciona a los operadores valores RSI en tiempo real a través de varios símbolos y marcos temporales. El panel cuenta con botones interactivos, actualizaciones en tiempo real e indicadores codificados por colores para ayudar a los operadores a tomar decisiones informadas.

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 29): Continuación sobre las tasas de aprendizaje con MLP
Concluimos nuestro análisis de la sensibilidad de la tasa de aprendizaje al rendimiento de los Asesores Expertos examinando principalmente las Tasas de Aprendizaje Adaptativo. Estas tasas de aprendizaje pretenden personalizarse para cada parámetro de una capa durante el proceso de entrenamiento, por lo que evaluamos los beneficios potenciales frente al peaje de rendimiento esperado.

Gestión de Riesgo (Parte 1): Fundamentos para Construir una Clase de Gestión de Riesgo
En este artículo exploraremos los fundamentos de la gestión de riesgo en el trading, y aprenderemos a crear nuestras primeras funciones para obtener el lote adecuado para una operación y el stop loss. Además, profundizaremos en cómo funcionan estas funciones, explicando cada paso detalladamente. Nuestro objetivo es proporcionar una comprensión clara de cómo aplicar estos conceptos en el trading automatizado. Al final, pondremos todo en práctica creando un script simple con el archivo de inclusión que hemos diseñado.

Kit de herramientas de negociación MQL5 (Parte 2): Ampliación e implantación de la biblioteca EX5 de gestión de posiciones
Aprenda a importar y utilizar bibliotecas EX5 en su código o proyectos MQL5. En este artículo de continuación, ampliaremos la biblioteca EX5 agregando más funciones de gestión de posiciones a la biblioteca existente y creando dos Asesores Expertos. El primer ejemplo utilizará el indicador técnico de promedio dinámico de índice variable para desarrollar un asesor experto en estrategia comercial de trailing stop, mientras que el segundo ejemplo utilizará un panel comercial para monitorear, abrir, cerrar y modificar posiciones. Estos dos ejemplos demostrarán cómo utilizar e implementar la biblioteca de gestión de posiciones EX5 actualizada.

Construya Asesores Expertos Auto-Optimizables con MQL5 y Python
En este artículo, vamos a discutir cómo podemos construir Asesores Expertos capaces de seleccionar de forma autónoma y cambiar las estrategias de negociación en función de las condiciones imperantes en el mercado. Aprenderemos sobre las cadenas de Markov y cómo pueden sernos útiles como operadores algorítmicos.

Redes neuronales en el trading: Reducción del consumo de memoria con el método de optimización Adam (Adam-mini)
Una forma de mejorar la eficacia del proceso de aprendizaje y la convergencia de los modelos es mejorar los métodos de optimización. Adam-mini es un método de optimización adaptativa desarrollado para mejorar el algoritmo Adam básico.

Redes neuronales en el trading: Red neuronal espacio-temporal (STNN)
En este artículo, hablaremos sobre el uso de transformaciones espacio-temporales para predecir el próximo movimiento de los precios de manera eficaz. Para mejorar la precisión de la predicción numérica en el STNN, hemos propuesto un mecanismo de atención continua que permite al modelo considerar en mayor medida aspectos importantes de los datos.

Reimaginando las estrategias clásicas (Parte II): Ruptura de las Bandas de Bollinger
Este artículo explora una estrategia comercial que integra el análisis discriminante lineal (Linear Discriminant Analysis, LDA) con las Bandas de Bollinger, aprovechando las predicciones de zonas categóricas para obtener señales estratégicas de entrada al mercado.

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 28): Revisión de las GAN con una introducción a las tasas de aprendizaje
La Tasa de Aprendizaje, es un tamaño de paso hacia un objetivo de entrenamiento en muchos procesos de entrenamiento de algoritmos de aprendizaje automático. Examinamos el impacto que sus múltiples horarios y formatos pueden tener en el rendimiento de una Red Generativa Adversarial, un tipo de red neuronal que ya habíamos examinado en un artículo anterior.

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.

Aprendizaje automático y Data Science (Parte 27): Redes neuronales convolucionales (CNN) en los robots comerciales de MetaTrader 5: ¿Merecen la pena?
Las redes neuronales convolucionales (CNN) son famosas por su destreza en la detección de patrones en imágenes y vídeos, con aplicaciones que abarcan diversos campos. En este artículo, exploramos el potencial de las CNN para identificar patrones valiosos en los mercados financieros y generar señales comerciales eficaces para los robots comerciales de MetaTrader 5. Descubramos cómo puede aprovecharse esta técnica de aprendizaje automático profundo para tomar decisiones de negociación más inteligentes.

Combinación de estrategias de análisis técnico y fundamental en MQL5 para principiantes
En este artículo, analizaremos cómo integrar sin problemas el seguimiento de tendencias y los principios fundamentales en un Asesor Experto para crear una estrategia más sólida. Este artículo demostrará lo fácil que es para cualquiera comenzar a desarrollar algoritmos comerciales personalizados utilizando MQL5.

Redes neuronales en el trading: Representación lineal por partes de series temporales
Este artículo es algo distinto de los anteriores de esta serie. En él, hablaremos de una representación alternativa de las series temporales. La representación lineal por partes de series temporales es un método de aproximación de una serie temporal usando funciones lineales en intervalos pequeños.

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 97): Entrenamiento de un modelo con el MSFformer
Al estudiar las distintas arquitecturas de construcción de modelos, prestamos poca atención al proceso de entrenamiento de los mismos. En este artículo intentaremos rellenar ese vacío.

Aprendizaje automático y Data Science (Parte 26): La batalla definitiva en la previsión de series temporales: redes neuronales LSTM frente a GRU
En el artículo anterior, hablamos de una RNN sencilla que, a pesar de su incapacidad para comprender las dependencias a largo plazo en los datos, fue capaz de realizar una estrategia rentable. En este artículo hablaremos tanto de la memoria a largo plazo (LSTM) como de la unidad recurrente controlada (GRU). Estas dos se introdujeron para superar las deficiencias de una RNN simple y ser más astuta que ella.

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.

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 96): Extracción multinivel de características (MSFformer)
Extraer y combinar eficazmente las dependencias a largo plazo y las características a corto plazo sigue siendo una tarea importante en el análisis de series temporales. Para crear modelos predictivos precisos y fiables deberemos comprender e integrar estos adecuadamente.

Desarrollo de un Asesor Experto (EA) en MQL5 basado en la estrategia de ruptura del rango de consolidación
Este artículo describe los pasos para crear un Asesor Experto (EA) que aproveche las rupturas de precios después de los períodos de consolidación. Al identificar rangos de consolidación y establecer niveles de ruptura, los operadores pueden automatizar sus decisiones comerciales basándose en esta estrategia. El Asesor Experto tiene como objetivo proporcionar puntos de entrada y salida claros y evitar rupturas falsas.

Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 18): Automatización de la selección de grupos considerando el periodo forward
Seguimos automatizando los pasos que antes realizábamos manualmente. Esta vez regresaremos a la automatización de la segunda etapa, es decir, a la selección del grupo óptimo de instancias únicas de estrategias comerciales, complementándola con la posibilidad de considerar los resultados de las instancias en el periodo anterior.

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 95): Reducción del consumo de memoria en los modelos de transformadores
Los modelos basados en la arquitectura de transformadores demuestran una gran eficacia, pero su uso se complica por el elevado coste de los recursos tanto en la fase de formación como durante el funcionamiento. En este artículo, propongo familiarizarse con los algoritmos que permiten reducir el uso de memoria de tales modelos.

Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 17): preparación adicional para el trading real
Ahora nuestro EA utiliza una base de datos para recuperar las cadenas de inicialización de instancias individuales de estrategias comerciales. Sin embargo, la base de datos es bastante voluminosa y contiene mucha información innecesaria para el funcionamiento real del asesor experto. Vamos a intentar que el EA funcione sin conexión obligatoria a la base de datos.

Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 16): Efecto de diferentes historias de cotizaciones en los resultados de las pruebas
El asesor experto que estamos desarrollando debería mostrar buenos resultados al negociar con diferentes brókeres. Pero hasta ahora hemos usado las cotizaciones de la cuenta demo de MetaQuotes para las pruebas. Veamos si nuestro asesor experto está listo para trabajar en una cuenta comercial con cotizaciones diferentes a las utilizadas durante las pruebas y la optimización.

Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 15): Preparamos el asesor experto para el trading real
Al acercarnos gradualmente un asesor experto listo, debemos prestar atención a las cuestiones que son secundarias en la etapa de prueba de la estrategia comercial, pero que se vuelven importantes al pasar a la negociación real.

La teoría del caos en el trading (Parte 1): Introducción, aplicación a los mercados financieros e indicador de Lyapunov
¿Puede aplicarse la teoría del caos a los mercados financieros? En este artículo analizaremos en qué se diferencian la teoría clásica del caos y los sistemas caóticos del concepto propuesto por Bill Williams.

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 94): Optimización de la secuencia de entrada
Al trabajar con series temporales, siempre utilizamos los datos de origen en su secuencia histórica. Pero, ¿es ésta la mejor opción? Existe la opinión de que cambiar la secuencia de los datos de entrada mejorará la eficacia de los modelos entrenados. En este artículo te invito a conocer uno de los métodos para optimizar la secuencia de entrada.

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 93): Predicción adaptativa en los ámbitos de la frecuencia y el tiempo (Parte final)
En este artículo, continuamos la aplicación de los planteamientos del modelo ATFNet, que combina de forma adaptativa los resultados de 2 bloques (frecuencia y tiempo) dentro de la predicción de series temporales.

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 92): Predicción adaptativa en los ámbitos de la frecuencia y el tiempo
Los autores del método FreDF confirmaron experimentalmente la ventaja de la previsión combinada en los ámbitos de la frecuencia y el tiempo. Sin embargo, el uso del hiperparámetro de peso no es óptimo para series temporales no estacionarias. En este artículo, nos familiarizaremos con el método de combinación adaptativa de previsiones en los ámbitos de la frecuencia y el tiempo.

Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 14): Cambio de volumen adaptable en el gestor de riesgos
El gestor de riesgos que hemos desarrollado en los últimos artículos solo contiene funciones básicas. Hoy trataremos de analizar sus posibles formas de desarrollo, lo que nos permitirá aumentar los resultados comerciales sin interferir con la lógica de las estrategias de negociación.

Estrategia de negociación de órdenes en cascada basada en cruces de EMA para MetaTrader 5
El artículo guía en la demostración de un algoritmo automatizado basado en cruces de EMA para MetaTrader 5. Información detallada sobre todos los aspectos de la demostración de un Asesor Experto en MQL5 y su prueba en MetaTrader 5, desde el análisis del comportamiento del rango de precios hasta la gestión de riesgos.

Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 13): Automatización de la segunda fase: selección en grupos
Ya hemos puesto en marcha la primera fase del proceso de optimización automatizada. Para distintos símbolos y marcos temporales, realizamos la optimización utilizando varios criterios y almacenamos información sobre los resultados de cada pasada en la base de datos. Ahora vamos a seleccionar los mejores grupos de conjuntos de parámetros de entre los encontrados en la primera etapa.

Creación de una interfaz gráfica de usuario interactiva en MQL5 (Parte 2): Añadir controles y capacidad de respuesta
Mejorar el panel GUI de MQL5 con funciones dinámicas puede mejorar significativamente la experiencia comercial de los usuarios. Al incorporar elementos interactivos, efectos de desplazamiento y actualizaciones de datos en tiempo real, el panel se convierte en una herramienta poderosa para los traders modernos.

Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 12): Gestor de riesgos como en las empresas de prop-trading
Ya disponemos de un cierto mecanismo de control de la reducción en el asesor experto que estamos desarrollando. Pero este es de naturaleza probabilística, ya que se basa en resultados de pruebas sobre los datos históricos de los precios. Por lo tanto, las reducciones, aunque con una probabilidad pequeña, pueden superar a veces los valores máximos previstos. Vamos a intentar añadir un mecanismo que garantice el nivel de reducción especificado.

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.

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 91): Previsión en el dominio de la frecuencia (FreDF)
Vamos a continuar con el tema del análisis y la previsión de series temporales en el dominio de la frecuencia. En este artículo, introduciremos un nuevo método de predicción en el dominio de la frecuencia que puede añadirse a muchos de los algoritmos que hemos estudiado anteriormente.

Creación de un EA limitador de reducción diaria en MQL5
El artículo analiza, desde una perspectiva detallada, cómo implementar la creación de un Asesor Experto (EA) basado en el algoritmo comercial. Esto ayuda a automatizar el sistema en MQL5 y tomar el control de la reducción diaria.