Artículos sobre programación y uso de robots comerciales en el lenguaje MQL5

En este artículo, le presentaremos un interesante algoritmo que se basa en la intersección de los métodos de aprendizaje supervisado y por refuerzo.

Existen bastantes estrategias comerciales distintas. Para diversificar los riesgos y aumentar la estabilidad de los resultados comerciales, puede resultar útil utilizar varias estrategias que funcionen en paralelo. Pero si cada estrategia se implementa como un asesor independiente, se hace mucho más difícil gestionar su trabajo conjunto en una cuenta comercial. Para resolver este problema, es deseable implementar el funcionamiento de diferentes estrategias de negociación en un asesor.

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.

Nuestro sistema de órdenes todavía falla en hacer una cosa, pero FINALMENTE lo resolveremos...

Existen métodos que pueden usarse para resolver problemas típicos. Una vez entendemos cómo utilizar estas técnicas una vez, podemos escribir programas de forma eficaz y aplicar el concepto DRY (No te repitas, en inglés, don't repeat yourself). En este contexto, resultan muy útiles los patrones de diseño que pueden aportar soluciones a problemas bien descritos y recurrentes.

Bienvenidos a un nuevo artículo de nuestra serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. En esta ocasión, analizaremos el Índice de Vigor Relativo (Relative Vigor Index, RVI).

En este artículo, seguiremos familiarizándonos con el lenguaje de programación MQL5. Esta serie de artículos no es solo un tutorial, sino también una puerta de entrada al mundo de la programación. ¿Qué hace especiales a estos artículos? Hemos procurado que las explicaciones sean sencillas para que los conceptos complejos resulten accesibles a todos. Aunque el material es accesible, para obtener los mejores resultados será necesario reproducir activamente todo lo que vamos a tratar. Solo así obtendremos el máximo beneficio de estos artículos.

¿Cómo implementar una nueva funcionalidad de la forma más sencilla posible? Aquí daremos un paso atrás y luego daremos dos pasos adelante.

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.

¿Sabía que podemos obtener más precisión pronosticando ciertos indicadores técnicos que prediciendo el precio subyacente de un símbolo negociado? Únase a nosotros para explorar cómo aprovechar esta información para mejorar las estrategias de negociación.

En este artículo, seguiremos estudiando los patrones de diseño que permiten a los desarrolladores crear aplicaciones extensibles y fiables no solo en MQL5, sino también en otros lenguajes de programación. Esta vez hablaremos de un tipo diferente: los patrones estructurales. Asimismo, aprenderemos a diseñar sistemas usando las clases disponibles para formar estructuras mayores.

Este Asesor Experto, llamado SMOC, que significa Stochastic Model Optimal Control (Modelo Estocástico de Control Óptimo), es un ejemplo sencillo de un avanzado sistema algorítmico de trading para MetaTrader 5. Utiliza una combinación de indicadores técnicos, control predictivo de modelos y gestión dinámica de riesgos para tomar decisiones comerciales. El EA incorpora parámetros adaptativos, dimensionamiento de posiciones basado en la volatilidad y análisis de tendencias para optimizar su rendimiento en diferentes condiciones de mercado.

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.

Para todos los que trabajan con datos, incluidos los tráders, la minería de datos puede descubrir posibilidades completamente nuevas, porque a menudo los datos no son tan simples como parecen. Resulta difícil para el ojo humano ver patrones y relaciones profundas en un conjunto de datos. Una solución sería el algoritmo de k-medias o k-means. Veamos si resulta útil.

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.

En este artículo, intentaremos usar nuestro modelo logístico para predecir una caída del mercado de valores según las principales acciones de la economía estadounidense: NETFLIX y APPLE. Analizaremos estas acciones, y también usaremos la información sobre las anteriores caídas del mercado en 2019 y 2020. Veamos cómo funcionará nuestro modelo en las poco favorables condiciones actuales.

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.

Existen muchas herramientas técnicas que se pueden usar para visualizar los canales de precios. Una de esas herramientas es el canal de Donchian. En este artículo, aprenderemos cómo crear un canal de Donchian, y también a usarlo como indicador personalizado dentro de un asesor experto.

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.

Descubra la guía definitiva para principiantes sobre cómo crear asesores expertos (Expert Advisors, EAs) con MQL5 en nuestro artículo completo. Aprenda paso a paso cómo construir EA usando pseudocódigo y aprovechar el poder del código generado por IA. Ya sea que sea nuevo en el comercio algorítmico o busque mejorar sus habilidades, esta guía proporciona un camino claro para crear EA efectivos.

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.

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.

El presente artículo continúa la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5. Aquí presentamos los monoides como un dominio (conjunto) que distingue la teoría de categorías de otros métodos de clasificación de datos al incluir reglas y un elemento de identidad.

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.

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.

Metamodelos en el aprendizaje automático: Creación automática de sistemas comerciales sin apenas intervención humana: el Modelo decide por sí mismo cómo y cuándo comerciar.

Colocación del Chart Trade en una ventana flotante. En el artículo anterior creamos el sistema base para utilizar templates dentro de una ventana flotante.