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

Python es un lenguaje de programación conocido y popular con muchas características, especialmente en los campos de las finanzas, la ciencia de datos, la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático. Python es una herramienta poderosa que también puede resultar útil en el trading. MQL5 nos permite utilizar este poderoso lenguaje como una integración para lograr nuestros objetivos de manera efectiva. En este artículo, compartiremos cómo podemos usar Python como una integración en MQL5 después de aprender información básica sobre Python.

En el artículo anterior, comenzamos a estudiar las redes neuronales con conexión directa, pero hay algunas cosas que quedaron sin resolver. Una de ellas es el diseño de la arquitectura. Por ello, en el presente artículo, veremos cómo diseñar una red neuronal flexible, teniendo en cuenta los datos de entrada, el número de capas ocultas y los nodos de cada red.

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.

Seguimos hablando de algoritmos para entrenar modelos de predicción de trayectorias. En este artículo nos familiarizaremos con un método llamado "AutoBots".

Los modelos lingüísticos (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial que evoluciona rápidamente, por lo que debemos plantearnos cómo integrar unos LLM potentes en nuestro comercio algorítmico. A la mayoría de la gente le resulta difícil adaptar estos modelos a sus necesidades, implantarlos de forma local y luego aplicarlos al trading algorítmico. En esta serie de artículos abordaremos un enfoque paso a paso para lograr este objetivo.

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.

Sigamos avanzando hacia un sistema de órdenes más completo directamente en el gráfico. En este artículo les mostraré una forma de corregir o, más bien, de hacer que el sistema de órdenes sea más intuitivo.

El tráder moderno está casi siempre a la búsqueda de nuevas ideas, probando constantemente nuevas estrategias, modificándolas y descartando las que han fracasado. En esta serie de artículos, intentaré demostrar que el Wizard MQL5 es un verdadero apoyo para el tráder.

¿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.

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.

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.

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.

En el artículo de hoy, nos familiarizaremos con otra tendencia en el campo del aprendizaje por refuerzo. Se denomina aprendizaje por refuerzo dirigido a objetivos (Goal-conditioned reinforcement learning, GCRL). En este enfoque, el agente se entrenará para alcanzar diferentes objetivos en determinados escenarios.

En este artículo haremos que el sistema sea más robusto, para que sea más estable y seguro de usar. Una forma de conseguir robustez es intentar reutilizar el código lo máximo posible, de esta forma él mismo será probado todo el tiempo y en diversas ocasiones. Pero esta es solo una de las formas, otra forma es el uso de la programación OOP.

Imagina que puedes utilizar datos que no se encuentran en MetaTrader, solo obtienes datos de los indicadores mediante análisis de precios y análisis técnico. Ahora imagina que puedes acceder a datos que aumentarán tu poder comercial. Puede multiplicar la potencia del software MetaTrader si combina la salida de otro software, métodos de análisis macro y herramientas ultra avanzadas a través de los datos de la API. En este artículo, le enseñaremos cómo utilizar las API y le presentaremos servicios de datos API útiles y valiosos.

En este artículo aprenderemos a hacer hablar a la plataforma MT5. ¿Qué tal si hacemos que el EA sea más divertido? Operar en los mercados financieros suele ser una actividad extremadamente aburrida y monótona, pero podemos hacerla un poco menos tediosa. Este proyecto podría ser peligroso en caso de que tengas un problema que te haga adicto, pero en realidad con las modificaciones todo el escenario podría ser más entretenido, menos aburrido.

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.

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.

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.

De manera consciente o inconsciente, el tráder moderno está casi siempre en busca de nuevas ideas, probando constantemente nuevas estrategias, modificándolas y descartando las que han fracasado. Este proceso de investigación requiere mucho tiempo y se ve acompañado por muchos errores. En esta serie de artículos, intentaré demostrar que el Wizard MQL5 es un verdadero apoyo para el tráder. Gracias al Wizard, el tráder podrá ahorrar tiempo a la hora de poner en práctica sus ideas. Asimismo, podrá reducir la probabilidad de que surjan errores por duplicación de código. En lugar de perder el tiempo con el código, los tráders tendrán la posibilidad de poner en práctica su filosofía comercial.

En esta serie de artículos analizamos la integración de interfaces gráficas interactivas en paneles comerciales móviles en MQL5. En la tercera parte, utilizaremos los desarrollos de las partes anteriores para convertir paneles comerciales estáticos en dinámicos.

El deseo de obtener las previsiones más exactas impulsa a los investigadores a aumentar la complejidad de los modelos de previsión. Lo que a su vez conlleva un aumento de los costes de entrenamiento y mantenimiento del modelo. Pero, ¿está esto siempre justificado? En el presente artículo, me propongo presentarles un algoritmo que explota la sencillez y rapidez de los modelos lineales y muestra resultados a la altura de los mejores con arquitecturas más complejas.

Hoy veremos qué es el análisis cuantitativo, cómo lo utilizan los grandes jugadores y crearemos uno de los algoritmos de análisis cuantitativo en MQL5.

Aquí vamos a desarrollar un sistema gráfico de órdenes, del tipo «vea lo que está pasando». Cabe decir que no partiremos de cero, sino que modificaremos el sistema existente añadiendo aún más objetos y eventos al gráfico del activo que estamos negociando.

En el artículo anterior, presentamos el método DDPG, que nos permite entrenar modelos en un espacio de acción continuo. Sin embargo, al igual que otros métodos de aprendizaje Q, el DDPG tiende a sobreestimar los valores de la función Q. Con frecuencia, este problema provoca que entrenemos los agentes con una estrategia subóptima. En el presente artículo, analizaremos algunos enfoques para superar el problema mencionado.

Los modelos lingüísticos (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial que evoluciona rápidamente, por lo que debemos plantearnos cómo integrar unos LLM potentes en nuestro comercio algorítmico. A la mayoría de la gente le resulta difícil personalizar estos potentes modelos para adaptarlos a sus necesidades, implantarlos de forma local y luego aplicarlos al trading algorítmico. En esta serie de artículos abordaremos un enfoque paso a paso para lograr este objetivo.

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.

En este artículo continuaremos a aprender cómo obtener datos de la web para utilizarlos en un EA. Así que pongamos manos a la obra, o más bien a empezar a codificar un sistema alternativo.

En artículos anteriores, expliqué cómo crear un indicador con múltiples subventanas, lo que se vuelve interesante cuando usamos un indicador personalizado. Aquí entenderemos cómo añadir múltiples ventanas en un EA.

Hoy continuaremos con el desarrollo de un asesor multidivisa con varias estrategias funcionando en paralelo. Intentaremos transferir todo el trabajo relacionado con la apertura de posiciones de mercado desde el nivel de las estrategias al nivel de un experto que gestiona estas. Las propias estrategias solo negociarán virtualmente, sin abrir posiciones de mercado.