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

Las estrategias de ruptura del rango de apertura (Opening Range Breakout, ORB) se basan en la idea de que el rango de negociación inicial establecido poco después de la apertura del mercado refleja niveles de precios significativos en los que compradores y vendedores acuerdan el valor. Al identificar rupturas por encima o por debajo de un determinado rango, los operadores pueden aprovechar el impulso que suele producirse cuando la dirección del mercado se vuelve más clara. En este artículo, exploraremos tres estrategias ORB adaptadas del Grupo Concretum.

En este artículo, exploramos la estrategia de scalping Grid-Mart, automatizándola en MQL5 con un panel de control dinámico para obtener información comercial en tiempo real. Detallamos su lógica martingala basada en cuadrículas y sus características de gestión de riesgos. También guiamos en las pruebas retrospectivas y la implementación para obtener un rendimiento sólido.

La regresión simbólica es una forma de regresión que parte de supuestos mínimos o nulos sobre cómo sería el modelo subyacente que traza los conjuntos de datos objeto de estudio. Aunque puede implementarse mediante Métodos Bayesianos o Redes Neuronales, veremos cómo una implementación con Algoritmos Genéticos puede ayudar a personalizar una clase de señal experta utilizable en el asistente MQL5.

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.

El aprendizaje de refuerzo es uno de los tres principios principales del aprendizaje automático, junto con el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. Por lo tanto, se preocupa del control óptimo o de aprender la mejor política a largo plazo que se adapte mejor a la función objetivo. Con este telón de fondo, exploramos su posible papel en la información del proceso de aprendizaje de una MLP de un Asesor Experto montado por un asistente.

En este artículo, desarrollamos un Asesor Experto en MQL5 para la estrategia Trend Flat Momentum. Combinamos un cruce de dos medias móviles con filtros de impulso RSI y CCI para generar señales de trading. También cubrimos las pruebas retrospectivas y las posibles mejoras para el rendimiento en el mundo real.

Seguimos integrando en los modelos comerciales los métodos propuestos por los autores del framework Attraos. Recordemos que este framework usa conceptos de la teoría del caos para resolver problemas de previsión de series temporales, interpretándolos como proyecciones de sistemas dinámicos caóticos multidimensionales.

En este artículo analizaremos los algoritmos necesarios para utilizar métodos de atención en la resolución de problemas de detección de objetos en nubes de puntos. La detección de objetos en nubes de puntos es bastante importante para muchas aplicaciones del mundo real.

El SAR parabólico (Stop-and-Reversal, SAR) es un indicador de confirmación de tendencia y de puntos de finalización de tendencia. Debido a que es un rezagado en la identificación de tendencias, su propósito principal ha sido posicionar trailing stop loss en posiciones abiertas. Sin embargo, exploramos si realmente podría usarse como una señal de Asesor Experto, gracias a clases de señales personalizadas de Asesores Expertos ensamblados por un asistente.

La volatilidad tiende a alcanzar su punto máximo alrededor de eventos noticiosos de alto impacto, lo que crea oportunidades de ruptura significativas. En este artículo, describiremos el proceso de implementación de una estrategia de ruptura basada en el calendario. Cubriremos todo, desde la creación de una clase para interpretar y almacenar datos del calendario, el desarrollo de backtests realistas utilizando estos datos y, finalmente, la implementación del código de ejecución para operaciones en vivo.

Seguimos trabajando en la aplicación de los planteamientos del framework CATCH, que combina la transformada de Fourier y el mecanismo de parcheo de frecuencias para posibilitar una detección precisa de las anomalías del mercado. En este artículo, finalizaremos nuestra propia visión de los enfoques propuestos y probaremos los nuevos modelos con datos históricos reales.

En el proceso de análisis de la situación del mercado, dividimos este en segmentos individuales, identificando las tendencias clave. Sin embargo, los métodos tradicionales de análisis suelen centrarse en un solo aspecto, lo cual limita nuestra percepción. En este artículo, presentaremos un método que nos permitirá seleccionar varios objetos, ofreciéndonos una comprensión más completa y variada de la situación.

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.

Los puntos de soporte y resistencia son niveles críticos que indican posibles reversiones y continuaciones de la tendencia. Aunque identificar estos niveles puede resultar complicado, una vez que los localices, estarás bien preparado para navegar por el mercado. Si necesitas más ayuda, échale un vistazo a la herramienta Quarters Drawer que aparece en este artículo, te ayudará a identificar los niveles de soporte y resistencia principales y secundarios.

Este artículo le guía a través del proceso de creación de un indicador Heikin Ashi personalizado desde cero y muestra cómo integrar indicadores personalizados en un EA. Abarca cálculos de indicadores, lógica de ejecución de operaciones y técnicas de gestión de riesgos para mejorar las estrategias de negociación automatizadas.

Existe una fuerza poderosa y omnipresente que corrompe silenciosamente los esfuerzos colectivos de nuestra comunidad por desarrollar estrategias comerciales fiables que empleen la IA en cualquiera de sus formas. Este artículo establece que parte de los problemas a los que nos enfrentamos tienen su origen en la adhesión ciega a las «mejores prácticas». Al proporcionar al lector pruebas sencillas basadas en el mercado real, le explicaremos por qué debemos abstenernos de tal conducta y adoptar, en su lugar, las mejores prácticas específicas del ámbito si nuestra comunidad quiere tener alguna posibilidad de recuperar el potencial latente de la IA.

La identificación y preservación eficaz de la estructura local de los datos del mercado en condiciones de ruido es una tarea importante en el trading. El uso del mecanismo de Self-Attention ha ofrecido buenos resultados en el procesamiento de estos datos, pero el método clásico no tiene en cuenta las características locales de la estructura original. En este artículo, le propongo familiarizarse con un algoritmo que considera estas dependencias estructurales.

Descubra cómo desarrollar un Asesor Experto (Expert Advisor, EA) en MQL5 utilizando múltiples indicadores como el RSI, la media móvil y el oscilador estocástico para detectar divergencias alcistas y bajistas ocultas. En este artículo aprenda a implementar una gestión de riesgos eficaz y a automatizar las operaciones con ejemplos detallados y código fuente totalmente comentado con fines educativos.

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.

El marco de aprendizaje multitarea basado en ResNeXt optimiza el análisis de datos financieros considerando su alta dimensionalidad, la no linealidad y las dependencias temporales. El uso de la convolución grupal y cabezas especializadas permite al modelo extraer eficazmente características clave de los datos de origen.

En el desarrollo de una estrategia hay muchos detalles complejos a tener en cuenta, muchos de los cuales no se destacan para los traders principiantes. Como resultado, muchos comerciantes, incluido yo mismo, hemos tenido que aprender estas lecciones a las duras penas. Este artículo se basa en mis observaciones de errores comunes que la mayoría de los traders principiantes encuentran al desarrollar estrategias en MQL5. Ofrecerá una variedad de consejos, trucos y ejemplos para ayudar a identificar la descalificación de un EA y probar la solidez de nuestros propios EA de una manera fácil de implementar. El objetivo es educar a los lectores, ayudándolos a evitar futuras estafas al comprar EA, así como a prevenir errores en el desarrollo de su propia estrategia.

En este artículo, automatizamos la estrategia de ruptura de rango de medianoche con ruptura de estructura en MQL5 y detallamos el código para la detección de ruptura y la ejecución de operaciones. Definimos parámetros de riesgo precisos para entradas, stops y ganancias. Se incluyen pruebas retrospectivas y optimización para el trading práctico.

En este artículo se presenta una estrategia de trade layering que combina los indicadores MACD y RSI con métodos estadísticos para automatizar un trading dinámico en MQL5. Se analiza la arquitectura de este enfoque en cascada, se detalla su implementación mediante segmentos clave de código y se orienta al lector sobre cómo realizar pruebas retrospectivas para optimizar el rendimiento. Finalmente, concluimos destacando el potencial de la estrategia y preparando el escenario para futuras mejoras en el trading automatizado.

Hoy proponemos al lector familiarizarse con el método de análisis multimodal complejo de interacción y comprensión de características.

La estrategia Darvas Box Breakout, creada por Nicolas Darvas, es un enfoque técnico de negociación que detecta posibles señales de compra cuando el precio de una acción sube por encima de un rango establecido, lo que sugiere un fuerte impulso alcista. En este artículo, aplicaremos este concepto estratégico como ejemplo para explorar tres técnicas avanzadas de aprendizaje automático. Entre ellas se incluyen el uso de un modelo de aprendizaje automático para generar señales en lugar de filtrar operaciones, el empleo de señales continuas en lugar de discretas y el uso de modelos entrenados en diferentes marcos temporales para confirmar las operaciones.

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.

En este artículo, exploramos la automatización del patrón armónico Cypher en MQL5, detallando su detección y visualización en los gráficos de MetaTrader 5. Implementamos un Asesor Experto que identifica puntos de oscilación, valida patrones basados en Fibonacci y ejecuta operaciones con anotaciones gráficas claras. El artículo concluye con una guía sobre cómo realizar pruebas retrospectivas y optimizar el programa para lograr un trading efectivo.

En este artículo, implementamos la entrada automática de operaciones utilizando el Calendario Económico MQL5, aplicando filtros definidos por el usuario y desfases temporales para identificar eventos noticiosos que cumplan los requisitos. Comparamos los pronósticos y los valores anteriores para determinar si abrir una operación de COMPRA o VENTA. Los temporizadores de cuenta regresiva dinámicos muestran el tiempo restante hasta la publicación de las noticias y se reinician automáticamente después de una operación.

Uno de los métodos de análisis técnico es el análisis de ondas. En este artículo nos ocuparemos de las ondas triangulares y de sierra. Usando estas ondas como base, podemos construir varios indicadores técnicos, con la ayuda de los cuales se puede analizar el movimiento de los precios en el mercado.

En este artículo, hacemos nuestro segundo intento de convertir los cambios en los niveles de precios de cualquier mercado en un cambio correspondiente en el ángulo. En esta ocasión, seleccionamos un enfoque matemáticamente más sofisticado que el que elegimos en nuestro primer intento, y los resultados obtenidos sugieren que nuestro cambio de enfoque puede haber sido la decisión correcta. Únase a nosotros hoy para debatir cómo podemos utilizar las coordenadas polares para calcular el ángulo formado por los cambios en los niveles de precios, de una manera significativa, independientemente del mercado que esté analizando.

La comprensión del comportamiento de los agentes es importante en distintos ámbitos, pero la mayoría de los métodos se centran en una única tarea (comprensión, eliminación del ruido, predicción), lo cual reduce su eficacia en escenarios del mundo real. En este artículo, propongo al lector introducir un modelo capaz de adaptarse a diferentes tareas.

El framework CATCH combina la transformada de Fourier y el parcheo de frecuencias para detectar con precisión anomalías del mercado inaccesibles a los métodos tradicionales. En el presente artículo, analizaremos cómo este enfoque revela patrones ocultos en los datos financieros.

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.

Hoy le presentamos el framework Actor-Director-Critic, que combina el aprendizaje jerárquico y la arquitectura multicomponente para crear estrategias comerciales adaptativas. En este artículo, detallaremos cómo el uso del Director para clasificar las acciones del Actor ayuda a optimizar eficazmente las decisiones comerciales y a aumentar la solidez de los modelos en el entorno de los mercados financieros.

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.