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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Redes neuronales en el trading: Actor—Director—Crítico (Final)
El framework Actor—Director—Critic supone una evolución de la arquitectura clásica de aprendizaje de agentes. El artículo presenta la experiencia práctica de su aplicación y adaptación a las condiciones de los mercados financieros.
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte IX): Organización del código (III): Módulo de comunicación
Únase a nosotros para profundizar en los últimos avances en el diseño de la interfaz MQL5, mientras presentamos el panel de comunicaciones rediseñado y continuamos nuestra serie sobre la creación del nuevo Panel de administración utilizando los principios de la modularización. Desarrollaremos la clase CommunicationsDialog paso a paso, explicando detalladamente cómo heredarla de la clase Dialog. Además, aprovecharemos las matrices y la clase ListView en nuestro desarrollo. Obtenga información útil para mejorar sus habilidades de desarrollo en MQL5: ¡lea el artículo y participe en el debate en la sección de comentarios!
Operando con el Calendario Económico MQL5 (Parte 7): Preparación para la prueba de estrategias con análisis de eventos noticiosos basado en recursos
En este artículo, preparamos nuestro sistema de trading en MQL5 para la prueba de estrategias utilizando datos del Calendario económico almacenados como recurso, lo que permite analizarlos fuera del entorno en vivo. Implementamos la carga y el filtrado de eventos por tiempo, moneda e impacto, y luego lo validamos en el Probador de Estrategias. Esto permite realizar pruebas retrospectivas efectivas de estrategias basadas en noticias.
Redes neuronales en el trading: Generalización de series temporales sin vinculación a datos (Final)
En este artículo veremos cómo Mamba4Cast convierte la teoría en un algoritmo comercial funcional, allanando además el camino para experimentos propios. No pierda la oportunidad de adquirir una gama completa de conocimientos y lograr inspiración para desarrollar su propia estrategia.
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.
Desarrollamos un asesor experto multidivisas (Parte 24): Añadimos una nueva estrategia (I)
En este artículo, veremos cómo conectar una nueva estrategia al sistema de optimización automática que hemos creado. Veamos qué tipo de EA necesitamos crear y si será posible hacerlo sin cambiar los archivos de la librería o minimizando los cambios necesarios.
Desarrollamos un asesor experto multidivisas (Parte 27): Componente para mostrar textos de varias líneas
Si es necesario mostrar información textual en un gráfico, podemos utilizar la función Comment(), pero sus capacidades son bastante limitadas. Por ello, en este artículo, crearemos nuestro propio componente: un cuadro de diálogo de pantalla completa capaz de mostrar texto de varias líneas con configuraciones de fuente flexibles y soporte de desplazamiento.
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!
Herramientas de trading de MQL5 (Parte 3): Creación de un panel de control con análisis de múltiples marcos temporales para el trading estratégico
En este artículo, creamos un panel de escáner multitemporal en MQL5 para mostrar señales de trading en tiempo real. Diseñamos una interfaz de cuadrícula interactiva, implementamos el cálculo de señales con múltiples indicadores y añadimos un botón de cierre. El artículo concluye con los beneficios del backtesting y el trading estratégico.
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.
Operando con el Calendario Económico MQL5 (Parte 9): Mejorando la interacción con noticias mediante una barra dinámica y un diseño pulido
En este artículo, mejoramos el Calendario Económico MQL5 con una barra de desplazamiento dinámica para una navegación intuitiva por las noticias. Garantizamos una visualización impecable de los eventos y unas actualizaciones eficientes. Validamos la barra de desplazamiento adaptable y el panel de control pulido mediante pruebas.
Redes neuronales en el trading: Optimización LSTM para la previsión de series temporales multivariantes (DA-CG-LSTM)
En este artículo presentamos el algoritmo DA-CG-LSTM, que ofrece nuevos enfoques para el análisis y la previsión de series temporales. En él aprenderemos cómo los innovadores mecanismos de atención y la flexibilidad de los modelos mejoran la precisión de las predicciones.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 59): Aprendizaje por refuerzo (DDPG) con patrones de media móvil y oscilador estocástico (II)
Continuamos nuestro último artículo sobre DDPG con indicadores MA y estocásticos examinando otras clases clave de aprendizaje por refuerzo cruciales para la implementación de DDPG. Aunque programamos principalmente en Python, el producto final de una red entrenada se exportará como un archivo ONNX a MQL5, donde lo integraremos como un recurso en un Asesor Experto creado mediante un asistente.
Redes neuronales en el trading: Jerarquía de habilidades para el comportamiento adaptativo de agentes (Final)
El artículo analiza la aplicación práctica del framework HiSSD en tareas de trading algorítmico. Muestra cómo la jerarquía de habilidades y la arquitectura adaptativa pueden usarse para construir estrategias de negociación sostenibles.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 41): Detección de patrones en los mercados de divisas y de valores mediante YOLOv8
Detectar patrones en los mercados financieros es un reto porque implica ver lo que aparece en el gráfico, algo difícil de realizar en MQL5 debido a las limitaciones de las imágenes. En este artículo, vamos a analizar un modelo eficaz creado en Python que nos ayuda a detectar patrones presentes en el gráfico con un mínimo esfuerzo.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 55): SAC con Prioritized Experience Replay (PER)
Los búferes de reproducción en el aprendizaje por refuerzo son especialmente importantes con algoritmos fuera de política como DQN o SAC. Esto pone entonces el foco en el proceso de muestreo de este búfer de memoria. Mientras que las opciones predeterminadas con SAC, por ejemplo, utilizan una selección aleatoria de este búfer, los búferes de reproducción de experiencia priorizada ajustan esto mediante un muestreo del búfer basado en una puntuación TD. Repasamos la importancia del aprendizaje por refuerzo y, como siempre, examinamos solo esta hipótesis (no la validación cruzada) en un asesor experto creado por un asistente.
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).
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 61): Uso de patrones del ADX y el CCI con aprendizaje supervisado
El oscilador ADX y el oscilador CCI son indicadores de seguimiento de tendencias y de impulso que pueden combinarse al desarrollar un asesor experto. Analizamos cómo se puede sistematizar esto utilizando los tres modos principales de entrenamiento del aprendizaje automático. Los asesores expertos ensamblados por el Wizard MQL5 (Asistente MQL5) nos permiten evaluar los patrones que presentan estos dos indicadores, y comenzamos analizando cómo se puede aplicar el aprendizaje supervisado con estos patrones.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 58): Aprendizaje por refuerzo (DDPG) con patrones de media móvil y oscilador estocástico
La media móvil y el oscilador estocástico son indicadores muy comunes cuyos patrones colectivos analizamos en el artículo anterior, mediante una red de aprendizaje supervisado, para ver qué «patrones se mantendrían». Partiendo de los análisis de ese artículo, vamos un paso más allá y analizamos los efectos que tendría en el rendimiento el aprendizaje por refuerzo, cuando se utiliza con esta red entrenada. Los lectores deben tener en cuenta que nuestras pruebas se han realizado en un periodo de tiempo muy limitado. No obstante, seguimos aprovechando los requisitos mínimos de programación que ofrece el Asistente de MQL5 (MQL5 Wizard) para mostrar esto.
Operando con el Calendario Económico MQL5 (Parte 8): Optimización del backtesting basado en noticias mediante el filtrado inteligente de eventos y el registro selectivo
En este artículo, optimizamos nuestro calendario económico mediante un filtrado inteligente de eventos y un registro selectivo, con el fin de lograr un backtesting más rápido y claro, tanto en modo en vivo como en modo sin conexión. Optimizamos el procesamiento de eventos y centramos los registros en los eventos críticos relacionados con las operaciones y los paneles de control, lo que mejora la visualización de las estrategias. Estas mejoras permiten probar y perfeccionar sin problemas las estrategias de negociación basadas en noticias.
Herramientas de trading de MQL5 (Parte 2): Mejora del asistente interactivo de trading con retroalimentación visual dinámica
En este artículo, actualizamos nuestra herramienta de asistente de operaciones añadiendo la función de arrastrar y soltar en los paneles y efectos al pasar el cursor, con el fin de que la interfaz resulte más intuitiva y receptiva. Perfeccionamos la herramienta para validar la configuración de las órdenes en tiempo real, garantizando que las configuraciones de las operaciones se ajusten con precisión a los precios de mercado. También realizamos backtesting de estas mejoras para confirmar su fiabilidad.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 65): Uso de los patrones FrAMA y Force Index
La media móvil adaptativa fractal (FrAMA) y el oscilador Force Index son otro par de indicadores que podrían utilizarse conjuntamente en un asesor experto de MQL5. Estos dos indicadores se complementan en cierta medida, ya que FrAMA es un indicador de seguimiento de tendencias, mientras que el Force Index es un oscilador basado en el volumen. Como siempre, utilizamos el asistente MQL5 para explorar rápidamente el potencial que puede tener esta combinación.
Aplicación del modelo de Grey en el análisis técnico de series temporales financieras
En este artículo exploraremos el modelo de Grey, una herramienta prometedora que puede ampliar las capacidades de los tráders. Asimismo, analizaremos algunas opciones para aplicar este modelo al análisis técnico y a la elaboración de estrategias de negociación.
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 22): Panel de correlación
Esta herramienta es un panel de correlación que calcula y muestra coeficientes de correlación en tiempo real entre múltiples pares de divisas. Al visualizar cómo se mueven los pares de divisas en relación unos con otros, se añade un contexto valioso al análisis de la acción del precio y se ayuda a anticipar la dinámica entre mercados. Sigue leyendo para descubrir sus características y aplicaciones.
Redes neuronales en el trading: Segmentación periódica adaptativa (Final)
Le propongo sumergirse en el apasionante mundo de LightGTS, un framework de predicción de series temporales ligero pero potente que combina la convolución adaptativa y la codificación RoPE con métodos de atención innovadores. En el artículo de hoy, encontrará una descripción detallada de todos los componentes, desde la creación de parches hasta una compleja combinación de asesores expertos en un decodificador, listo para su integración en proyectos MQL5. ¡Descubra cómo LightGTS lleva el trading automatizado al siguiente nivel!
Redes neuronales en el trading: Previsión probabilística de series temporales (K2VAE)
Le invitamos a explorar la implementación original del framework K²VAE, un modelo flexible capaz de aproximar linealmente dinámicas complejas en el espacio latente. Este artículo le mostraremos cómo implementar componentes clave en MQL5, incluidas las matrices parametrizadas y su gestión fuera de las capas estándar de redes neuronales. Este material resultará útil a quienes busquen un enfoque práctico para crear modelos de series temporales interpretables.
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.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 66): Uso de patrones FrAMA y Force Index con el núcleo de producto escalar
El indicador FrAMA y el oscilador Force Index son herramientas de tendencia y volumen que pueden combinarse al desarrollar un asesor experto. Retomamos nuestro último artículo, en el que presentamos este par, para analizar la aplicabilidad del aprendizaje automático al mismo. Estamos utilizando una red neuronal convolucional que emplea el núcleo de producto escalar para realizar previsiones a partir de los datos de estos indicadores. Esto se lleva a cabo en un archivo de clase de señal personalizado que funciona con el asistente de MQL5 para crear un asesor experto.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 36): Cómo lidiar con mercados financieros sesgados
Los mercados financieros no están perfectamente equilibrados. Algunos mercados son alcistas, otros bajistas y otros presentan comportamientos laterales que indican incertidumbre en cualquier dirección. Esta información desequilibrada, cuando se utiliza para entrenar modelos de aprendizaje automático, puede resultar engañosa, ya que los mercados cambian con frecuencia. En este artículo vamos a analizar varias maneras de abordar este problema.
Exploramos modelos de regresión para inferencia causal y operaciones bursátiles
Este artículo explora la posibilidad de usar modelos de regresión en el trading algorítmico. Los modelos de regresión, a diferencia de la clasificación binaria, permiten crear estrategias de trading más flexibles mediante la evaluación cuantitativa de los cambios de precio previstos.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 62): Uso de patrones del ADX y el CCI con aprendizaje por refuerzo TRPO
El oscilador ADX y el oscilador CCI son indicadores de seguimiento de tendencias y de impulso que pueden combinarse al desarrollar un asesor experto. Retomamos donde lo dejamos en el artículo anterior y analizamos cómo es posible llevar a cabo el entrenamiento en condiciones reales y la actualización del modelo que hemos desarrollado gracias al aprendizaje por refuerzo. Estamos utilizando un algoritmo que aún no hemos tratado en esta serie, conocido como «optimización de políticas de región de confianza» (Trusted Region Policy Optimization, TRPO). Y, como siempre, la creación de asesores expertos mediante el Asistente de MQL5 (Wizard MQL5) nos permite configurar nuestros modelos para su prueba de forma mucho más rápida y, además, de manera que puedan distribuirse y probarse con diferentes tipos de señales.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 60): Aprendizaje por inferencia (Wasserstein-VAE) con patrones de media móvil y oscilador estocástico
Concluimos nuestro análisis de la combinación complementaria del MA (media móvil) y el oscilador estocástico examinando qué papel puede desempeñar el aprendizaje por inferencia en un contexto posterior al aprendizaje supervisado y al aprendizaje por refuerzo. Evidentemente, existen multitud de maneras de abordar el aprendizaje por inferencia en este caso; sin embargo, nuestro enfoque consiste en utilizar autoencoders variacionales. Exploramos esto en Python antes de exportar nuestro modelo entrenado en formato ONNX para su uso en un Asesor Experto generado con el Asistente en MetaTrader 5.
Introducción a MQL5 (Parte 18): Introducción al patrón de onda de Wolfe
En este artículo se explica en detalle el patrón de la onda de Wolfe, abordando tanto la variante bajista como la alcista. Además, desglosa paso a paso la lógica utilizada para identificar configuraciones válidas de compra y venta basadas en este patrón gráfico avanzado.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 64): Uso de los patrones de DeMarker y los canales de envolvente con el núcleo de ruido blanco
El oscilador DeMarker y el indicador de envolventes son herramientas de impulso y de soporte/resistencia que pueden combinarse al desarrollar un asesor experto. Retomamos el punto de nuestro artículo anterior, en el que presentamos este par de indicadores, añadiendo ahora el aprendizaje automático a la ecuación. Estamos utilizando una red neuronal recurrente que emplea un núcleo de ruido blanco para procesar señales vectorizadas procedentes de estos dos indicadores. Esto se realiza en un archivo de clase de señal personalizado que funciona con el asistente MQL5 para ensamblar un Asesor Experto.
Red neuronal cuántica en MQL5 (Parte I): Creamos un archivo de inclusión
El artículo presenta un nuevo enfoque para la creación de sistemas de negociación basados en principios cuánticos e inteligencia artificial. El autor describe el desarrollo de una red neuronal única que va más allá del aprendizaje automático clásico al integrar la mecánica cuántica con las arquitecturas de inteligencia artificial modernas.
Redes neuronales en el trading: Segmentación periódica adaptativa (LightGTS)
Les invitamos a explorar la innovadora técnica de segmentación adaptativa, una forma de segmentar series temporales de forma flexible en función de su periodicidad inherente. Además, se usan técnicas de codificación eficientes que permiten preservar características semánticas importantes al trabajar con datos de diferentes escalas. Estos métodos descubren nuevas posibilidades para procesar con precisión datos complejos a múltiples escalas, típicos de los mercados financieros, y mejoran significativamente la estabilidad y la validez de las previsiones.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 63): Uso de los patrones de DeMarker y los canales de envolvente
El oscilador DeMarker y el indicador de envolvente son herramientas de impulso y de soporte/resistencia que pueden combinarse al desarrollar un asesor experto. Por lo tanto, examinamos patrón por patrón qué podría ser útil y qué podría evitarse. Como siempre, estamos utilizando un Asesor Experto creado mediante un asistente, junto con las funciones de uso de patrones integradas en la clase Expert Signal.
Símbolos personalizados MQL5: Creamos un símbolo de barras 3D
Este artículo ofrece una guía detallada para crear el innovador indicador 3DBarCustomSymbol.mq5, que genera símbolos personalizados en MetaTrader 5 que combinan precio, tiempo, volumen y volatilidad en una única representación tridimensional. Asimismo, analizaremos los fundamentos matemáticos, la arquitectura del sistema y los aspectos prácticos de su implementación y aplicación en estrategias de negociación.
Redes neuronales en el trading: Previsión probabilística de series temporales (Codificador)
Le invitamos a explorar un nuevo enfoque que combina métodos clásicos y redes neuronales modernas para el análisis de series temporales. El artículo ofrece una descripción detallada de la arquitectura y los principios de funcionamiento del modelo K²VAE.
Redes neuronales en el trading: Previsión probabilística de series temporales (Final)
Le invitamos a explorar el framework K²VAE y a descubrir cómo integrar los enfoques propuestos en su sistema de negociación. Hoy aprenderá cómo el enfoque híbrido Koopman-Kalman-VAE ayuda a construir modelos adaptativos e interpretables. Al final del artículo le presentaremos los resultados prácticos del uso de las soluciones implementadas.