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

Este artículo trata sobre aquello que no encontrará en el informe de simulación, sobre qué esperar al usar un asesor, cómo administrar su dinero usando robots y cómo cubrir una pérdida significativa para seguir comerciando con el trading automatizado.

El presente artículo propone un conjunto de herramientas básico para el análisis OLAP de los informes del Simulador sobre las pasadas únicas y resultados de la optimización en forma de los archivos de los formatos estándar (tst y opt), así como, una interfaz gráfica interactiva para este instrumental. Los códigos fuente MQL se adjuntan.

En los artículos anteriores de esta serie, nos familiarizamos con dos algoritmos de aprendizaje por refuerzo. Obviamente, cada uno de ellos tiene sus propias ventajas y desventajas. Como suele suceder en estos casos, se nos ocurre combinar ambos métodos en un algoritmo que incorporaría lo mejor de los dos, y así compensar las carencias de cada uno de ellos. En este artículo, hablaremos de dicho método.

En este artículo, usaremos el algoritmo de recompra como guía en un mundo con una mayor comprensión de la efectividad de los sistemas comerciales y comenzaremos a trabajar en los principios generales para mejorar la eficiencia comercial usando las matemáticas y la lógica; también aplicaremos los métodos menos comunes para aumentar la eficiencia en el contexto del uso de cualquier sistema comercial.

En este artículo se describe cómo crear la aplicación que visualiza los canales RSS. Además, hablaremos sobre los aspectos del uso de la Biblioteca estándar durante la creación de los programas interactivos en MetaTrader 5.

Este artículo describe un ejemplo de programación del juego de la "Serpiente". En MQL5, la programación para juegos se hizo posible principalmente a causa de sus herramientas para controlar eventos. La programación orientada al objeto simplifica inmensamente este proceso. En este artículo aprenderá sobre las herramientas de procesamiento de eventos, los ejemplos de uso de las clases de la Biblioteca MQL5 Estándar y detalles de llamadas de funciones periódicas.

Este artículo expone el problema que plantea el uso de varios asesores expertos que trabajan de forma simultánea en un mismo Terminal Cliente MT 4. Se dirige a todos aquellos que cuentan con experiencia básica en el manejo del terminal y tienen conocimientos básicos de programación en MQL4.

En este artículo, continuaremos el tema del anterior. No obstante, primero flexibilizaremos el algoritmo desarrollado anteriormente. El algoritmo se ha vuelto más estable, con un aumento en el número de velas en la ventana de análisis o con un aumento en el porcentaje del umbral del preponderancia de velas descendentes o ascendentes. Hemos tenido que llegar a un compromiso y establecer un tamaño de muestra más grande para el análisis o un porcentaje mayor de preponderancia de la vela predominante.

Continuamos analizando los métodos de aprendizaje por refuerzo. En el artículo anterior, nos familiarizamos con el método de aprendizaje Q profundo, en el que entrenamos un modelo para predecir la próxima recompensa dependiendo de la acción realizada en una situación particular. Luego realizamos una acción según nuestra política y la recompensa esperada, pero no siempre es posible aproximar la función Q, o su aproximación no ofrece el resultado deseado. En estos casos, los métodos de aproximación no se utilizan para funciones de utilidad, sino para una política (estrategia) de acciones directa. Precisamente a tales métodos pertenece el gradiente de políticas o policy gradient.

Ya hemos analizado algunos tipos de implementación de redes neuronales. Podemos ver con facilidad que se repiten las mismas operaciones para cada neurona de la red. Y aquí sentimos el legítimo deseo de aprovechar las posibilidades que ofrece la computación multihilo de la tecnología moderna para acelerar el proceso de aprendizaje de una red neuronal. En el presente artículo, analizaremos una de las opciones para tal implementación.

En este artículo, te mostraré cómo puedes utilizar el sistema de manejo de eventos para poder procesar con más agilidad y de mejor manera las cuestiones relacionadas con el sistema de órdenes, para que el EA sea más rápido. Así, éste no tendrá que estar buscando información todo el tiempo.

En el artículo se presenta una panorámica de las posibilidades del terminal a la hora de crear y trabajar con símbolos personalizados, ofreciendo diversas opciones de modelado de la historia comercial con la ayuda de símbolos personalizados, de tendencia y diferentes patrones gráficos.

En el artículo se ha implementado una aplicación MQL con interfaz gráfica para la visualización ampliada del proceso de optimización. La interfaz gráfica ha sido creada con la ayuda de la última versión de la biblioteca EasyAndFast. En ocasiones, a muchos usarios les surge la siguiente pregunta: ¿para qué necesitamos las interfaces gráficas en las aplicaciones MQL? En este artículo se muestra uno de los numerosos casos en los que pueden resultar útiles para los tráders.

Si crees que los sistemas automatizados son sencillos, eso indica que aún no has entendido del todo lo necesario para crearlos. En este texto, hablaremos de un problema al que se enfrentan muchos Expert Advisors: la ejecución indiscriminada de órdenes, y de una posible solución a este problema.

En la actualidad, cada vez son más los tráders que dan el salto a los sistemas comerciales automáticos. Muchos de ellos, o bien demandan una configuración inicial, o bien (una parte de los mismos) que los sistemas ya estén totalmente automatizados. No obstante, queda una parte significativa de tráders que comercian manualmente, a la antigua. En este artículo, crearemos un conjunto de herramientas para el comercio automático rápido con la ayuda de atajos de teclado y la ejecución de acciones comerciales rápidas en un solo clic.

En este artículo, continuaremos analizando la tecnología OLAP en aplicación al trading, ampliando la funcionalidad representada en dos artículos anteriores. Esta vez, al análisis operativo se le someterán las cotizaciones. Mostraremos cómo se hacen y se comprueban las hipótesis sobre las estrategias comerciales a base de los indicadores agregados del historial. Además, presentaremos los Asesores Expertos para analizar las regularidades barra por barra y el trading adaptativo.

Mediante el trading virtual, puede crear un Asesor Experto adaptativo que llevará a cabo la activación y desactivación de operaciones en el mercado real. ¡Combinar varias estrategias en un sólo Asesor Experto! Su Asesor Experto multisistema elegirá automáticamente la mejor estrategia de trading para operar en el mercado real en base a la rentabilidad de las operaciones virtuales. Este método permite reducir la disminución e incrementar la rentabilidad de sus operaciones en el mercado. ¡Experimente y comparta sus resultados con los demás! Creo que hay mucha gente interesada en conocer sus estrategias.

Aunque la creación de un Expert Advisor automático no es una tarea muy complicada, sin los conocimientos adecuados, se puede acabar cometiendo muchos errores. En este artículo, vamos a ver cómo construir el primer nivel de automatización, que es crear el disparador para activar breakeven y trailing stop.

En este artículo, compartiré con ustedes uno de los métodos para comeciar con bandas. Esta vez analizaremos el indicador Envelopes y veremos lo fácil que resulta crear algunas estrategias basadas en él.