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: así de sencillo (Parte 50): Soft Actor-Critic (optimización de modelos)
En el artículo anterior, implementamos el algoritmo Soft Actor-Critic (SAC), pero no pudimos entrenar un modelo rentable. En esta ocasión, optimizaremos el modelo creado previamente para obtener los resultados deseados en su rendimiento.
Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte V): Una mirada desde el otro lado
En este artículo mostraré al lector un enfoque del trading algorítmico completamente distinto al que he tenido que llegar después de bastante tiempo. Obviamente, todo esto está relacionado con mi programa de fuerza bruta, que ha sufrido una serie de cambios que le permiten resolver varios problemas al mismo tiempo. No obstante, el artículo ha resultado lo más general y sencillo posible, por lo que también resultará apto para quienes no conocen el tema o simplemente están de paso.
Funciones en las aplicaciones MQL5
Las funciones son componentes de importancia crítica en cualquier lenguaje de programación. Entre otras cosas, ayudan a los desarrolladores a aplicar el principio DRY (don't repeat youself, no te repitas). El artículo analiza las funciones y su creación en MQL5 usando aplicaciones sencillas que enriquecen nuestros sistemas comerciales sin complicarlos.
Recordando una antigua estrategia de tendencia: dos osciladores estocásticos, MA y Fibonacci
Estrategias comerciales antiguas. Este artículo presenta una estrategia de seguimiento de tendencias. La estrategia es puramente técnica y usa varios indicadores y herramientas para ofrecer señales y niveles objetivo. Los componentes de la estrategia incluyen: Un oscilador estocástico de 14 periodos, un oscilador estocástico de 5 periodos, una media móvil de 200 periodos y una proyección de Fibonacci (para fijar los niveles objetivo).
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 49): Soft Actor-Critic
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.
Crear paneles gráficos en MQL5 es ahora más fácil
En este artículo, ofreceremos una guía sencilla y comprensible para cualquier usuario que quiera crear una de las herramientas más valiosas y útiles en el trading: un panel gráfico que facilite las tareas comerciales. Los paneles gráficos nos permiten ahorrar tiempo y centrarnos más en las operaciones en sí.
¿Puede Heiken Ashi dar buenas señales en combinación con las medias móviles?
Las combinaciones de estrategias pueden mejorar el rendimiento de las transacciones. Podemos combinar indicadores y patrones para obtener confirmaciones adicionales. Las medias móviles nos ayudan a confirmar tendencias y seguirlas. Se trata del indicador técnico más famoso, lo cual se explica por su sencillez y su probada eficacia de análisis.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 48): Métodos para reducir la sobreestimación de los valores de la función Q
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.
Mejore sus gráficos comerciales con una GUI interactiva basada en MQL5 (Parte II): Interfaz móvil (II)
Descubra el potencial de la presentación dinámica de datos en sus estrategias y utilidades comerciales con nuestra guía detallada para crear GUI móviles en MQL5. Sumérjase en los principios fundamentales de la programación orientada a objetos y aprenda a diseñar y utilizar de manera fácil y eficiente una o más GUI móviles en un solo gráfico.
Desarrollando un cliente MQTT para MetaTrader 5: metodología de TDD
El presente artículo representa el primer intento de desarrollar un cliente MQTT nativo para MQL5. El MQTT es un protocolo de comunicación "publicación-suscripción". Es ligero, abierto, simple y está diseñado para implementarse con facilidad, lo cual permite su uso en muchas situaciones.
Desarrollo de un factor de calidad para los EAs
En este artículo, te explicaremos cómo desarrollar un factor de calidad que tu Asesor Experto (EA) pueda mostrar en el simulador de estrategias. Te presentaremos dos formas de cálculo muy conocidas (Van Tharp y Sunny Harris).
Programación orientada a objetos (OOP) en MQL5
Como desarrolladores, debemos aprender a crear y desarrollar software que sea reutilizable y flexible sin duplicar código, especialmente si tenemos diferentes objetos con comportamientos distintos. Esto se puede lograr fácilmente utilizando las técnicas y principios de la programación orientada a objetos. En este artículo le presentamos los conceptos básicos de la programación orientada a objetos en MQL5.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 47): Espacio continuo de acciones
En este artículo ampliamos el abanico de tareas de nuestro agente. El proceso de entrenamiento incluirá algunos aspectos de la gestión de capital y del riesgo que forma parte integral de cualquier estrategia comercial.
Posibilidades de ChatGPT de OpenAI en el marco de desarrollo de MQL4 y MQL5
En este artículo, experimentaremos y analizaremos la inteligencia artificial ChatGPT de OpenAI para comprender sus capacidades y reducir el tiempo y la intensidad del trabajo en el desarrollo de nuestros asesores, indicadores y scripts. Asimismo, repasaremos rápidamente esta tecnología e intentaremos ver cómo usarla correctamente para programar en MQL4 y MQL5.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 46): Aprendizaje por refuerzo dirigido a objetivos (GCRL)
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.
Estrategia comercial de reversión a la media simple
La reversión a la media es una técnica de negociación de contratendencia en la que el tráder espera que el precio regrese a algún tipo de equilibrio, que generalmente se mide usando una media u otro indicador estadístico de la tendencia promediada.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 45): Entrenando habilidades de exploración de estados
El entrenamiento de habilidades útiles sin una función de recompensa explícita es uno de los principales desafíos del aprendizaje por refuerzo jerárquico. Ya nos hemos familiarizado antes con dos algoritmos para resolver este problema, pero el tema de la exploración del entorno sigue abierto. En este artículo, veremos un enfoque distinto en el entrenamiento de habilidades, cuyo uso dependerá directamente del estado actual del sistema.
Desarrollando un canal de Donchian personalizado con la ayuda de MQL5
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.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 44): Estudiamos las habilidades de forma dinámica
En el artículo anterior, nos familiarizamos con el método DIAYN, que ofrece un algoritmo para el aprendizaje de diversas habilidades. El uso de las habilidades aprendidas puede aprovecharse en diversas tareas, pero estas habilidades pueden resultar bastante impredecibles, lo cual puede dificultar su uso. En este artículo, analizaremos un algoritmo para el aprendizaje de habilidades predecibles.
Desarrollamos el indicador True Strength Index personalizado utilizando MQL5
Les presento un nuevo artículo sobre la creación de indicadores personalizados. Esta vez trabajaremos con el True Strength Index (TSI) y crearemos un asesor basado en él.
Cómo detectar tendencias y patrones de gráficos usando MQL5
El artículo presenta un método para detectar automáticamente patrones de acción del precio usando MQL5, tales como tendencias (ascendentes, descendentes, laterales) y patrones de gráficos (pico doble, valle doble).
Previsión usando modelos ARIMA en MQL5
En este artículo, continuaremos el desarrollo de la clase CArima para construir modelos ARIMA añadiendo métodos de predicción intuitivos.
Mejore sus gráficos comerciales con una GUI interactiva basada en MQL5 (Parte I): Interfaz móvil (I)
Libere el poder de la presentación dinámica de datos en sus estrategias o utilidades comerciales con nuestra guía detallada para desarrollar una GUI móvil en MQL5. Sumérjase en los eventos del gráfico y aprenda a diseñar e implementar una GUI simple y con capacidad de movimiento múltiple en un solo gráfico. El artículo también analizará la adición de elementos a una interfaz gráfica, aumentando su funcionalidad y atractivo estético.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 43): Dominando las habilidades sin función de recompensa
El problema del aprendizaje por refuerzo reside en la necesidad de definir una función de recompensa, que puede ser compleja o difícil de formalizar. Para resolver esto, se están estudiando enfoques basados en la variedad de acciones y la exploración del entorno que permiten aprender habilidades sin una función de recompensa explícita.
Algoritmo de recompra: simulación del comercio multidivisa
En este artículo crearemos un modelo matemático para simular la formación de precios multidivisa y completaremos el estudio del principio de diversificación en la búsqueda de mecanismos para aumentar la eficiencia del trading que inicié en el artículo anterior con cálculos teóricos.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 42): Procrastinación del modelo, causas y métodos de solución
La procrastinación del modelo en el contexto del aprendizaje por refuerzo puede deberse a varias razones, y para solucionar este problema deberemos tomar las medidas pertinentes. El artículo analiza algunas de las posibles causas de la procrastinación del modelo y los métodos para superarlas.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 41): Modelos jerárquicos
El presente artículo describe modelos de aprendizaje jerárquico que ofrecen un enfoque eficiente para resolver problemas complejos de aprendizaje automático. Los modelos jerárquicos constan de varios niveles; cada uno de ellos es responsable de diferentes aspectos del problema.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 6): Transformada de Fourier
La transformada de Fourier, introducida por Joseph Fourier, es un medio para descomponer puntos de datos de ondas complejos en componentes de ondas simples. Esta característica puede resultar útil para los tráders, así que hablaremos de ella en este artículo.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 40): Enfoques para utilizar Go-Explore con una gran cantidad de datos
Este artículo analizará el uso del algoritmo Go-Explore durante un largo periodo de aprendizaje, ya que la estrategia de elección aleatoria puede no conducir a una pasada rentable a medida que aumenta el tiempo de entrenamiento.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 39): Go-Explore: un enfoque diferente sobre la exploración
Continuamos con el tema de la exploración del entorno en los modelos de aprendizaje por refuerzo. En este artículo, analizaremos otro algoritmo: Go-Explore, que permite explorar eficazmente el entorno en la etapa de entrenamiento del modelo.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 38): Exploración auto-supervisada por desacuerdo (Self-Supervised Exploration via Disagreement)
Uno de los principales retos del aprendizaje por refuerzo es la exploración del entorno. Con anterioridad, hemos aprendido un método de exploración basado en la curiosidad interior. Hoy queremos examinar otro algoritmo: la exploración mediante el desacuerdo.
Teoría de categorías en MQL5 (Parte 8): Monoides
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.
Trading bursátil con cuadrícula usando un asesor con órdenes stop pendientes en la Bolsa de Moscú (MOEX)
Hoy utilizaremos un enfoque comercial de cuadrícula con órdenes stop pendientes en un asesor experto en el lenguaje de estrategias comerciales MQL5 para MetaTrader 5 en la Bolsa de Moscú (MOEX). Al comerciar en el mercado, una de las estrategias más simples consiste en colocar una cuadrícula de órdenes diseñada para "atrapar" el precio del mercado.
Algoritmo de recompra: un modelo matemático para aumentar la eficiencia
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.
Experimentos con redes neuronales (Parte 6): El perceptrón como herramienta autosuficiente de predicción de precios
Ejemplo de utilización de un perceptrón como herramienta autónoma de predicción de precios. En el artículo exploraremos los conceptos generales y veremos un sencillo asesor experto ya preparado, así como los resultados de su optimización.
Experimentos con redes neuronales (Parte 5): Normalización de parámetros de entrada para su transmisión a una red neuronal
Las redes neuronales lo son todo. Vamos a comprobar en la práctica si esto es así. MetaTrader 5 como herramienta autosuficiente para el uso de redes neuronales en el trading. Una explicación sencilla.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 14): Aplicación de los mapas de Kohonen a los mercados
¿Quiere encontrar un nuevo enfoque comercial que lo ayude a orientarse en mercados complejos y en cambio constante? Eche un vistazo a los mapas de Kohonen, una forma innovadora de redes neuronales artificiales que puede ayudarle a descubrir patrones y tendencias ocultos en los datos del mercado. En este artículo, veremos cómo funcionan los mapas de Kohonen y cómo usarlos para desarrollar estrategias comerciales efectivas. Creo que este nuevo enfoque resultará de interés tanto a los tráders experimentados como para los principiantes.
Multibot en MetaTrader: iniciamos múltiples robots desde un gráfico
En este artículo, veremos una plantilla simple para crear un robot MetaTrader universal que se pueda usar en varios gráficos, pero adjunto a uno solo, sin necesidad de configurar cada ejemplar del robot en cada gráfico individual.
Estrategia comercial con el indicador de mejora de reconocimiento de velas Doji
El indicador sobre metabarras ha detectado más velas que el clásico. Veamos si aporta un beneficio real en el trading automatizado.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 37): Atención dispersa (Sparse Attention)
En el artículo anterior, analizamos los modelos relacionales que utilizan mecanismos de atención en su arquitectura. Una de las características de dichos modelos es su mayor uso de recursos informáticos. Este artículo propondrá uno de los posibles mecanismos para reducir el número de operaciones computacionales dentro del bloque Self-Attention o de auto-atención, lo cual aumentará el rendimiento del modelo en su conjunto.