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

En este artículo se describe el indicador NRTR y el sistema comercial creado en su base. Para este propósito, se crea el módulo de las señales comerciales a través de las cuales se crean las estrategias basadas en las combinaciones del NRTR e indicadores comerciales que confirman la tendencia.

En la vida de cada trader pueden ocurrir diferentes situaciones. A menudo usamos el historial de transacciones rentables para intentar restablecer una estrategia, y usando el historial de pérdidas, tratamos de mejorarla. En ambos casos comparamos las transacciones con indicadores conocidos. En este artículo, se propone la técnica de comparación por lotes de las transacciones con una serie de indicadores.

En el artículo final de la serie sobre el asesor comercial multiplataforma, hablaremos sobre las clases CExpertAdvisor y CExpertAdvisors, que sirven de contendores para los componentes del experto anteriormente descritos. Asimismo, analizaremos la implementación del monitoreo de las nuevas barras y el guardado de datos.

En este artículo se describe cómo construir el criterio personalizado de la optimización de R². Usando este criterio se puede evaluar la calidad de la curva del balance de la estrategia y eligir las estrategias más estables y crecientes regularmente. Se describen los principios de su construcción, así como los métodos estadísticos que se usan para evaluar las propiedades y la calidad de esta métrica.

En el artículo se analizan las nuevas posibilidades del paquete darch (v.0.12.0). Se describen los resultados del entrenamiento de una red neuronal profunda con diferentes tipos de datos, estructura y secuencia de entrenamiento. También se analizan los resultados.

Para un trading de éxito, casi siempre son necesarios los indicadores destinados a separar el movimiento principal de precios de las fluctuaciones ruidosas. En este artículo se considera uno de los filtros digitales más avanzados, el filtro de Kalman. Se describe su construcción y el uso en la práctica.

Este artículo está dedicado a un método del trading popular, el arbitraje triangular. Este tema ha sido analizado lo más detallado posible, han sido considerados las ventajas y desventajas de la estrategia, ha sido desarrollado el código del Asesor Experto.

En el artículo se discute la colocación de niveles stop personalizados en el asesor multiplataforma. Asimiso, se describe un método estrechamente relacionado con ellos, que ayuda a definir los cambios de los niveles stop a lo largo del tiempo.

En este artículo, se analiza el ejemplo del uso de la lógica difusa (fuzzy logic) para la construcción de un sistema comercial simple con la aplicación de la librería Fuzzy. Han sido propuestas las opciones de la mejora del sistema mediante la combinación de la lógica difusa, algoritmos genéticos y redes neuronales.

Este artículo continúa la serie de publicaciones sobre las neuroredes profundas. Vamos a analizar la selección de ejemplos (eliminación de ruidos), la reducción de los datos de entrada y la división del conjunto en train/val/test durante la preparación de los datos.

En este artículo se analiza la implementación de niveles stop en el asesor comercial, la implementación es compatible con las plataformas MetaTrader 4 y MetaTrader 5.

La principal diferencia del sistema de trading que se propone en el artículo consiste en el uso de las herramientas matemáticas para analizar las cotizaciones bursátiles. En este sistema, se aplica la filtración digital y la estimación espectral de las series temporales discretas. Han sido descritos los aspectos teóricos de la estrategia y ha sido construido el Asesor Experto (EA) para testearla.

En este segundo artículo de la serie sobre redes neuronales profundas se analizarán la transformación y la selección en el proceso de preparación de los datos para el entrenamiento del modelo.

Esta serie de artículos continúa y desarrolla el tema de las neuroredes profundas (DNN), que ha sido incluidas en los últimos tiempos en muchas áreas aplicadas, incluyendo el trading. Se analizan las corrientes de dicho tema, comprobándose con experimentos prácticos los nuevos métodos e ideas. El primer artículo de la serie está dedicado a la preparación de los datos para las DNN.

En este artículos, se considera un simple enfoque en la creación del sistema del trading automático, usando el trazado lineal del gráfico. Se propone un Asesor Experto hecho que utiliza las propiedades estándar de los objetos de MetaTrader 4 y 5 y que soporta las operaciones comerciales principales.

En este artículo se analiza la implementación de diferentes métodos de la filtración temporal en el Asesor Experto multiplataforma. Las clases de los filtros temporales se ocupan de verificar la correspondencia de un determinado momento de tiempo a un determinado período definido en los ajustes.

En este artículo se analiza la implementación de la gestión de capital (money management) en el Asesor Experto multiplataforma. Las clases de la gestión de capital se encargan del cálculo del tamaño del lote que el Asesor Experto usará para entrar en la siguiente operación.

En este artículo, se discuten las clases CSignal y CSignals que serán utilizadas en los Asesores Expertos multiplataforma. Han sido analizadas las diferencias entre MQL4 y MQL5 respecto a la organización de los datos necesarios para evaluar las señales comerciales obtenidas. Como resultado, tenemos el código compatible con los compiladores de ambas versiones.

En este artículo se trata de la creación de un gestor de órdenes para el Asesor Experto multiplataforma. El gestor de órdenes se encarga de la apertura y del cierre de las órdenes y posiciones que realiza el Asesor Experto, así como de la ejecución del registro independiente sobre ellas, y estará disponible para ambas versiones del terminal.

En el artículo se analiza la aplicación de la fórmula bayesiana para aumentar la fiabilidad de los sistemas comerciales usando las señales de varios indicadores independientes. Los cálculos teóricos se comprueban con la ayuda de un sencillo experto universal, adaptable para trabajar con indicadores aleatorios.

En el artículo se analiza la ideología y la metodología de construcción de un sistema recomendatorio para el comercio operativo usando como base la combinación de las posibilidades de pronosticación con la ayuda del análisis espectral singular (AES) y un método importante de aprendizaje de máquinas basado en el teorema de Bayes.

En este artículo se ofrece un emulador simple del entorno comercial de MetaTrader 5 para MetaTrader 4. Este emulador permite realizar el traspaso y adaptación de las clases de trading de la librería estándar. Como resultado, los Asesores Expertos generados en el Asistente para MetaTrader 5, pueden ser compilados y ejecutados en MetaTrader 4.

En este artículo se presenta el resumen breve de 10 estrategias de tendencia, incluyendo su testeo y el análisis comparativo. A base de los resultados obtenidos, se han deducido conclusiones generales sobre la conveniencia, ventajas y desventajas del trading siguiendo una tendencia.

En este artículo se demuestra el proceso del desarrollo e implementación de la clase de señales a base de los pivote, niveles de reversa. A base de esta clase, se construye la estrategia con el uso de la librería estándar. Se consideran las posibilidades del desarrollo de la estrategia de pivotes mediante la adición de los filtros.

Al automatizar estrategias comerciales que usen modelos gráficos, es necesario encontrar los extremos en los gráficos para su posterior procesamiento e interpretación. Los instrumentos existentes no siempre dan la posibilidad de hacer esto. Los algoritmos presentados en el artículo permiten encontrar todos los extremos en los gráficos. Los instrumentos desarrollados son igualmente efectivos tanto para trabajar en el mercado de tendencia, como para el movimiento lateral. Los datos obtenidos dependen en poca medida del marco temporal elegido, y se definen solo por la escala establecida.

En este artículo han sido formalizadas y programadas las reglas de las estrategias comerciales llamadas «Turtle Soup» y «Turtle Soup Plus One» del libro titulado «Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies», escrito por Linda Raschke y Laurence Connors. Las estrategias descritas en este libro recibieron bastante amplia acogida, pero es importante comprender que sus autores las ideaban basándose en el comportamiento del mercado de hace 15-20 años.

MetaTrader 4 y MetaTrader 5 usan reglas diferentes en el procesamiento de solicitudes comerciales. En este artículo se discutirá la posibilidad de usar un objeto de clase para representar las operaciones procesadas por el servidor, para que en lo sucesivo el asesor pueda trabajar con ellas independientemente de la versión de la plataforma comercial y del modo ejecutado.

¿Podríamos diseñar un EA que periódicamente, según ordenara su código, autooptimizara los criterios de apertura o cierre de posición?.¿Qué pasaría si implementamos en el EA una red neuronal (perceptrón multicapa) que sea el módulo que analice el historial y evalúe la estrategia?. Podríamos decirle al código: "optimiza cada mes (cada semana, cada día o cada hora) la red neuronal y continúa tu trabajo". ¡De esta forma, tendríamos un EA autooptimizable!

En el artículo se muestra el proceso de desarrollo e implemementación de una clase-señalizadora en base a los canales móviles. A cada versión de la señal le sigue una estrategia comercial con los resultados de la simulación. Para crear las clases derivadas se usan las ​​clases de Biblioteca estándar.

En la Biblioteca Estándar MQL5 hay ciertos componentes que pueden resultar útiles en las versiones de los asesores expertos multiplataforma para MQL4. En esta artículo analizaremos los métodos de creación de ciertos componentes de la Biblioteca Estándar MQL5 que son compatibles con el compilador MQL4.

El artículo es la continuación de artículos anteriores sobre neuroredes profundas y elección de predictores. En este veremos las particularidades de una neurored iniciada con Stacked RBM, así como su implementación en el paquete "darch".

En este artículo se describe con detalle un método para desarrollar de forma rápida y sencilla un asesor experto multiplataforma. El método propuesto aúna funciones comunes para ambas versiones en una clase y desarrolla la implementación para las funciones incompatibles en las clases heredadas.

La rentabilidad de los sistemas comerciales se determina no solo por la lógica y la precisión del análisis de la dinámica de los instrumentos financieros, sino también por la calidad del algoritmo de ejecución de esta lógica. Una expresión característica de ejecución defectuosa de la lógica principal del robot comercial son las activaciones erróneas. En el artículo se analizan variantes para resolver este problema.

En el artículo vamos a analizar cuestiones relacionadas con el guaradado de objetos dinámicos, matrices y otras variables en forma de propiedades de asesores, indicadores y scripts en archivos de texto. Estos son un complemento cómodo a la funcionalidad de los recursos estándar propuestos por los lenguajes MQL.

Antes de su publicación, todos los productos del Mercado pasan por una comprobación preliminar de carácter obligatorio, con objeto de proporcionar un estándar único de calidad. En este artículo hablaremos de los errores más frecuentes que cometen los desarrolladores en sus indicadores técnicos y robots comerciales. Asimismo, mostraremos cómo puede usted comprobar por sí mismo su producto antes de enviarlo al Mercado.

Este artículo cubre los principales principios establecidos en los algoritmos evolutivos, su variedad y características. Llevamos a cabo un experimento con un simple Asesor Experto utilizado como ejemplo para mostrar cómo nuestro sistema de trading se beneficia de la optimización. Consideramos los programas de software que implementan genética, evolutivos y de otros tipos de optimización y proporcionar ejemplos de aplicación cuando se optimiza un sistema predictor y los parámetros del sistema de trading.

Al comerciar con diferentes estrategias a veces se requiere determinar si el mercado se encuentra en tendencia o en flat. Con este objetivo se desarrollan multitud de indicadores. ¿Pero cómo evaluar si el indicador cumple o no con la tarea indicada? ¿Cómo aclarar cuál es el diapasón medio del estado del flat o de la tendencia para definir nuestros stops y objetivos? En este artículo se propone usar para ello el simulador de estrategias, demostrando al mismo tiempo que no solo sirve para la optimización de robots para determinadas necesidades. Como indicador de prueba vamos a usar a nuestro viejo conocido ADX.

Muchos tráders de la Bolsa de Moscú querrían automatizar sus algoritmos comerciales, pero no saben por dónde empezar. El lenguaje MQL5 propone no solo un conjunto enorme de funciones comerciales, sino también clases preparadas, que facilitan al máximo los primeros pasos en el trading automático.

Al suscribirse a una señal puede darse la situación siguiente: su cuenta comercial tiene un apalancamiento de 1:100, el proveedor tiene un apalancamiento de 1:500 y comercia con un lote mínimo, y sus balances comerciales son prácticamente iguales, además, el coeficiente de copiado es del 10% al 15%. En este artículo hablaremos de cómo aumentar el coeficiente de copiado en ese caso.

El número de robots comerciales para trabajar en los mercados de divisas está creciendo últimamente como una bola de nieve. En ellos se implementan diferentes conceptos y estrategias, pero nadie ha conseguido hasta el momento crear una muestra perfecta de inteligencia artificial que nunca tenga pérdidas. Por eso, muchos tráders se mantienen fieles al comercio manual. Precisamente para esos especialistas se crean los ayudantes robotizados, los llamados paneles comerciales. Este artículo es otro ejemplo más de la creación de un panel comercial partiendo "desde cero".