Artículos sobre programación y uso de indicadores técnicos en el lenguaje MQL5

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Los indicadores técnicos es una parte importante del trading y cada operador aspira a encontrar algo nuevo para sí. Los autores de estos artículos cuentan sobre la econometría y educación automatizada, marcación automática de las ondas de Elliott y filtros digitales. En total, tendrán de todo: desde los métodos clásicos del análisis hasta la interpretación moderna de las ideas conocidas.

Aquí están publicados tanto los artículos educativos que le enseñarán  a escribir un indicador personalizado, como las colecciones únicas listas para el uso de las ideas de trading de William Blau argumentadas metamáticamente.

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Introducción a MQL5 (Parte 24): Creación de un asesor experto (EA) que opere a partir de objetos del gráfico

Introducción a MQL5 (Parte 24): Creación de un asesor experto (EA) que opere a partir de objetos del gráfico

En este artículo se explica cómo crear un asesor experto que detecte las zonas de soporte y resistencia trazadas en el gráfico y ejecute operaciones automáticamente en función de ellas.
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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 71): Uso de los patrones del MACD y del OBV

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 71): Uso de los patrones del MACD y del OBV

El oscilador de convergencia-divergencia de la media móvil (MACD) y el oscilador de volumen en equilibrio (OBV) son otro par de indicadores que podrían utilizarse conjuntamente en un asesor experto de MQL5. Esta combinación, tal y como es habitual en esta serie de artículos, resulta complementaria, ya que el MACD confirma las tendencias, mientras que el OBV analiza el volumen. Como de costumbre, utilizamos el asistente de MQL5 para desarrollar y probar todo el potencial que estos dos puedan tener.
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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 68): Uso de patrones de TRIX y Williams Percent Range con una red de núcleo coseno

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 68): Uso de patrones de TRIX y Williams Percent Range con una red de núcleo coseno

Retomamos nuestro último artículo, donde presentamos el par de indicadores TRIX y Williams Percent Range, y ahora analizamos cómo se podría ampliar este par de indicadores con aprendizaje automático. TRIX y Williams Percent Range forman un par complementario de tendencia y soporte/resistencia. Nuestro enfoque de aprendizaje automático utiliza una red neuronal convolucional que incorpora el núcleo coseno en su arquitectura a la hora de ajustar las previsiones de este par de indicadores. Como siempre, esto se hace en un archivo de clase de señal personalizado que funciona con el asistente de MQL5 (Wizard MQL5) para crear un asesor experto.
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Predicción en el trading y modelos de Grey

Predicción en el trading y modelos de Grey

En este artículo se analiza la aplicación de los modelos Grey para la predicción de series temporales financieras. Analizaremos los principios de funcionamiento de los modelos Grey y las particularidades de su aplicación a las series financieras. Discutiremos las ventajas y las limitaciones del uso de estos modelos en el trading.
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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 70): Uso de patrones del SAR y el RVI con una red de kernel exponencial

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 70): Uso de patrones del SAR y el RVI con una red de kernel exponencial

Retomamos nuestro último artículo, donde presentamos el par de indicadores SAR y RVI, y ahora analizamos cómo se podría ampliar este par de indicadores con el aprendizaje automático. SAR y RVI forman una combinación complementaria de tendencia e impulso. Nuestro enfoque de aprendizaje automático usa una CNN 1D con escalado exponencial en el tamaño de los kernels y en el número de canales, al tiempo que ajusta las previsiones de este par de indicadores. Como siempre, esto se realiza en un archivo de clase de señal personalizado que funciona con el asistente MQL5 para ensamblar un Asesor Experto.
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Procesos gaussianos en el aprendizaje automático (Parte 2): Implementación y prueba de un modelo de clasificación en MQL5

Procesos gaussianos en el aprendizaje automático (Parte 2): Implementación y prueba de un modelo de clasificación en MQL5

En esta parte analizaremos la implementación de las interfaces clave de la biblioteca de procesos gaussianos en MQL5: IKernel, ILikelihood e IInference. Además, mostraremos su funcionamiento con datos sintéticos y escribiremos indicadores de clasificación y regresión que demuestren su funcionamiento en modo online, con reentrenamiento del modelo en cada nueva barra.
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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 73): Uso de patrones de Ichimoku y del ADX-Wilder

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 73): Uso de patrones de Ichimoku y del ADX-Wilder

El indicador Ichimoku Kinko Hyo y el oscilador ADX-Wilder son una combinación que podría utilizarse de forma complementaria en un asesor experto de MQL5. El Ichimoku tiene múltiples facetas; sin embargo, en este artículo nos centraremos principalmente en su capacidad para definir los niveles de soporte y resistencia. Por otra parte, también utilizamos el ADX para definir nuestra tendencia. Como de costumbre, utilizamos el asistente de MQL5 para desarrollar y probar todo el potencial que estos dos puedan tener.
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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 75): Uso del Awesome Oscillator y Envelopes

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 75): Uso del Awesome Oscillator y Envelopes

El «Awesome Oscillator» de Bill Williams y el canal de envolventes son una combinación que podría utilizarse de forma complementaria dentro de un asesor experto de MQL5. Utilizamos el Awesome Oscillator por su capacidad para detectar tendencias, mientras que el canal de envolventes se incorpora para definir nuestros niveles de soporte y resistencia. Al explorar esta combinación de indicadores, utilizamos el asistente MQL5 para construir y probar cualquier potencial que estos dos puedan tener.