Artículos sobre cómo integrar MetaTrader 5 con la ayuda del lenguaje MQL5
Las tareas a las que se enfrenta el operador son interesantes y a menudo requieren unos enfoques originales. Aquí encontrará los artículos en los que se ofrecen las soluciones más inesperadas para la evaluación, análisis y procesamiento de los datos de precio y resultados del trading. En sus artículos los autores describen varias soluciones integrales, incluyendo la conexión de las bases de datos y ICQ, uso de OpenCL y redes sociales, uso de Delphi y C#.
Léalos y sabrá cómo usar los packs matemáticos y neuronales, así como se enterará de muchas más cosas. Conviértase en el autor y comparta su experiencia única con MQL5.community.
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Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 01): Primeros experimentos (I)
¿Qué te parece crear un sistema para estudiar el mercado cuando está cerrado o simular situaciones de mercado? Aquí iniciaremos una nueva secuencia de artículos para tratar este tema.
Búsqueda de patrones arbitrarios de pares de divisas en Python con ayuda de MetaTrader 5
¿Existen patrones y regularidades recurrentes en el mercado de divisas? He decidido crear mi propio sistema de análisis de patrones usando Python y MetaTrader 5. Una simbiosis de matemáticas y programación para conquistar Fórex.
Creación de un asesor experto integrado de MQL5 y Telegram (Parte 2): Envío de señales de MQL5 a Telegram
En este artículo, creamos un Asesor Experto integrado con MQL5 y Telegram que envía señales de cruce de medias móviles a Telegram. Detallamos el proceso de generación de señales de trading a partir de cruces de medias móviles, implementando el código necesario en MQL5, y asegurando que la integración funciona a la perfección. El resultado es un sistema que proporciona alertas comerciales en tiempo real directamente a su chat grupal de Telegram.
Gradient boosting en el aprendizaje de máquinas transductivo y activo
En este artículo, el lector podrá familiarizarse con los métodos de aprendizaje automático activo basados en datos reales, descubriendo además cuáles son sus ventajas y desventajas. Puede que estos métodos terminen por ocupar un lugar en su arsenal de modelos de aprendizaje automático. El término transducción fue introducido por Vladímir Naúmovich Vápnik, el inventor de la máquina de vectores de soporte (SVM).
Elaboración de previsiones económicas: el potencial de Python
¿Cómo utilizar los datos económicos del Banco Mundial para crear previsiones? ¿Qué ocurre si se combinan modelos de IA y economía?
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo genético binario (Binary Genetic Algorithm, BGA). Parte II
En este artículo, analizaremos el algoritmo genético binario (BGA), que modela los procesos naturales que ocurren en el material genético de los seres vivos en la naturaleza.
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte I): Creación de una interfaz de mensajería
Este artículo analiza la creación de una interfaz de mensajería para MetaTrader 5, dirigida a los administradores de sistemas, para facilitar la comunicación con otros traders directamente dentro de la plataforma. Las integraciones recientes de plataformas sociales con MQL5 permiten una rápida transmisión de señales a través de diferentes canales. Imagina poder validar las señales enviadas con un solo clic: "SÍ" o "NO". Sigue leyendo para obtener más información.
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 10): Flujo externo (II) VWAP
¡Domina el poder del VWAP con nuestra guía completa! Aprenda a integrar el análisis VWAP en su estrategia de trading utilizando MQL5 y Python. Maximice su conocimiento del mercado y mejore sus decisiones comerciales hoy mismo.
Metamodelos en el aprendizaje automático y el trading: Timing original de las órdenes comerciales
Metamodelos en el aprendizaje automático: Creación automática de sistemas comerciales sin apenas intervención humana: el Modelo decide por sí mismo cómo y cuándo comerciar.
Tablero de cotizaciones: Versión básica
Aquí te mostraré cómo crear esas pantallas en forma de banda, normalmente usadas para mostrar cotizaciones como en la bolsa, pero pura y simplemente usando MQL5, sin recurrir a programación externa complicada e innecesariamente sofisticada.
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.
Desarrollo de un robot en Python y MQL5 (Parte 2): Selección, creación y entrenamiento de modelos, simulador personalizado en Python
Hoy vamos a continuar con la serie de artículos sobre la creación de un robot comercial en Python y MQL5. En el presente artículo, resolveremos el problema de la selección y el entrenamiento de modelos, la prueba de los mismos, la aplicación de la validación cruzada, la búsqueda en cuadrícula y el problema del ensamblaje de modelos.
Desarrollo de un robot de trading en Python (Parte 3): Implementamos un algoritmo comercial basado en el modelo
Hoy vamos a continuar con la serie de artículos sobre la creación de un robot comercial en Python y MQL5. En esta ocasión, resolveremos el problema relacionado con la creación de un algoritmo comercial en Python.
Algoritmos de optimización de la población
Artículo de introducción a los algoritmos de optimización (AO). Clasificación. En el artículo, intentaremos crear un banco de pruebas (un conjunto de funciones) que servirá en el futuro para comparar los AO entre sí, e incluso, quizás, para identificar el algoritmo más universal de todos los ampliamente conocidos.
Cómo conectar MetaTrader 5 a PostgreSQL
Este artículo describiremos cuatro métodos para conectar el código MQL5 a una base de datos de Postgres y ofreceremos una guía paso a paso para configurar un entorno de desarrollo para uno de ellos, la API REST, utilizando el Subsistema de Windows para Linux (WSL). Asimismo, mostraremos una aplicación demostrativa de la API con el código MQL5 correspondiente para insertar datos y consultas a las tablas correspondientes, así como un asesor demo para usar estos datos.
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 11): EA de señales Heikin Ashi
MQL5 ofrece infinitas oportunidades para desarrollar sistemas de trading automatizados adaptados a sus preferencias. ¿Sabías que incluso puede realizar cálculos matemáticos complejos? En este artículo, presentamos la técnica japonesa Heikin-Ashi como una estrategia de trading automatizada.
Algoritmo de colmena artificial — Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA): Teoría y métodos
En este artículo nos familiarizaremos con el algoritmo de colmena artificial (ABHA), desarrollado en 2009. El algoritmo está orientado a la resolución de problemas de optimización continua. Veremos cómo el ABHA se inspira en el comportamiento de una colonia de abejas, donde cada abeja tiene un papel único que les ayuda a encontrar recursos de forma más eficiente.
Trabajamos con modelos ONNX en formato float16 y float8
Los formatos de datos usados para representar modelos de aprendizaje automático desempeñan un papel clave en su eficacia. En los últimos años, se han desarrollado varios tipos de datos nuevos específicamente para trabajar con modelos de aprendizaje profundo. En este artículo nos centraremos en dos nuevos formatos de datos que se han generalizado en los modelos modernos.
Implementación de Breakeven en MQL5 (Parte 2): Breakeven basado en ATR y RRR
En este artículo se finaliza la implementación del breakeven por atr y rr en MQL5, junto con el desarrollo desde cero de una clase que permite cambiar fácilmente el tipo de breakeven sin necesidad de reingresar los parámetros. Se realizan múltiples backtests para evaluar el rendimiento de cada tipo, analizando sus ventajas y desventajas en el contexto del trading algorítmico.
Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 7): Perfeccionamos nuestro modelo de desarrollo de la EA
En este artículo, profundizaremos en la preparación detallada de nuestro indicador para el desarrollo del Asesor Experto (EA). Nuestro debate abarcará mejoras adicionales en la versión actual del indicador para mejorar su precisión y funcionalidad. Además, introduciremos nuevas características que marcan puntos de salida, abordando una limitación de la versión anterior, que solo identificaba puntos de entrada.
Recetas MQL5 - Base de datos de eventos macroeconómicos
El presente artículo analiza las posibilidades de trabajar con bases de datos que utilizan el motor SQLite como base. Hemos creado una clase CDatabase para usar de forma cómoda y eficaz los principios de la programación orientada a objetos. Posteriormente se utilizará para crear y gestionar una base de datos de eventos macroeconómicos. Asimismo, ofreceremos ejemplos de muchos métodos de la clase CDatabase.
Desarrollamos un Asesor Experto multidivisas (Parte 4): Órdenes pendientes virtuales y guardado del estado
Tras empezar a desarrollar un EA multidivisa, ya hemos obtenido algunos resultados y hemos conseguido realizar varias iteraciones de mejora del código. Sin embargo, nuestro EA fue incapaz de trabajar con órdenes pendientes y reanudar la operación después del reinicio del terminal. Añadamos estas características.
Asistente de Connexus (Parte 5): Métodos HTTP y códigos de estado
En este artículo, comprenderemos los métodos HTTP y los códigos de estado, dos piezas muy importantes de la comunicación entre el cliente y el servidor en la web. Comprender lo que hace cada método le brinda el control para realizar solicitudes con mayor precisión, informando al servidor qué acción desea realizar y haciéndolo más eficiente.
Fibonacci en Forex (Parte I): Comprobamos la relación tiempo-precio
¿Cómo se desplaza el mercado por una relación basada en los números de Fibonacci? Esta secuencia, en la que cada número sucesivo es igual a la suma de los dos anteriores (1, 1, 2, 3, 3, 5, 8, 13, 21...), no solo describe el crecimiento de la población de conejos. Hoy vamos a analizar la hipótesis de Pitágoras de que todo en el mundo obedece a ciertas relaciones de números....
Comercio algorítmico con MetaTrader 5 y R para principiantes
Embárquese en una apasionante exploración en la que el análisis financiero se encuentra con el trading algorítmico mientras desentrañamos el arte de unir a la perfección R y MetaTrader 5. Este artículo es su guía para unir los reinos de la finura analítica en R con las formidables capacidades comerciales de MetaTrader 5.
Usamos algoritmos de optimización para ajustar los parámetros del asesor sobre la marcha
El artículo analizará diversos aspectos prácticos relacionados con el uso de algoritmos de optimización para encontrar los mejores parámetros de un asesor sobre la marcha, y también virtualizar las operaciones comerciales y la lógica del asesor. El lector puede usar este artículo a modo de instrucciones para implementar algoritmos de optimización en un asesor comercial.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 22): Aprendizaje no supervisado de modelos recurrentes
Continuamos analizando los algoritmos de aprendizaje no supervisado. Hoy hablaremos sobre el uso de autocodificadores en el entrenamiento de modelos recurrentes.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 04): Análisis Discriminante Lineal
El tráder moderno está casi siempre a la búsqueda de nuevas ideas, probando constantemente nuevas estrategias, modificándolas y descartando las que han fracasado. En esta serie de artículos, trataremos de demostrar que el Wizard MQL5 es la verdadera columna vertebral para un tráder en su búsqueda.
Algoritmo de cola de cometa (Comet Tail Algorithm, CTA)
En este artículo, analizaremos un nuevo algoritmo de optimización de autor, el CTA (Comet Tail Algorithm), que se inspira en objetos espaciales únicos: los cometas y sus impresionantes colas que se forman al acercarse al Sol. Este algoritmo se basa en el concepto del movimiento de los cometas y sus colas, y está diseñado para encontrar soluciones óptimas en problemas de optimización.
Análisis del sentimiento en Twitter con sockets
Este innovador bot comercial integra MetaTrader 5 con Python para aprovechar el análisis del sentimiento de las redes sociales en tiempo real para tomar decisiones comerciales automatizadas. Mediante el análisis del sentimiento en Twitter relacionado con instrumentos financieros específicos, el bot traduce las tendencias de las redes sociales en señales de negociación procesables. Utiliza una arquitectura cliente-servidor con comunicación por socket, lo que permite una interacción perfecta entre las capacidades de negociación de MT5 y la potencia de procesamiento de datos de Python.
Integración de modelos ocultos de Márkov en MetaTrader 5
En este artículo demostramos cómo los modelos ocultos de Márkov entrenados con Python pueden integrarse en las aplicaciones de MetaTrader 5. Los modelos ocultos de Márkov son una potente herramienta estadística utilizada para modelar datos de series temporales, en los que el sistema modelado se caracteriza por estados no observables (ocultos). Una premisa fundamental de los modelos ocultos de Márkov es que la probabilidad de estar en un estado determinado en un momento concreto depende del estado del proceso en el intervalo de tiempo anterior.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 23): Creamos una herramienta para el Transfer Learning
En esta serie de artículos, hemos mencionado el Aprendizaje por Transferencia más de una vez, pero hasta ahora no había sido más que una mención. Le propongo rellenar este vacío y analizar más de cerca el Aprendizaje por Transferencia.
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.
Simulación de mercado (Parte 06): Transfiriendo información desde MetaTrader 5 hacia Excel
A muchas personas, especialmente a los no programadores, les resulta muy difícil transferir información entre MetaTrader 5 y otros programas. Uno de esos programas es Excel. Muchos utilizan Excel para gestionar y controlar sus riesgos, ya que es un programa muy bueno y fácil de aprender, incluso para quienes no son programadores de VBA. A continuación, voy a mostrar cómo establecer la comunicación entre MetaTrader 5 y Excel (un método muy sencillo).
Integración de modelos ML con el simulador de estrategias (Conclusión): Implementación de un modelo de regresión para la predicción de precios
Este artículo describe la implementación de un modelo de regresión de árboles de decisión para predecir precios de activos financieros. Se realizaron etapas de preparación de datos, entrenamiento y evaluación del modelo, con ajustes y optimizaciones. Sin embargo, es importante destacar que el modelo es solo un estudio y no debe ser usado en operaciones reales.
El enfoque cuantitativo en la gestión de riesgos: Aplicación de un modelo VaR para la optimización de portafolios multidivisa con Python y MetaTrader 5
Este artículo revelará el potencial del modelo Value at Risk (VaR) para optimizar un portafolio multidivisa. Usando el poder de Python y la funcionalidad de MetaTrader 5, hoy demostraremos cómo implementar el análisis VaR para la asignación eficiente de capital y la gestión de posiciones. Desde los fundamentos teóricos hasta la aplicación práctica, el artículo abarcará todos los aspectos de la aplicación de uno de los sistemas de cálculo del riesgo más sólidos, el VaR, a la negociación algorítmica.
Trading algorítmico basado en patrones de reversión 3D
Hoy descubriremos al lector el nuevo mundo del trading automatizado con barras 3D. ¿Qué aspecto tiene un robot comercial basado en barras de precios multidimensionales, y pueden los clústeres "amarillos" de barras tridimensionales predecir los cambios de tendencia? ¿Cómo es el trading en múltiples dimensiones?
Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 15): Acceso a los datos en la web (I)
Cómo acceder a los datos en la web dentro de MetaTrader 5. En la web tenemos varios sitios y lugares en los que una gran y vasta cantidad de información está disponible y accesible para aquellos que saben dónde buscar y cómo utilizar mejor esta información.
Validación cruzada simétrica combinatoria en MQL5
El artículo muestra la implementación de la validación cruzada simétrica combinatoria en MQL5 puro para medir el grado de ajuste tras optimizar la estrategia usando el algoritmo completo lento del simulador de estrategias.
Creación de un asesor experto integrado de MQL5 y Telegram (Parte 5): Envío de comandos desde Telegram a MQL5 y recepción de respuestas en tiempo real
En este artículo, creamos varias clases para facilitar la comunicación en tiempo real entre MQL5 y Telegram. Nos centramos en recuperar comandos de Telegram, decodificarlos e interpretarlos y enviar respuestas apropiadas. Al final, nos aseguramos de que estas interacciones se prueben eficazmente y estén operativas dentro del entorno comercial.