Artículos sobre programación en el lenguaje MQL5

Seguimos explorando el aprendizaje por refuerzo. En este artículo, hablaremos del método de aprendizaje Q profundo o deep Q-learning. El uso de este método permitió al equipo de DeepMind crear un modelo capaz de superar a los humanos jugando a los videojuegos de ordenador de Atari. Nos parece útil evaluar el potencial de esta tecnología para las tareas comerciales.

El presente artículo describimos un modo de optimización rápida usando el método de enjambre de partículas, y presentamos una implementación en MQL lista para utilizar tanto en el modo de flujo único dentro de un EA, como en el modo paralelo de flujo múltiples como un complemento ejecutado en los agentes locales del simulador.

En artículos anteriores, comenzamos a crear una gran biblioteca multiplataforma, cuyo cometido es simplificar la escritura de programas para las plataformas MetaTrader 5 y MetaTrader 4. En la novena parte, hemos creado una clase que monitoreará los eventos de modificación de las órdenes y posiciones de mercado. En el presente artículo, comenzaremos a desarrollar la biblioteca para hacerla totalmente compatible con MQL4.

En el presente artículo, iniciaremos un nuevo apartado del trabajo con gráficos. En esta ocasión, vamos a crear el objeto de estado del ratón, el objeto básico de todos los elementos gráficos y la clase de objeto de formulario de los elementos gráficos de la biblioteca.

Aprenda a crear un EA que opere automáticamente de forma sencilla y segura. Hasta ahora nuestro EA puede funcionar en cualquier tipo de situación, pero aún no está listo para ser automatizado, por lo que tenemos que hacer algunas cosas.

En este artículo, le presentamos el algoritmo GTGAN, introducido en enero de 2024 para resolver problemas complejos de disposición arquitectónica con restricciones gráficas.

Es una práctica común que muchos modelos de Inteligencia Artificial predigan un único valor futuro. Sin embargo, en este artículo profundizaremos en la poderosa técnica de utilizar modelos de aprendizaje automático para predecir múltiples valores futuros. Este enfoque, conocido como pronóstico de múltiples pasos, nos permite predecir no sólo el precio de cierre de mañana, sino también el de pasado mañana y más allá. Al dominar la previsión en varios pasos, los operadores y los científicos de datos pueden obtener conocimientos más profundos y tomar decisiones más informadas, mejorando significativamente sus capacidades de predicción y planificación estratégica.

En este artículo exploraremos los fundamentos de la gestión de riesgo en el trading, y aprenderemos a crear nuestras primeras funciones para obtener el lote adecuado para una operación y el stop loss. Además, profundizaremos en cómo funcionan estas funciones, explicando cada paso detalladamente. Nuestro objetivo es proporcionar una comprensión clara de cómo aplicar estos conceptos en el trading automatizado. Al final, pondremos todo en práctica creando un script simple con el archivo de inclusión que hemos diseñado.

Las regresiones espurias ocurren cuando dos series de tiempo exhiben un alto grado de correlación puramente por casualidad, lo que conduce a resultados engañosos en el análisis de regresión. En tales casos, aunque las variables parezcan estar relacionadas, la correlación es casual y el modelo puede no ser confiable.

En este artículo, analizaremos la creación de las clases herederas del objeto gráfico abstracto estándar del terminal. El objeto de esta clase describirá las propiedades comunes para todos los objetos gráficos, es decir, se tratará simplemente de un cierto objeto gráfico. Para aclarar su pertenencia a un objeto gráfico real, necesitaremos heredar de él, y en la clase del objeto heredado, escribir las propiedades inherentes a ese objeto gráfico en particular.

En uno de los artículos de esta serie, nos familiarizamos con el método de aprendizaje Q. Este método promedia las recompensas de cada acción. En 2017 se presentaron dos trabajos que muestran un mayor éxito al estudiar la función de distribución de recompensas. Vamos a analizar la posibilidad de utilizar esta tecnología para resolver nuestros problemas.

En este artículo, utilizaremos esquemas de bloques para analizar visualmente la lógica de los asesores de entrenamiento adjuntos al terminal, ubicados en la carpeta Experts\Free Robots, que negocian con patrones de velas.

En el artículo anterior, mencionamos la importancia de detectar las tendencias, es decir, de determinar la dirección del movimiento del precio. En este artículo, hablaremos sobre otro concepto importante en el trading, que también existe en forma de indicador: el impulso del precio o el indicador Momentum. Asimismo, desarrollaremos nuestro propio sistema comercial basado en este indicador.

En el presente artículo, continuaremos el desarrollo de la clase de elemento gráfico de todos los elementos gráficos de la biblioteca creados sobre la base de la Biblioteca Estándar CCanvas. En concreto, crearemos los métodos para dibujar las primitivas gráficas y los métodos para mostrar el texto en un objeto de elemento gráfico.