Artículos sobre programación en el lenguaje MQL5

De manera consciente o inconsciente, el tráder moderno está casi siempre en busca de nuevas ideas, probando constantemente nuevas estrategias, modificándolas y descartando las que han fracasado. Este proceso de investigación requiere mucho tiempo y se ve acompañado por muchos errores. En esta serie de artículos, intentaré demostrar que el Wizard MQL5 es un verdadero apoyo para el tráder. Gracias al Wizard, el tráder podrá ahorrar tiempo a la hora de poner en práctica sus ideas. Asimismo, podrá reducir la probabilidad de que surjan errores por duplicación de código. En lugar de perder el tiempo con el código, los tráders tendrán la posibilidad de poner en práctica su filosofía comercial.

Para aquellos que aún no han comprendido la diferencia entre el mercado de acciones y el mercado de divisas (forex), a pesar de que este ya es el tercer artículo en el que abordo esto, debo dejar claro que la gran diferencia es el hecho de que en forex no existe, o mejor dicho, no se nos informa acerca de algunas cosas que realmente ocurrieron en la negociación.

En el artículo anterior nos familiarizamos con el transformador de decisión. Sin embargo, el complejo entorno estocástico del mercado de divisas no nos permitió aprovechar plenamente el potencial del método presentado. Hoy veremos un algoritmo que tiene como objetivo mejorar el rendimiento de los algoritmos en entornos estocásticos.

El deseo de obtener las previsiones más exactas impulsa a los investigadores a aumentar la complejidad de los modelos de previsión. Lo que a su vez conlleva un aumento de los costes de entrenamiento y mantenimiento del modelo. Pero, ¿está esto siempre justificado? En el presente artículo, me propongo presentarles un algoritmo que explota la sencillez y rapidez de los modelos lineales y muestra resultados a la altura de los mejores con arquitecturas más complejas.

El gestor de riesgos que hemos desarrollado en los últimos artículos solo contiene funciones básicas. Hoy trataremos de analizar sus posibles formas de desarrollo, lo que nos permitirá aumentar los resultados comerciales sin interferir con la lógica de las estrategias de negociación.

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.

Hoy continuaremos con el desarrollo de un asesor multidivisa con varias estrategias funcionando en paralelo. Intentaremos transferir todo el trabajo relacionado con la apertura de posiciones de mercado desde el nivel de las estrategias al nivel de un experto que gestiona estas. Las propias estrategias solo negociarán virtualmente, sin abrir posiciones de mercado.

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.

La teoría de categorías es un área diversa y en expansión de las matemáticas, relativamente inexplorada aún en la comunidad MQL. Esta serie de artículos tiene como objetivo destacar algunos de sus conceptos para crear una biblioteca abierta y seguir utilizando esta maravillosa sección para crear estrategias comerciales.

En este artículo, desarrollamos el sistema Adaptive Crossover RSI Trading Suite, que utiliza cruces de medias móviles de 14 y 50 períodos como señales, confirmadas por un filtro RSI de 14 períodos. El sistema incluye un filtro de días de negociación, flechas de señal con anotaciones y un panel de control en tiempo real para la supervisión. Este enfoque garantiza precisión y adaptabilidad en el comercio automatizado.

En artículos anteriores, expliqué cómo crear un indicador con múltiples subventanas, lo que se vuelve interesante cuando usamos un indicador personalizado. Aquí entenderemos cómo añadir múltiples ventanas en un EA.

La programación orientada a objetos permite crear un código más compacto, fácil de leer y modificar. Le presentamos un ejemplo para tres modelos ONNX.

En este artículo continuaremos a aprender cómo obtener datos de la web para utilizarlos en un EA. Así que pongamos manos a la obra, o más bien a empezar a codificar un sistema alternativo.

En las partes anteriores, el Asesor Experto (EA) en desarrollo sólo podía utilizar un tamaño de posición fijo para operar. Esto es aceptable para las pruebas, pero no es aconsejable cuando se opera en una cuenta real. Hagamos posible el comercio utilizando tamaños de posición variables.

En este artículo presentaré una herramienta de suma importancia para quienes desarrollan programas. Si no conoces GIT, consulta este artículo para tener una noción de lo que se trata esta herramienta y cómo usarla junto al MQL5.

Aprenda a importar y utilizar bibliotecas EX5 en su código o proyectos MQL5. En este artículo de continuación, ampliaremos la biblioteca EX5 agregando más funciones de gestión de posiciones a la biblioteca existente y creando dos Asesores Expertos. El primer ejemplo utilizará el indicador técnico de promedio dinámico de índice variable para desarrollar un asesor experto en estrategia comercial de trailing stop, mientras que el segundo ejemplo utilizará un panel comercial para monitorear, abrir, cerrar y modificar posiciones. Estos dos ejemplos demostrarán cómo utilizar e implementar la biblioteca de gestión de posiciones EX5 actualizada.

En línea con nuestra visión de simplificar la acción del precio, nos complace presentar otra herramienta que puede mejorar significativamente su análisis de mercado y ayudarle a tomar decisiones bien informadas. Esta herramienta muestra indicadores técnicos clave, como los precios del día anterior, los niveles significativos de soporte y resistencia, y el volumen de operaciones, al tiempo que genera automáticamente señales visuales en el gráfico.

Aquí vamos a desarrollar un sistema gráfico de órdenes, del tipo «vea lo que está pasando». Cabe decir que no partiremos de cero, sino que modificaremos el sistema existente añadiendo aún más objetos y eventos al gráfico del activo que estamos negociando.

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.

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.

Probablemente mucha gente esté cansada de intentar predecir el mercado bursátil constantemente. ¿No le gustaría tener una bola de cristal que le ayudara a tomar decisiones de inversión más informadas? Las redes neuronales de autoaprendizaje podrían ser su solución. En este artículo, analizaremos si estos potentes algoritmos pueden ayudarnos a "subirnos a la ola" y ser más astutos que el mercado bursátil. Mediante el análisis de grandes cantidades de datos y la identificación de patrones, las redes neuronales de autoaprendizaje pueden hacer predicciones que a menudo resultan más precisas que las realizadas por los tráders. Veamos si estas tecnologías de vanguardia pueden usarse para tomar decisiones de inversión inteligentes y ganar más.

Intentemos esta vez un enfoque diferente para lograr el objetivo de 1 minuto. Sin embargo, esta tarea no es tan sencilla como muchos piensan.

En el artículo anterior mostré cómo crear un Chart Trade utilizando los objetos de MetaTrader 5, por medio de la conversión de la plataforma en un sistema RAD. El sistema funciona muy bien, y creo que muchos han pensado en crear una librería para tener cada vez más funcionalidades en el sistema propuesto, y así lograr desarrollar un EA que sea más intuitivo a la vez que tenga una interfaz más agradable y sencilla de utilizar.