Artículos sobre programación en el lenguaje MQL5

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.

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 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.

En este artículo echaremos un vistazo a cómo podemos realizar pruebas de permutación sobre la base de datos de ticks barajados en cualquier asesor experto utilizando solo MetaTrader 5.

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.

En este artículo, desarrollamos un Asesor Experto de trading de ejecución rápida en MQL5, aprovechando los indicadores SAR Parabólico (Stop and Reverse, SAR) y Media Móvil Simple (Simple Moving Average, SMA) para crear una estrategia de trading reactiva y eficiente. Detallamos la implementación de la estrategia, incluyendo el uso de los indicadores, la generación de señales y el proceso de prueba y optimización.

Guía paso a paso para la optimización automática en MQL5 para Asesores Expertos. Cubriremos la lógica de optimización robusta, las mejores prácticas para la selección de parámetros y cómo reconstruir estrategias con pruebas retrospectivas. Además, se discutirán métodos de nivel superior, como la optimización del avance, para mejorar su enfoque comercial.

Continuamos analizando los algoritmos de aprendizaje no supervisado. Hoy hablaremos sobre el uso de autocodificadores en el entrenamiento de modelos recurrentes.

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.

En este artículo, profundizamos en los aspectos cruciales de la elección de los datos de Forex más relevantes y de alta calidad para mejorar el rendimiento de los modelos de IA.

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 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.

En este artículo, seguiremos hablando de los métodos de recopilación de datos en una muestra de entrenamiento. Obviamente, en el proceso de entrenamiento será necesaria una interacción constante con el entorno, aunque con frecuencia se dan situaciones diferentes.

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.

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.

Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial actual, los modelos de lenguaje (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial, por lo que deberíamos pensar en cómo integrar LLM potentes en nuestro trading algorítmico. Para la mayoría de las personas, es difícil ajustar estos poderosos modelos según sus necesidades, implementarlos localmente y luego aplicarlos al comercio algorítmico. Esta serie de artículos abordará paso a paso cómo lograr este objetivo.

El artículo analiza, desde una perspectiva detallada, cómo implementar la creación de un Asesor Experto (EA) basado en el algoritmo comercial. Esto ayuda a automatizar el sistema en MQL5 y tomar el control de la reducción diaria.

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.

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.

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

Cuando los primeros sistemas capaces de factorizar algo comenzaron a ser producidos, todo requería la intervención de ingenieros con un amplio conocimiento sobre lo que se estaba diseñando. Estamos hablando de los albores de la computación, una época en la que ni siquiera existían terminales que permitieran la programación de algo. A medida que el desarrollo avanzaba y crecía el interés para que más personas pudieran crear algo, surgían nuevas ideas y métodos para programar esas máquinas, que antes dependían de la modificación de la posición de los conectores. Fue entonces cuando aparecieron los primeros terminales.

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.

En la tercera parte, volveremos a los Asesores Expertos Simple Hedge y Simple Grid que hemos desarrollado anteriormente. En esta ocasión, mejoraremos el Simple Hedge Expert Advisor usando el análisis matemático y el enfoque de fuerza bruta para utilizar de manera óptima la estrategia. Este artículo profundizará en la optimización matemática de estrategias, sentando las bases para futuras investigaciones sobre la optimización basada en códigos de partes posteriores.

En este artículo crearemos un modelo matemático para simular la formación de precios multidivisa y completaremos el estudio del principio de diversificación en la búsqueda de mecanismos para aumentar la eficiencia del trading que inicié en el artículo anterior con cálculos teóricos.

En este artículo revisaremos la estructura de los búferes de los indicadores de periodo y símbolo múltiple y organizaremos la muestra de los búferes de color de estos indicadores en el gráfico.

Desarrollando el tema del artículo anterior sobre el multibot, hemos decidido crear una plantilla más flexible y funcional, que tenga grandes posibilidades, y que se pueda utilizar eficazmente en freelance, además de como base para desarrollar asesores de divisa y periodo múltiple con posibilidad de integración con soluciones externas.