Artículos sobre programación en el lenguaje MQL5

Aquí vamos a desarrollar un script desde cero que simplifica la descarga de pantallas de impresión de transacciones para analizar entradas comerciales. Toda la información necesaria sobre una única operación se puede mostrar cómodamente en un gráfico con la posibilidad de dibujar diferentes marcos temporales.

En este artículo, presentaremos un análisis de sentimiento y los modelos ONNX con Python para ser utilizados en un asesor experto. Un script ejecuta un modelo ONNX entrenado a partir de TensorFlow para predicciones de aprendizaje profundo, mientras que otro obtiene titulares de noticias y cuantifica el sentimiento utilizando IA.

Este artículo describe cómo trabajar con indicadores incorporados en MQL5, con especial atención en la creación de un asesor experto basado en el indicador RSI utilizando un enfoque de proyecto. Hoy aprenderá a obtener y utilizar los valores RSI, a gestionar las fluctuaciones de liquidez y a mejorar la visualización de las transacciones mediante objetos gráficos. Además, el artículo abordará otros aspectos importantes: el riesgo como porcentaje del depósito, los ratios riesgo/rentabilidad y la modificación del riesgo sobre la marcha para proteger los beneficios.

¿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....

Una gran cantidad de los modelos que hemos revisado hasta ahora se basan en la arquitectura del Transformer. No obstante, pueden resultar ineficientes al trabajar con secuencias largas. En este artículo le propongo familiarizarse con una rama alternativa de pronóstico de series temporales basada en modelos del espacio de estados.

En este artículo, vamos a finalizar la fase en la que estamos desarrollando el simulador para nuestro sistema. El propósito principal aquí será ajustar el algoritmo visto en el artículo anterior. Este algoritmo tiene como objetivo crear el movimiento de RANDOM WALK. Por lo tanto, es fundamental comprender el contenido de los artículos anteriores para seguir lo que se explicará aquí. Si no has seguido el desarrollo del simulador, te aconsejo que veas esta secuencia desde el principio. De lo contrario, podrías perderte en lo que se explicará aquí.

El presente artículo describe las propiedades de un modelo de heteroscedasticidad condicional no lineal (GARCH). Sobre esta base se construye el indicador iGARCH para predecir la volatilidad un paso por delante. Para estimar los parámetros del modelo se usará la biblioteca de análisis numérico ALGLIB.

El ADX es otro indicador técnico relativamente popular utilizado por algunos traders para medir la fuerza de una tendencia predominante. Actuando como una combinación de otros dos indicadores, se presenta como un oscilador cuyos patrones exploramos en este artículo con la ayuda del asistente de ensamblaje MQL5 y sus clases de soporte.

La previsión juega un papel esencial en el análisis de series temporales. En este nuevo artículo, hablaremos de las ventajas de la segmentación de series temporales.

En este artículo presentamos un estudio de la interacción de distintas funciones de activación con algoritmos de optimización en el contexto del entrenamiento de redes neuronales. Se presta especial atención a la comparación entre el ADAM clásico y su versión poblacional al tratar con una amplia gama de funciones de activación, incluidas las funciones oscilatorias ACON y Snake. Usando una arquitectura MLP minimalista (1-1-1) y un único ejemplo de entrenamiento, la influencia de las funciones de activación en el proceso de optimización se aísla de otros factores. Asimismo, propondremos un enfoque para controlar los pesos de la red mediante los límites de las funciones de activación y un mecanismo de reflexión de pesos que evitará los problemas de saturación y estancamiento en el aprendizaje.

Modelos de regresión no lineal en la bolsa de valores: ¿Es posible predecir los mercados financieros? Consideremos la creación de un modelo para pronosticar precios para EURUSD y crear dos robots basados en él: en Python y MQL5.

En esta serie de artículos, presentaremos varias técnicas de marcado de series temporales que pueden producir datos que se ajusten a la mayoría de los modelos de inteligencia artificial (IA). El marcado dirigido de datos puede hacer que un modelo de IA entrenado resulte más relevante para las metas y objetivos del usuario, mejorando la precisión del modelo y ayudando a este a dar un salto de calidad.

Únase a nosotros hoy mismo y póngase a prueba para crear una estrategia de trading rentable en MQL5. Seleccionamos el par EURUSD e intentamos operar con rupturas de precios en el marco temporal horario. Nuestro sistema tenía dificultades para distinguir entre falsas rupturas y el inicio de tendencias reales. Hemos equipado nuestro sistema con filtros destinados a minimizar nuestras pérdidas y aumentar nuestras ganancias. Al final, logramos que nuestro sistema fuera rentable y menos propenso a falsas rupturas.

En este artículo, presentaremos un algoritmo de permutación de barras de precio y detallaremos cómo se pueden utilizar las pruebas de permutación para identificar los casos en los que se ha fabricado el rendimiento de la estrategia para engañar a los posibles compradores del asesor.

Los modelos de aprendizaje automático son difíciles de interpretar, y entender por qué los modelos no se ajustan a nuestras expectativas puede ayudarnos mucho a conseguir, en última instancia, el resultado deseado al utilizar técnicas tan avanzadas. Sin un conocimiento exhaustivo del funcionamiento interno del modelo, podría resultar difícil encontrar fallos que degraden el rendimiento. De este modo, podremos dedicar tiempo a crear funciones que no afecten a la calidad de la previsión. La conclusión es que, por muy bueno que sea un modelo, nos perderemos todas sus grandes ventajas por culpa de nuestros propios errores. Afortunadamente, existe una solución sofisticada y bien diseñada que permite ver con claridad lo que sucede bajo el capó del modelo.

Hoy vamos a construir la segunda parte del sistema Times & Trade para analizar el mercado. En el artículo anterior Times & Trade ( I ) presenté un sistema alternativo para organizar un gráfico de manera que tengamos un indicador que nos permita interpretar las operaciones que se han ejecutado en el mercado lo más rápido posible.

En este artículo le contaremos cómo crear un panel simple para cambiar la configuración del indicador directamente desde el gráfico, y qué cambios se deberán introducir en el indicador para conectar este panel. Este artículo está dirigido exclusivamente a aquellos que acaban de empezar a familiarizarse con MQL5.

El filtro de Kalman es un algoritmo recursivo utilizado en el trading algorítmico para estimar el estado real de una serie temporal financiera filtrando el ruido de los movimientos de precios. Actualiza dinámicamente las predicciones basándose en nuevos datos del mercado, lo que lo hace valioso para estrategias adaptativas como la reversión a la media. Este artículo presenta primero el filtro de Kalman, cubriendo su cálculo e implementación. A continuación, aplicamos el filtro a una estrategia clásica de reversión a la media en el mercado de divisas como ejemplo. Por último, realizamos diversos análisis estadísticos comparando el filtro con una media móvil en diferentes pares de divisas.

En los últimos dos artículos, hemos creado una herramienta que nos permite crear y editar modelos de redes neuronales. Ahora es el momento de evaluar el uso potencial de la tecnología de Transfer Learning en ejemplos prácticos.

Siempre que analizamos métodos de aprendizaje por refuerzo, nos enfrentamos al problema de explorar eficientemente el entorno. Con frecuencia, la resolución de este problema hace que el algoritmo se complique, llevándonos al entrenamiento de modelos adicionales. En este artículo veremos un enfoque alternativo para resolver el presente problema.

Crearemos un indicador basado en el Cuadrado de Gann de 9, construido elevando al cuadrado el tiempo y el precio. Prepararemos el código y probaremos el indicador en la plataforma en diferentes intervalos de tiempo.

Este artículo constituye la cuarta entrega de nuestra serie sobre gestión de riesgo en MQL5, donde continuamos explorando técnicas avanzadas para proteger y optimizar nuestras estrategias de trading. Luego de haber sentado bases importantes en artículos anteriores, ahora nos centraremos en finalizar todos aquellos métodos pendientes que dejamos en la tercera parte, incluyendo funciones para verificar si se han alcanzado ciertos límites de pérdidas o ganancias. Además, presentaremos nuevos eventos clave que permiten una gestión más precisa y ágil.

La teoría de categorías es un apartado diverso y en expansión de las matemáticas, que solo recientemente ha comenzado a ser trabajado por la comunidad MQL5. Esta serie de artículos tiene por objetivo repasar algunos de sus conceptos para crear una biblioteca abierta y seguir usando este maravilloso apartado en la creación de estrategias comerciales.

En este artículo veremos un método de autor para crear bots utilizando el aprendizaje automático.

En el artículo anterior, implementamos el algoritmo Soft Actor-Critic (SAC), pero no pudimos entrenar un modelo rentable. En esta ocasión, optimizaremos el modelo creado previamente para obtener los resultados deseados en su rendimiento.

Mejorar el panel GUI de MQL5 con funciones dinámicas puede mejorar significativamente la experiencia comercial de los usuarios. Al incorporar elementos interactivos, efectos de desplazamiento y actualizaciones de datos en tiempo real, el panel se convierte en una herramienta poderosa para los traders modernos.

Este artículo trata sobre el uso de ciclos en el trading. Consideraremos construir una estrategia comercial basada en modelos cíclicos.