Artículos sobre programación en el lenguaje MQL5
Aprenda el lenguaje de programación de estrategias comerciales MQL5 leyendo numerosos artículos la mayor parte de los cuales han sido escritos por Ustedes - miembros de MQL5.community. Con el fin de buscar rápidamente la respuesta sobre una u otra cuestión de programación, todos los artículos están divididos en categorías: "Integración", "Probador", "Estrategias comerciales", etc.
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DoEasy. Elementos de control (Parte 8): Objetos básicos WinForms por categorías, controles "GroupBox" y "CheckBox
En este artículo, veremos la creación de los objetos WinForms "GroupBox" y "CheckBox", y crearemos los objetos básicos para las categorías de los objetos WinForms. Todos los objetos que hemos creado hasta ahora son estáticos, es decir, no tienen ninguna funcionalidad para interactuar con el ratón.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 29): Consejos esenciales para seleccionar los mejores datos de divisas para el entrenamiento de IA
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.
Teoría de Categorías en MQL5 (Parte 10): Grupos monoidales
El presente artículo continúa la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5. Hoy analizaremos los grupos monoidales como un medio que normaliza conjuntos de monoides y los hace más comparables entre una gama más amplia de conjuntos de monoides y tipos de datos.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 16): Método de componentes principales con vectores propios
En este artículo analizaremos el método de componentes principales, una técnica de reducción de la dimensionalidad para el análisis de datos, y cómo podemos aplicar este utilizando valores propios y vectores. Como siempre, intentaremos desarrollar un prototipo de la clase de señales del asesor experto que se pueda utilizar en el Wizard MQL5.
La teoría del caos en el trading (Parte 2): Continuamos la inmersión
Continuamos nuestra inmersión en la teoría del caos en los mercados financieros: hoy analizaremos su aplicabilidad al análisis de divisas y otros activos.
DoEasy. Elementos de control (Parte 24): El objeto auxiliar WinForms "Pista"
En este artículo, elaboraremos nuevamente la lógica de especificación de los objetos principal y básico para todos los objetos de la biblioteca WinForms; asimismo, desarrollaremos el nuevo objeto básico "Pista" y varias de sus clases derivadas para indicar la posible dirección de movimiento de la línea separadora.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 6): Transformada de Fourier
La transformada de Fourier, introducida por Joseph Fourier, es un medio para descomponer puntos de datos de ondas complejos en componentes de ondas simples. Esta característica puede resultar útil para los tráders, así que hablaremos de ella en este artículo.
Marcado de datos en el análisis de series temporales (Parte 3): Ejemplo de uso del marcado de datos
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.
Algoritmos de optimización de la población: Búsqueda por difusión estocástica (Stochastic Diffusion Search, SDS)
En este artículo veremos la búsqueda por difusión estocástica, o SDS, que es un algoritmo de optimización muy potente y eficiente basado en los principios del paseo aleatorio. El algoritmo puede encontrar soluciones óptimas en espacios multidimensionales complejos, con una alta tasa de convergencia y la capacidad de evitar extremos locales.
Validación cruzada y fundamentos de la inferencia causal en modelos CatBoost, exportación a formato ONNX
En este artículo veremos un método de autor para crear bots utilizando el aprendizaje automático.
El modelo de movimiento de precios y sus principales disposiciones (Parte 2): Ecuación de evolución del campo de probabilidad del precio y aparición del paseo aleatorio observado
En el presente artículo, hemos derivado una ecuación para la evolución del campo probabilístico de precio, hemos encontrado un criterio para acercarnos al salto de precio, y también hemos revelado la esencia de los valores de precio en los gráficos de cotización y el mecanismo para la aparición de un paseo aleatorio de dichos valores .
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 58): Transformador de decisión (Decision Transformer-DT)
Continuamos nuestro análisis de los métodos de aprendizaje por refuerzo. Y en el presente artículo, presentaremos un algoritmo ligeramente distinto que considera la política del Agente en un paradigma de construcción de secuencias de acciones.
Aprendizaje automático y ciencia de datos (Parte 15): SVM, una herramienta útil en el arsenal de los tráders
En este artículo analizaremos el papel que desempeña el método de máquinas de vectores soporte (Support Vector Machines, SVM) en la configuración del futuro del comercio. El artículo puede considerarse una guía detallada sobre cómo utilizar SVM para mejorar las estrategias comerciales, optimizar la toma de decisiones y abrir nuevas oportunidades en los mercados financieros. Hoy nos sumergiremos en el mundo de la SVM a través de aplicaciones reales, instrucciones paso a paso y revisiones por pares. Quizá esta herramienta indispensable le ayude a entender las complejidades del comercio moderno. En cualquier caso, la SVM se convertirá en una herramienta muy útil en el arsenal de todo tráder.
Asesor Experto Grid-Hedge Modificado en MQL5 (Parte II): Creación de un EA de cuadrícula simple
En este artículo, exploramos la estrategia de cuadrícula (grid) clásica, detallando su automatización mediante un Asesor Experto (EA) en MQL5 y analizando los resultados iniciales del backtest. Destacamos la necesidad de que la estrategia tenga una gran capacidad de retención y esbozamos planes para optimizar parámetros clave como la distancia, el takeProfit y el tamaño de los lotes en futuras entregas. La serie pretende mejorar la eficacia de las estrategias de negociación y su adaptabilidad a las distintas condiciones del mercado.
Algoritmo de optimización del comportamiento social adaptativo — Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Método de Schwefel, método de Box-Muller
Este artículo presenta una fascinante inmersión en el mundo del comportamiento social de los organismos vivos y su influencia en la creación de un nuevo modelo matemático, el ASBO (Adaptive Social Behavior Optimisation). Hoy exploraremos cómo los principios de liderazgo, vecindad y cooperación observados en las sociedades de seres vivos inspiran el desarrollo de algoritmos de optimización innovadores.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 24): FOREX (V)
Hoy eliminaremos la restricción que impedía la ejecución de simulaciones basadas en el trazado de LAST e introduciremos un nuevo punto de entrada específico para este tipo de simulación. Ahora, vean que todo el mecanismo operativo se fundamentará en los principios del mercado de divisas. La principal distinción en esta rutina reside en la separación entre las simulaciones BID y LAST. Pero, es importante notar que la metodología empleada en la aleatorización del tiempo y su ajuste para la compatibilidad con la clase C_Replay permanece idéntica en ambos tipos de simulación. Esto es bueno, pues las alteraciones en uno de los modos resultan en mejoras automáticas en el otro, especialmente en lo que concierne al manejo del tiempo entre los ticks.
Teoría de categorías en MQL5 (Parte 14): Funtores con orden lineal
Este artículo de la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5 está dedicado a los funtores. Hoy veremos cómo asignar el orden lineal a un conjunto utilizando funtores al analizar dos conjuntos de datos que parecen no tener relación entre sí.
Teoría de categorías en MQL5 (Parte 21): Transformaciones naturales con ayuda de LDA
Este artículo, el número 21 de nuestra serie, continuaremos analizando las transformaciones naturales y cómo se pueden implementar mediante el análisis discriminante lineal. Como en el artículo anterior, la implementación se presentará en formato de clase de señal.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 18): Ticks y más ticks (II)
En este caso, es extremadamente claro que las métricas están muy lejos del tiempo ideal para la creación de barras de 1 minuto. Entonces, lo primero que realmente corregiremos es precisamente esto. Corregir la cuestión de la temporización no es algo complicado. Por más increíble que parezca, en realidad es bastante simple de hacer. Sin embargo, no realicé la corrección en el artículo anterior porque allí el objetivo era explicar cómo llevar los datos de los ticks que se estaban utilizando para generar las barras de 1 minuto en el gráfico a la ventana de observación del mercado.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 24): Predicción de series temporales de divisas mediante modelos de IA convencionales
En los mercados de divisas es muy difícil predecir la tendencia futura sin tener una idea del pasado. Muy pocos modelos de aprendizaje automático son capaces de hacer predicciones futuras considerando valores pasados. En este artículo, vamos a discutir cómo podemos utilizar modelos de inteligencia artificial clásicos (no de series temporales) para superar al mercado.
Redes neuronales en el trading: Transformador vectorial jerárquico (Final)
Continuamos nuestro análisis del método del Transformador Vectorial Jerárquico. En este artículo finalizaremos la construcción del modelo. También lo entrenaremos y probaremos con datos históricos reales.
DoEasy. Elementos de control (Parte 15): Objeto WinForms TabControl - múltiples filas de encabezados de pestañas, métodos de trabajo con pestañas
En este artículo, continuaremos desarrollando el objeto WinForm TabControl: hoy crearemos la clase de objeto de pestaña, haremos posible la disposición de los encabezados de las pestañas en varias filas y añadiremos los métodos para trabajar con las pestañas del objeto.
Red neuronal en la práctica: La primera neurona
En este artículo, comenzaremos a crear algo que muchos se sorprenden al ver funcionando: una simple y modesta neurona que lograremos programar con muy poco código en MQL5. La neurona funcionó perfectamente en las pruebas que realicé. Bueno, retrocedamos un poco en esta misma serie sobre redes neuronales, para que puedas entender de qué estoy hablando.
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?
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 37): Atención dispersa (Sparse Attention)
En el artículo anterior, analizamos los modelos relacionales que utilizan mecanismos de atención en su arquitectura. Una de las características de dichos modelos es su mayor uso de recursos informáticos. Este artículo propondrá uno de los posibles mecanismos para reducir el número de operaciones computacionales dentro del bloque Self-Attention o de auto-atención, lo cual aumentará el rendimiento del modelo en su conjunto.
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.
Creación de una interfaz gráfica de usuario interactiva en MQL5 (Parte 2): Añadir controles y capacidad de respuesta
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.
Pruebas de permutación de Monte Carlo en MetaTrader 5
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.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 38): Pavimentando el terreno (II)
Muchas personas que se hacen llamar programadores de MQL5 no tienen los conocimientos básicos que presentaré en este artículo. Muchos consideran que MQL5 es limitado; sin embargo, todo se debe a la falta de conocimientos. Así que no te avergüences de no saber. Avergüénzate, en cambio, de no preguntar. El simple hecho de obligar a MetaTrader 5 a no permitir que un indicador se duplique, en ningún caso nos da los medios para realizar una comunicación bidireccional entre el indicador y el Expert Advisor. Todavía estamos muy lejos de esto. No obstante, el hecho de que el indicador no se duplique en el gráfico nos da cierta tranquilidad.
DoEasy. Controles (Parte 23): mejorando los objetos WinForms TabControl y SplitContainer
En este artículo, añadiremos los nuevos eventos de ratón respecto a los límites de los espacios de trabajo WinForms, y también corregiremos algunos errores en los controles TabControl y SplitContainer.
Creación de un asesor experto integrado de MQL5 y Telegram (Parte 4): Modular las funciones del código para mejorar su reutilización
En este artículo, refactorizamos el código existente utilizado para enviar mensajes y capturas de pantalla de MQL5 a Telegram organizándolo en funciones modulares y reutilizables. Esto agilizará el proceso, permitiendo una ejecución más eficiente y una gestión del código más sencilla en múltiples instancias.
Teoría de Categorías en MQL5 (Parte 5): Ecualizadores
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.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 75): Mejora del rendimiento de los modelos de predicción de trayectorias
Los modelos que creamos son cada vez más grandes y complejos. Esto aumenta los costes no sólo de su formación, sino también de su funcionamiento. Sin embargo, el tiempo necesario para tomar una decisión suele ser crítico. A este respecto, consideremos los métodos para optimizar el rendimiento del modelo sin pérdida de calidad.
Cuantificación en el aprendizaje automático (Parte 1): Teoría, ejemplo de código, análisis sintáctico de la aplicación CatBoost
En este artículo, hablaremos de la aplicación teórica de la cuantificación en la construcción de modelos arbóreos. Asimismo, analizaremos los métodos de cuantificación implementados en CatBoost. El material se presentará sin fórmulas matemáticas complejas, en un lenguaje accesible.
Creación de un EA limitador de reducción diaria en MQL5
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.
Redes neuronales en el trading: Inyección de información global en canales independientes (InjectTST)
La mayoría de los métodos modernos de pronóstico de series temporales multimodales utilizan el enfoque de canales independientes. Esto ignora la dependencia natural de los diferentes canales de la misma serie temporal. Un uso coherente de ambos enfoques (canales independientes y mixtos) es la clave para mejorar el rendimiento de los modelos.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 22): Aprovechar las redes neuronales de autocodificadores para realizar operaciones más inteligentes pasando del ruido a la señal
En el vertiginoso mundo de los mercados financieros, separar las señales significativas del ruido es crucial para operar con éxito. Al emplear sofisticadas arquitecturas de redes neuronales, los autocodificadores destacan a la hora de descubrir patrones ocultos en los datos de mercado, transformando datos ruidosos en información práctica. En este artículo, exploramos cómo los autocodificadores están revolucionando las prácticas de negociación, ofreciendo a los operadores una poderosa herramienta para mejorar la toma de decisiones y obtener una ventaja competitiva en los dinámicos mercados actuales.
DoEasy. Elementos de control (Parte 31): Desplazamiento por el contenido del control "ScrollBar"
En este artículo, crearemos la funcionalidad necesaria para desplazar el contenido del contenedor usando los botones de la barra de desplazamiento horizontal.
Algoritmo de evolución del caparazón de tortuga (Turtle Shell Evolution Algorithm, TSEA)
Hoy hablaremos sobre un algoritmo de optimización único inspirado en la evolución del caparazón de las tortugas. El algoritmo TSEA emula la formación gradual de los sectores de piel queratinizada que representan soluciones óptimas a un problema. Las mejores soluciones se vuelven más "duras" y se encuentran más cerca de la superficie exterior, mientras que las menos exitosas permanecen "blandas" y se hallan en el interior. El algoritmo utiliza la clusterización de soluciones según su calidad y distancia, lo cual permite conservar las opciones menos acertadas y aporta flexibilidad y adaptabilidad.
Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 14): Volume at Price (II)
Hoy añadiremos varios recursos a nuestro EA. Este artículo les resultará bastante interesante y puede orientarlos hacia nuevas ideas y métodos para presentar la información y, al mismo tiempo, corregir pequeños fallos en sus proyectos.