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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Medimos la informatividad de los indicadores
El aprendizaje automático se ha convertido en una técnica popular de desarrollo de estrategias. Por lo general, en el trading se presta más atención a la maximización de la rentabilidad y la precisión de los pronósticos. Al mismo tiempo, el procesamiento de los datos utilizados para la construcción de los modelos predictivos permanece en la periferia. En este artículo, analizaremos el uso del concepto de entropía para evaluar la idoneidad de los indicadores en la construcción de modelos predictivos, como se describe en el libro «Testing and Tuning Market Trading Systems» de Timothy Masters.
Cómo desarrollar un agente de aprendizaje por refuerzo en MQL5 con Integración RestAPI (Parte 1): Como usar RestAPIs en MQL5
Este artículo aborda la importancia de las APIs (application programming interface) en la comunicación entre diferentes aplicaciones y sistemas de software. En él, se destaca el papel de las API a la hora de simplificar la interacción entre aplicaciones, ya que les permiten compartir datos y funcionalidades de forma eficiente.
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.
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 1): El sistema Profitunity (Trading Chaos de Bill Williams)
En este artículo, examinamos el sistema Profitunity de Bill Williams, desglosando sus componentes principales y su enfoque único para operar en el caos del mercado. Guiamos a los lectores a través de la implementación del sistema en MQL5, centrándonos en la automatización de indicadores clave y señales de entrada/salida. Por último, probamos y optimizamos la estrategia, proporcionando información sobre su desempeño en diversos escenarios de mercado.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 38): Exploración auto-supervisada por desacuerdo (Self-Supervised Exploration via Disagreement)
Uno de los principales retos del aprendizaje por refuerzo es la exploración del entorno. Con anterioridad, hemos aprendido un método de exploración basado en la curiosidad interior. Hoy queremos examinar otro algoritmo: la exploración mediante el desacuerdo.
Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 11): Comenzamos a automatizar el proceso de optimización
Para obtener un buen EA, tenemos que seleccionar muchos conjuntos adecuados de parámetros de instancias de estrategias comerciales para él. Esto puede hacerse manualmente ejecutando la optimización en diferentes símbolos y seleccionando después los mejores resultados. Pero resulta mejor delegar el trabajo en un programa y dedicarse a actividades más productivas.
Patrones de diseño en MQL5 (Parte 3): Patrones conductuales 1
En el nuevo artículo de la serie sobre patrones de diseño, nos ocuparemos de los patrones conductuales para comprender cómo crear de forma eficaz métodos de interacción entre los objetos creados. Diseñando estos patrones conductuales, podremos entender cómo construir software reutilizable, extensible y comprobable.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 39): Go-Explore: un enfoque diferente sobre la exploración
Continuamos con el tema de la exploración del entorno en los modelos de aprendizaje por refuerzo. En este artículo, analizaremos otro algoritmo: Go-Explore, que permite explorar eficazmente el entorno en la etapa de entrenamiento del modelo.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 50): Soft Actor-Critic (optimización de modelos)
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.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 61): El problema del optimismo en el aprendizaje por refuerzo offline
Durante el aprendizaje offline, optimizamos la política del Agente usando los datos de la muestra de entrenamiento. La estrategia resultante proporciona al Agente confianza en sus acciones. No obstante, dicho optimismo no siempre está justificado y puede acarrear mayores riesgos durante el funcionamiento del modelo. Hoy veremos un método para reducir estos riesgos.
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.
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.
Experimentos con redes neuronales (Parte 5): Normalización de parámetros de entrada para su transmisión a una red neuronal
Las redes neuronales lo son todo. Vamos a comprobar en la práctica si esto es así. MetaTrader 5 como herramienta autosuficiente para el uso de redes neuronales en el trading. Una explicación sencilla.
Indicador de posiciones históricas en el gráfico como diagrama de sus ganancias/pérdidas
En el artículo analizaremos una variante para obtener información sobre posiciones cerradas usando la historia de sus transacciones. Asimismo, crearemos un indicador sencillo que mostrará en forma de gráfico los beneficios/pérdidas aproximados de las posiciones en cada barra.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 34): Sistema de órdenes (III)
En este artículo concluiremos la primera fase de la construcción. Aunque será algo relativamente rápido, explicaré detalles que quizás no se comentaron anteriormente. Pero aquí explicaré algunas cosas que mucha gente no entiende por qué son como son. Uno de estos casos es el del ratón. ¡¡¡¿Sabes por qué tienes que pulsar la tecla Shift o Ctrl en tu teclado?!!!
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 54): Usamos un codificador aleatorio para una exploración eficiente (RE3)
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.
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.
Desarrollo de un factor de calidad para los EAs
En este artículo, te explicaremos cómo desarrollar un factor de calidad que tu Asesor Experto (EA) pueda mostrar en el simulador de estrategias. Te presentaremos dos formas de cálculo muy conocidas (Van Tharp y Sunny Harris).
Trabajamos con matrices: ampliando la funcionalidad de la biblioteca estándar de matrices y vectores.
Las matrices sirven de base a los algoritmos de aprendizaje automático y a las computadoras en general por su capacidad para procesar con eficacia grandes operaciones matemáticas. La biblioteca estándar tiene todo lo que necesitamos, pero también podemos ampliarla añadiendo varias funciones al archivo utils.
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.
Media móvil en MQL5 desde cero: Sencilla y accesible
Usando ejemplos sencillos, hoy analizaremos los principios del cálculo de las medias móviles y nos familiarizaremos con las formas de optimizar el cálculo de los indicadores y, en consecuencia, de las medias móviles.
DoEasy. Elementos de control (Parte 6): Control Panel, cambio automático del tamaño del contenedor según el contenido interno
En este artículo, continuaremos trabajando en el control "Panel" del objeto WinForms e implementaremos su cambio automático de tamaño según las dimensiones generales de los objetos Dock colocados dentro del panel. Además, añadiremos nuevas propiedades al objeto de biblioteca "Símbolo".
DoEasy. Elementos de control (Parte 28): Estilos de barra en el control «ProgressBar»
El artículo desarrollará los estilos de visualización y el texto de descripción para la barra de progreso del control ProgressBar.
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.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 52): Exploración con optimismo y corrección de la distribución
A medida que el modelo se entrena con el búfer de reproducción de experiencias, la política actual del Actor se aleja cada vez más de los ejemplos almacenados, lo cual reduce la eficacia del entrenamiento del modelo en general. En este artículo, analizaremos un algoritmo para mejorar la eficiencia del uso de las muestras en los algoritmos de aprendizaje por refuerzo.
Gestión de Riesgo (Parte 5): Integrando la Gestión de Riesgo en un Asesor Experto
En este artículo implemento la gestión de riesgo desarrollada en publicaciones anteriores e incorporo el indicador de order blocks presentado en otros artículos. Además, realizaré un backtest para comparar los resultados con la aplicación de la gestión de riesgo y evaluaré el impacto del riesgo dinámico.
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 58): Series temporales de los datos de búferes de indicadores
En conclusión del tema de trabajo con series temporales, vamos a organizar el almacenamiento, la búsqueda y la ordenación de los datos que se guardan en los búferes de indicadores. En el futuro, eso nos permitirá realizar el análisis a base de los valores de los indicadores que se crean a base de la biblioteca en nuestros programas. El concepto general de todas las clases de colección de la biblioteca permite encontrar fácilmente los datos necesarios en la colección correspondiente, y por tanto, lo mismo también será posible en la clase que vamos a crear hoy.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 31): Proyecto Expert Advisor — Clase C_Mouse (V)
Desarrollar una manera de poner un cronómetro, de modo que durante una repetición/simulación, éste pueda decirnos cuánto tiempo falta, puede parecer a primera vista una tarea simple y de rápida solución. Muchos simplemente intentarían adaptar y usar el mismo sistema que se utiliza cuando tenemos el servidor comercial a nuestro lado. Pero aquí reside un punto que muchos quizás no consideran al pensar en tal solución. Cuando estás haciendo una repetición, y esto para no hablar del hecho de la simulación, el reloj no funciona de la misma manera. Este tipo de cosa hace complejo construir tal sistema.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 41): Modelos jerárquicos
El presente artículo describe modelos de aprendizaje jerárquico que ofrecen un enfoque eficiente para resolver problemas complejos de aprendizaje automático. Los modelos jerárquicos constan de varios niveles; cada uno de ellos es responsable de diferentes aspectos del problema.
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.
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.
Ejemplo de Análisis de Redes de Causalidad (CNA), Control Óptimo de Modelos Estocásticos (SMOC) y la Teoría de Juegos de Nash con Aprendizaje Profundo (Deep Learning)
Agregaremos Deep Learning a esos tres ejemplos que se publicaron en artículos anteriores y compararemos los resultados con los anteriores. El objetivo es aprender cómo agregar DL (Deep Learning) a otro EA.
Redes neuronales en el trading: Modelos de difusión direccional (DDM)
Hoy proponemos al lector familiarizarse con los modelos de difusión direccional que explotan el ruido anisotrópico y direccional dependiente de los datos durante la difusión directa para capturar representaciones gráficas significativas.
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.
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.
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.
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 53): Clase del indicador abstracto básico
En este artículo, vamos a analizar la creación de la clase del indicador abstracto que a continuación va a usarse como una clase básica para crear objetos de los indicadores estándar y personalizados de la biblioteca.
Indicadores basados en la clase CCanvas: Rellenando canales con transparencia
En este artículo, analizaremos métodos utilizados para crear indicadores personalizados que se dibujan con la ayuda de la clase CCanvas de la Biblioteca estándar, y también consideraremos las propiedades de los gráficos para transformar coordenadas. Prestaremos especial atención a los indicadores que rellenan de transparencia el área entre las dos líneas.
Ejemplo de toma de beneficios optimizada automáticamente y parámetros de indicadores con SMA y EMA
Este artículo presenta un asesor experto sofisticado para el trading de divisas, que combina el aprendizaje automático con el análisis técnico. Se centra en la negociación de acciones de Apple, presentando optimización adaptativa, gestión de riesgos y múltiples estrategias. Las pruebas retrospectivas muestran resultados prometedores con una alta rentabilidad, pero también caídas significativas, lo que indica potencial para un mayor refinamiento.
Reimaginando las estrategias clásicas (Parte VII): Análisis de los mercados Forex y la deuda soberana en el USDJPY
En el artículo de hoy analizaremos la relación entre los tipos de cambio futuros y los bonos gubernamentales. Los bonos se encuentran entre las formas más populares de valores de renta fija y serán el foco de nuestro debate. Únase a nosotros mientras exploramos si podemos mejorar una estrategia clásica utilizando IA.