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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Integración de MQL5 con paquetes de procesamiento de datos (Parte 2): Aprendizaje automático (Machine Learning, ML) y análisis predictivo
En nuestra serie sobre la integración de MQL5 con paquetes de procesamiento de datos, nos adentramos en la poderosa combinación del aprendizaje automático y el análisis predictivo. Exploraremos cómo conectar a la perfección MQL5 con librerías populares de aprendizaje automático, para habilitar sofisticados modelos predictivos para los mercados financieros.
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.
Operaciones angulares para tráders
En este artículo se analizarán las operaciones angulares. Veremos varios métodos para construir ángulos y cómo aplicarlos en el trading.
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte IX): Organización del código (I)
Este debate profundiza en los retos que se plantean al trabajar con grandes bases de código. Exploraremos las mejores prácticas para la organización del código en MQL5 e implementaremos un enfoque práctico para mejorar la legibilidad y la escalabilidad del código fuente de nuestro Panel de administración de operaciones. Además, nuestro objetivo es desarrollar componentes de código reutilizables que puedan beneficiar a otros desarrolladores en el desarrollo de sus algoritmos. Sigue leyendo y únete a la conversación.
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 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?!!!
Simulación de mercado (Parte 03): Una cuestión de rendimiento
Muchas veces, estamos obligados a dar un paso atrás para luego avanzar. En este artículo, mostraré todos los cambios necesarios para que el rendimiento de los indicadores Mouse y Chart Trade no se viera comprometido. Como bono, presentaré otros cambios que ocurrieron en otros archivos de encabezado, los cuales serán muy utilizados en el futuro.
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo Mind Evolutionary Computation (Computación Evolutiva Mental, (MEC)
En este artículo, analizaremos un algoritmo de la familia MEC llamado algoritmo MEC Simple de evolución mental (Simple MEC, SMEC). El algoritmo se caracteriza por la belleza de la idea expuesta y su sencillez de aplicación.
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.
Desarrollamos un Asesor Experto multidivisas (Parte 3): Revisión de la arquitectura
Ya hemos avanzado bastante en el desarrollo del asesor multidivisa con varias estrategias funcionando en paralelo. Basándonos en nuestra experiencia, revisaremos la arquitectura de nuestra solución y trataremos de mejorarla antes de avanzar demasiado.
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.
Aplicación de la teoría de juegos a algoritmos comerciales
Hoy crearemos un asesor comercial adaptativo de autoaprendizaje basado en DQN de aprendizaje automático, con inferencia causal multivariante, que negociará con éxito simultáneamente en 7 pares de divisas, con agentes de diferentes pares intercambiando información entre sí.
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).
Marcado de datos en el análisis de series temporales (Parte 2): Creando conjuntos de datos con marcadores de tendencias utilizando Python
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: microsistema inmune artificial (Micro Artificial immune system, Micro-AIS)
El artículo habla de un método de optimización basado en los principios del sistema inmune del organismo -Micro Artificial immune system, (Micro-AIS)-, una modificación del AIS. El Micro-AIS usa un modelo más simple del sistema inmunitario y operaciones sencillas de procesamiento de la información inmunitaria. El artículo también analizará las ventajas e inconvenientes del Micro-AIS en comparación con el AIS convencional.
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.
Trading de arbitraje en Forex: Un bot market-maker simple de sintéticos para comenzar
Hoy vamos a desmontar mi primer robot de arbitraje: un proveedor de liquidez (si lo podemos llamar así) en activos sintéticos. Hoy en día este bot está funcionando con éxito como un módulo en un gran sistema de aprendizaje automático, pero he puesto en marcha un viejo robot de arbitraje de divisas de la nube, así que le propongo echarle un vistazo, y pensar en lo que podemos hacer con él hoy.
DoEasy. Funciones de servicio (Parte 1): Patrones de precios
En este artículo empezaremos a desarrollar métodos de búsqueda de patrones de precios usando datos de series temporales. Un patrón tiene una serie de parámetros comunes a todas las clases y tipos de patrones. Todos los datos de este tipo se centrarán en la clase de objeto de patrón abstracto básico. Hoy crearemos una clase de patrón abstracto y una clase de patrón Pin-bar.
Simulador rápido de estrategias comerciales en Python usando Numba
Este artículo implementaremos un simulador rápido de estrategias para modelos de aprendizaje automático utilizando Numba. En cuanto a su velocidad, superará en un factor de 50 a un simulador de estrategias puramente basado en Python. El autor recomienda usar esta biblioteca para acelerar los cálculos matemáticos, y especialmente cuando se utilizan ciclos.
Indicador de previsión de volatilidad con Python
Hoy pronosticaremos la volatilidad extrema futura utilizando una clasificación binaria. Asimismo, crearemos un indicador de previsión de volatilidad extrema usando el aprendizaje automático.
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 en el trading: Modelos "ligeros" de pronóstico de series temporales
Los modelos ligeros de pronóstico de series temporales logran un alto rendimiento utilizando un número mínimo de parámetros, lo que, a su vez, reduce el consumo de recursos computacionales y agiliza la toma de decisiones. De este modo consiguen una calidad de previsión comparable a la de modelos más complejos.
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.
Instalación de MetaTrader 5 y otras aplicaciones MetaQuotes en HarmonyOS NEXT
Las aplicaciones de MetaQuotes, incluidas las plataformas MetaTrader 5 y MetaTrader 4, pueden instalarse en dispositivos con sistema operativo HarmonyOS NEXT usando el componente DroiTong. Este artículo ofrece una guía paso a paso para instalar aplicaciones en su teléfono o portátil.
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.
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.
Modelos de regresión no lineal en la bolsa de valores
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.
Optimización de portafolios en Fórex: Síntesis de VaR y la teoría de Markowitz
¿Cómo funciona la negociación de portafolios en Fórex? ¿Cómo pueden sintetizarse la teoría de portafolios de Markowitz para optimizar las proporciones de los portafolios y el modelo VaR para optimizar el riesgo de los portafolios? Hoy crearemos un código de teoría de portafolios en el que, por un lado, obtendremos un riesgo bajo y, por otro, una rentabilidad aceptable a largo plazo.
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.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 12): Polinomio de Newton
El polinomio de Newton, que crea ecuaciones cuadráticas a partir de un conjunto de unos pocos puntos, es un enfoque arcaico pero interesante para observar una serie temporal. En este artículo tratamos de explorar qué aspectos podrían ser de utilidad para los operadores desde este enfoque, así como abordar sus limitaciones.
Desarrollo de asesores expertos autooptimizables en MQL5
Construya asesores expertos que miren hacia delante y se ajusten a cualquier 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.
Algoritmo de optimización aritmética (AOA): De AOA a SOA (Simple Optimization Algorithm)
En este artículo, presentamos el algoritmo de optimización aritmética (AOA) basado en operaciones aritméticas simples: suma, resta, multiplicación y división. Estas operaciones matemáticas básicas sirven como base para encontrar soluciones óptimas a diversos problemas.
Interfaz gráfica: consejos y recomendaciones para crear una biblioteca gráfica en MQL
Hoy abarcaremos los conceptos básicos de las bibliotecas GUI para comprender cómo funcionan estas o incluso comenzar a crear bibliotecas propias.
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.
Desarrollo de asesores expertos autooptimizables en MQL5 (Parte 3): Estrategias dinámicas de seguimiento de tendencias y reversión a la media
Los mercados financieros suelen clasificarse en dos tipos: los que se mueven dentro de un rango y los que siguen una tendencia. Esta visión estática del mercado puede facilitarnos las operaciones a corto plazo. Sin embargo, está desconectado de la realidad del mercado. En este artículo, buscamos comprender mejor cómo se mueven exactamente los mercados financieros entre estos dos modos posibles y cómo podemos utilizar nuestra nueva comprensión del comportamiento del mercado para ganar confianza en nuestras estrategias de negociación algorítmica.
Teoría de categorías en MQL5 (Parte 16): Funtores con perceptrones multicapa
Seguimos analizando los funtores y cómo se pueden implementar utilizando redes neuronales artificiales. Dejaremos temporalmente el enfoque que implica el pronóstico de la volatilidad e intentaremos implementar nuestra propia clase de señales para establecer señales de entrada y salida para una posición.
Ciclos y trading
Este artículo trata sobre el uso de ciclos en el trading. Consideraremos construir una estrategia comercial basada en modelos cíclicos.
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.