Artículos sobre programación en el lenguaje MQL5

Aquí te mostraré una técnica que puede ayudarte mucho en varios momentos de tu vida como programador. En contra de lo que muchos dicen, lo limitado no es la plataforma, sino los conocimientos del individuo que lo dice. Lo que se explicará aquí es que con un poco de sentido común y creatividad, se puede hacer que la plataforma MetaTrader 5 sea mucho más interesante y versátil, sin tener que crear programas locos ni nada por el estilo puedes crear un código sencillo, pero seguro y fiable. Utiliza tu ingenio para domar el código con el fin de modificar algo que ya existe, sin eliminar ni añadir una sola línea al código original.

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.

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.

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

Ya hemos hablado más de una vez de la importancia de seleccionar correctamente la función de recompensa que utilizamos para estimular el comportamiento deseado del Agente añadiendo recompensas o penalizaciones por acciones individuales. Pero la cuestión que sigue abierta es el descifrado de nuestras señales por parte del Agente. En este artículo hablaremos sobre la descomposición de la recompensa en lo que respecta a la transmisión de señales individuales al Agente entrenado.

Hoy discutiremos sobre la integración funcional de Telegram para las notificaciones de indicadores de MetaTrader 5 utilizando el poder de MQL5, en asociación con Python y la API Telegram Bot. Lo explicaremos todo con detalle para que nadie se pierda ningún punto. Al finalizar este proyecto, habrá adquirido conocimientos valiosos para aplicar en sus proyectos.

Como ejemplo de programa de servicio, consideraremos la creación y actualización de gráficos del índice del dólar (USDX) y del índice del euro (EURX). Al lanzar el servicio, comprobaremos la disponibilidad del instrumento sintético requerido, lo crearemos en caso de que no exista y lo colocaremos en la ventana de Observación del Mercado. A continuación, se creará la historia del instrumento sintético, de minutos y ticks, y se abrirá el gráfico del instrumento creado.

Este artículo le presentará los secretos de la alquimia algorítmica, introduciéndole con precisión las particularidades de los paisajes financieros. Asimismo, aprenderá cómo los bosques aleatorios transforman los datos en predicciones y le servirán de ayuda al navegar por las complejidades de los mercados financieros. Intentaremos identificar el papel de los bosques aleatorios en los datos financieros y comprobaremos si pueden ayudar a aumentar los beneficios.

Ya hemos puesto en marcha la primera fase del proceso de optimización automatizada. Para distintos símbolos y marcos temporales, realizamos la optimización utilizando varios criterios y almacenamos información sobre los resultados de cada pasada en la base de datos. Ahora vamos a seleccionar los mejores grupos de conjuntos de parámetros de entre los encontrados en la primera etapa.

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.

La procrastinación del modelo en el contexto del aprendizaje por refuerzo puede deberse a varias razones, y para solucionar este problema deberemos tomar las medidas pertinentes. El artículo analiza algunas de las posibles causas de la procrastinación del modelo y los métodos para superarlas.

En esta serie de artículos, presentaremos varias técnicas de etiquetado de series temporales que pueden producir datos que se ajusten a la mayoría de los modelos de inteligencia artificial (IA). El etiquetado específico de datos puede hacer que un modelo de IA entrenado resulte más relevante para las metas y objetivos del usuario, mejorar la precisión del modelo e incluso ayudarle a dar un salto cualitativo.

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.

Ya hemos creado bastantes componentes que ayudan a organizar la optimización automática. Durante la creación, seguimos la estructura cíclica tradicional: desde la creación de código mínimo funcional hasta la refactorización y la obtención de código mejorado. Es hora de empezar a limpiar nuestra base de datos, que también es un componente clave en el sistema que estamos creando.

La teoría de categorías es una rama de las matemáticas diversa y en expansión, relativamente inexplorada aún en la comunidad MQL5. Esta serie de artículos tiene como objetivo describir algunos de sus conceptos para crear una biblioteca abierta y seguir utilizando esta maravillosa sección para crear estrategias comerciales.

La clasificación de datos para el análisis y la predicción es un área muy diversa del aprendizaje automático con un gran número de enfoques y métodos. En este artículo analizaremos uno de estos enfoques, a saber, la Clasificación Jerárquica Aglomerativa (Agglomerative Hierarchical Classification).

Vamos a continuar el desarrollo del sistema de órdenes, pero verás que haremos una reutilización masiva de cosas ya vistas en otros artículos. Aun así, tendremos una pequeña recompensa en este artículo. Desarrollaremos, en primer lugar, un sistema que pueda ser operado junto al servidor de negociación real, ya sea usando una cuenta demo o una cuenta real. Haremos uso masivo y extensivo de la plataforma MetaTrader 5 para proporcionarnos todo el soporte que necesitaremos en este inicio de viaje.

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.

Operar con noticias puede ser complicado y abrumador, en este artículo repasaremos los pasos para obtener datos de noticias. Además, conoceremos el calendario económico de MQL5 y lo que ofrece.

Esta parte de la serie de artículos está dedicada a la integración de WhatsApp con MetaTrader 5 para las notificaciones. Hemos incluido un diagrama de flujo para simplificar la comprensión y analizaremos la importancia de las medidas de seguridad en la integración. El objetivo principal de los indicadores es simplificar el análisis mediante la automatización, y deben incluir métodos de notificación para alertar a los usuarios cuando se cumplan determinadas condiciones. Descubra más en este artículo.

Las redes generativas antagónicas son un emparejamiento de redes neuronales que se entrenan entre sí para obtener resultados más precisos. Adoptamos el tipo condicional de estas redes mientras buscamos una posible aplicación en la previsión de series de tiempo financieras dentro de una clase de señales expertas.

En este artículo, exploraremos los operadores básicos. Aunque es un tema fácil de comprender, existen pequeños detalles que marcan una gran diferencia a la hora de incorporar expresiones matemáticas en formato de código. Sin comprender adecuadamente estos detalles, muchos programadores con poca o ninguna experiencia terminan abandonando su intento de crear sus propias soluciones.

En el cambiante mundo del comercio, adaptarse a los cambios del mercado no es solo una opción, es una necesidad. Cada día surgen nuevos patrones y tendencias, lo que dificulta que incluso los modelos de aprendizaje automático más avanzados sigan siendo eficaces ante condiciones en constante evolución. En este artículo, exploraremos cómo mantener tus modelos relevantes y receptivos a los nuevos datos del mercado mediante el reentrenamiento automático.