
Redes neuronales en el trading: Resultados prácticos del método TEMPO
Continuamos familiarizándonos con el método TEMPO. En este artículo, analizaremos la efectividad de los enfoques propuestos con datos históricos reales.

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 71): Previsión de estados futuros basada en objetivos (GCPC)
En trabajos anteriores, hemos introducido el método del Decision Transformer y varios algoritmos derivados de él. Asimismo, hemos experimentado con distintos métodos de fijación de objetivos. Durante los experimentos, hemos trabajado con distintas formas de fijar objetivos, pero el aprendizaje de la trayectoria ya recorrida por parte del modelo siempre quedaba fuera de nuestra atención. En este artículo, queremos presentar un método que llenará este vacío.

Ejemplo de nuevo Indicador y LSTM condicional
Este artículo explora el desarrollo de un Asesor Experto (Expert Advisor, EA) para trading automatizado que combina el análisis técnico con predicciones de aprendizaje profundo.

DoEasy. Elementos de control (Parte 30): Animando el elemento de control "ScrollBar"
En este artículo, continuaremos desarrollando el control ScrollBar y comenzaremos a crear la funcionalidad de interacción con el ratón. Además, ampliaremos las listas de banderas de estado y eventos de ratón.

Teoría de Categorías en MQL5 (Parte 23): Otra mirada a la media móvil exponencial doble
En este artículo, seguiremos analizando desde un nuevo ángulo los indicadores comerciales más populares. Vamos a procesar una composición horizontal de transformaciones naturales. El mejor indicador para ello será la media móvil exponencial doble (Double Exponential Moving Average, DEMA).

Cómo implementar la optimización automática en los asesores expertos de MQL5
Guía paso a paso para la optimización automática en MQL5 para Asesores Expertos. Cubriremos la lógica de optimización robusta, las mejores prácticas para la selección de parámetros y cómo reconstruir estrategias con pruebas retrospectivas. Además, se discutirán métodos de nivel superior, como la optimización del avance, para mejorar su enfoque comercial.

Predicción de tipos de cambio mediante métodos clásicos de aprendizaje automático: Modelos Logit y Probit
Hoy hemos intentado construir un experto comercial para predecir las cotizaciones de los tipos de cambio. El algoritmo se basa en modelos de clasificación clásicos: la regresión logística y probit. Como filtro para las señales comerciales, hemos utilizado el criterio de la razón de verosimilitud.

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.

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 78): Detector de objetos basado en el Transformer (DFFT)
En este artículo, le propongo abordar la creación de una estrategia comercial desde una perspectiva diferente. Hoy no pronosticaremos los movimientos futuros de los precios, sino que trataremos de construir un sistema comercial basado en el análisis de datos históricos.

Desarrollando un cliente MQTT para MetaTrader 5: metodología de TDD (Parte 3)
El presente artículo supone la tercera parte de la serie que describe las etapas de desarrollo de un cliente MQL5 nativo para el protocolo MQTT. En esta ocasión, hablaremos con detalle sobre la aplicación de un desarrollo basado en pruebas para implementar el intercambio de paquetes CONNECT/CONNACK. Al final de este paso, nuestro cliente DEBERÁ poder comportarse adecuadamente al lidiar con cualquier posible resultado del servidor al intentar conectarse.

Introducción a MQL5 (Parte 6): Guía para principiantes sobre las funciones de matriz en MQL5 (II)
Embárquese en la siguiente fase de nuestro viaje MQL5. En este artículo para principiantes analizaremos el resto de funciones de la matriz y desmitificaremos conceptos complejos para que pueda elaborar estrategias de negociación eficaces. Hablaremos de ArrayPrint, ArrayInsert, ArraySize, ArrayRange, ArrarRemove, ArraySwap, ArrayReverse y ArraySort. Aumente su experiencia en negociación algorítmica con estas funciones de matriz esenciales. ¡Únase a nosotros en el camino hacia el dominio de MQL5!

Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 5): Sistema de notificaciones (Parte I)
Desglosaremos el código principal de MQL5 en fragmentos de código especificados para ilustrar la integración de Telegram y WhatsApp para recibir notificaciones de señales del indicador Trend Constraint que estamos creando en esta serie de artículos. Esto ayudará a los traders, tanto novatos como experimentados, a comprender el concepto con facilidad. En primer lugar, vamos a cubrir la configuración de MetaTrader 5 para las notificaciones y su importancia para el usuario. Esto ayudará a los desarrolladores a tomar notas para aplicarlas en sus sistemas.

Monitoreo de transacciones usando notificaciones push: ejemplo de un servicio en MetaTrader 5
En este artículo veremos cómo crear un programa de servicio para enviar notificaciones a un smartphone sobre los resultados comerciales. Asimismo, aprenderemos cómo trabajar con listas de objetos de la biblioteca estándar para organizar una muestra de objetos según las propiedades requeridas.

Desarrollando un cliente MQTT para MetaTrader 5: metodología de TDD (Parte 4)
Este artículo supone la cuarta parte de la serie que describe las etapas de desarrollo de un cliente MQL5 nativo para el protocolo MQTT. En esta parte, veremos las propiedades de MQTT v5.0, su semántica, cómo leemos algunas de ellas, y ofreceremos un breve ejemplo de cómo se pueden usar las propiedades para ampliar el protocolo.

Cómo ver las transacciones directamente en el gráfico sin tener que perderse en el historial de transacciones
En este artículo, crearemos una herramienta sencilla para visualizar cómodamente posiciones y transacciones directamente en el gráfico con navegación mediante teclas. Esto permitirá a los operadores examinar visualmente las transacciones individuales y recibir toda la información sobre los resultados comerciales directamente en el momento.

Redes neuronales en el trading: Análisis de la situación del mercado usando el Transformador de patrones
A la hora de analizar la situación del mercado con nuestros modelos, el elemento clave es la vela. No obstante, sabemos desde hace tiempo que las velas pueden ayudar a predecir los movimientos futuros de los precios. Y en este artículo aprenderemos un método que nos permitirá integrar ambos enfoques.

Teoría de categorías (Parte 9): Acciones de monoides
El presente artículo continúa la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5. En este artículo examinaremos las acciones de los monoides como un medio de transformación de los monoides descritos en el artículo anterior para aumentar sus aplicaciones.

Algoritmos de optimización de la población: Evolución de grupos sociales (Evolution of Social Groups, ESG)
En este artículo analizaremos el principio de construcción de algoritmos multipoblacionales y como ejemplo de este tipo de algoritmos consideraremos la evolución de grupos sociales (ESG), un nuevo algoritmo de autor. Así, analizaremos los conceptos básicos, los mecanismos de interacción con la población y las ventajas de este algoritmo, y revisaremos su rendimiento en problemas de optimización.

Teoría de Categorías en MQL5 (Parte 17): Funtores y monoides
Este es el último artículo de la serie sobre funtores. En él, revisaremos los monoides como categoría. Los monoides, que ya hemos introducido en esta serie, se utilizan aquí para ayudar a dimensionar la posición junto con los perceptrones multicapa.

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 13): DBSCAN para la clase experta de señales
El agrupamiento basado en densidad para aplicaciones con ruido (DBSCAN) es una forma no supervisada de agrupar datos que apenas requiere parámetros de entrada, salvo solo 2, lo cual, en comparación con otros enfoques como k-means, es una ventaja. Profundizamos en cómo esto podría ser constructivo para probar y eventualmente operar con Asesores Expertos montados por Wizard MQL5.

Redes neuronales en el trading: Uso de modelos de lenguaje para la predicción de series temporales
Continuamos nuestro análisis de los modelos de pronóstico de series temporales. En este artículo le propongo familiarizarnos con un algoritmo complejo construido sobre el uso de un modelo de lenguaje previamente entrenado.

Asesores Expertos Auto-Optimizables con MQL5 y Python (Parte III): Descifrando el algoritmo del Boom 1000
En esta serie de artículos, analizamos cómo podemos construir Asesores Expertos capaces de adaptarse de forma autónoma a las condiciones dinámicas del mercado. En el artículo de hoy, intentaremos sintonizar una red neuronal profunda con los mercados sintéticos de Deriv.

Operar con noticias de manera sencilla (Parte 1): Creando una base de datos
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.


DoEasy. Elementos de control (Parte 32): "ScrollBar" horizontal, desplazamiento con la rueda del ratón
En este artículo completaremos el desarrollo de la funcionalidad del objeto de barra de desplazamiento horizontal. Asimismo, haremos posible el desplazamiento del contenido del contenedor moviendo el control deslizante de la barra de desplazamiento y girando la rueda del ratón. También introduciremos ciertas adiciones a la biblioteca considerando la nueva política de ejecución de órdenes aparecida en el terminal y los nuevos códigos de error de ejecución en MQL5.

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 07): Dendrogramas
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).

Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 18): Automatización de la selección de grupos considerando el periodo forward
Seguimos automatizando los pasos que antes realizábamos manualmente. Esta vez regresaremos a la automatización de la segunda etapa, es decir, a la selección del grupo óptimo de instancias únicas de estrategias comerciales, complementándola con la posibilidad de considerar los resultados de las instancias en el periodo anterior.

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 68): Optimización de políticas offline basada en preferencias
Desde los primeros artículos sobre el aprendizaje por refuerzo, hemos tocado de un modo u otro dos problemas: la exploración del entorno y la definición de la función de recompensa. Los artículos más recientes se han centrado en el problema de la exploración en el aprendizaje offline. En este artículo, queremos presentar un algoritmo cuyos autores han abandonado por completo la función de recompensa.

Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 9): Recopilamos los resultados de optimización de las instancias individuales de una estrategia comercial
Hoy vamos a esbozar los principales pasos para desarrollar nuestro EA. Uno de los primeros será realizar una optimización en una sola instancia de la estrategia comercial desarrollada. Así, intentaremos reunir en un solo lugar toda la información necesaria sobre las pasadas del simulador durante la optimización.

Implementación de breakeven en MQL5 (Parte 1): Clase base y breakeven por puntos fijos
En este artículo se estudia el uso del breakeven aplicado a estrategias automáticas en MQL5. Se parte de una explicación sencilla sobre qué es, cómo se implementa y cuáles son sus posibles variantes. Luego, se integra la funcionalidad dentro de un bot de Order Blocks, creado en el último artículo sobre gestión de riesgo. Para evaluar su comportamiento, se ejecutaron dos backtest bajo condiciones específicas: uno sin breakeven y otro con esta función activa.

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 45): Proyecto Chart Trade (IV)
Lo principal en este artículo es precisamente la presentación y explicación de la clase C_ChartFloatingRAD. Tenemos el indicador Chart Trade, que funciona de una manera bastante interesante. No obstante, si te das cuenta, aún tenemos un número bastante reducido de objetos en el gráfico. Y aun así, tenemos exactamente el comportamiento esperado. Se pueden editar los valores presentes en el indicador. La pregunta es: ¿Cómo es esto posible? En este artículo comenzarás a entenderlo.

Desarrollando un cliente MQTT para MetaTrader 5: metodología de TDD (Parte 2)
El artículo forma parte de una serie que describe las etapas de desarrollo de un cliente MQL5 nativo para el protocolo MQTT. En esta parte describiremos la organización de nuestro código, los primeros archivos de encabezado y las clases, así como la escritura de las pruebas. Este artículo también incluirá notas breves sobre un desarrollo basado en las pruebas y su aplicación a este proyecto.

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 33): Sistema de órdenes (II)
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.

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 90): Interpolación frecuencial de series temporales (FITS)
Al estudiar el método FEDformer, abrimos la puerta al dominio frecuencial de la representación de series temporales. En este nuevo artículo continuaremos con el tema iniciado, y analizaremos un método que permite no solo el análisis, sino también la predicción de estados posteriores en el ámbito privado.

Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 03): Haciendo ajustes (I)
Pongamos las cosas en su sitio, porque este comienzo no ha sido de los mejores. Si no lo hacemos ahora, pronto tendremos problemas.

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 40): Inicio de la segunda fase (I)
Esta es la nueva fase del sistema de repetición/simulación. En esta etapa, la conversación será realmente una conversación, y el contenido se volverá bastante denso. Les insto a leer el artículo con atención y a utilizar siempre las referencias que se proporcionen. Esto les ayudará a comprender mejor lo que se les está explicando.

Creación de un algoritmo de creación de mercado en MQL5
¿Cómo funcionan los creadores de mercado? Consideremos esta cuestión y creemos un algoritmo primitivo de creación de mercado.

Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 10): Creación de objetos a partir de una cadena
El plan de desarrollo del EA comprende varias etapas con resultados intermedios almacenados en una base de datos. Solo se pueden recuperar desde allí como cadenas o números, no como objetos. Así que necesitaremos una forma de recrear en el EA los objetos deseados a partir de las cadenas leídas de la base de datos.

Teoría de Categorías en MQL5 (Parte 6): Productos fibrados monomórficos y coproductos fibrados epimórficos
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.

Red neuronal en la práctica: Función de recta
En este artículo, pasaremos rápidamente por algunos métodos para obtener la función que podría representar nuestros datos en la base. No me adentraré en detalles sobre cómo usar estadísticas y estudios de probabilidad para interpretar los resultados. Dejo esto como tarea para aquellos que realmente deseen profundizar en la parte matemática del asunto. De todas formas, estudiar estos temas será crucial para que puedas comprender todo lo que involucra los estudios de redes neuronales. Aquí seré bastante suave con el tema.

Algoritmo de optimización Brain Storm - Brain Storm Optimization (Parte II): Multimodalidad
En la segunda parte del artículo pasaremos a la aplicación práctica del algoritmo BSO, realizaremos tests con funciones de prueba y compararemos la eficacia de BSO con otros métodos de optimización.