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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Desarrollando un cliente MQTT para MetaTrader 5: metodología de TDD (Parte 5)
El presente artículo supone la quinta parte de la serie que describe las etapas de desarrollo de un cliente MQL5 nativo para el protocolo MQTT 5.0. Hoy describiremos la estructura de los paquetes PUBLISH: cómo establecemos sus banderas de publicación (Publish Flags), codificamos cadenas de nombres de temas y establecemos IDs de paquetes cuando es necesario.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 29): Continuación sobre las tasas de aprendizaje con MLP
Concluimos nuestro análisis de la sensibilidad de la tasa de aprendizaje al rendimiento de los Asesores Expertos examinando principalmente las Tasas de Aprendizaje Adaptativo. Estas tasas de aprendizaje pretenden personalizarse para cada parámetro de una capa durante el proceso de entrenamiento, por lo que evaluamos los beneficios potenciales frente al peaje de rendimiento esperado.
Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 10): Estrategia de Cruce Dorado y Cruce de la Muerte (EA)
¿Sabías que el Cruce Dorado y el Cruce de la Muerte están entre las estrategias más fiables para detectar tendencias de mercado a largo plazo? Un Cruce Dorado señala una tendencia alcista cuando una media móvil corta cruza por encima de una más larga, mientras que un Cruce de la Muerte indica una tendencia bajista cuando la media corta cruza por debajo.
A pesar de su sencillez y eficacia, aplicar estas estrategias manualmente suele llevar a perder oportunidades o a ejecutar operaciones con retraso.
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 12): Flujo externo (III) TrendMap
El flujo del mercado está determinado por las fuerzas entre alcistas y bajistas. Hay niveles específicos que el mercado respeta debido a las fuerzas que actúan sobre ellos. Los niveles de Fibonacci y VWAP son especialmente poderosos a la hora de influir en el comportamiento del mercado. Acompáñame en este artículo mientras exploramos una estrategia basada en los niveles VWAP y Fibonacci para la generación de señales.
Reconocimiento de patrones mediante deformación dinámica del tiempo (Dynamic Time Warping, DTW) en MQL5
En este artículo, analizamos el concepto de deformación dinámica del tiempo como medio para identificar patrones predictivos en series de tiempo financieras. Veremos cómo funciona y presentaremos su implementación en MQL5.
Redes neuronales en el trading: Transformador vectorial jerárquico (HiVT)
Hoy proponemos al lector introducir el método del transformador vectorial jerárquico (HiVT), desarrollado para la previsión rápida y precisa de series temporales multimodales.
Encabezado en Connexus (Parte 3): Dominando el uso de encabezado HTTP para solicitudes WebRequest
Continuamos desarrollando la biblioteca Connexus. En este capítulo, exploramos el concepto de cabeceras en el protocolo HTTP, explicando qué son, para qué sirven y cómo usarlos en las solicitudes. Cubrimos los principales encabezados utilizados en las comunicaciones con API y mostramos ejemplos prácticos de cómo configurarlos en la biblioteca.
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 2): El sistema Kumo Breakout con Ichimoku y Awesome Oscillator
En este artículo, creamos un Asesor Experto (EA) que automatiza la estrategia Kumo Breakout utilizando el indicador Ichimoku Kinko Hyo y el Awesome Oscillator. Recorremos el proceso de inicialización de los indicadores, detección de condiciones de ruptura y codificación de entradas y salidas automáticas en las operaciones. Además, implementamos trailing stops y lógica de gestión de posiciones para mejorar el rendimiento del EA y su adaptabilidad a las condiciones del mercado.
Reimaginando las estrategias clásicas en MQL5 (Parte XI): Cruce de medias móviles (II)
Las medias móviles y el oscilador estocástico podrían utilizarse para generar señales de trading que sigan la tendencia. Sin embargo, estas señales solo se observarán después de que se haya producido la acción del precio. Podemos superar eficazmente este retraso inherente a los indicadores técnicos utilizando la inteligencia artificial. Este artículo le enseñará cómo crear un asesor experto totalmente autónomo impulsado por IA de una manera que pueda mejorar cualquiera de sus estrategias de trading existentes. Incluso la estrategia comercial más antigua posible se puede mejorar.
Hibridación de algoritmos basados en poblaciones. Esquema secuencial y paralelo
En este artículo, nos sumergiremos en el mundo de la hibridación de algoritmos de optimización analizando tres tipos clave: la mezcla de estrategias y la hibridación secuencial y paralela. Asimismo, realizaremos una serie de experimentos combinando y probando los algoritmos de optimización correspondientes.
Del básico al intermedio: Comando IF ELSE
En este artículo veremos cómo trabajar con el comando IF y su compañero ELSE. Este es el comando más importante y significativo que existe en cualquier lenguaje de programación. Sin embargo, aunque es muy sencillo de usar, a veces genera cierta confusión cuando nos falta experiencia en su uso y en los conceptos asociados. El contenido expuesto aquí tiene como objetivo exclusivamente la enseñanza didáctica. En ningún caso debe considerarse como una aplicación destinada a otro fin que no sea el aprendizaje y estudio de los conceptos presentados.
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 5): Volatility Navigator EA
Determinar la dirección del mercado puede ser sencillo, pero saber cuándo entrar puede resultar complicado. Como parte de la serie titulada «Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio», me complace presentar otra herramienta que proporciona puntos de entrada, niveles de toma de ganancias y colocación de órdenes stop loss. Para lograrlo, hemos utilizado el lenguaje de programación MQL5. Profundicemos en cada paso de este artículo.
Asesor Experto Grid-Hedge Modificado en MQL5 (Parte IV): Optimización de la estrategia de cuadrícula simple (I)
En esta cuarta parte, revisamos los asesores expertos (EA) Simple Hedge y Simple Grid desarrollados anteriormente. Nuestro enfoque se centra en perfeccionar Simple Grid EA a través del análisis matemático y un enfoque de fuerza bruta, apuntando al uso óptimo de la estrategia. Este artículo profundiza en la optimización matemática de la estrategia, preparando el escenario para la futura exploración de la optimización basada en codificación en entregas posteriores.
De Python a MQL5: Un viaje hacia los sistemas de trading inspirados en la cuántica
El artículo analiza el desarrollo de un sistema de negociación inspirado en la cuántica, pasando de un prototipo en Python a una implementación en MQL5 para la negociación en el mundo real. El sistema utiliza principios de computación cuántica, como la superposición y el entrelazamiento, para analizar los estados del mercado, aunque funciona en ordenadores clásicos utilizando simuladores cuánticos. Las características principales incluyen un sistema de tres qubits para analizar ocho estados del mercado simultáneamente, períodos de revisión de 24 horas y siete indicadores técnicos para el análisis del mercado. Aunque los índices de precisión puedan parecer modestos, proporcionan una ventaja significativa cuando se combinan con estrategias adecuadas de gestión de riesgos.
Filtrado de estacionalidad y período de tiempo para modelos de Deep Learning ONNX con Python para EA
¿Podemos beneficiarnos de la estacionalidad al crear modelos para Deep Learning con Python? ¿Ayuda el filtrado de datos para los modelos ONNX a obtener mejores resultados? ¿Qué periodo de tiempo debemos utilizar? Trataremos todo esto a lo largo de este artículo.
Algoritmo de optimización de reacciones químicas (CRO) (Parte II): Ensamblaje y resultados
En la segunda parte, reuniremos los operadores químicos en un único algoritmo y presentaremos un análisis detallado de sus resultados. Descubramos cómo el método de optimización de reacciones químicas (CRO) aborda la solución de problemas complejos en funciones de prueba.
Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 8): Desarrollo de un asesor experto (I)
En esta discusión, crearemos nuestro primer Asesor Experto en MQL5 basado en el indicador que creamos en el artículo anterior. Cubriremos todas las características necesarias para automatizar el proceso, incluida la gestión de riesgos. Esto beneficiará ampliamente a los usuarios para pasar de la ejecución manual de operaciones a sistemas automatizados.
Integración de MQL5 con paquetes de procesamiento de datos (Parte 3): Visualización mejorada de datos
En este artículo, realizaremos una visualización de datos mejorada que va más allá de los gráficos básicos, incorporando características como interactividad, datos en capas y elementos dinámicos, lo que permite a los operadores explorar tendencias, patrones y correlaciones de manera más eficaz.
Redes neuronales en el trading: Transformador contrastivo de patrones (Final)
En el último artículo de nuestra serie, analizamos el framework Atom-Motif Contrastive Transformer (AMCT), que usa el aprendizaje contrastivo para identificar patrones clave a todos los niveles, desde los elementos básicos hasta las estructuras complejas. En este artículo, continuaremos con la implementación de los enfoques AMCT usando MQL5.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 10): Sólo datos reales para la repetición
Aquí veremos cómo se pueden utilizar datos más fiables (ticks negociados) en el sistema de repetición, sin tener que preocuparnos necesariamente de si están ajustados o no.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 75): Un nuevo Chart Trade (II)
En este artículo explicaré gran parte de la clase C_ChartFloatingRAD. Esta es la encargada de hacer que Chart Trade funcione. Sin embargo, no terminaré la explicación aquí. La finalizaré en el próximo artículo, ya que el contenido de este es bastante denso y necesita ser comprendido a fondo. El contenido expuesto aquí tiene como único objetivo la enseñanza. En ningún caso debe considerarse como una aplicación cuya finalidad sea distinta a la enseñanza y el estudio de los conceptos mostrados.
DoEasy. Elementos de control (Parte 33): "ScrollBar" vertical
En este artículo, continuaremos desarrollando los elementos gráficos de la librería DoEasy, y añadiremos el desplazamiento vertical de los controles del objeto formulario y algunas funciones y métodos útiles que serán necesarios más adelante.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 51): Esto complica las cosas (III)
En este artículo comprenderás una de las cosas más complejas que existen en la programación MQL5: la forma correcta de obtener el ID del gráfico y por qué a veces los objetos no se trazan en él. El contenido expuesto aquí tiene como objetivo, pura y simplemente, ser didáctico. En ningún caso debe considerarse como una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.
El papel de la calidad del generador de números aleatorios en la eficiencia de los algoritmos de optimización
En este artículo, analizaremos el generador de números aleatorios Mersenne Twister y lo compararemos con el estándar en MQL5. También determinaremos la influencia de la calidad del generador de números aleatorios en los resultados de los algoritmos de optimización.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 24): Medias móviles
Las medias móviles son un indicador muy común que la mayoría de los operadores utilizan y comprenden. Exploramos posibles casos de uso menos comunes dentro de los Asesores Expertos disponibles en el Asistente de MQL5.
Redes neuronales en el trading: Agente con memoria multinivel (Final)
Continuamos el trabajo iniciado de creación del framework FinMem, que utiliza enfoques de memoria multinivel que imitan los procesos cognitivos humanos. Esto permite al modelo no solo procesar eficazmente datos financieros complejos, sino también adaptarse a nuevas señales, mejorando sustancialmente la precisión y eficacia de las decisiones de inversión en mercados que cambian dinámicamente.
Redes neuronales en el trading: Transformador con codificación relativa
El aprendizaje autosupervisado puede ser una forma eficaz de analizar grandes cantidades de datos no segmentados. El principal factor de éxito es la adaptación de los modelos a las particularidades de los mercados financieros, lo cual contribuye a mejorar el rendimiento de los métodos tradicionales. Este artículo le presentará un mecanismo alternativo de atención que permitirá considerar las dependencias y relaciones relativas entre los datos de origen.
Optimización con el juego del caos — Game Optimization (CGO)
Hoy presentamos el nuevo algoritmo metaheurístico de Chaos Game Optimisation (CGO), que demuestra una capacidad única para mantener una alta eficiencia al trabajar con problemas de alta dimensionalidad. A diferencia de la mayoría de los algoritmos de optimización, el CGO no solo no pierde rendimiento, sino que a veces incluso lo aumenta cuando se escala el problema, lo cual supone su característica clave.
Algoritmo de optimización de Escalera Real - Royal Flush Optimisation (RFO)
El algoritmo Royal Flush Optimization del autor ofrece una nueva perspectiva en la resolución de problemas de optimización sustituyendo la clásica codificación binaria de los algoritmos genéticos por un enfoque basado en sectores e inspirado en los principios del póquer. El RFO demuestra cómo la simplificación de los principios básicos puede dar lugar a un método de optimización eficaz y práctico. El artículo presenta un análisis detallado del algoritmo y los resultados de las pruebas.
Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 5): Desarrolla y prueba una estrategia de trading con LLMs (II), LoRA-Tuning
Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial en la actualidad, los modelos lingüísticos (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial, por lo que deberíamos pensar en cómo integrar potentes LLM en nuestras operaciones algorítmicas. Para la mayoría de la gente, es difícil ajustar estos potentes modelos a sus necesidades, desplegarlos localmente y luego aplicarlos a la negociación algorítmica. Esta serie de artículos adoptará un enfoque paso a paso para lograr este objetivo.
Optimización del búfalo africano - African Buffalo Optimization (ABO)
El artículo se centra en el algoritmo de optimización del búfalo africano (ABO), un enfoque metaheurístico desarrollado en 2015 y basado en el comportamiento único de estos animales. El artículo detalla los pasos de implementación del algoritmo y su eficacia a la hora de encontrar soluciones a problemas complejos, lo cual lo convierte en una valiosa herramienta en el campo de la optimización.
DoEasy. Elementos de control (Parte 17): Recortando partes invisibles de objetos, objetos WinForms auxiliares de botón con flechas
En el artículo, crearemos la funcionalidad necesaria para ocultar secciones de objetos que quedan más allá de su contenedor; asimismo, crearemos objetos de botón auxiliares con flechas para usarlos como parte de otros objetos WinForms.
DoEasy. Elementos de control (Parte 18): Preparamos la funcionalidad para el scrolling de las pestañas en TabControl
En este artículo colocaremos los botones de control de scrolling del encabezado en el objeto WinForms TabControl en su lugar en caso de que la fila del encabezado no se ajuste al tamaño del control, y haremos que la fila del encabezado se desplace al clicar en un encabezado de pestaña recortado.
Redes neuronales en el trading: Red neuronal espacio-temporal (STNN)
En este artículo, hablaremos sobre el uso de transformaciones espacio-temporales para predecir el próximo movimiento de los precios de manera eficaz. Para mejorar la precisión de la predicción numérica en el STNN, hemos propuesto un mecanismo de atención continua que permite al modelo considerar en mayor medida aspectos importantes de los datos.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 31): Selección de la función de pérdida
La función de pérdida es la métrica clave de los algoritmos de aprendizaje automático que proporciona información al proceso de formación cuantificando el rendimiento de un conjunto determinado de parámetros en comparación con el objetivo previsto. Exploramos los distintos formatos de esta función en una clase de asistente personalizada MQL5.
Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 4): Entrena tu propio LLM con GPU
Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial en la actualidad, los modelos lingüísticos (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial, por lo que deberíamos pensar en cómo integrar potentes LLM en nuestras operaciones algorítmicas. Para la mayoría de la gente, es difícil ajustar estos potentes modelos a sus necesidades, desplegarlos localmente y luego aplicarlos a la negociación algorítmica. Esta serie de artículos abordará paso a paso la consecución de este objetivo.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 25): Predicción de series temporales de divisas mediante una red neuronal recurrente (RNN)
Las redes neuronales recurrentes (RNNs, Recurrent Neural Networks) destacan por aprovechar la información del pasado para predecir acontecimientos futuros. Sus notables capacidades predictivas se han aplicado en diversos ámbitos con gran éxito. En este artículo, utilizaremos modelos RNN para predecir tendencias en el mercado de divisas, demostrando su potencial para mejorar la precisión de las predicciones en el comercio de divisas.
Redes neuronales en el trading: Modelos bidimensionales del espacio de enlaces (Quimera)
Descubra el innovador framework Chimera, un modelo bidimensional de espacio de estados que utiliza redes neuronales para analizar series temporales multivariantes. Este método ofrece una gran precisión con un bajo coste computacional, superando a los enfoques tradicionales y a las arquitecturas de Transformer.
Red neuronal en la práctica: Esbozando una neurona
En este artículo, vamos construir una neurona básica. Aunque parezca algo simple, y muchos piensen que el código es totalmente trivial y sin propósito, quiero que tú, querido lector y entusiasta del tema de redes neuronales, te diviertas explorando este sencillo esbozo de una neurona. No tengas miedo de modificar el código para entenderlo mejor.
Del básico al intermedio: Indicador (I)
En este artículo, crearemos nuestro primer indicador, que será totalmente práctico y funcional. El objetivo no es mostrar cómo se crea una aplicación, sino ayudarte a entender cómo puedes desarrollar tus propias ideas. El objetivo es que puedas ponerlas en práctica de forma segura, simple y práctica.