Artículos sobre programación en el lenguaje MQL5

Este artículo es una breve introducción a lo que sería el punto flotante. Como este contenido es muy complicado, te aconsejo leer con calma y atención. No esperes dominar el sistema de punto flotante de manera rápida. El mismo solo se domina con el tiempo y la experiencia de uso. Pero este artículo te ayudará a entender por qué, a veces, tu aplicación reporta un resultado diferente del esperado originalmente. El contenido expuesto aquí tiene un propósito puramente didáctico. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.

Hoy le proponemos familiarizarse con el método Node-Adaptive Feature Smoothing (NAFS), que supone un enfoque no paramétrico para crear representaciones de nodos que no requiere entrenamiento de parámetros. El NAFS extrae las características de cada nodo considerando sus vecinos y luego combina adaptativamente dichas características para formar la representación final.

Este artículo continúa con el tema de la predicción del próximo movimiento de los precios. Le invito a conocer la arquitectura del Transformador Multifuturo. Su idea principal es descomponer la distribución multimodal del futuro en varias distribuciones unimodales, lo que permite simular eficazmente varios modelos de interacción entre agentes en la escena.

El libro de órdenes —Depth of Market— es, sin duda, un elemento muy relevante para la ejecución de operaciones rápidas, especialmente en algoritmos de alta frecuencia (HFT). En esta serie de artículos, exploraremos este tipo de evento comercial que podemos obtener a través del bróker en muchos de los símbolos negociados. Empezaremos con un indicador en el que se pueden configurar la paleta de colores, la posición y el tamaño del histograma que se mostrará directamente en el gráfico. También veremos cómo generar eventos BookEvent para probar el indicador en condiciones específicas. Otros posibles temas que trataremos en artículos futuros son el almacenamiento de estas distribuciones de precios y las formas de utilizarlas en el simulador de estrategias.

Los núcleos lineales son la matriz más simple de su tipo utilizada en el aprendizaje automático para regresión lineal y máquinas de vectores de soporte. Por otro lado, el kernel Matérn es una versión más versátil de la función de base radial que analizamos en un artículo anterior, y es apto para mapear funciones que no son tan suaves como asumiría la RBF. Creamos una clase de señal personalizada que utiliza ambos núcleos para pronosticar condiciones largas y cortas.

La diferencia temporal es otro algoritmo del aprendizaje por refuerzo que actualiza los valores Q basándose en la diferencia entre las recompensas previstas y las reales durante el entrenamiento del agente. Se centra específicamente en la actualización de los valores Q sin tener en cuenta su emparejamiento estado-acción. Por lo tanto, veremos cómo aplicar esto, tal y como hemos hecho en artículos anteriores, en un Asesor Experto creado mediante un asistente.

Este artículo describe los fundamentos del arbitraje estadístico a nivel de cartera. Su objetivo es facilitar la comprensión de los principios del arbitraje estadístico a lectores sin conocimientos matemáticos profundos y proponer un marco conceptual de partida. El artículo incluye un Asesor Experto en funcionamiento, algunas notas sobre su prueba retrospectiva de un año y las respectivas configuraciones de prueba retrospectiva (archivo .ini) para la reproducción del experimento.

El uso exitoso del trading algorítmico requiere un aprendizaje continuo e interdisciplinario. Sin embargo, la infinita gama de posibilidades puede consumir años de esfuerzo sin producir resultados tangibles. Para abordar esta cuestión, proponemos un marco que introduce gradualmente la complejidad, lo que permite a los operadores perfeccionar sus estrategias de forma iterativa en lugar de dedicar un tiempo indefinido a resultados inciertos.

Un último detalle: Aunque no se incluye en este artículo, explicaré el código del servicio que se estará utilizando en el próximo, ya que usaremos este mismo código como trampolín para lo que realmente estamos desarrollando. Así que ten un poco de paciencia y espera el próximo artículo, pues las cosas se están poniendo cada día más interesantes.

Durante décadas, los operadores han utilizado la fórmula del criterio de Kelly para determinar la proporción óptima de capital que se debe asignar a una inversión o apuesta con el fin de maximizar el crecimiento a largo plazo y minimizar el riesgo de ruina. Sin embargo, seguir ciegamente el criterio de Kelly utilizando el resultado de una sola prueba retrospectiva suele ser peligroso para los operadores individuales, ya que en el trading en vivo, la ventaja comercial disminuye con el tiempo y el rendimiento pasado no es un indicador de resultados futuros. En este artículo, presentaré un enfoque realista para aplicar el criterio de Kelly a la asignación de riesgos de uno o más EA en MetaTrader 5, incorporando los resultados de la simulación de Monte Carlo de Python.

Este artículo se centra en las técnicas esenciales de manejo de archivos MQL5, que abarcan registros de operaciones, procesamiento CSV e integración de datos externos. Ofrece tanto comprensión conceptual como orientación práctica sobre codificación. Los lectores aprenderán a crear paso a paso una clase de importador CSV personalizada, adquiriendo habilidades prácticas para aplicaciones del mundo real.

Aunque los módulos se comunican de manera adecuada, existe un error al intentar utilizar el indicador de mouse en el servicio de repetición. Necesitamos corregir esto ahora, antes de pasar al siguiente paso. Además, se ha corregido una incidencia en el código del indicador de mouse. Esta versión finalmente se ha vuelto estable y está debidamente finalizada.

La fusión espacio-temporal, que utiliza métricas espaciales y temporales en la modelización de datos, es útil sobre todo en teledetección y otras muchas actividades visuales para comprender mejor nuestro entorno. Gracias a un artículo publicado, adoptamos un enfoque novedoso en su uso examinando su potencial para los comerciantes.

Este artículo trata sobre los polinomios ortogonales. Su uso puede suponer la base de un análisis más preciso y eficaz de la información del mercado, de modo que el tráder pueda tomar decisiones más informadas.

El algoritmo del restaurador de éxito (SRA) es un innovador método de optimización inspirado en los principios de la gestión de restaurantes. A diferencia de los enfoques tradicionales, el SRA no descarta las soluciones débiles, sino que las mejora combinándolas con elementos de las que han tenido éxito. El algoritmo muestra resultados competitivos y ofrece una nueva perspectiva sobre el equilibrio entre investigación y explotación en los problemas de optimización.

A continuación, continuaremos con el trabajo de lograr que el indicador del mouse nos informe sobre el tiempo restante de la barra en momentos de baja liquidez. Aunque a primera vista parece sencillo, verás que esta tarea es mucho más complicada. Esto se debe a algunos obstáculos que tendremos que superar. Por eso, es importante que sigas esta primera parte para poder comprender las siguientes.

Estamos a punto de concluir este desafío. Sin embargo, antes de pasar al siguiente, quiero que tú, querido lector, procures comprender estos dos artículos, tanto este como el anterior. Así podrás entender realmente el próximo artículo, en el que abordaré exclusivamente la parte referente a la programación en MQL5. Aunque en él también procuraré que sea fácil de entender. Si no comprendes estos dos últimos artículos, con toda seguridad tendrás grandes dificultades para entender el siguiente. El motivo es simple: los contenidos se van acumulando. Cuantas más cosas haya que hacer, más cosas será necesario crear y comprender para alcanzar el objetivo.

¿Cansado de perder tiempo buscando ese archivo que es necesario para que tu aplicación funcione? ¿Qué tal si incluimos todo en el ejecutable? Así nunca perderás tiempo buscando las cosas. Sé que muchos utilizan exactamente esa forma de distribuir y guardar las cosas. Pero existe una manera mucho más adecuada. Al menos en lo que respecta a la distribución de ejecutables y almacenamiento de los mismos. La forma que explicaré aquí, puede ser de gran ayuda. Ya que puedes usar el propio MetaTrader 5 como un gran ayudante, así como el MQL5. No es algo tan complejo ni difícil de entender.

Seguimos aplicando los planteamientos propuestos por los autores del framework FinCon. FinCon es un sistema multiagente basado en grandes modelos lingüísticos (LLM). Hoy pondremos en marcha los módulos necesarios y efectuaremos pruebas exhaustivas del modelo con datos históricos reales.

En esta serie de artículos, revisaremos estrategias de negociación muy conocidas para averiguar si podemos mejorarlas utilizando la IA. En el artículo de hoy, exploraremos el FTSE 100 e intentaremos predecir el índice utilizando una parte de los valores individuales que lo componen.

El Accelerator Oscillator es otro indicador de Bill Williams que sigue la aceleración del impulso del precio y no solo su ritmo. Aunque es muy similar al oscilador Awesome que analizamos en un artículo reciente, busca evitar los efectos de retraso centrándose más en la aceleración que en la velocidad. Como siempre, examinamos qué patrones podemos obtener de esto y también qué importancia podría tener cada uno de ellos en el trading a través de un asesor experto creado por el Asistente MQL5 (MQL5 Wizard).

Continuamos implementando los enfoques propuestos por los autores del framework DUET, que ofrece un enfoque innovador para el análisis de series temporales, combinando la clusterización temporal y de canales para identificar patrones ocultos en los datos analizados.

En el artículo anterior, analizamos los fundamentos teóricos y pusimos en práctica los planteamientos del framework Multitask-Stockformer, que combina la transformada de wavelet y el modelo multitarea Self-Attention. Hoy seguiremos aplicando los algoritmos del framework anterior y evaluaremos su eficacia con datos históricos reales.

Aquí consideraremos la evolución del algoritmo ACS: tres modificaciones destinadas a mejorar las características de convergencia y la eficiencia del algoritmo. Transformación de uno de los principales algoritmos de optimización. De las modificaciones matriciales a los planteamientos revolucionarios en materia de formación de la población.

En este artículo, continuamos la aplicación de los planteamientos del modelo ATFNet, que combina de forma adaptativa los resultados de 2 bloques (frecuencia y tiempo) dentro de la predicción de series temporales.

En este artículo, presentamos una versión modificada de la selección de características paso a paso, implementada en MQL5. Este enfoque se basa en las técnicas descritas en Algoritmos modernos de minería de datos en C++ y CUDA C de Timothy Masters.

El artículo analiza las herramientas clásicas del análisis de correlaciones. Se hace hincapié en los breves antecedentes teóricos, así como en la aplicación práctica de la prueba de independencia chi-cuadrado de Pearson y la ratio de correlación.

Estamos pasando de simplemente ver las métricas analizadas en gráficos a una perspectiva más amplia que incluye la integración de Telegram. Esta mejora permite que los resultados importantes se envíen directamente a tu dispositivo móvil a través de la aplicación Telegram. Acompáñenos en este viaje que exploraremos juntos en este artículo.

Como una de las herramientas de análisis de la acción del precio más potentes, el panel de métricas está diseñado para optimizar el análisis del mercado al proporcionar instantáneamente métricas esenciales del mercado con solo hacer clic en un botón. Cada botón tiene una función específica, ya sea analizar tendencias altas/bajas, volumen u otros indicadores clave. Esta herramienta proporciona datos precisos y en tiempo real cuando más los necesita. Profundicemos en sus características en este artículo.

Los modelos híbridos de secuencias de grafos (GSM++) combinan los puntos fuertes de distintas arquitecturas para posibilitar un análisis de datos de gran precisión y optimizar los costes computacionales. Estos modelos se adaptan eficazmente a los datos dinámicos del mercado, mejorando la presentación y el procesamiento de la información financiera.

En este artículo, analizaremos las modificaciones necesarias para que el sistema de repetición/simulación pueda operar de manera más eficiente y segura. También mostraré algo de interés para quienes deseen aprovechar al máximo el uso de clases. Además, abordaré un problema específico de MQL5 que reduce el rendimiento del código al trabajar con clases y explicaré cómo resolverlo.

Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial en la actualidad, los modelos de lenguaje (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial, por lo que debemos pensar en cómo integrar potentes LLM en nuestro trading algorítmico. Para la mayoría de las personas, resulta difícil ajustar estos potentes modelos según sus necesidades, implementarlos localmente y luego aplicarlos al comercio algorítmico. Esta serie de artículos adoptará un enfoque paso a paso para lograr este objetivo.