Artículos con ejemplos de programación de robots comerciales en el lenguaje MQL5
En el ámbito del trading automático los Asesores Expertos es la cima de la programación y objetivo deseable de cada desarrollador. Usted puede escribir su propio Asesor Experto utilizando los artículos de esta sección. Paso a paso los principiantes podrán pasar todas las fases de creación, depuración y simulación de los sistemas automáticos de trading.
Los artículos no sólo enseñarán a programar en el lenguaje MQL5, sino mostrarán cómo implementar cualquier idea y técnica comercial. Usted conocerá cómo programar el Trailing Stop, cómo realizar la gestión del capital, cómo obtener el valor del indicador y muchas cosas más.
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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.
Análisis de sentimientos y aprendizaje profundo para operar con EA y backtesting con Python
En este artículo, presentaremos un análisis de sentimiento y los modelos ONNX con Python para ser utilizados en un asesor experto. Un script ejecuta un modelo ONNX entrenado a partir de TensorFlow para predicciones de aprendizaje profundo, mientras que otro obtiene titulares de noticias y cuantifica el sentimiento utilizando IA.
Cómo crear cualquier tipo de Trailing Stop y conectarlo a un asesor experto
En este artículo, veremos las clases necesarias para crear fácilmente varios trailings. Asimismo, aprenderemos cómo conectar un trailing stop a cualquier EA.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 89): Transformador de descomposición de la frecuencia de señal (FEDformer)
Todos los modelos de los que hemos hablado anteriormente analizan el estado del entorno como una secuencia temporal. Sin embargo, las propias series temporales también pueden representarse como características de frecuencia. En este artículo, presentaremos un algoritmo que utiliza las características de frecuencia de una secuencia temporal para predecir los estados futuros.
Gestor de riesgos para el trading algorítmico
Los objetivos de este artículo son: demostrar por qué el uso del gestor de riesgos es algo imprescindible, adaptar los principios del riesgo controlado en el trading algorítmico en una clase aparte, de modo que todo el mundo pueda comprobar de forma independiente la eficacia del enfoque de racionamiento del riesgo en el trading intradía y la inversión en los mercados financieros. En este artículo, detallaremos la escritura de una clase de gestor de riesgos para el trading algorítmico como continuación del artículo anterior sobre la escritura de un gestor de riesgos para el trading manual.
Creación de una interfaz gráfica de usuario interactiva en MQL5 (Parte 1): Creación del panel
Este artículo explora los pasos fundamentales en la elaboración e implementación de un panel de Interfaz Gráfica de Usuario (GUI) utilizando MetaQuotes Language 5 (MQL5). Los paneles de utilidades personalizados mejoran la interacción del usuario en la negociación simplificando las tareas habituales y visualizando la información esencial de la negociación. Al crear paneles personalizados, los operadores pueden agilizar su flujo de trabajo y ahorrar tiempo durante las operaciones.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 88): Codificador de series temporales totalmente conectadas (TiDE)
El deseo de obtener las previsiones más exactas impulsa a los investigadores a aumentar la complejidad de los modelos de previsión. Lo que a su vez conlleva un aumento de los costes de entrenamiento y mantenimiento del modelo. Pero, ¿está esto siempre justificado? En el presente artículo, me propongo presentarles un algoritmo que explota la sencillez y rapidez de los modelos lineales y muestra resultados a la altura de los mejores con arquitecturas más complejas.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 87): Segmentación de series temporales
La previsión juega un papel esencial en el análisis de series temporales. En este nuevo artículo, hablaremos de las ventajas de la segmentación de series temporales.
Dominar la dinámica del mercado: Crear un asesor experto (EA) de soportes y resistencias
Una guía completa para desarrollar un algoritmo de trading automatizado basado en la estrategia de soportes y resistencias. Información detallada sobre todos los aspectos de la creación de un asesor experto en MQL5 y su prueba en MetaTrader 5, desde el análisis del comportamiento del rango de precios hasta la gestión de riesgos.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 86): Transformador en U
Continuamos nuestro repaso a los algoritmos de previsión de series temporales. En este artículo nos familiarizaremos con los métodos del Transformador en U.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 16): Método de componentes principales con vectores propios
En este artículo analizaremos el método de componentes principales, una técnica de reducción de la dimensionalidad para el análisis de datos, y cómo podemos aplicar este utilizando valores propios y vectores. Como siempre, intentaremos desarrollar un prototipo de la clase de señales del asesor experto que se pueda utilizar en el Wizard MQL5.
Desarrollando la estrategia martingala Zone Recovery en MQL5
El artículo analiza, en una perspectiva detallada, los pasos que deben implementarse para la creación de un asesor experto basado en el algoritmo comercial Zone Recovery. Esto ayuda a automatizar el sistema ahorrando tiempo a los algotraders.
Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 4): Personalización del estilo de visualización para cada onda de tendencias
En este artículo, exploraremos las capacidades del poderoso lenguaje MQL5 para dibujar varios estilos de indicadores en MetaTrader 5. También veremos los scripts y cómo pueden utilizarse en nuestro modelo.
Guía paso a paso para operar con la estrategia de ruptura de estructura (BoS, Break of Structure)
Una guía completa para desarrollar un algoritmo de trading automatizado basado en la estrategia de ruptura de estructura (BoS, Break of Structure). Información detallada sobre todos los aspectos de la creación de un asesor en MQL5 y su prueba en MetaTrader 5, desde el análisis de soportes y resistencias de precios, hasta la gestión de riesgos.
Estrategia de Bill Williams con y sin otros indicadores y predicciones
En este artículo, analizaremos una de las famosas estrategias de Bill Williams, la analizaremos e intentaremos mejorarla con otros indicadores y predicciones.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 85): Predicción multidimensional de series temporales
En este artículo presentaremos un nuevo método complejo de previsión de series temporales que combina armoniosamente las ventajas de los modelos lineales y los transformadores.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 84): Normalización reversible (RevIN)
Hace tiempo que sabemos que el preprocesamiento de los datos de origen desempeña un papel fundamental en la estabilidad del entrenamiento de los modelos. Y para el procesamiento en línea de datos de origen "brutos" solemos utilizar una capa de normalización por lotes. Pero a veces tenemos que invertir el procedimiento. En este artículo analizaremos un posible enfoque para resolver este tipo de problemas.
Arbitraje triangular con predicciones
Este artículo simplifica el arbitraje triangular y le muestra cómo utilizar predicciones y software especializado para operar con divisas de forma más inteligente, incluso si es nuevo en el mercado. ¿Listo para operar con experiencia?
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 83): Algoritmo de convertidor espacio-temporal de atención constante (Conformer)
El algoritmo de Conformer que le mostraremos hoy se desarrolló para la previsión meteorológica, una esfera del saber que, por su constante variabilidad, puede compararse con los mercados financieros. El Conformer es un método completo que combina las ventajas de los modelos de atención y las ecuaciones diferenciales ordinarias.
Aprenda a operar la brecha de valor justo (Fair Value Gap, FVG) y los desequilibrios paso a paso: Enfoque basado en el concepto de dinero inteligente (Smart Money Concept, SMC)
Una guía paso a paso para crear e implementar un algoritmo de trading automatizado en MQL5 basado en la estrategia de trading Fair Value Gap (FVG). Un tutorial detallado sobre la creación de un asesor experto que puede ser útil tanto para principiantes como para operadores experimentados.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 22): Aprovechar las redes neuronales de autocodificadores para realizar operaciones más inteligentes pasando del ruido a la señal
En el vertiginoso mundo de los mercados financieros, separar las señales significativas del ruido es crucial para operar con éxito. Al emplear sofisticadas arquitecturas de redes neuronales, los autocodificadores destacan a la hora de descubrir patrones ocultos en los datos de mercado, transformando datos ruidosos en información práctica. En este artículo, exploramos cómo los autocodificadores están revolucionando las prácticas de negociación, ofreciendo a los operadores una poderosa herramienta para mejorar la toma de decisiones y obtener una ventaja competitiva en los dinámicos mercados actuales.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 17): Negociación con multidivisas
La negociación con varias divisas no está disponible por defecto cuando se crea un asesor experto mediante el asistente. Examinamos dos posibles trucos que los operadores pueden utilizar para poner a prueba sus ideas con más de un símbolo a la vez.
Introducción a MQL5 (Parte 5): Funciones de trabajo con arrays para principiantes
En el quinto artículo de nuestra serie, nos familiarizaremos con el mundo de los arrays en MQL5. Este artículo ha sido pensado para principiantes. En este artículo intentaremos repasar conceptos complejos de programación de manera simplificada para que el material resulte comprensible para todos. Asimismo, exploraremos conceptos básicos, discutiremos diferentes cuestiones y compartiremos conocimientos.
Cómo construir y optimizar un sistema de trading basado en la volatilidad (Chaikin Volatility - CHV)
En este artículo, proporcionaremos otro indicador basado en la volatilidad llamado Chaikin Volatility. Entenderemos cómo construir un indicador personalizado después de identificar cómo se puede utilizar y construir. Compartiremos algunas estrategias sencillas que se pueden utilizar y luego las pondremos a prueba para entender cuál puede ser mejor.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 80): Modelo generativo y adversarial del Transformador de grafos (GTGAN)
En este artículo, le presentamos el algoritmo GTGAN, introducido en enero de 2024 para resolver problemas complejos de disposición arquitectónica con restricciones gráficas.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 82): Modelos de ecuaciones diferenciales ordinarias (NeuralODE)
En este artículo, hablaremos de otro tipo de modelos que están destinados a estudiar la dinámica del estado ambiental.
Paradigmas de programación (Parte 2): Enfoque orientado a objetos para el desarrollo de EA basados en la dinámica de precios
En este artículo hablaremos sobre el paradigma de la POO y su aplicación en el código MQL5. Este será el segundo artículo de la serie. En él aprenderemos las características de la programación orientada a objetos y analizaremos ejemplos prácticos. La última vez escribimos un Asesor Experto basado en la Acción del Precio (Price Action) utilizando el indicador EMA y datos de velas. Ahora convertiremos su código procedimental en un código orientado a objetos.
Gestor de riesgos para el trading manual
En este artículo vamos a discutir en detalle cómo escribir una clase de gestor de riesgos para el comercio manual a partir de cero. Esta clase también puede utilizarse como clase base para que la hereden los traders algorítmicos que utilizan programas automatizados.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 79): Adición de solicitudes en el contexto de estado (FAQ)
En el artículo anterior, nos familiarizamos con uno de los métodos para detectar objetos en una imagen. Sin embargo, el procesamiento de una imagen estática se diferencia ligeramente del trabajo con series temporales dinámicas que incluyen la dinámica de los precios que hemos analizado. En este artículo les presentaré un método de detección de objetos en vídeo que resulta algo más cercano al problema que estamos resolviendo.
Practicando el desarrollo de estrategias de trading
En este artículo, intentaremos desarrollar nuestra propia estrategia de trading. Toda estrategia de trading debe basarse en algún tipo de ventaja estadística. Además, esta ventaja debería existir durante mucho tiempo.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 81): Razonamiento de movimiento guiado por el contexto de grueso a fino (CCMR, Coarse-to-Fine Context-Guided Motion Reasoning)
En trabajos anteriores, siempre evaluábamos el estado actual del entorno. Al mismo tiempo, la dinámica de los cambios en los indicadores siempre permaneció «entre bastidores». En este artículo quiero presentarle un algoritmo que permite evaluar el cambio directo de los datos entre 2 estados ambientales sucesivos.
Desarrollamos un Asesor Experto multidivisas (Parte 5): Tamaños de posición variables
En las partes anteriores, el Asesor Experto (EA) en desarrollo sólo podía utilizar un tamaño de posición fijo para operar. Esto es aceptable para las pruebas, pero no es aconsejable cuando se opera en una cuenta real. Hagamos posible el comercio utilizando tamaños de posición variables.
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.
Desarrollamos un Asesor Experto multidivisas (Parte 4): Órdenes pendientes virtuales y guardado del estado
Tras empezar a desarrollar un EA multidivisa, ya hemos obtenido algunos resultados y hemos conseguido realizar varias iteraciones de mejora del código. Sin embargo, nuestro EA fue incapaz de trabajar con órdenes pendientes y reanudar la operación después del reinicio del terminal. Añadamos estas características.
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.
Multibot en MetaTrader (Parte II): Plantilla dinámica mejorada
Desarrollando el tema del artículo anterior sobre el multibot, hemos decidido crear una plantilla más flexible y funcional, que tenga grandes posibilidades, y que se pueda utilizar eficazmente en freelance, además de como base para desarrollar asesores de divisa y periodo múltiple con posibilidad de integración con soluciones externas.
Desarrollo de asesores expertos autooptimizantes en MQL5
Construya asesores expertos que miren hacia delante y se ajusten a cualquier mercado.
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.
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!
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 77): Transformador de covarianza cruzada (XCiT)
En nuestros modelos, a menudo utilizamos varios algoritmos de atención. Y, probablemente, lo más frecuente es utilizar transformadores. Su principal desventaja es la necesidad de recursos. En este artículo, estudiaremos un nuevo algoritmo que puede ayudar a reducir los costes informáticos sin perder calidad.