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 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.
Redes neuronales en el trading: Segmentación guiada (Final)
Continuamos el trabajo iniciado en el artículo anterior sobre la construcción del marco RefMask3D usando herramientas MQL5. Este marco está diseñado para explorar de forma exhaustiva la interacción multimodal y analizar las características de una nube de puntos, seguida de la identificación del objeto de destino partiendo de la descripción proporcionada en lenguaje natural.
Gestión de Riesgo (Parte 5): Integrando la Gestión de Riesgo en un Asesor Experto
En este artículo implemento la gestión de riesgo desarrollada en publicaciones anteriores e incorporo el indicador de order blocks presentado en otros artículos. Además, realizaré un backtest para comparar los resultados con la aplicación de la gestión de riesgo y evaluaré el impacto del riesgo dinámico.
Redes neuronales en el trading: Segmentación guiada
Hoy proponemos al lector familiarizarse con el método de análisis multimodal complejo de interacción y comprensión de características.
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.
Redes neuronales en el trading: Segmentación de datos basada en expresiones de referencia
En el proceso de análisis de la situación del mercado, dividimos este en segmentos individuales, identificando las tendencias clave. Sin embargo, los métodos tradicionales de análisis suelen centrarse en un solo aspecto, lo cual limita nuestra percepción. En este artículo, presentaremos un método que nos permitirá seleccionar varios objetos, ofreciéndonos una comprensión más completa y variada de la situación.
El enfoque cuantitativo en la gestión de riesgos: Aplicación de un modelo VaR para la optimización de portafolios multidivisa con Python y MetaTrader 5
Este artículo revelará el potencial del modelo Value at Risk (VaR) para optimizar un portafolio multidivisa. Usando el poder de Python y la funcionalidad de MetaTrader 5, hoy demostraremos cómo implementar el análisis VaR para la asignación eficiente de capital y la gestión de posiciones. Desde los fundamentos teóricos hasta la aplicación práctica, el artículo abarcará todos los aspectos de la aplicación de uno de los sistemas de cálculo del riesgo más sólidos, el VaR, a la negociación algorítmica.
Redes neuronales en el trading: Un método complejo de predicción de trayectorias (Traj-LLM)
En este artículo, me gustaría presentarles un interesante método de predicción de trayectorias desarrollado para resolver problemas en el campo de los movimientos de vehículos autónomos. Los autores del método combinaron los mejores elementos de varias soluciones arquitectónicas.
Redes neuronales en el trading: Análisis de nubes de puntos (PointNet)
El análisis directo de nubes de puntos evita alcanza un tamaño de datos innecesario y mejora la eficacia de los modelos en tareas de clasificación y segmentación. Estos enfoques demuestran un alto rendimiento y solidez frente a las perturbaciones de los datos de origen.
Redes neuronales en el trading: Transformador vectorial jerárquico (Final)
Continuamos nuestro análisis del método del Transformador Vectorial Jerárquico. En este artículo finalizaremos la construcción del modelo. También lo entrenaremos y probaremos con datos históricos reales.
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.
Redes neuronales en el trading: Modelo Universal de Generación de Trayectorias (UniTraj)
La comprensión del comportamiento de los agentes es importante en distintos ámbitos, pero la mayoría de los métodos se centran en una única tarea (comprensión, eliminación del ruido, predicción), lo cual reduce su eficacia en escenarios del mundo real. En este artículo, propongo al lector introducir un modelo capaz de adaptarse a diferentes tareas.
Formulación de un Asesor Experto Multipar Dinámico (Parte 1): Correlación de divisas y correlación inversa
El asesor experto dinámico de múltiples pares aprovecha las estrategias de correlación y correlación inversa para optimizar el rendimiento comercial. Al analizar datos del mercado en tiempo real, identifica y explota la relación entre pares de divisas.
Ejemplo de análisis de redes de causalidad (Causality Network Analysis, CNA) y modelo de autoregresión vectorial para la predicción de eventos de mercado
Este artículo presenta una guía completa para implementar un sistema comercial sofisticado utilizando análisis de red de causalidad (CNA) y autorregresión vectorial (Vector autoregression, VAR) en MQL5. Abarca los fundamentos teóricos de estos métodos, ofrece explicaciones detalladas de las funciones clave del algoritmo de negociación e incluye código de ejemplo para su aplicación.
Creación de un asesor experto integrado de MQL5 y Telegram (Parte 4): Modular las funciones del código para mejorar su reutilización
En este artículo, refactorizamos el código existente utilizado para enviar mensajes y capturas de pantalla de MQL5 a Telegram organizándolo en funciones modulares y reutilizables. Esto agilizará el proceso, permitiendo una ejecución más eficiente y una gestión del código más sencilla en múltiples instancias.
Creación de un asesor experto integrado de MQL5 y Telegram (Parte 3): Envío de señales de MQL5 a Telegram
En este artículo, creamos un Asesor Experto MQL5 que codifica capturas de pantalla de gráficos como datos de imagen y las envía a un chat de Telegram a través de peticiones HTTP. Al integrar la codificación y transmisión de fotos, mejoramos el sistema existente MQL5-Telegram con perspectivas visuales de trading directamente dentro de Telegram.
Redes neuronales en el trading: Modelos del espacio de estados
Una gran cantidad de los modelos que hemos revisado hasta ahora se basan en la arquitectura del Transformer. No obstante, pueden resultar ineficientes al trabajar con secuencias largas. En este artículo le propongo familiarizarse con una rama alternativa de pronóstico de series temporales basada en modelos del espacio de estados.
Analizamos ejemplos de estrategias comerciales en el terminal de cliente
En este artículo, utilizaremos esquemas de bloques para analizar visualmente la lógica de los asesores de entrenamiento adjuntos al terminal, ubicados en la carpeta Experts\Free Robots, que negocian con patrones de velas.
Redes neuronales en el trading: Inyección de información global en canales independientes (InjectTST)
La mayoría de los métodos modernos de pronóstico de series temporales multimodales utilizan el enfoque de canales independientes. Esto ignora la dependencia natural de los diferentes canales de la misma serie temporal. Un uso coherente de ambos enfoques (canales independientes y mixtos) es la clave para mejorar el rendimiento de los modelos.
Reimaginando las estrategias clásicas (Parte VI): Análisis de múltiples marcos temporales
En esta serie de artículos, revisamos las estrategias clásicas para ver si podemos mejorarlas utilizando IA. En el artículo de hoy, examinaremos la popular estrategia de análisis de múltiples marcos temporales para juzgar si la estrategia se podría mejorar con IA.
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.
Reimaginando las estrategias clásicas (Parte V): Análisis de múltiples símbolos en USDZAR
En esta serie de artículos, revisamos las estrategias clásicas para ver si podemos mejorarlas utilizando la IA. En el artículo de hoy, examinaremos una estrategia popular de análisis de símbolos múltiples utilizando una cesta de valores correlacionados, nos centraremos en el exótico par de divisas USDZAR.
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.
Redes neuronales en el trading: Modelos "ligeros" de pronóstico de series temporales
Los modelos ligeros de pronóstico de series temporales logran un alto rendimiento utilizando un número mínimo de parámetros, lo que, a su vez, reduce el consumo de recursos computacionales y agiliza la toma de decisiones. De este modo consiguen una calidad de previsión comparable a la de modelos más complejos.
Reimaginando las estrategias clásicas (Parte IV): SP500 y bonos del Tesoro de EE.UU.
En esta serie de artículos, analizamos estrategias de trading clásicas utilizando algoritmos modernos para determinar si podemos mejorar la estrategia utilizando IA. En el artículo de hoy, retomamos un enfoque clásico para operar con el SP500 utilizando la relación que guarda con los bonos del Tesoro estadounidense.
Operar con noticias de manera sencilla (Parte 3): Ejecución de operaciones
En este artículo, nuestro experto en negociación de noticias comenzará a abrir operaciones basándose en el calendario económico almacenado en nuestra base de datos. Además, mejoraremos los gráficos del experto para mostrar información más relevante sobre los próximos acontecimientos del calendario económico.
Ejemplo de toma de beneficios optimizada automáticamente y parámetros de indicadores con SMA y EMA
Este artículo presenta un asesor experto sofisticado para el trading de divisas, que combina el aprendizaje automático con el análisis técnico. Se centra en la negociación de acciones de Apple, presentando optimización adaptativa, gestión de riesgos y múltiples estrategias. Las pruebas retrospectivas muestran resultados prometedores con una alta rentabilidad, pero también caídas significativas, lo que indica potencial para un mayor refinamiento.
Creación de un asesor experto integrado de MQL5 y Telegram (Parte 2): Envío de señales de MQL5 a Telegram
En este artículo, creamos un Asesor Experto integrado con MQL5 y Telegram que envía señales de cruce de medias móviles a Telegram. Detallamos el proceso de generación de señales de trading a partir de cruces de medias móviles, implementando el código necesario en MQL5, y asegurando que la integración funciona a la perfección. El resultado es un sistema que proporciona alertas comerciales en tiempo real directamente a su chat grupal de Telegram.
Creación de un asesor experto integrado de MQL5 y Telegram (Parte 1): Envío de mensajes desde MQL5 a Telegram
En este artículo, creamos un Asesor Experto (EA) en MQL5 para enviar mensajes a Telegram usando un bot. Configuramos los parámetros necesarios, incluido el token de API del bot y el ID de chat, y luego realizamos una solicitud HTTP POST para entregar los mensajes. Posteriormente, gestionamos la respuesta para garantizar una entrega exitosa y solucionar cualquier problema que surja en caso de falla. Esto garantiza que enviemos mensajes desde MQL5 a Telegram a través del bot creado.
Implementación de Deus EA: Trading automatizado con RSI y promedios móviles en MQL5
Este artículo describe los pasos para implementar Deus EA basado en los indicadores RSI y promedio móvil para guiar el trading automatizado.
Construya Asesores Expertos Auto-Optimizables con MQL5 y Python (Parte II): Ajuste de redes neuronales profundas
Los modelos de aprendizaje automático vienen con varios parámetros ajustables. En esta serie de artículos, exploraremos cómo personalizar sus modelos de IA para que se adapten a su mercado específico utilizando la biblioteca SciPy.
Reimaginando las estrategias clásicas (Parte III): Predicción de máximos crecientes y mínimos decrecientes
En esta serie de artículos, analizaremos empíricamente las estrategias comerciales clásicas para ver si podemos mejorarlas utilizando IA. En la discusión de hoy, intentamos predecir máximos más altos y mínimos más bajos utilizando el modelo de análisis discriminante lineal.
Implementación de una estrategia de trading con Bandas de Bollinger en MQL5: Guía paso a paso
Una guía paso a paso para implementar un algoritmo de trading automatizado en MQL5 basado en la estrategia de trading de las Bandas de Bollinger. Un tutorial detallado basado en la creación de un Asesor Experto que puede ser útil para los traders.
Creación de un panel de indicadores de fuerza relativa (RSI) dinámico, multisímbolo y multiperíodo en MQL5
En este artículo, desarrollamos un panel dinámico de indicadores RSI multisímbolo y multiperiodo en MQL5, que proporciona a los operadores valores RSI en tiempo real a través de varios símbolos y marcos temporales. El panel cuenta con botones interactivos, actualizaciones en tiempo real e indicadores codificados por colores para ayudar a los operadores a tomar decisiones informadas.
Análisis del sentimiento en Twitter con sockets
Este innovador bot comercial integra MetaTrader 5 con Python para aprovechar el análisis del sentimiento de las redes sociales en tiempo real para tomar decisiones comerciales automatizadas. Mediante el análisis del sentimiento en Twitter relacionado con instrumentos financieros específicos, el bot traduce las tendencias de las redes sociales en señales de negociación procesables. Utiliza una arquitectura cliente-servidor con comunicación por socket, lo que permite una interacción perfecta entre las capacidades de negociación de MT5 y la potencia de procesamiento de datos de Python.
Redes neuronales en el trading: Reducción del consumo de memoria con el método de optimización Adam (Adam-mini)
Una forma de mejorar la eficacia del proceso de aprendizaje y la convergencia de los modelos es mejorar los métodos de optimización. Adam-mini es un método de optimización adaptativa desarrollado para mejorar el algoritmo Adam básico.
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.
Reimaginando las estrategias clásicas (Parte II): Ruptura de las Bandas de Bollinger
Este artículo explora una estrategia comercial que integra el análisis discriminante lineal (Linear Discriminant Analysis, LDA) con las Bandas de Bollinger, aprovechando las predicciones de zonas categóricas para obtener señales estratégicas de entrada al mercado.
Redes neuronales en el trading: Modelo de doble atención para la previsión de tendencias
Continuamos la conversación sobre el uso de la representación lineal por partes de las series temporales iniciada en el artículo anterior. Y hoy hablaremos de la combinación de este método con otros enfoques del análisis de series temporales para mejorar la calidad de la previsión de la tendencia del movimiento de precios.
Combinación de estrategias de análisis técnico y fundamental en MQL5 para principiantes
En este artículo, analizaremos cómo integrar sin problemas el seguimiento de tendencias y los principios fundamentales en un Asesor Experto para crear una estrategia más sólida. Este artículo demostrará lo fácil que es para cualquiera comenzar a desarrollar algoritmos comerciales personalizados utilizando MQL5.