Artículos con ejemplos de programación de robots comerciales en el lenguaje MQL5

Si crees que los sistemas automatizados son sencillos, eso indica que aún no has entendido del todo lo necesario para crearlos. En este texto, hablaremos de un problema al que se enfrentan muchos Expert Advisors: la ejecución indiscriminada de órdenes, y de una posible solución a este problema.

Un sistema automatizado sin seguridad no tendrá éxito. Sin embargo, la seguridad no se consigue sin entender bien algunas cosas. En este artículo, comprenderemos por qué es tan difícil lograr la máxima seguridad en los sistemas automatizados.

La automatización no significa nada si no se puede controlar el horario. Ningún trabajador puede ser eficiente trabajando 24 horas al día. Sin embargo, muchos creen que un sistema automatizado debe trabajar 24 horas al día. Siempre es bueno tener formas de configurar una franja horaria para el Expert Advisor. En este artículo, vamos a discutir cómo agregar correctamente tal franja horaria.

Aunque la creación de un Expert Advisor automático no es una tarea muy complicada, sin los conocimientos adecuados, se puede acabar cometiendo muchos errores. En este artículo, vamos a ver cómo construir el primer nivel de automatización, que es crear el disparador para activar breakeven y trailing stop.

En uno de los artículos de esta serie, nos familiarizamos con el método de aprendizaje Q. Este método promedia las recompensas de cada acción. En 2017 se presentaron dos trabajos que muestran un mayor éxito al estudiar la función de distribución de recompensas. Vamos a analizar la posibilidad de utilizar esta tecnología para resolver nuestros problemas.

En este artículo, te mostraré cómo puedes utilizar el sistema de manejo de eventos para poder procesar con más agilidad y de mejor manera las cuestiones relacionadas con el sistema de órdenes, para que el EA sea más rápido. Así, éste no tendrá que estar buscando información todo el tiempo.

Aprenda a crear un EA que opere automáticamente de forma sencilla y segura. Uno siempre debe estar al tanto de lo que está haciendo un EA automatizado, y si se descarrila, eliminarlo lo más rápido posible del gráfico, para poner fin a lo que él estaba haciendo y evitar que las cosas se salgan de control.

Aprenda a crear un EA que opere automáticamente de forma sencilla y segura. Hasta ahora nuestro EA puede funcionar en cualquier tipo de situación, pero aún no está listo para ser automatizado, por lo que tenemos que hacer algunas cosas.

Aprenda a crear un EA que opere automáticamente de forma sencilla y segura. Al final del artículo anterior, pensé que sería apropiado permitir el uso del EA de forma manual, al menos durante un tiempo.

Aprenda a crear un EA que opere automáticamente de forma sencilla y segura.

Aprenda a crear un EA que opere automáticamente de forma sencilla y segura. En el artículo anterior, comenzamos a desarrollar el sistema de órdenes que se va a utilizar en el EA automático. Sin embargo, solo construimos una de las funciones o procedimientos necesarios.

Aprenda a crear un EA que opere automáticamente de forma sencilla y segura. En el artículo anterior, presenté los primeros pasos que debe comprender antes de comenzar a crear un EA que negocie automáticamente. Lo mostré allí.

Aprenda a crear un EA que opere automáticamente de forma sencilla y segura.

En los artículos anteriores de esta serie, nos familiarizamos con dos algoritmos de aprendizaje por refuerzo. Obviamente, cada uno de ellos tiene sus propias ventajas y desventajas. Como suele suceder en estos casos, se nos ocurre combinar ambos métodos en un algoritmo que incorporaría lo mejor de los dos, y así compensar las carencias de cada uno de ellos. En este artículo, hablaremos de dicho método.

Continuamos analizando los métodos de aprendizaje por refuerzo. En el artículo anterior, nos familiarizamos con el método de aprendizaje Q profundo, en el que entrenamos un modelo para predecir la próxima recompensa dependiendo de la acción realizada en una situación particular. Luego realizamos una acción según nuestra política y la recompensa esperada, pero no siempre es posible aproximar la función Q, o su aproximación no ofrece el resultado deseado. En estos casos, los métodos de aproximación no se utilizan para funciones de utilidad, sino para una política (estrategia) de acciones directa. Precisamente a tales métodos pertenece el gradiente de políticas o policy gradient.

En esta serie de artículos, hemos mencionado el Aprendizaje por Transferencia más de una vez, pero hasta ahora no había sido más que una mención. Le propongo rellenar este vacío y analizar más de cerca el Aprendizaje por Transferencia.

En el anterior artículo, vimos el algoritmo del autocodificador. Como cualquier otro algoritmo, tiene ventajas y desventajas. En la implementación original, el autocodificador se encarga de dividir los objetos de la muestra de entrenamiento tanto como sea posible. Y en este artículo, en cambio, hablaremos de cómo solucionar algunas de sus deficiencias.

Hoy vamos a desarrollar un asesor comercial en el lenguaje de estrategias comerciales MQL5 para MetaTrader 5 de la Bolsa de Moscú MOEX. El asesor comerciará con una estrategia de cuadrícula en el terminal MetaTrader 5 en los mercados de la Bolsa de Moscú MOEX; también incluirá el cierre de posiciones usando stop loss o take profit, y eliminará las órdenes pendientes al suceder ciertas condiciones del mercado.