Artículos sobre programación y uso de robots comerciales en el lenguaje 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 sistema de órdenes cruzadas. Hay una clase de activos que les hace la vida muy difícil a los comerciantes, estos son los activos de contratos futuros, y ¿por qué le hacen la vida difícil al comerciante?

Bienvenidos a un nuevo artículo de nuestra serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. En esta ocasión, analizaremos el Índice de Vigor Relativo (Relative Vigor Index, RVI).

En este artículo, entenderemos por asesor multidivisa un asesor o robot comercial que puede comerciar (abrir/cerrar órdenes, gestionar órdenes, etc.) con más de un par de símbolos de un gráfico.

En este artículo, automatizaremos las estrategias comerciales con la estrategia Parabolic SAR en MQL5: Creación de un asesor experto eficaz. El EA realizará operaciones basadas en las tendencias identificadas por el indicador Parabolic SAR.

Nuestro sistema de órdenes todavía falla en hacer una cosa, pero FINALMENTE lo resolveremos...

Hoy seguiremos desarrollando el nuevo sistema de ordenes. No es nada fácil implementar un nuevo sistema, muchas veces nos encontramos con problemas que dificultan mucho el proceso, cuando suceden hay que parar y volver a analizar el rumbo que se está tomando.

En este artículo, entenderemos por asesor multidivisa un asesor o robot comercial que puede comerciar (abrir/cerrar órdenes, gestionar órdenes, por ejemplo, trailing-stop y trailing-profit, etc.) con más de un par de símbolos de un gráfico. Esta vez usaremos solo un indicador, a saber, Parabolic SAR o iSAR en varios marcos temporales, comenzando desde PERIOD_M15 y terminando con PERIOD_D1.

Todos conocemos la importancia de la media móvil para muchos tráders. Existen diferentes tipos de medias móviles que pueden resultar útiles en el trading. Vamos a echarles un vistazo y a hacer una sencilla comparación para ver cuál puede dar mejores resultados.

¿Cómo implementar una nueva funcionalidad de la forma más sencilla posible? Aquí daremos un paso atrás y luego daremos dos pasos adelante.

En este artículo, intentaremos usar nuestro modelo logístico para predecir una caída del mercado de valores según las principales acciones de la economía estadounidense: NETFLIX y APPLE. Analizaremos estas acciones, y también usaremos la información sobre las anteriores caídas del mercado en 2019 y 2020. Veamos cómo funcionará nuestro modelo en las poco favorables condiciones actuales.

Continuamos con el tema de la búsqueda de reglas asociativas. En el artículo anterior, vimos los aspectos teóricos de este tipo de problemas. En el presente artículo, mostraremos la implementación del método FP-Growth usando MQL5. Y también pondremos a prueba nuestra aplicación con datos reales.

En este artículo se desarrolla una clase para gestionar cierres parciales en MQL5 y se integra dentro de un EA de order blocks. Además, se presentan pruebas de backtest comparando la estrategia con y sin parciales, analizando en qué condiciones su uso puede maximizar y asegurar beneficios. Concluimos que especialmente en estilos de trading orientados a movimientos más amplios, el uso de parciales podría ser beneficioso.

Este artículo aborda preguntas comunes de principiantes en los foros de MQL5 y demuestra soluciones prácticas. Aprenda a realizar tareas esenciales como comprar y vender, obtener precios de velas y administrar aspectos del trading automatizado como límites de trading, períodos de trading y umbrales de ganancias/pérdidas. Obtenga orientación paso a paso para mejorar su comprensión e implementación de estos conceptos en MQL5.

A pesar de no saber programar, muchas personas son bastante creativas y tienen grandes ideas, pero la falta de conocimientos o de entendimiento sobre la programación les impide hacer algunas cosas. Aprenda a crear un Chart Trade, pero utilizando la propia plataforma MT5, como si fuera un IDE.

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.

En esta serie, seguiremos desvelando los secretos de la programación. En nuestro nuevo artículo, aprenderemos los fundamentos de las estructuras, las clases y las funciones de tiempo y adquiriremos nuevas habilidades para lograr una programación eficiente. Esta guía será probablemente útil no solo para los principiantes, sino también para los desarrolladores experimentados, ya que simplifica conceptos complejos, ofreciendo información valiosa para dominar MQL5. Así que hoy podrá seguir aprendiendo cosas nuevas, mejorando sus conocimientos de programación y dominando el mundo del trading algorítmico.

Para todos los que trabajan con datos, incluidos los tráders, la minería de datos puede descubrir posibilidades completamente nuevas, porque a menudo los datos no son tan simples como parecen. Resulta difícil para el ojo humano ver patrones y relaciones profundas en un conjunto de datos. Una solución sería el algoritmo de k-medias o k-means. Veamos si resulta útil.

¿Sabía que podemos obtener más precisión pronosticando ciertos indicadores técnicos que prediciendo el precio subyacente de un símbolo negociado? Únase a nosotros para explorar cómo aprovechar esta información para mejorar las estrategias de negociación.

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.

Continuemos con la implantación del nuevo sistema de órdenes. La creación de este sistema es algo que exige un buen dominio de MQL5, así como entender cómo funciona en realidad la plataforma MetaTrader 5 y qué recursos nos proporciona.

En el artículo anterior, creamos una clase para la clusterización de datos. En este artículo, queremos compartir con el lector diferentes opciones de uso de los resultados obtenidos para resolver problemas prácticos en el trading.

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.

En este artículo, creamos un Asesor Experto (Expert Advisor, EA) en MQL5 basado en la estrategia PIRANHA, utilizando Bandas de Bollinger para mejorar la efectividad comercial. Discutimos los principios clave de la estrategia, la implementación de la codificación y los métodos de prueba y optimización. Este conocimiento le permitirá implementar el EA en sus escenarios comerciales de manera efectiva.

Metamodelos en el aprendizaje automático: Creación automática de sistemas comerciales sin apenas intervención humana: el Modelo decide por sí mismo cómo y cuándo comerciar.

Llevaremos nuestro sistema de órdenes al siguiente nivel, pero primero tenemos que resolver algunas cosas. Y es que ahora tenemos cuestiones que dependen de cómo queremos operar y de qué tipo de cosas hacemos durante la jornada de tráding.

Seguimos analizando algoritmos de aprendizaje Q distribuidos. En artículos anteriores hemos analizado los algoritmos de aprendizaje Q distribuido y cuantílico. En el primero, enseñamos las probabilidades de los rangos de valores dados. En el segundo, enseñamos los rangos con una probabilidad determinada. Tanto en el primer algoritmo como en el segundo, usamos el conocimiento a priori de una distribución y enseñamos la otra. En el presente artículo, veremos un algoritmo que permite al modelo aprender ambas distribuciones.