Artículos sobre programación y uso de robots comerciales en el lenguaje MQL5

En este artículo, exploramos la estrategia de cuadrícula (grid) clásica, detallando su automatización mediante un Asesor Experto (EA) en MQL5 y analizando los resultados iniciales del backtest. Destacamos la necesidad de que la estrategia tenga una gran capacidad de retención y esbozamos planes para optimizar parámetros clave como la distancia, el takeProfit y el tamaño de los lotes en futuras entregas. La serie pretende mejorar la eficacia de las estrategias de negociación y su adaptabilidad a las distintas condiciones del mercado.

Los muros numéricos (Number Walls) son una variante de los registros de desplazamiento lineal hacia atrás (Linear Shift Back Registers) que pre-evalúan las secuencias para su predictibilidad mediante la comprobación de la convergencia. Veamos cómo se pueden utilizar estas ideas en MQL5.

En este artículo, analizaremos el uso del trailing stop en el trading: su utilidad y eficacia, y cómo podemos utilizarlo. La eficacia de un trailing stop depende en gran medida de la volatilidad del precio y de la selección del nivel de stop loss. Para fijar un stop loss pueden usarse diversos métodos.

Existen bastantes estrategias comerciales distintas. Para diversificar los riesgos y aumentar la estabilidad de los resultados comerciales, puede resultar útil utilizar varias estrategias que funcionen en paralelo. Pero si cada estrategia se implementa como un asesor independiente, se hace mucho más difícil gestionar su trabajo conjunto en una cuenta comercial. Para resolver este problema, es deseable implementar el funcionamiento de diferentes estrategias de negociación en un asesor.

En esta serie de artículos, presentaremos varias técnicas de marcado de series temporales que pueden producir datos que se ajusten a la mayoría de los modelos de inteligencia artificial (IA). El marcado dirigido de datos puede hacer que un modelo de IA entrenado resulte más relevante para las metas y objetivos del usuario, mejorando la precisión del modelo y ayudando a este a dar un salto de calidad.

En este artículo, seguiremos familiarizándonos con el lenguaje de programación MQL5. Esta serie de artículos no es solo un tutorial, sino también una puerta de entrada al mundo de la programación. ¿Qué hace especiales a estos artículos? Hemos procurado que las explicaciones sean sencillas para que los conceptos complejos resulten accesibles a todos. Aunque el material es accesible, para obtener los mejores resultados será necesario reproducir activamente todo lo que vamos a tratar. Solo así obtendremos el máximo beneficio de estos artículos.

En trabajos anteriores, hemos introducido el método del Decision Transformer y varios algoritmos derivados de él. Asimismo, hemos experimentado con distintos métodos de fijación de objetivos. Durante los experimentos, hemos trabajado con distintas formas de fijar objetivos, pero el aprendizaje de la trayectoria ya recorrida por parte del modelo siempre quedaba fuera de nuestra atención. En este artículo, queremos presentar un método que llenará este vacío.

En este trabajo, proponemos introducir un algoritmo que use operadores de mejora de políticas de forma cerrada para optimizar las acciones offline del Agente.

En el aprendizaje offline, utilizamos un conjunto de datos fijo, lo que limita la cobertura de la diversidad del entorno. Durante el proceso de aprendizaje, nuestro Agente puede generar acciones fuera de dicho conjunto. Si no hay retroalimentación del entorno, la corrección de las evaluaciones de tales acciones será cuestionable. Mantener la política del Agente dentro de la muestra de entrenamiento se convierte así en un aspecto importante para garantizar la solidez del entrenamiento. De eso hablaremos en este artículo.

Este artículo concluye la serie sobre patrones de diseño en ingeniería de software. Ya hemos mencionado que existen tres tipos de patrones de diseño: de creación, estructurales y conductuales. Hoy perfeccionaremos los patrones conductuales restantes, que nos ayudarán a especificar la forma en que interactúan los objetos de manera que nuestro código sea limpio.

Desde los primeros artículos sobre el aprendizaje por refuerzo, hemos tocado de un modo u otro dos problemas: la exploración del entorno y la definición de la función de recompensa. Los artículos más recientes se han centrado en el problema de la exploración en el aprendizaje offline. En este artículo, queremos presentar un algoritmo cuyos autores han abandonado por completo la función de recompensa.

La clusterización de K-medias adopta el enfoque de agrupar puntos de datos como un proceso centrado inicialmente en una macro representación del conjunto de datos en la que se aplican centroides de clúster generados aleatoriamente. A continuación, dichos centroides se escalan y ajustan para representar con precisión el conjunto de datos. En el presente artículo, hablaremos de la clusterización y de varios usos de la misma.

Hoy crearemos un sencillo asesor de cobertura como base para nuestro asesor Grid-Hedge más avanzado, que será una mezcla de estrategias de rejilla y cobertura clásicas. Al final de este artículo, usted sabrá cómo crear una estrategia de cobertura simple y lo que la gente opina sobre la rentabilidad de esta estrategia.

Conozca los paradigmas de programación y su aplicación en el código MQL5. En este artículo, analizaremos las características de la programación procedimental y ofreceremos ejemplos prácticos. Asimismo, aprenderemos a desarrollar un asesor basado en la acción del precio (Action Price) utilizando el indicador EMA y datos de velas. Además, el artículo introduce el paradigma de la programación funcional.

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. En este artículo, usaremos las señales de dos indicadores, las Bandas de Bollinger® y el Canal de Keltner.

Hoy veremos qué es el análisis cuantitativo, cómo lo utilizan los grandes jugadores y crearemos uno de los algoritmos de análisis cuantitativo en MQL5.

En este artículo, seguiremos hablando de los métodos de recopilación de datos en una muestra de entrenamiento. Obviamente, en el proceso de entrenamiento será necesaria una interacción constante con el entorno, aunque con frecuencia se dan situaciones diferentes.

Los modelos de aprendizaje automático son difíciles de interpretar, y entender por qué los modelos no se ajustan a nuestras expectativas puede ayudarnos mucho a conseguir, en última instancia, el resultado deseado al utilizar técnicas tan avanzadas. Sin un conocimiento exhaustivo del funcionamiento interno del modelo, podría resultar difícil encontrar fallos que degraden el rendimiento. De este modo, podremos dedicar tiempo a crear funciones que no afecten a la calidad de la previsión. La conclusión es que, por muy bueno que sea un modelo, nos perderemos todas sus grandes ventajas por culpa de nuestros propios errores. Afortunadamente, existe una solución sofisticada y bien diseñada que permite ver con claridad lo que sucede bajo el capó del modelo.

El entrenamiento offline del modelo se realiza sobre los datos de una muestra de entrenamiento previamente preparada. Esto nos ofrecerá una serie de ventajas, pero la información sobre el entorno estará muy comprimida con respecto al tamaño de la muestra de entrenamiento, lo que, a su vez, limitará el alcance del estudio. En este artículo, querríamos familiarizarnos con un método que permite llenar la muestra de entrenamiento con los datos más diversos posibles.

El presente artículo supone una guía de programación en MQL5 para principiantes que le abrirá la puerta al fascinante mundo del trading algorítmico. Aquí aprenderá los fundamentos de MQL5, el lenguaje de programación para estrategias comerciales en MetaTrader 5, que le guiará en el mundo del trading automatizado. Desde la comprensión de los conceptos básicos hasta los primeros pasos en la programación, este artículo está diseñado para liberar el potencial del trading algorítmico para todos los lectores, incluso para aquellos que no tienen absolutamente ninguna experiencia en programación. Espero que disfrute de este viaje al mundo del trading con MQL5.

El stop loss y el take profit pueden tener una influencia significativa en los resultados de las transacciones. En este artículo, veremos varias formas de buscar órdenes stop óptimas.

Los modelos lingüísticos (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial que evoluciona rápidamente, por lo que debemos plantearnos cómo integrar unos LLM potentes en nuestro comercio algorítmico. A la mayoría de la gente le resulta difícil adaptar estos modelos a sus necesidades, implantarlos de forma local y luego aplicarlos al trading algorítmico. En esta serie de artículos abordaremos un enfoque paso a paso para lograr este objetivo.

Los modelos lingüísticos (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial que evoluciona rápidamente, por lo que debemos plantearnos cómo integrar unos LLM potentes en nuestro comercio algorítmico. A la mayoría de la gente le resulta difícil personalizar estos potentes modelos para adaptarlos a sus necesidades, implantarlos de forma local y luego aplicarlos al trading algorítmico. En esta serie de artículos abordaremos un enfoque paso a paso para lograr este objetivo.

En este artículo, presentaremos una aplicación de varias medidas de rentabilidad y riesgo consideradas alternativas al ratio de Sharpe e investigaremos diferentes curvas de capital hipotéticas para analizar sus características.

En este artículo analizaremos el trading de pares: qué principios lo sustentan, y si existen perspectivas de su aplicación en la práctica. Al mismo tiempo, intentaremos crear una estrategia de trading de pares.

En este artículo, le presentaremos un interesante algoritmo que se basa en la intersección de los métodos de aprendizaje supervisado y por refuerzo.

Por asesor multidivisa en este artículo entendemos un asesor, o un robot comercial que puede operar (abrir/cerrar órdenes, gestionar órdenes como Trailing Stop Loss y Trailing Profit) con más de un par de símbolos desde un gráfico. Esta vez usaremos un solo indicador, a saber, la media móvil triangular en uno o varios marcos temporales.

En este artículo, seguiremos estudiando los patrones de diseño que permiten a los desarrolladores crear aplicaciones extensibles y fiables no solo en MQL5, sino también en otros lenguajes de programación. Esta vez hablaremos de un tipo diferente: los patrones estructurales. Asimismo, aprenderemos a diseñar sistemas usando las clases disponibles para formar estructuras mayores.

Existen métodos que pueden usarse para resolver problemas típicos. Una vez entendemos cómo utilizar estas técnicas una vez, podemos escribir programas de forma eficaz y aplicar el concepto DRY (No te repitas, en inglés, don't repeat yourself). En este contexto, resultan muy útiles los patrones de diseño que pueden aportar soluciones a problemas bien descritos y recurrentes.