Artículos sobre análisis de datos y estadísticas en MQL5

En este artículo complicaremos un poco las cosas. Utilizando lo que vimos en los artículos anteriores, comenzaremos a liberar el archivo de plantilla para que el usuario pueda utilizar una plantilla personalizada. Sin embargo, haré los cambios poco a poco, ya que también modificaré el indicador con el fin de reducir la carga de MetaTrader 5.

En este artículo mejoramos el script Quarters original con la introducción del Quarters Board, una herramienta que te permite alternar los niveles de cuartos directamente en el gráfico sin necesidad de volver a revisar el código. Puede activar o desactivar fácilmente niveles específicos, y el EA también proporciona comentarios sobre la dirección de la tendencia para ayudarle a comprender mejor los movimientos del mercado.

En este artículo, implementaremos una primera solución para identificar cuándo puede aparecer una nueva barra en el gráfico. Esta solución es aplicable a diversas situaciones. Sin embargo, comprender su desarrollo puede ayudarte a entender varios aspectos. El contenido expuesto aquí tiene como único propósito la enseñanza. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuyo objetivo no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos presentados.

Hay muchas publicaciones en el foro MQL5 pidiendo ayuda para calcular la pendiente de los cambios de precios. Este artículo demostrará una forma posible de calcular el ángulo formado por los cambios de precio en cualquier mercado en el que desee operar. Además, responderemos si vale la pena invertir el esfuerzo y el tiempo extra para diseñar esta nueva característica. Exploraremos si la pendiente del precio puede mejorar la precisión de nuestro modelo de IA al pronosticar el par USDZAR en M1.

Aprenda a completar la creación del módulo final en la librería History Manager EX5, centrándose en las funciones responsables de gestionar la orden pendiente cancelada más recientemente. Esto le proporcionará las herramientas necesarias para recuperar y almacenar de manera eficiente los detalles clave relacionados con las órdenes pendientes canceladas con MQL5.

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 vamos a cambiar el indicador de mouse para poder interactuar con el indicador de control, ya que esta se está realizando de forma errática.

La accesibilidad a las noticias es un factor crítico a la hora de operar en el terminal MetaTrader 5. Aunque existen numerosas API de noticias, muchos operadores tienen dificultades para acceder a ellas e integrarlas de forma eficaz en su entorno de negociación. En este debate, nuestro objetivo es desarrollar una solución optimizada que lleve las noticias directamente al gráfico, donde más se necesitan. Lograremos esto mediante la creación de un asesor experto en titulares de noticias que monitorea y muestra actualizaciones de noticias en tiempo real desde fuentes API.

¿Cansado de perder tiempo buscando ese archivo que es necesario para que tu aplicación funcione? ¿Qué tal si incluimos todo en el ejecutable? Así nunca perderás tiempo buscando las cosas. Sé que muchos utilizan exactamente esa forma de distribuir y guardar las cosas. Pero existe una manera mucho más adecuada. Al menos en lo que respecta a la distribución de ejecutables y almacenamiento de los mismos. La forma que explicaré aquí, puede ser de gran ayuda. Ya que puedes usar el propio MetaTrader 5 como un gran ayudante, así como el MQL5. No es algo tan complejo ni difícil de entender.

En este artículo te mostraré cómo bloquear un indicador, simplemente utilizando el lenguaje MQL5, de una forma muy interesante y sorprendente.

Este artículo presenta un análisis exhaustivo del algoritmo de optimización de arrecifes de coral (CRO), un método metaheurístico inspirado en los procesos biológicos de formación y desarrollo de los arrecifes de coral. El algoritmo modela aspectos clave de la evolución de los corales: la reproducción externa e interna, el asentamiento de larvas, la reproducción asexual y la competencia por un espacio limitado en el arrecife. El artículo se centra en una versión mejorada del algoritmo.

El artículo profundiza en la implementación de un algoritmo modificado de análisis de componentes por selección ascendente, inspirándose en la investigación presentada en «Forward Selection Component Analysis: Algorithms and Applications» (Análisis de componentes por selección ascendente: algoritmos y aplicaciones), de Luca Puggini y Sean McLoone.

Este artículo explora la posibilidad de mejorar la previsión de los precios usando como base el análisis comercial volumétrico mediante la integración de los principios del análisis técnico con la arquitectura de redes neuronales LSTM. Prestaremos especial atención a la detección e interpretación de volúmenes anómalos, el uso de clusterización y la generación y definición de características basadas en el volumen en el contexto del aprendizaje automático.

En línea con nuestro objetivo de desarrollar herramientas prácticas basadas en la acción del precio, este artículo analiza la creación de un Asesor Experto (EA) que detecta patrones de «pin bar» y «engulfing», utilizando la divergencia del RSI como señal de confirmación antes de generar cualquier señal de trading.

En este artículo, presentamos una versión modificada de la selección de características paso a paso, implementada en MQL5. Este enfoque se basa en las técnicas descritas en Algoritmos modernos de minería de datos en C++ y CUDA C de Timothy Masters.

Este trabajo presenta un nuevo algoritmo metaheurístico de optimización CSA (Circle Search Algorithm) basado en las propiedades geométricas del círculo. El algoritmo usa el principio de desplazamiento de puntos por tangentes para encontrar la solución óptima combinando fases de exploración global y explotación local.

En este artículo, nos familiarizaremos con las predicciones conformales y la biblioteca MAPIE que las implementa. Este enfoque es uno de los más modernos en aprendizaje automático y nos permite centrarnos en la gestión de riesgos para modelos de aprendizaje automático existentes y diversos. Las predicciones conformales, por sí mismas, no suponen una forma de encontrar patrones en los datos. Solo determinan el grado de confianza de los modelos existentes para predecir ejemplos específicos y permiten filtrar las predicciones fiables.

Este artículo presenta el algoritmo de campo eléctrico artificial (AEFA) inspirado en la ley de Coulomb de la fuerza electrostática. El algoritmo modela fenómenos eléctricos para resolver problemas de optimización complejos usando partículas cargadas y las interacciones de estas. El AEFA presenta propiedades únicas en el contexto de otros algoritmos relacionados con las leyes de la naturaleza.

Hoy veremos una guía detallada sobre cómo crear un indicador de mapa de calor para MetaTrader 5 que visualice la distribución de precios a lo largo del tiempo como un mapa de calor. El artículo revela la base matemática del análisis de densidad temporal, donde cada nivel de precio está coloreado desde el rojo (tiempo mínimo de estancia) hasta el azul (tiempo máximo de estancia).

A continuación, continuaremos con el trabajo de lograr que el indicador del mouse nos informe sobre el tiempo restante de la barra en momentos de baja liquidez. Aunque a primera vista parece sencillo, verás que esta tarea es mucho más complicada. Esto se debe a algunos obstáculos que tendremos que superar. Por eso, es importante que sigas esta primera parte para poder comprender las siguientes.

El asesor experto (EA) «Market Structure Flip Detector» actúa como su socio vigilante, observando constantemente los cambios en el sentimiento del mercado. Mediante el uso de umbrales basados en el rango verdadero medio (ATR), detecta eficazmente los cambios de estructura y señala cada «máximo más bajo» y cada «mínimo más alto» con indicadores claros. Gracias a la rápida ejecución de MQL5 y a su API flexible, esta herramienta ofrece análisis en tiempo real que ajusta la visualización para una legibilidad óptima y proporciona un panel de control en directo para supervisar el número de cambios de estructura y los tiempos. Además, las notificaciones de sonido y push personalizables le garantizan que se mantenga informado de las señales críticas, lo que le permite comprobar cómo unos datos sencillos y unas rutinas de apoyo pueden transformar los movimientos de los precios en estrategias prácticas.

En este artículo, analizaremos los conceptos básicos de los procesos gaussianos (GP) como modelo de aprendizaje automático probabilístico y demostraremos su aplicación a problemas de regresión utilizando datos sintéticos.

En este artículo, analizaremos las modificaciones necesarias para que el sistema de repetición/simulación pueda operar de manera más eficiente y segura. También mostraré algo de interés para quienes deseen aprovechar al máximo el uso de clases. Además, abordaré un problema específico de MQL5 que reduce el rendimiento del código al trabajar con clases y explicaré cómo resolverlo.

Antes incluso de empezar a utilizar el aprendizaje automático en nuestras operaciones en MetaTrader 5, es fundamental abordar uno de los riesgos más ignorados: la fuga de datos. En este artículo se analiza cómo las fugas de datos, en particular la «trampa de la marca de tiempo» de MetaTrader 5, pueden distorsionar el rendimiento de nuestro modelo y dar lugar a señales de trading poco fiables. Al profundizar en los mecanismos de este problema y presentar estrategias para evitarlo, allanamos el camino para crear modelos de aprendizaje automático sólidos que ofrezcan predicciones fiables en entornos de negociación en tiempo real.

Aquí consideraremos la evolución del algoritmo ACS: tres modificaciones destinadas a mejorar las características de convergencia y la eficiencia del algoritmo. Transformación de uno de los principales algoritmos de optimización. De las modificaciones matriciales a los planteamientos revolucionarios en materia de formación de la población.

El aprendizaje de refuerzo es uno de los tres principios principales del aprendizaje automático, junto con el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. Por lo tanto, se preocupa del control óptimo o de aprender la mejor política a largo plazo que se adapte mejor a la función objetivo. Con este telón de fondo, exploramos su posible papel en la información del proceso de aprendizaje de una MLP de un Asesor Experto montado por un asistente.

Un enfoque innovador para recopilar información de indicadores en MQL5 que permite un análisis de datos más flexible y optimizado, al permitir a los desarrolladores pasar entradas personalizadas a los indicadores para realizar cálculos inmediatos. Este enfoque resulta especialmente útil para el trading algorítmico, ya que proporciona un mayor control sobre la información procesada por los indicadores, superando las limitaciones tradicionales.

El artículo presenta una forma sencilla y asequible de usar redes neuronales en un asesor comercial que no requiere conocimientos profundos en aprendizaje automático. El método excluye la normalización de la función objetivo y elimina los problemas de "explosión de pesos" y "estupor de la red", posibilitando un aprendizaje intuitivo y un control visual de los resultados.

Un último detalle: Aunque no se incluye en este artículo, explicaré el código del servicio que se estará utilizando en el próximo, ya que usaremos este mismo código como trampolín para lo que realmente estamos desarrollando. Así que ten un poco de paciencia y espera el próximo artículo, pues las cosas se están poniendo cada día más interesantes.

En este artículo comenzaremos a abordar el problema del exceso de ticks, que puede afectar a la aplicación cuando usamos datos reales. Este exceso complica muchas veces la correcta temporización necesaria para construir la barra de un minuto dentro de la ventana adecuada.

Soft Actor Critic es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que utiliza tres redes neuronales. Una red de actores y dos redes de críticos. Estos modelos de aprendizaje automático se emparejan en una relación maestro-esclavo en la que los críticos se modelan para mejorar la precisión de las previsiones de la red de actores. Al tiempo que introducimos ONNX en esta serie, exploramos cómo estas ideas podrían ponerse a prueba como una señal personalizada de un asesor experto ensamblado por un asistente.

En este artículo, mostraré cómo utilizar la función CustomBookAdd de manera correcta y funcional. Aunque pueda parecer sencillo, tiene muchas implicaciones. Por ejemplo, permite indicar al indicador de mouse si el símbolo personalizado está en subasta, en negociación o si el mercado está cerrado. El contenido expuesto aquí tiene como único objetivo ser didáctico. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad sea distinta a la de aprender y estudiar los conceptos mostrados.

En este artículo presentamos la implementación de varios métodos de aprendizaje por ensamble en MQL5 y examinamos su efectividad en distintos escenarios.