Artículos sobre análisis de datos y estadísticas en MQL5

Para el tráder avanzado no es un secreto que la mayor parte del tiempo que ocupa el comercio no se invierte en la apertura o acompañamiento de transacciones. Lo que más tiempo ocupa es la selección de instrumentos y la búsqueda de puntos de entrada. En este artículo trataremos de escribir un asesor que simplifique la búsqueda de puntos de entrada en los instrumentos ofrecidos por nuestro bróker.

En este artículo, vamos a realizar un experimento del coloreo de los resultados de la optimización. Como se sabe, el color se determina por tres parámetros: los niveles del color rojo, verde y azul (RGB en inglés, Red — rojo, Green — verde, Blue — azul). Hay otros métodos de codificar el color, pero igualmente se usan tres parámetros. Así, tres parámetros de la simulación pueden ser convertidos en un color que el trader percibe visualmente. Lea este artículo para averiguar si esta representación va a ser útil.

En este artículo, ampliaremos las posibilidades de la utilidad creada anteriormente, añadiéndole pestañas para seleccionar los instrumentos que necesitemos. Asimismo, aprenderemos a guardar los objetos gráficos creados en el gráfico de un instrumento determinado, para no crearlos de nuevo constantemente. E incluso aprenderemos a trabajar solo con los instrumentos que han sido elegidos preliminarmente con la ayuda del sitio web necesario.

Es la continuación del artículo anterior que describe la creación de la interfaz gráfica para gestionar la optimización. Aquí, vamos a considerar la lógica del funcionamiento de la extensión creada. Vamos a crear un envoltorio para el terminal MetaTrader 5 con el fin de iniciarlo como un proceso controlado usando C#. Además, vamos a analizar el trabajo con los archivos de configuración y archivos de los ajustes. La lógica del programa será dividida en dos partes: en la primera estarán descritos los métodos que se invocan después de pulsar algún botón, la segunda parte se encargará del inicio y de la gestión de la optimización.

En el artículo, vamos a analizar la combinación de las listas de objetos de barra de cada periodo utilizado del símbolo en un objeto de series temporales del símbolo. De esta forma, tendremos preparado para cada símbolo un objeto que guarde las listas de todos los periodos utilizados de la serie temporal de un símbolo.

Las emisiones de indicador son un área poco estudiada en investigación de mercado. Principalmente, esto se debe a la dificultad del análisis a causa de procesamiento de arrays muy largos de datos con variaciones cronológicas. El análisis gráfico existente es demasiado intensivo en recursos, y por ello ha provocado el desarrollo de un algoritmo parsimonioso que usa series cronológicas de emisiones. Este artículo demuestra cómo el análisis visual (imagen intuitiva) se puede sustituir con el estudio de características integrales de emisiones. Puede ser de interés tanto para traders como para creadores de sistemas de trading automatizados.

En el presente artículo, vamos a presentar la siguiente versión de la aplicación Pattern Analyzer. En esta versión se han corregido algunas imperfecciones y se han añadido nuevas capacidades; además, se ha dado un nuevo enfoque a la comodidad y la actualidad de la interfaz actual. En este caso, además, se han tenido en cuenta las sugerencias reflejadas en los comentarios de los artículos anteriores. Podrá familiarizarse con el resultado leyendo el presente artículo.

En el presente artículo trataremos de comprobar la suposición de que cualquier sistema con un mínimo conocimiento del mercado puede operar a escala global. No vamos a inventar teorías ni leyes: reflexionaremos únicamente sobre la base de hechos conocidos por todos, convirtiendo paulatinamente dichos hechos al lenguaje del análisis matemático.

Ya hemos analizado algunos tipos de implementación de redes neuronales. Podemos ver con facilidad que se repiten las mismas operaciones para cada neurona de la red. Y aquí sentimos el legítimo deseo de aprovechar las posibilidades que ofrece la computación multihilo de la tecnología moderna para acelerar el proceso de aprendizaje de una red neuronal. En el presente artículo, analizaremos una de las opciones para tal implementación.

En este artículo, continuaremos analizando la tecnología OLAP en aplicación al trading, ampliando la funcionalidad representada en dos artículos anteriores. Esta vez, al análisis operativo se le someterán las cotizaciones. Mostraremos cómo se hacen y se comprueban las hipótesis sobre las estrategias comerciales a base de los indicadores agregados del historial. Además, presentaremos los Asesores Expertos para analizar las regularidades barra por barra y el trading adaptativo.

Tras año y medio de exitoso trabajo, el Mercado MQL5 se ha convertido en la tienda más grande de trading de estrategias comerciales e indicadores técnicos. En ella se han publicado cerca de 800 aplicaciones comerciales de 350 desarrolladores de todo el mundo. Además, los traders ya han comprado e instalado en sus terminales MetaTrader 5 más de 100.000 programas comerciales.

En el primer artículo, comenzamos la creación de una gran biblioteca multiplataforma para construir con facilidad programas en las plataformas MetaTrader 5 y MetaTrader 4. Acto seguido, continuamos el desarrollo de la biblioteca y corregimos las órdenes y transacciones históricas. En esta ocasión, vamos a crear una clase que nos permita elegir y filtrar cómodamente órdenes y posiciones en las listas de colecciones; en concreto, crearemos un objeto básico de la biblioteca, llamado Engine, y añadiremos a la biblioteca una colección de órdenes y posiciones de mercado.

El área de la aplicación de la diferenciación fraccionada es bastante amplia. Por ejemplo, los algoritmos del aprendizaje automático normalmente reciben una serie diferencial en la entrada. El problema es que es necesario mostrar los datos nuevos de acuerdo con la historia existente para que el modelo del aprendizaje automático pueda reconocerlos. En este artículo, se considera un enfoque original en la diferenciación de una serie temporal, además, se muestra el ejemplo de un sistema comercial auto-optimizable a base de una serie diferencial obtenida.

En este artículo, continuaremos el tema del anterior. No obstante, primero flexibilizaremos el algoritmo desarrollado anteriormente. El algoritmo se ha vuelto más estable, con un aumento en el número de velas en la ventana de análisis o con un aumento en el porcentaje del umbral del preponderancia de velas descendentes o ascendentes. Hemos tenido que llegar a un compromiso y establecer un tamaño de muestra más grande para el análisis o un porcentaje mayor de preponderancia de la vela predominante.

En el artículo se presenta una panorámica de las posibilidades del terminal a la hora de crear y trabajar con símbolos personalizados, ofreciendo diversas opciones de modelado de la historia comercial con la ayuda de símbolos personalizados, de tendencia y diferentes patrones gráficos.

Descubra cómo aprovechar MQL5 para pronosticar el S&P 500 con precisión, combinando análisis técnico clásico para lograr mayor estabilidad y algoritmos con principios probados en el tiempo para obtener información sólida del mercado.

En el artículo anterior, definimos los eventos de cierre de posiciones para MQL4 en la biblioteca y eliminamos las propiedades de las órdenes que nos resultaban innecesarias. En el presente artículo, analizaremos la creación del objeto "Cuenta", crearemos una colección de objetos de cuenta y prepararemos la funcionalidad de para monitorear los eventos de las cuentas.

En el artículo se ha implementado una aplicación MQL con interfaz gráfica para la visualización ampliada del proceso de optimización. La interfaz gráfica ha sido creada con la ayuda de la última versión de la biblioteca EasyAndFast. En ocasiones, a muchos usarios les surge la siguiente pregunta: ¿para qué necesitamos las interfaces gráficas en las aplicaciones MQL? En este artículo se muestra uno de los numerosos casos en los que pueden resultar útiles para los tráders.

En el presente artículo, analizaremos el manejador de parámetros erróneos de la orden comercial, mejoraremos la clase comercial básica y también corregiremos el funcionamiento de la clase de eventos comerciales: ahora, todos los eventos comerciales, tanto únicos, como simultáneos en un mismo tick, serán correctamente determinados en los programas.

En este artículo, vamos a crear la clase básica para todos los objetos de la biblioteca, encargada de añadir la funcionalidad de los eventos a todos sus herederos; asimismo, crearemos una clase para monitorear los eventos de la colección de símbolos basada en la nueva clase básica. Además, modificaremos las clases de la cuenta y los eventos de la cuenta para trabajar con la nueva funcionalidad del objeto básico.

En este artículo, le mostraremos cómo calcular el beneficio o las pérdidas totales de cualquier operación, incluyendo la comisión y el swap. Hoy crearemos un modelo matemático más preciso, escribiremos el código basado en él y lo compararemos con un referente. También intentaremos meternos analizar los entresijos de la función principal de MQL5 para calcular el beneficio y llegaremos al fondo de todos los valores necesarios de la especificación.

Seguimos completando el algoritmo con la funcionalidad mínima necesaria y realizando pruebas con el material obtenido. La rentabilidad ha resultado baja, pero los artículos nos muestran un modelo que nos permite comerciar con beneficios de una forma completamente automática con instrumentos comerciales completamente diferentes, y no solo diferentes, sino que también se comercian en mercados fundamentalmente distintos.

En este artículo, usaremos el algoritmo de recompra como guía en un mundo con una mayor comprensión de la efectividad de los sistemas comerciales y comenzaremos a trabajar en los principios generales para mejorar la eficiencia comercial usando las matemáticas y la lógica; también aplicaremos los métodos menos comunes para aumentar la eficiencia en el contexto del uso de cualquier sistema comercial.

Desde el momento de su fundación el Mercado MQL5 (la tienda de robots comerciales e indicadores técnicos) ha atraido a sus filas a más de 250 investigadores y desarrolladores, que han publicado 580 productos. Los resultados del primer periodo de 2013 muestran que algunos vendedores tienen bastante éxito en el Mercado MQL5 y han obtenido con sus ventas un beneficio considerable.

En artículos anteriores, comenzamos a crear una gran biblioteca multiplataforma, cuyo cometido es simplificar la escritura de programas para las plataformas MetaTrader 5 y MetaTrader 4. En la novena parte, comenzamos a completar las clases de la biblioteca para trabajar en MQL4. En el presente artículo, continuaremos desarrollando la biblioteca para hacerla totalmente compatible con MQL4.

Another quarter of the year has passed and we have decided to sum up its results for MetaTrader AppStore - the largest store of trading robots and technical indicators for MetaTrader platforms. More than 500 developers have placed over 1 200 products in the Market by the end of the reported quarter.

No podemos obtener un algoritmo verdaderamente estable si para seleccionar los parámetros utilizamos la optimización basada en datos históricos. Un algoritmo estable en sí mismo debe saber qué parámetros se necesitan para trabajar con cualquier instrumento comercial en cualquier momento. El algoritmo no debe suponer ni adivinar: debe saber con certeza.

Este es un artículo de lectura obligada para cualquiera que desee mejorar su carrera como programador. Esta serie de artículos tiene como objetivo convertirlo a usted en el mejor programador posible, sin importar la experiencia que tenga. Las ideas analizadas funcionan tanto para principiantes como para profesionales de la programación en MQL5.