Artículos sobre simulación de estrategias en el lenguaje MQL5
¿Cómo podemos desarrollar, escribir y probar una estrategia comercial, cómo podemos encontrar los parámetros óptimos del sistema y cómo podemos analizar los resultados obtenidos? La plataforma MetaTrader ofrece a los desarrolladores de robots comerciales un abanico de posibilidades para una comprobación rápida y precisa de las ideas comerciales. Lea estos artículos para llegar a saber cómo probar los robots multidivisas y usar las posibilidades de MQL5 Cloud Network para la optimización.
A los desarrolladores de los sistemas automáticos de trading les recomendamos empezar a estudiar a partir de los fundamentos de la simulación y los algoritmos de generación de ticks en el Probador de Estrategias.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 71): Ajuste del tiempo (IV)
En este artículo, mostraré cómo implementar lo presentado en el artículo anterior en el servicio de repetición/simulación. Pero, como suele ocurrir con muchas cosas en la vida, es habitual que surjan problemas. Y este caso no fue una excepción. Sigue leyendo y descubre cuál será el tema del próximo artículo de esta serie. 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 mostrados.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 70): Ajuste del tiempo (III)
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.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 69): Ajuste del tiempo (II)
Aquí entenderemos por qué necesitamos utilizar la función iSpread. Al mismo tiempo, comprenderemos cómo el sistema nos informa del tiempo restante de la barra cuando no hay ticks disponibles para hacerlo. El contenido presentado aquí tiene como único propósito la enseñanza y la didáctica. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 68): Ajuste del tiempo (I)
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.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 67): Refinando el indicador de control
En este artículo, mostraré lo que un poco de refinamiento en el código es capaz de lograr. Dicho refinamiento tiene como objetivo simplificar nuestro código, hacer un mayor uso de las llamadas a la biblioteca de MQL5 y, sobre todo, conseguir que sea mucho más estable, seguro y fácil de usar en otros códigos que desarrollemos en el futuro. El contenido expuesto aquí tiene un propósito puramente didáctico. En ningún caso debe considerarse como una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y estudio de los conceptos mostrados.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 66): Presionando play en el servicio (VII)
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.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 65): Presionando play en el servicio (VI)
En este artículo, mostraré cómo lo implementaremos y resolveremos el problema del indicador del mouse cuando se utiliza junto con la aplicación de repetición/simulación. El contenido expuesto aquí tiene como único propósito la enseñanza. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y estudio de los conceptos presentados.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 64): Presionando play en el servicio (V)
En este artículo, mostraré cómo corregir dos errores presentes en el código. Sin embargo, he intentado explicarlas de manera que tú, aspirante a programador, entiendas que las cosas no siempre ocurrirán como habías previsto. Pero esto no debe ser motivo de desesperación, sino una oportunidad para aprender. El contenido expuesto aquí tiene como único propósito ser didáctico. En ningún caso debe interpretarse como una aplicación cuya finalidad sea distinta al aprendizaje y estudio de los conceptos presentados.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 63): Presionando play en el servicio (IV)
En este archivo, resolveremos por fin los problemas de simulación de los ticks en una barra de un minuto, de manera que puedan coexistir con ticks reales. De esta manera, evitaremos enfrentarnos a problemas en el futuro. El contenido expuesto aquí tiene como único objetivo la didáctica. En ningún caso debe interpretarse como una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.
Modificaciones más notables del algoritmo de búsqueda cooperativa artificial (Artificial Cooperative Search, ACSm)
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.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 62): Presionando play en el servicio (III)
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.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 61): Presionando play en el servicio (II)
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.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 60): Presionando play en el servicio (I)
Llevamos bastante tiempo trabajando únicamente con los indicadores. Pero ahora ha llegado el momento de hacer que el servicio vuelva a ejecutar su trabajo y podamos ver el gráfico construyéndose con los datos proporcionados. Sin embargo, como no todo es tan simple, será necesario observar para entender lo que nos espera.
Algoritmo de búsqueda cooperativa artificial (Artificial Cooperative Search, ACS)
La búsqueda cooperativa artificial (Artificial Cooperative Search, ACS) es un método innovador que utiliza una matriz binaria y múltiples poblaciones dinámicas basadas en relaciones de mutualismo y cooperación para encontrar soluciones óptimas de forma rápida y precisa. El enfoque único de ACS sobre depredadores y presas le permite obtener excelentes resultados en problemas de optimización numérica.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 59): Un nuevo futuro
La correcta comprensión de las cosas nos permite hacer más con menos esfuerzo. En este artículo, explicaré por qué es necesario ajustar la aplicación de la plantilla antes de que el servicio comience a interactuar realmente con el gráfico. Además, ¿qué tal si mejoramos el indicador del mouse para que podamos hacer más cosas con él?
Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 13): Automatización de la segunda fase: selección en grupos
Ya hemos puesto en marcha la primera fase del proceso de optimización automatizada. Para distintos símbolos y marcos temporales, realizamos la optimización utilizando varios criterios y almacenamos información sobre los resultados de cada pasada en la base de datos. Ahora vamos a seleccionar los mejores grupos de conjuntos de parámetros de entre los encontrados en la primera etapa.
Desarrollo de un robot en Python y MQL5 (Parte 2): Selección, creación y entrenamiento de modelos, simulador personalizado en Python
Hoy vamos a continuar con la serie de artículos sobre la creación de un robot comercial en Python y MQL5. En el presente artículo, resolveremos el problema de la selección y el entrenamiento de modelos, la prueba de los mismos, la aplicación de la validación cruzada, la búsqueda en cuadrícula y el problema del ensamblaje de modelos.
Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 11): Comenzamos a automatizar el proceso de optimización
Para obtener un buen EA, tenemos que seleccionar muchos conjuntos adecuados de parámetros de instancias de estrategias comerciales para él. Esto puede hacerse manualmente ejecutando la optimización en diferentes símbolos y seleccionando después los mejores resultados. Pero resulta mejor delegar el trabajo en un programa y dedicarse a actividades más productivas.
Optimización automatizada de parámetros para estrategias de negociación con Python y MQL5
Existen varios tipos de algoritmos para la autooptimización de estrategias y parámetros de negociación. Estos algoritmos se utilizan para mejorar automáticamente las estrategias de negociación basándose en datos históricos y actuales del mercado. En este artículo veremos uno de ellos con ejemplos en Python y MQL5.
Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 9): Recopilamos los resultados de optimización de las instancias individuales de una estrategia comercial
Hoy vamos a esbozar los principales pasos para desarrollar nuestro EA. Uno de los primeros será realizar una optimización en una sola instancia de la estrategia comercial desarrollada. Así, intentaremos reunir en un solo lugar toda la información necesaria sobre las pasadas del simulador durante la optimización.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 23): Redes neuronales convolucionales (CNNs, Convolutional Neural Networks)
Las redes neuronales convolucionales son otro algoritmo de aprendizaje automático que tiende a especializarse en descomponer conjuntos de datos multidimensionales en partes constituyentes clave. Examinamos cómo se consigue esto normalmente y exploramos una posible aplicación para los operadores en otra clase de señal del asistente MQL5.
Estrategia de Bill Williams con y sin otros indicadores y predicciones
En este artículo, analizaremos una de las famosas estrategias de Bill Williams, la analizaremos e intentaremos mejorarla con otros indicadores y predicciones.
Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 8): Realizamos pruebas de carga y procesamos la nueva barra
Conforme hemos ido avanzado, hemos utilizado cada vez más instancias simultáneas de estrategias comerciales en un mismo asesor experto. Hoy intentaremos averiguar a cuántas instancias podemos llegar antes de encontrarnos con limitaciones de recursos.
Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 7): Selección de grupos considerando el periodo forward
Anteriormente hemos evaluado la selección de un grupo de instancias de estrategias comerciales para mejorar el rendimiento cuando trabajan juntas solo durante el mismo periodo de tiempo en el que se han optimizado las instancias individuales. Veamos qué ocurre en el periodo forward.
Asesor Experto Grid-Hedge Modificado en MQL5 (Parte IV): Optimización de la estrategia de cuadrícula simple (I)
En esta cuarta parte, revisamos los asesores expertos (EA) Simple Hedge y Simple Grid desarrollados anteriormente. Nuestro enfoque se centra en perfeccionar Simple Grid EA a través del análisis matemático y un enfoque de fuerza bruta, apuntando al uso óptimo de la estrategia. Este artículo profundiza en la optimización matemática de la estrategia, preparando el escenario para la futura exploración de la optimización basada en codificación en entregas posteriores.
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo Boids, o algoritmo de comportamiento de bandada (Algoritmo Boids, Boids)
En este artículo, realizamos un estudio del algoritmo Boids, que se basa en ejemplos únicos del comportamiento de enjambre o bandada de animales. El algoritmo Boids, a su vez, ha servido de base para la creación de toda una clase de algoritmos agrupados bajo el nombre de "inteligencia de enjambre".
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 18): Búsqueda de arquitectura neural con vectores propios
Búsqueda de arquitectura neuronal, un enfoque automatizado para determinar la configuración ideal de la red neuronal, puede ser una ventaja cuando se enfrentan muchas opciones y grandes conjuntos de datos de prueba. Analizamos cómo, cuando se combinan vectores propios, este proceso puede resultar aún más eficiente.
Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 6): Automatizamos la selección de un grupo de instancias
Tras optimizar una estrategia comercial, obtendremos conjuntos de parámetros en base a los cuales podremos crear varias instancias (ejemplares) de estrategias comerciales combinadas en un asesor experto. Antes lo hacíamos manualmente, pero ahora trataremos de automatizar el proceso
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de optimización de ballenas (Whale Optimization Algorithm, WOA)
El algoritmo de optimización de ballenas (WOA) es un algoritmo metaheurístico inspirado en el comportamiento y las estrategias de caza de las ballenas jorobadas. La idea básica del WOA es imitar el método de alimentación denominado "red de burbujas", en el que las ballenas crean burbujas alrededor de la presa para atacarla después en espiral.
El papel de la calidad del generador de números aleatorios en la eficiencia de los algoritmos de optimización
En este artículo, analizaremos el generador de números aleatorios Mersenne Twister y lo compararemos con el estándar en MQL5. También determinaremos la influencia de la calidad del generador de números aleatorios en los resultados de los algoritmos de optimización.
Modelo de aprendizaje profundo GRU en Python usando ONNX en asesores expertos, GRU vs LSTM
El artículo está dedicado al desarrollo de un modelo de aprendizaje profundo GRU ONNX en Python. En la parte práctica, implementaremos este modelo en un asesor comercial y, a continuación, compararemos el rendimiento del modelo GRU con LSTM (memoria a largo plazo).
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 21): Desbloqueando las redes neuronales: desmitificando los algoritmos de optimización
Sumérjase en el corazón de las redes neuronales mientras desmitificamos los algoritmos de optimización utilizados dentro de la red neuronal. En este artículo, descubra las técnicas clave que liberan todo el potencial de las redes neuronales, impulsando sus modelos a nuevas cotas de precisión y eficacia.
Hibridación de algoritmos basados en poblaciones. Esquema secuencial y paralelo
En este artículo, nos sumergiremos en el mundo de la hibridación de algoritmos de optimización analizando tres tipos clave: la mezcla de estrategias y la hibridación secuencial y paralela. Asimismo, realizaremos una serie de experimentos combinando y probando los algoritmos de optimización correspondientes.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 14): Previsión multiobjetivo de series temporales con STF
La fusión espacio-temporal, que utiliza métricas espaciales y temporales en la modelización de datos, es útil sobre todo en teledetección y otras muchas actividades visuales para comprender mejor nuestro entorno. Gracias a un artículo publicado, adoptamos un enfoque novedoso en su uso examinando su potencial para los comerciantes.
Algoritmos de optimización de la población: Resiliencia ante el estancamiento en los extremos locales (Parte II)
Hoy continuaremos un experimento cuyo objetivo es investigar el comportamiento de los algoritmos de optimización basados en poblaciones en el contexto de su capacidad para abandonar eficazmente los mínimos locales cuando la diversidad de la población es baja y alcanzar los máximos globales. Resultados del estudio.
Desarrollamos un Asesor Experto multidivisas (Parte 5): Tamaños de posición variables
En las partes anteriores, el Asesor Experto (EA) en desarrollo sólo podía utilizar un tamaño de posición fijo para operar. Esto es aceptable para las pruebas, pero no es aconsejable cuando se opera en una cuenta real. Hagamos posible el comercio utilizando tamaños de posición variables.
Algoritmos de optimización de la población: Resiliencia ante el estancamiento en los extremos locales (Parte I)
El presente artículo presenta un experimento único cuyo objetivo es investigar el comportamiento de los algoritmos de optimización basados en poblaciones en el contexto de su capacidad para abandonar eficientemente los mínimos locales cuando la diversidad en la población es baja y alcanzar los máximos globales. Los trabajos en este campo nos permitirán comprender mejor qué algoritmos específicos pueden continuar con éxito la búsqueda a partir de las coordenadas fijadas por el usuario como punto de partida, y qué factores influyen en su éxito en este proceso.
Clase básica de algoritmos de población como base para una optimización eficaz
El presente material supone un intento único de investigación para combinar una variedad de algoritmos de población en una sola clase y simplificar la aplicación de técnicas de optimización. Este enfoque no solo descubre oportunidades para el desarrollo de nuevos algoritmos, incluidas variantes híbridas, sino que también crea un banco de pruebas básico y versátil. Este banco se convertirá así en una herramienta clave para seleccionar el algoritmo óptimo según un problema específico.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 12): Polinomio de Newton
El polinomio de Newton, que crea ecuaciones cuadráticas a partir de un conjunto de unos pocos puntos, es un enfoque arcaico pero interesante para observar una serie temporal. En este artículo tratamos de explorar qué aspectos podrían ser de utilidad para los operadores desde este enfoque, así como abordar sus limitaciones.
Algoritmos de optimización de la población: Objetos artificiales de búsqueda multisocial (artificial Multi-Social search Objects, MSO)
Continuación del artículo anterior como desarrollo de la idea de grupos sociales. El nuevo artículo investiga la evolución de los grupos sociales mediante algoritmos de reubicación y memoria. Los resultados ayudarán a comprender la evolución de los sistemas sociales y a aplicarlos a la optimización y la búsqueda de soluciones.