Artículos sobre simulación de estrategias en el lenguaje MQL5

Este artículo revelará el potencial del modelo Value at Risk (VaR) para optimizar un portafolio multidivisa. Usando el poder de Python y la funcionalidad de MetaTrader 5, hoy demostraremos cómo implementar el análisis VaR para la asignación eficiente de capital y la gestión de posiciones. Desde los fundamentos teóricos hasta la aplicación práctica, el artículo abarcará todos los aspectos de la aplicación de uno de los sistemas de cálculo del riesgo más sólidos, el VaR, a la negociación algorítmica.

¿Recuerda el asesor experto Ilan 1.6 Dymanic? Hoy intentaremos mejorarlo usando el aprendizaje automático. Así, en el presente artículo reanimaremos el antiguo desarrollo y añadiremos aprendizaje automático con una tabla Q. Paso a paso.

La teoría de categorías es un apartado diverso y en expansión de las matemáticas, que solo recientemente ha comenzado a ser trabajado por la comunidad MQL5. Esta serie de artículos tiene por objetivo repasar algunos de sus conceptos para crear una biblioteca abierta y seguir usando este maravilloso apartado en la creación de estrategias comerciales.

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?

Aprenda a crear y personalizar objetos gráficos en MQL5 utilizando datos actuales e históricos. Esta guía basada en proyectos le ayuda a visualizar operaciones y aplicar conceptos MQL5 de manera práctica, lo que facilita la creación de herramientas adaptadas a sus necesidades comerciales.

En este trabajo, analizaremos un nuevo algoritmo de optimización basado en la población, el CPA (Cyclic Parthenogenesis Algorithm), inspirado en la estrategia reproductiva única de los pulgones. El algoritmo combina dos mecanismos de reproducción: la partenogénesis y la reproducción sexual, y utiliza una estructura de población colonial con posibilidad de migración entre colonias. Las características clave del algoritmo son el cambio adaptativo entre diferentes estrategias de cría y un sistema de intercambio de información entre colonias usando un mecanismo de vuelo.

Hoy eliminaremos la restricción que impedía la ejecución de simulaciones basadas en el trazado de LAST e introduciremos un nuevo punto de entrada específico para este tipo de simulación. Ahora, vean que todo el mecanismo operativo se fundamentará en los principios del mercado de divisas. La principal distinción en esta rutina reside en la separación entre las simulaciones BID y LAST. Pero, es importante notar que la metodología empleada en la aleatorización del tiempo y su ajuste para la compatibilidad con la clase C_Replay permanece idéntica en ambos tipos de simulación. Esto es bueno, pues las alteraciones en uno de los modos resultan en mejoras automáticas en el otro, especialmente en lo que concierne al manejo del tiempo entre los ticks.

La transformada de Fourier, introducida por Joseph Fourier, es un medio para descomponer puntos de datos de ondas complejos en componentes de ondas simples. Esta característica puede resultar útil para los tráders, así que hablaremos de ella en este artículo.

Este artículo analiza el algoritmo AOS (Atomic Orbital Search), que usa conceptos de modelos orbitales atómicos para modelar la búsqueda de soluciones. El algoritmo se basa en distribuciones de probabilidad y en la dinámica de las interacciones en el átomo. El artículo analiza con detalle los aspectos matemáticos del AOS, incluida la actualización de las posiciones de las soluciones candidatas y los mecanismos de absorción y liberación de energía. El AOS descubre nuevos horizontes para la aplicación de los principios cuánticos a los problemas computacionales al ofrecer un enfoque innovador de la optimización.

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.

Muchas veces, estamos obligados a dar un paso atrás para luego avanzar. En este artículo, mostraré todos los cambios necesarios para que el rendimiento de los indicadores Mouse y Chart Trade no se viera comprometido. Como bono, presentaré otros cambios que ocurrieron en otros archivos de encabezado, los cuales serán muy utilizados en el futuro.

En este artículo, analizaremos un algoritmo de la familia MEC llamado algoritmo MEC Simple de evolución mental (Simple MEC, SMEC). El algoritmo se caracteriza por la belleza de la idea expuesta y su sencillez de aplicación.

En este artículo concluiremos la primera fase de la construcción. Aunque será algo relativamente rápido, explicaré detalles que quizás no se comentaron anteriormente. Pero aquí explicaré algunas cosas que mucha gente no entiende por qué son como son. Uno de estos casos es el del ratón. ¡¡¡¿Sabes por qué tienes que pulsar la tecla Shift o Ctrl en tu teclado?!!!

Este artículo implementaremos un simulador rápido de estrategias para modelos de aprendizaje automático utilizando Numba. En cuanto a su velocidad, superará en un factor de 50 a un simulador de estrategias puramente basado en Python. El autor recomienda usar esta biblioteca para acelerar los cálculos matemáticos, y especialmente cuando se utilizan ciclos.

El artículo habla de un método de optimización basado en los principios del sistema inmune del organismo -Micro Artificial immune system, (Micro-AIS)-, una modificación del AIS. El Micro-AIS usa un modelo más simple del sistema inmunitario y operaciones sencillas de procesamiento de la información inmunitaria. El artículo también analizará las ventajas e inconvenientes del Micro-AIS en comparación con el AIS convencional.

En este artículo, presentamos el algoritmo de optimización aritmética (AOA) basado en operaciones aritméticas simples: suma, resta, multiplicación y división. Estas operaciones matemáticas básicas sirven como base para encontrar soluciones óptimas a diversos problemas.

Este artículo trata sobre el uso de ciclos en el trading. Consideraremos construir una estrategia comercial basada en modelos cíclicos.

Crearemos un indicador basado en el Cuadrado de Gann de 9, construido elevando al cuadrado el tiempo y el precio. Prepararemos el código y probaremos el indicador en la plataforma en diferentes intervalos de tiempo.

Aquí te mostraré una técnica que puede ayudarte mucho en varios momentos de tu vida como programador. En contra de lo que muchos dicen, lo limitado no es la plataforma, sino los conocimientos del individuo que lo dice. Lo que se explicará aquí es que con un poco de sentido común y creatividad, se puede hacer que la plataforma MetaTrader 5 sea mucho más interesante y versátil, sin tener que crear programas locos ni nada por el estilo puedes crear un código sencillo, pero seguro y fiable. Utiliza tu ingenio para domar el código con el fin de modificar algo que ya existe, sin eliminar ni añadir una sola línea al código original.

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.

Ya hemos creado bastantes componentes que ayudan a organizar la optimización automática. Durante la creación, seguimos la estructura cíclica tradicional: desde la creación de código mínimo funcional hasta la refactorización y la obtención de código mejorado. Es hora de empezar a limpiar nuestra base de datos, que también es un componente clave en el sistema que estamos creando.

A muchas personas, especialmente a los no programadores, les resulta muy difícil transferir información entre MetaTrader 5 y otros programas. Uno de esos programas es Excel. Muchos utilizan Excel para gestionar y controlar sus riesgos, ya que es un programa muy bueno y fácil de aprender, incluso para quienes no son programadores de VBA. A continuación, voy a mostrar cómo establecer la comunicación entre MetaTrader 5 y Excel (un método muy sencillo).

La teoría de categorías es un apartado diverso y en expansión de las matemáticas, que solo recientemente ha comenzado a ser trabajado por la comunidad MQL5. Esta serie de artículos tiene por objetivo repasar algunos de sus conceptos para crear una biblioteca abierta y seguir usando este maravilloso apartado en la creación de estrategias comerciales.

Vamos a continuar el desarrollo del sistema de órdenes, pero verás que haremos una reutilización masiva de cosas ya vistas en otros artículos. Aun así, tendremos una pequeña recompensa en este artículo. Desarrollaremos, en primer lugar, un sistema que pueda ser operado junto al servidor de negociación real, ya sea usando una cuenta demo o una cuenta real. Haremos uso masivo y extensivo de la plataforma MetaTrader 5 para proporcionarnos todo el soporte que necesitaremos en este inicio de viaje.

La teoría de categorías es una rama de las matemáticas diversa y en expansión, relativamente inexplorada aún en la comunidad MQL5. Esta serie de artículos tiene como objetivo describir algunos de sus conceptos para crear una biblioteca abierta y seguir utilizando esta maravillosa sección para crear estrategias comerciales.

En este artículo damos el primer paso en la programación MQL5, incluso para principiantes. Le mostraremos cómo transformar patrones de velas familiares en un indicador personalizado completamente funcional. Los patrones de velas son valiosos porque reflejan la acción real del precio y señalan cambios en el mercado. En lugar de escanear gráficos manualmente (un enfoque propenso a errores e ineficiencias), analizaremos cómo automatizar el proceso con un indicador que identifica y etiqueta patrones para usted. A lo largo del camino, exploraremos conceptos clave como indexación, series de tiempo, rango verdadero promedio (para mayor precisión en la volatilidad variable del mercado) y el desarrollo de una biblioteca de patrones de velas reutilizables personalizada para usar en proyectos futuros.