Artículos sobre simulación de estrategias en el lenguaje MQL5

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.

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.

¿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, 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.

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.

Este artículo presenta la versión original del algoritmo de optimización de la quimiotaxis bacteriana (BCO) y su versión modificada. Hoy veremos con detalle todas las diferencias, centrándonos en la nueva versión de BCOm, que simplifica el mecanismo de movimiento bacteriano, reduce la dependencia de la historia de cambios de posición y utiliza operaciones matemáticas más sencillas en comparación con la versión original, sobrecargada computacionalmente. También realizaremos pruebas y extraeremos conclusiones.

En este artículo, escribiremos un ejemplo de visualización del proceso de optimización e implementaremos la visualización de las tres mejores pasadas para cuatro criterios de optimización. Asimismo, ofreceremos la posibilidad de seleccionar una de las tres mejores pasadas para mostrar sus datos en tablas y gráficos.

Hoy nuestro objetivo consiste en crear un sistema de optimización periódica automática de las estrategias comerciales utilizadas en un asesor experto final. El sistema se vuelve más complejo a medida que se desarrolla, por lo que de vez en cuando debemos examinarlo en su conjunto para detectar cuellos de botella y soluciones subóptimas.

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, implementaremos el indicador de control de manera que pueda integrarse en el sistema de mensajes que está en desarrollo. Aunque no es algo muy complejo de hacer, es necesario entender algunos detalles sobre cómo inicializar este módulo. El contenido expuesto aquí tiene como objetivo, pura y simplemente, la didáctica. En ningún caso debe considerarse como una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.

En este artículo, veremos cómo construir el primero de los módulos, realmente funcional, para ser utilizado en el sistema de repetición/simulador. Además de tener como propósito general servir para otras cosas también. El módulo que se construirá aquí será el del indicador de mouse.

Después de haber tomado un descanso en el desarrollo y perfeccionamiento del servicio usado en la repetición/simulación, retomaremos el trabajo en él. Ahora que no utilizaremos algunos recursos, como las variables globales del terminal, es necesario reestructurar por completo algunas partes de él. No se preocupen, este proceso se explicará adecuadamente para que todos puedan seguir el desarrollo del servicio.

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.

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, 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.

El método BOA, inspirado en el clásico juego del billar, modela el proceso de búsqueda de soluciones óptimas como un juego de bolas que intentan acertar en las troneras que representan los mejores resultados. En este artículo revisaremos los fundamentos del BOA, su modelo matemático y su eficacia para resolver diversos problemas de optimización.

En el desarrollo de una estrategia hay muchos detalles complejos a tener en cuenta, muchos de los cuales no se destacan para los traders principiantes. Como resultado, muchos comerciantes, incluido yo mismo, hemos tenido que aprender estas lecciones a las duras penas. Este artículo se basa en mis observaciones de errores comunes que la mayoría de los traders principiantes encuentran al desarrollar estrategias en MQL5. Ofrecerá una variedad de consejos, trucos y ejemplos para ayudar a identificar la descalificación de un EA y probar la solidez de nuestros propios EA de una manera fácil de implementar. El objetivo es educar a los lectores, ayudándolos a evitar futuras estafas al comprar EA, así como a prevenir errores en el desarrollo de su propia estrategia.

Hoy hablaremos de una nueva metaheurística de optimización inspirada en la naturaleza: el NOA (Neuroboids Optimisation Algorithm), que combina principios de inteligencia colectiva y redes neuronales. A diferencia de los métodos clásicos, el algoritmo usa una población de "neuroboides" autodidactas, cada uno con su propia red neuronal que adapta la estrategia de búsqueda en tiempo real. En el artículo se revela la arquitectura del algoritmo, los mecanismos de autoaprendizaje de los agentes y las perspectivas de aplicación de este enfoque híbrido a problemas complejos de optimización.

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.

Lo que construiremos será complejo de entender. Por esta razón, en este artículo solo presentaré el inicio de la construcción. Léelo con calma, ya que es esencial comprender su contenido para pasar al siguiente paso. El objetivo de este contenido es meramente didáctico, sin aplicación práctica más allá del aprendizaje y estudio de los conceptos presentados.

En este artículo, presentaré un tema muy importante, que pocos comprenden realmente: Eventos personalizados. Peligros. Ventajas y fallos causados por tales elementos. Este tema es clave para quienes desean convertirse en programadores profesionales en MQL5 o en cualquier otro tipo de lenguaje. Por ello, nos centraremos en MQL5 y MetaTrader 5.

La diversificación y optimización de la cartera distribuye estratégicamente las inversiones entre múltiples activos para minimizar el riesgo, al tiempo que selecciona la combinación ideal de activos para maximizar la rentabilidad basándose en métricas de rendimiento ajustadas al riesgo.

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.

Este artículo detalla un algoritmo de optimización inspirado en el tiro con arco, centrado en el uso del método de la ruleta como mecanismo de selección de zonas prometedoras para las "flechas". Este método nos permite evaluar la calidad de las soluciones y seleccionar las más prometedoras para seguir estudiándolas.

Les presento mi nuevo algoritmo basado en la población, el BIO (Blood Inheritance Optimization), inspirado en el sistema de herencia del grupo sanguíneo humano. En este algoritmo, cada solución tiene un "grupo sanguíneo" distinto que determina su forma de evolucionar. Al igual que en la naturaleza, el grupo sanguíneo de un niño se hereda según reglas específicas, en el BIO las nuevas soluciones obtienen sus características mediante un sistema de herencia y mutaciones.

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.

Si hemos empezado a automatizar la optimización periódica, también deberíamos ocuparnos de la actualización automática de los ajustes de los asesores expertos que ya están trabajando en la cuenta comercial. También deberíamos permitirle ejecutar un asesor experto en el simulador de estrategias y cambiar su configuración en una sola pasada.

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.

Antes de continuar con el desarrollo de asesores expertos multidivisas, vamos a intentar crear un nuevo proyecto utilizando la biblioteca desarrollada. Usando este ejemplo, descubriremos cómo organizar mejor el almacenamiento del código fuente y cómo puede ayudarnos el uso del nuevo repositorio de código de MetaQuotes.

Cuando tú desarrollas algo, ya sea en xlwings o en cualquier otro paquete que nos permita leer y escribir directamente en Excel, en realidad deberías notar que todos los programas, funciones o procedimientos se ejecutan y luego finalizan su tarea. No permanecen allí dentro de un bucle, y, por más que intentes hacer las cosas de otra forma.

En este artículo seguiremos conectando la nueva estrategia con el sistema de optimización automática que hemos creado. Asimismo, veremos qué cambios habrá que introducir en el EA de creación del proyecto de optimización y en los EAs de la segunda y tercera fase.