Artículos sobre simulación de estrategias en el lenguaje MQL5

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¿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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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 3): Entropía de Shannon

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 3): Entropía de Shannon

El tráder moderno está casi siempre a la búsqueda de nuevas ideas, probando constantemente nuevas estrategias, modificándolas y descartando las que han fracasado. En esta serie de artículos, intentaré demostrar que el Wizard MQL5 es un verdadero apoyo para el tráder.
Matemáticas del mercado: beneficios, pérdidas, costes
Matemáticas del mercado: beneficios, pérdidas, costes

Matemáticas del mercado: beneficios, pérdidas, costes

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.
Algoritmos de optimización de la población
Algoritmos de optimización de la población

Algoritmos de optimización de la población

Artículo de introducción a los algoritmos de optimización (AO). Clasificación. En el artículo, intentaremos crear un banco de pruebas (un conjunto de funciones) que servirá en el futuro para comparar los AO entre sí, e incluso, quizás, para identificar el algoritmo más universal de todos los ampliamente conocidos.
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Experimentos con redes neuronales (Parte 2): Optimización inteligente de una red neuronal

Experimentos con redes neuronales (Parte 2): Optimización inteligente de una red neuronal

Las redes neuronales lo son todo. Vamos a comprobar en la práctica si esto es así. MetaTrader 5 como herramienta autosuficiente para el uso de redes neuronales en el trading. Una explicación sencilla.
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Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 30): ¿¡El CHART TRADE ahora como indicador?!

Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 30): ¿¡El CHART TRADE ahora como indicador?!

Vamos a hacer uso del Chart Trade nuevamente... pero ahora será un indicador y podrá o no estar presente en el gráfico.
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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 1): Análisis de regresión

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 1): Análisis de regresión

De manera consciente o inconsciente, el tráder moderno está casi siempre en busca de nuevas ideas, probando constantemente nuevas estrategias, modificándolas y descartando las que han fracasado. Este proceso de investigación requiere mucho tiempo y se ve acompañado por muchos errores. En esta serie de artículos, intentaré demostrar que el Wizard MQL5 es un verdadero apoyo para el tráder. Gracias al Wizard, el tráder podrá ahorrar tiempo a la hora de poner en práctica sus ideas. Asimismo, podrá reducir la probabilidad de que surjan errores por duplicación de código. En lugar de perder el tiempo con el código, los tráders tendrán la posibilidad de poner en práctica su filosofía comercial.
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Experimentos con redes neuronales (Parte 1): Recordando la geometría

Experimentos con redes neuronales (Parte 1): Recordando la geometría

Las redes neuronales lo son todo. En este artículo, usaremos la experimentación y enfoques no estándar para desarrollar un sistema comercial rentable y comprobaremos si las redes neuronales pueden ser de alguna ayuda para los comerciantes.
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Valoración visual de los resultados de optimización

Valoración visual de los resultados de optimización

La conversación en este artículo se centrará en cómo crear gráficos para todas las pasadas de optimización y elegir el criterio personalizado óptimo. Y también sobre cómo, teniendo un conocimiento mínimo de MQL5 y un gran ánimo de trabajar, usando los artículos del sitio y los comentarios en el foro, podremos escribir lo que queramos.
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¿Cómo elegir correctamente un asesor en el Mercado?

¿Cómo elegir correctamente un asesor en el Mercado?

En este artículo, analiceremos los puntos a los que debemos prestar atención en primer lugar a la hora de comprar un asesor. También buscaremos formas de aumentar los beneficios y, lo que es más importante, de gastar el dinero de forma inteligente y seguir ganando con ello. Además, tras finalizar la lectura, comprenderá que puede ganar dinero incluso con productos simples y gratuitos.
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Gestionando el Horario (Parte 2): Funciones

Gestionando el Horario (Parte 2): Funciones

Determinando la compensación del bróker y la hora GMT de forma automática. En lugar de pedir ayuda a su bróker, de quien probablemente recibirá una respuesta insuficiente (quién estaría dispuesto a explicar dónde se ha metido la hora faltante), simplemente nos fijaremos en cómo estos calculan sus precios en las semanas de cambio horario, pero evitando engorrosos cálculos manuales: un programa se encargará de ello, después de todo, ¿para qué tenemos un PC?
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Gestionando el Horario (Parte 1): Fundamentos

Gestionando el Horario (Parte 1): Fundamentos

Funciones y fragmentos de código que simplifican y aclaran el manejo del tiempo, la diferencia con el bróker y los cambios en el horario de verano o invierno. La sincronización precisa puede ser un elemento crucial en el trading. A la hora actual, ¿la bolsa de valores de Londres o Nueva York está ya abierta o sigue cerrada? ¿Cuándo comienza y finaliza el horario comercial para el trading en Fórex? Para un tráder que comercia de forma manual y en vivo, esto no supone un gran problema.
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Combinatoria y teoría de la probabilidad en el trading (Parte I): Fundamentos

Combinatoria y teoría de la probabilidad en el trading (Parte I): Fundamentos

En esta serie de artículos, buscaremos una aplicación práctica de la teoría de probabilidad para describir el proceso del trading y la fijación de los precios. En el primer artículo, nos familiarizaremos con los conceptos básicos de la combinatoria y la teoría de probabilidad, y analizaremos el primer ejemplo de la aplicación de fractales dentro de la teoría de probabilidad.
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Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte IV): Funcionalidad mínima

Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte IV): Funcionalidad mínima

En este artículo, mostraremos una versión mejorada de la fuerza bruta, basada en los objetivos establecidos en el artículo anterior, y trataremos de abarcar este tema de la forma más amplia posible usando los asesores y la configuración obtenidos con este método. También ofreceremos a la comunidad la posibilidad de probar la nueva versión del programa.
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Técnicas útiles y exóticas para el comercio automático

Técnicas útiles y exóticas para el comercio automático

En el presente artículo, mostraremos algunos trucos muy útiles e interesantes para comerciar de forma automatizada. Alguna de estas técnicas podría resultar familiar al lector, o quizá no, pero intentaremos exponer los métodos más interesantes y explicar por qué merece la pena utilizarlos. Y lo que es más importante: mostraremos lo que pueden hacer en la práctica. Vamos a escribir asesores expertos y comprobar todas las técnicas descritas en la historia de cotizaciones.
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Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte II): Nuevos horizontes

Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte II): Nuevos horizontes

Este artículo prosigue con el tema de la fuerza bruta, ofreciendo al algoritmo de nuestro programa nuevas posibilidades para el análisis de mercado, y acelerando la velocidad de análisis y la calidad de los resultados finales, lo cual brinda un punto de vista de máxima calidad sobre los patrones globales en el marco de este enfoque.
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Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte II): Inmersión

Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte II): Inmersión

En el presente artículo, continuaremos con el tema de la fuerza bruta. Intentaremos destacar mejor los patrones con la ayuda de la nueva versión mejorada de nuestro programa y trataremos de encontrar la diferencia en la estabilidad usando distintos segmentos temporales y diferentes marcos temporales para las cotizaciones.
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Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones

Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones

En este artículo buscaremos patrones en el mercado, crearemos asesores expertos usando estos como base y verificaremos cuánto tiempo dichos patrones siguen funcionando y, en general, si se mantienen.
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Optimización móvil continua (Parte 8): Mejorando el programa y corrigiendo los errores encontrados

Optimización móvil continua (Parte 8): Mejorando el programa y corrigiendo los errores encontrados

A petición de los usuarios y lectores del presente ciclo de artículos, el programa ha sido modificado, y ahora podemos decir que el este artículo contiene la nueva versión del autooptimizador. Asimismo, hemos introducido en el autooptimizador tanto las mejoras solicitadas, como algunas nuevas cuya idea surgió durante la corrección del programa.
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Optimización paralela con el método de enjambre de partículas (Particle Swarm Optimization)

Optimización paralela con el método de enjambre de partículas (Particle Swarm Optimization)

El presente artículo describimos un modo de optimización rápida usando el método de enjambre de partículas, y presentamos una implementación en MQL lista para utilizar tanto en el modo de flujo único dentro de un EA, como en el modo paralelo de flujo múltiples como un complemento ejecutado en los agentes locales del simulador.
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Símbolo personalizados: fundamentos de uso en la práctica

Símbolo personalizados: fundamentos de uso en la práctica

El presente artículo está dedicado a la generación programática de los símbolos personalizados que sirven para mostrar varios métodos populares de representación de cotizaciones. Asimismo, ofrecemos una adaptación poco invasiva de asesores para comerciar con un símbolo real desde el gráfico del símbolo personalizado derivado. Los códigos fuente se adjuntan al artículo.
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Gradient boosting (CatBoost) en las tareas de construcción de sistemas comerciales. Un enfoque ingenuo

Gradient boosting (CatBoost) en las tareas de construcción de sistemas comerciales. Un enfoque ingenuo

Entrenamiento del clasificador CatBoost en el lenguaje Python, exportación al formato mql5; análisis de los parámetros del modelo y simulador de estrategias personalizado. Para preparar los datos y entrenar el modelo, se usan el lenguaje de programación Python y la biblioteca MetaTrader5.
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Aplicación práctica de las redes neuronales en el trading. Pasamos a la práctica

Aplicación práctica de las redes neuronales en el trading. Pasamos a la práctica

En el presente artículo, ofrecemos la descripción y las instrucciones del uso práctico de los módulos de red neuronal en la plataforma Matlab. Asimismo, comentaremos los aspectos principales de la construcción de un sistema comercial con uso de modelos de redes neuronales (RN). Para que resulte más fácil familiarizarse con el complejo de elementos comprimidos para el presente artículo, hemos tenido que modernizarlo de forma que se puedan compatibilizar varias funciones del modelo de RN.
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Optimización móvil continua (Parte 7): Encajando la parte lógica del optimizador automático con la parte gráfica y el control de la misma desde el programa

Optimización móvil continua (Parte 7): Encajando la parte lógica del optimizador automático con la parte gráfica y el control de la misma desde el programa

Este artículo es el penúltimo de la serie, y describe cómo encajar la parte gráfica del programa del optimizador automático con su parte lógica. En él, analizaremos el proceso de inicio y optimización, comenzando por la pulsación del botón y terminando el redireccionamiento al gestor de optimizaciones.
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Optimización móvil continua (Parte 6): La lógica del optimizador automático y su estructura

Optimización móvil continua (Parte 6): La lógica del optimizador automático y su estructura

Describiendo la creación de la optimización móvil automática, al fin hemos llegado a la estructura interna del propio optimizador automático. Este artículo puede resultar útil a aquellos que deseen mejorar el proyecto creado, o bien quieran simplemente analizar la lógica de funcionamiento del programa. En el presente artículo, mostraremos con la ayuda de diagramas UML la estructura interna del proyecto y la interacción de los objetos. Asimismo, analizaremos el proceso de iniciación de las optimizaciones, aunque, por el momento, sin describir el proceso de implementación del optimizador.
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Optimización móvil continua (Parte 5): Panorámica del proyecto del optimizador automático, creación de la interfaz gráfica

Optimización móvil continua (Parte 5): Panorámica del proyecto del optimizador automático, creación de la interfaz gráfica

Continuamos con la descripción de la optimización móvil en el terminal MetaTrader 5. Tras analizar en los artículos anteriores los métodos de formación del informe de optimización y su método de filtrado, hemos procedido a describir la estructura interna de la aplicación encargada del propio proceso de optimización. El optimizador automático, ejecutado como una aplicación en C#, tiene su propia interfaz gráfica. Este artículo está dedicado precisamente a esta interfaz gráfica.
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Optimización móvil continua (Parte 4): Programa de control de la optimización (optimizador automático)

Optimización móvil continua (Parte 4): Programa de control de la optimización (optimizador automático)

El principal objetivo del artículo consiste en describir el mecanismo de trabajo con la aplicación obtenida y sus posibilidades. De esta forma, el artículo supondría una serie de instrucciones de uso de esta aplicación, en la que se habla sobre todas las posibles trampas y detalles en sus ajustes.
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Optimización móvil continua (Parte 3): Método de adaptación del robot al optimizador automático

Optimización móvil continua (Parte 3): Método de adaptación del robot al optimizador automático

El tercer artículo actuará como puente entre los dos anteriores, pues en él se analizará el mecanismo de interacción con la DLL descrita en el primer artículo y los objetos para la descarga analizados en el segundo. Además, se mostrará el proceso de creación de un envoltorio para la clase que se importa desde DLL y se formará un archivo XML con la historia de transacciones, así como un método de interacción con los datos del envoltorio.
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Optimización móvil continua (Parte 2): Mecanismo de creación de informes de optimización para cualquier robot

Optimización móvil continua (Parte 2): Mecanismo de creación de informes de optimización para cualquier robot

Si el primer artículo de la serie estaba dedicado a la creación de la biblioteca DLL que utilizaremos en nuestro optimizador automático y en el robot, este estará completamente dedicado al lenguaje MQL5.
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SQLite: trabajo nativo con bases de datos en SQL en MQL5

SQLite: trabajo nativo con bases de datos en SQL en MQL5

El desarrollo de estrategias comerciales está relacionado con el procesamiento de grandes volúmenes de datos. Ahora, usted podrá trabajar directamente en MQL5 con bases de datos con la ayuda de solicitudes SQL basadas en SQLite. Una ventaja importante de este motor es que toda la base de datos se encuentra en un único archivo estándar, ubicado en la computadora del usuario.
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Optimización móvil continua (Parte 1): Mecanismo de trabajo con los informes de optimización

Optimización móvil continua (Parte 1): Mecanismo de trabajo con los informes de optimización

La primera parte del artículo está dedicada a la creación de una herramienta para trabajar con los informes de optimización y su importación desde el terminal, así como a los procesos de filtrado y clasificación de los datos obtenidos. MetaTrader 5 permite descargar informes sobre las pasadas de optimización, pero querríamos tener la posibilidad de añadir al informe nuestros propios datos.
Investigando las características estacionales de las series temporales financieras con la ayuda de diagramas Boxplot
Investigando las características estacionales de las series temporales financieras con la ayuda de diagramas Boxplot

Investigando las características estacionales de las series temporales financieras con la ayuda de diagramas Boxplot

Investigando las características estacionales de las series temporales financieras con la ayuda de diagramas Boxplot. Cada diagrama de caja individual ofrece una buena imagen sobre la distribución de los valores en el conjunto de datos. A pesar de sus similitudes visuales, no debemos confundir el diagrama de caja con el gráfico de velas japonesas.
Recetas MQL5 – Prueba de estrés de una estrategia comercial con ayuda de símbolos personalizados
Recetas MQL5 – Prueba de estrés de una estrategia comercial con ayuda de símbolos personalizados

Recetas MQL5 – Prueba de estrés de una estrategia comercial con ayuda de símbolos personalizados

En el artículo se analiza un enfoque sobre la prueba de estrés de estrategias comerciales con ayuda de símbolos personalizados Para este objetivo se crea una clase de símbolo de usuario. Con su ayuda, se obtendrán los datos de ticks desde fuentes de terceros y se cambiarán las propiedades del símbolo. Según los resultados del trabajo realizado, se ofrecerán variantes de cambio de las condiciones comerciales con respecto a las cuales se simula la estrategia comercial.
Arrancando el beneficio hasta el último pips
Arrancando el beneficio hasta el último pips

Arrancando el beneficio hasta el último pips

En el presente artículo, he intentado combinar la teoría con la práctica en el campo de la negociación algorítmica. La mayoría de las discusiones sobre la creación de Sistemas Comerciales está asociada al uso de las barras históricas de precio y varios indicadores aplicados a ellas. Es un tema tan discutido que no vamos a tocarlo. Las barras representan una entidad completamente artificial, por tanto, usaremos algo más próximo a la protoinformación— los ticks.
Estudio de las figuras técnicas de Merrill
Estudio de las figuras técnicas de Merrill

Estudio de las figuras técnicas de Merrill

En el presente artículo, vamos a analizar el modelo de las figuras técnicas de Merrill, e intentaremos averiguar hasta qué punto estos patrones técnicos son útiles hoy en día. Para este propósito, crearemos una herramienta para testearlos y aplicaremos este modelo a diferentes tipos de datos, a saber: precio de cierre, sus máximos y mínimos, indicadores del tipo oscilatorio.
Gestión de la optimización (Parte 2): Creando los objetos clave y la lógica de la aplicación
Gestión de la optimización (Parte 2): Creando los objetos clave y la lógica de la aplicación

Gestión de la optimización (Parte 2): Creando los objetos clave y la lógica de la aplicación

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.
Gestión de la optimización (Parte I): Creando una interfaz gráfica
Gestión de la optimización (Parte I): Creando una interfaz gráfica

Gestión de la optimización (Parte I): Creando una interfaz gráfica

Este artículo describe el proceso de la creación de una extensión para el terminal MetaTrader. La solución propuesta ayuda a automatizar el proceso de de la optimización iniciando la optimización en otros terminales. Basándose en el presente artículo, serán escritos algunos artículos más, que conciernen a este tema. La extensión está escrita usando el lenguaje C# y las plantillas de programación, lo que demuestra adicionalmente la capacidad del terminal para expandir las posibilidades diseñadas inicialmente en él a través del desarrollo de sus propios módulos, así como, demuestra la facilidad de crear las interfaces gráficas personalizadas usando el lenguaje con una funcionalidad más conveniente para eso.
Optimización de color de estrategias comerciales
Optimización de color de estrategias comerciales

Optimización de color de estrategias comerciales

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.
Estudio de técnicas de análisis de velas (Parte II): Búsqueda automática de patrones nuevos
Estudio de técnicas de análisis de velas (Parte II): Búsqueda automática de patrones nuevos

Estudio de técnicas de análisis de velas (Parte II): Búsqueda automática de patrones nuevos

En el anterior artículo, analizamos un total de 14 patrones, pero, como ya sabemos, existen otros modelos de velas. Y, para no sumergirnos en una revisión monótona de la enorme variedad de patrones restantes, hemos decidido tomar otro camino. En esta ocasión, ofrecemos al lector un sistema de búsqueda y prueba de nuevos modelos de velas basados en tipos de vela conocidos.
Estudio de técnicas de análisis de velas (Parte I): Comprobando los patrones existentes
Estudio de técnicas de análisis de velas (Parte I): Comprobando los patrones existentes

Estudio de técnicas de análisis de velas (Parte I): Comprobando los patrones existentes

En este artículo vamos a analizar modelos de velas (patrones) conocidos e investigar cuánto tienen de actual y efectivo en la realidad de hoy. El análisis de velas surgió hace más de 20 años, y sigue siendo bastante popular a día de hoy. Alguna gente incluso considera que las velas japonesas son el formato más fácil y cómodo para representar los precios de los activos.
Uso práctico de las redes neuronales de Kohonen en el trading algorítmico (Parte II) Optimización y previsión
Uso práctico de las redes neuronales de Kohonen en el trading algorítmico (Parte II) Optimización y previsión

Uso práctico de las redes neuronales de Kohonen en el trading algorítmico (Parte II) Optimización y previsión

A base de las herramientas universales para el trabajo con las redes de Kohonen, se construye un sistema del análisis y la selección de los parámetros óptimos del EA, así como se considera la previsión de las series temporales. En la primera parte, corregimos y mejoramos las clases de redes neuronales disponibles públicamente, completándolas con algoritmos necesarios. Ahora ha llegado el momento para aplicarlas en la práctica.