Artículos sobre automatización de sistemas comerciales en el lenguaje MQL5

En el presente artículo, mejoraremos las clases de los objetos de los búferes de indicador para trabajar en el modo multisímbolo. De esta forma, tendremos todo listo para crear en nuestros programas indicadores de periodo y símbolo múltiples. También añadiremos la funcionalidad que falta en los búferes de cálculo, lo cual nos permitirá crear indicadores estándar de periodo y símbolo múltiples.

Aquí pondremos realmente en práctica todos los conocimientos de esta serie. Finalmente construiremos un sistema 100% automático y funcional. Pero para hacer esto, tendrás que aprender una última cosa.

En el artículo anterior, mencionamos la importancia de detectar las tendencias, es decir, de determinar la dirección del movimiento del precio. En este artículo, hablaremos sobre otro concepto importante en el trading, que también existe en forma de indicador: el impulso del precio o el indicador Momentum. Asimismo, desarrollaremos nuestro propio sistema comercial basado en este indicador.

Es una práctica común que muchos modelos de Inteligencia Artificial predigan un único valor futuro. Sin embargo, en este artículo profundizaremos en la poderosa técnica de utilizar modelos de aprendizaje automático para predecir múltiples valores futuros. Este enfoque, conocido como pronóstico de múltiples pasos, nos permite predecir no sólo el precio de cierre de mañana, sino también el de pasado mañana y más allá. Al dominar la previsión en varios pasos, los operadores y los científicos de datos pueden obtener conocimientos más profundos y tomar decisiones más informadas, mejorando significativamente sus capacidades de predicción y planificación estratégica.

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, hemos creado una clase que monitoreará los eventos de modificación de las órdenes y posiciones de mercado. En el presente artículo, comenzaremos a desarrollar la biblioteca para hacerla totalmente compatible con MQL4.

En este artículo, continuaremos el desarrollo de la clase CArima para construir modelos ARIMA añadiendo métodos de predicción intuitivos.

Aprenda a crear un EA que opere automáticamente de forma sencilla y segura. Hasta ahora nuestro EA puede funcionar en cualquier tipo de situación, pero aún no está listo para ser automatizado, por lo que tenemos que hacer algunas cosas.

En este artículo, le presentamos el algoritmo GTGAN, introducido en enero de 2024 para resolver problemas complejos de disposición arquitectónica con restricciones gráficas.

Daremos un paseo por el arbitraje estadístico, buscaremos con Python símbolos de correlación y cointegración, haremos un indicador para el coeficiente de Pearson y haremos un EA para operar arbitraje estadístico con predicciones hechas con Python y modelos ONNX.

En uno de los artículos de esta serie, nos familiarizamos con el método de aprendizaje Q. Este método promedia las recompensas de cada acción. En 2017 se presentaron dos trabajos que muestran un mayor éxito al estudiar la función de distribución de recompensas. Vamos a analizar la posibilidad de utilizar esta tecnología para resolver nuestros problemas.

En este artículo, crearemos una clase de colección de señales del Servicio de señales de MQL5.com con funciones para gestionar las señales suscritas, y también modificaremos la clase del objeto de instantánea de la profundidad de mercado para mostrar el volumen total de la profundidad de mercado de compra y venta.

En el anterior artículo, vimos el algoritmo del autocodificador. Como cualquier otro algoritmo, tiene ventajas y desventajas. En la implementación original, el autocodificador se encarga de dividir los objetos de la muestra de entrenamiento tanto como sea posible. Y en este artículo, en cambio, hablaremos de cómo solucionar algunas de sus deficiencias.