Artículos sobre automatización de sistemas comerciales en el lenguaje MQL5

Vamos a continuar el armado del sistema para cubrir el mercado FOREX. Entonces, para resolver este problema, primero necesitaríamos declarar la carga de los ticks antes de cargar las barras previas. Esto soluciona el problema, pero al mismo tiempo obliga al usuario a seguir un tipo de estructura en el archivo de configuración que, en mi opinión, no tiene mucho sentido. La razón es que, al desarrollar la programación responsable de analizar y ejecutar lo que está en el archivo de configuración, podemos permitir que el usuario declare las cosas en cualquier orden.

Continuamos nuestro análisis de los métodos de aprendizaje por refuerzo. Y en el presente artículo, presentaremos un algoritmo ligeramente distinto que considera la política del Agente en un paradigma de construcción de secuencias de acciones.

Las tendencias son una parte importante de muchas estrategias comerciales. En este artículo analizaremos algunas de las herramientas utilizadas para identificar tendencias y sus características. Comprender e interpretar correctamente las tendencias puede mejorar sustancialmente los resultados comerciales y minimizar los riesgos.

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.

En este artículo, seguiremos hablando de los métodos de recopilación de datos en una muestra de entrenamiento. Obviamente, en el proceso de entrenamiento será necesaria una interacción constante con el entorno, aunque con frecuencia se dan situaciones diferentes.

¿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.

El gestor de riesgos que hemos desarrollado en los últimos artículos solo contiene funciones básicas. Hoy trataremos de analizar sus posibles formas de desarrollo, lo que nos permitirá aumentar los resultados comerciales sin interferir con la lógica de las estrategias de negociación.

Las variables y los tipos de datos son temas muy importantes no solo en la programación MQL5, sino también en cualquier lenguaje de programación. Las variables y los tipos de datos de MQL5 pueden dividirse en simples y extendidos. Aquí veremos las variables y los tipos de datos extendidos. Ya analizamos los sencillos en un artículo anterior.

En este artículo, vamos a finalizar la fase en la que estamos desarrollando el simulador para nuestro sistema. El propósito principal aquí será ajustar el algoritmo visto en el artículo anterior. Este algoritmo tiene como objetivo crear el movimiento de RANDOM WALK. Por lo tanto, es fundamental comprender el contenido de los artículos anteriores para seguir lo que se explicará aquí. Si no has seguido el desarrollo del simulador, te aconsejo que veas esta secuencia desde el principio. De lo contrario, podrías perderte en lo que se explicará aquí.

Desarrollando el tema del artículo anterior sobre el multibot, hemos decidido crear una plantilla más flexible y funcional, que tenga grandes posibilidades, y que se pueda utilizar eficazmente en freelance, además de como base para desarrollar asesores de divisa y periodo múltiple con posibilidad de integración con soluciones externas.

En este artículo aprenderemos a hacer hablar a la plataforma MT5. ¿Qué tal si hacemos que el EA sea más divertido? Operar en los mercados financieros suele ser una actividad extremadamente aburrida y monótona, pero podemos hacerla un poco menos tediosa. Este proyecto podría ser peligroso en caso de que tengas un problema que te haga adicto, pero en realidad con las modificaciones todo el escenario podría ser más entretenido, menos aburrido.

Hoy continuaremos con el desarrollo de un asesor multidivisa con varias estrategias funcionando en paralelo. Intentaremos transferir todo el trabajo relacionado con la apertura de posiciones de mercado desde el nivel de las estrategias al nivel de un experto que gestiona estas. Las propias estrategias solo negociarán virtualmente, sin abrir posiciones de mercado.

La estrategia de negociación basada en la captura de liquidez es un componente clave de Smart Money Concepts (SMC), que busca identificar y aprovechar las acciones de los actores institucionales en el mercado. Implica apuntar a áreas de alta liquidez, como zonas de soporte o resistencia, donde las órdenes grandes pueden desencadenar movimientos de precios antes de que el mercado reanude su tendencia. Este artículo explica en detalle el concepto de «liquidity grab» (captura de liquidez) y describe el proceso de desarrollo de la estrategia de negociación basada en la captura de liquidez en MQL5.

El ADX es otro indicador técnico relativamente popular utilizado por algunos traders para medir la fuerza de una tendencia predominante. Actuando como una combinación de otros dos indicadores, se presenta como un oscilador cuyos patrones exploramos en este artículo con la ayuda del asistente de ensamblaje MQL5 y sus clases de soporte.

La previsión juega un papel esencial en el análisis de series temporales. En este nuevo artículo, hablaremos de las ventajas de la segmentación de series temporales.

En este artículo examinaremos los sistemas comerciales que utilizan un concepto muy importante de los mercados financieros: la volatilidad. Asimismo, estudiaremos un sistema comercial basado en el Canal de Keltner, incluyendo su implementación en código y sus pruebas con varios activos.

En la tercera parte, volveremos a los Asesores Expertos Simple Hedge y Simple Grid que hemos desarrollado anteriormente. En esta ocasión, mejoraremos el Simple Hedge Expert Advisor usando el análisis matemático y el enfoque de fuerza bruta para utilizar de manera óptima la estrategia. Este artículo profundizará en la optimización matemática de estrategias, sentando las bases para futuras investigaciones sobre la optimización basada en códigos de partes posteriores.

En el artículo anterior mostré cómo crear un Chart Trade utilizando los objetos de MetaTrader 5, por medio de la conversión de la plataforma en un sistema RAD. El sistema funciona muy bien, y creo que muchos han pensado en crear una librería para tener cada vez más funcionalidades en el sistema propuesto, y así lograr desarrollar un EA que sea más intuitivo a la vez que tenga una interfaz más agradable y sencilla de utilizar.

El presente artículo continúa la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5. Aquí veremos cómo podemos integrar la teoría de grafos con los monoides y otras estructuras de datos al desarrollar una estrategia de cierre del sistema comercial.

Hoy desarrollaremos un sistema comercial modular que combina Python para el análisis de datos con MQL5 para la ejecución de transacciones. Sus cuatro módulos independientes supervisan en paralelo distintos aspectos del mercado: volúmenes, arbitraje, economía y riesgo, y utilizan RandomForest con 400 árboles para el análisis. Se hace especial hincapié en la gestión del riesgo, porque sin una gestión eficaz del riesgo, ni siquiera los algoritmos comerciales más avanzados sirven de mucho.

Hoy veremos un nuevo método metaheurístico basado en un enfoque fractal que permite particionar el espacio de búsqueda para resolver problemas de optimización. El algoritmo identifica y separa secuencialmente las áreas prometedoras, creando una estructura fractal autosimilar que concentra los recursos computacionales en las áreas más prometedoras. El mecanismo de mutación único orientado a las mejores soluciones garantiza un equilibrio óptimo entre la exploración y la explotación del espacio de búsqueda, aumentando significativamente la eficiencia del algoritmo.

En artículos anteriores, expliqué cómo crear un indicador con múltiples subventanas, lo que se vuelve interesante cuando usamos un indicador personalizado. Aquí entenderemos cómo añadir múltiples ventanas en un EA.

Modelos de regresión no lineal en la bolsa de valores: ¿Es posible predecir los mercados financieros? Consideremos la creación de un modelo para pronosticar precios para EURUSD y crear dos robots basados en él: en Python y MQL5.

El problema del aprendizaje por refuerzo reside en la necesidad de definir una función de recompensa, que puede ser compleja o difícil de formalizar. Para resolver esto, se están estudiando enfoques basados en la variedad de acciones y la exploración del entorno que permiten aprender habilidades sin una función de recompensa explícita.

Aquí vamos a desarrollar un sistema gráfico de órdenes, del tipo «vea lo que está pasando». Cabe decir que no partiremos de cero, sino que modificaremos el sistema existente añadiendo aún más objetos y eventos al gráfico del activo que estamos negociando.

Intentemos esta vez un enfoque diferente para lograr el objetivo de 1 minuto. Sin embargo, esta tarea no es tan sencilla como muchos piensan.

Este artículo constituye la cuarta entrega de nuestra serie sobre gestión de riesgo en MQL5, donde continuamos explorando técnicas avanzadas para proteger y optimizar nuestras estrategias de trading. Luego de haber sentado bases importantes en artículos anteriores, ahora nos centraremos en finalizar todos aquellos métodos pendientes que dejamos en la tercera parte, incluyendo funciones para verificar si se han alcanzado ciertos límites de pérdidas o ganancias. Además, presentaremos nuevos eventos clave que permiten una gestión más precisa y ágil.

Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial en la actualidad, los modelos lingüísticos (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial, por lo que deberíamos pensar en cómo integrar potentes LLM en nuestras operaciones algorítmicas. Para la mayoría de la gente, es difícil ajustar estos potentes modelos a sus necesidades, desplegarlos localmente y luego aplicarlos a la negociación algorítmica. Esta serie de artículos abordará paso a paso la consecución de este objetivo.

En este artículo, desarrollamos un sistema EA de trading de cuadrícula multinivel utilizando MQL5, centrándonos en la arquitectura y el diseño del algoritmo que hay detrás de las estrategias de trading de cuadrícula. Exploramos la implementación de una lógica de red multicapa y técnicas de gestión de riesgos para hacer frente a las condiciones variables del mercado. Por último, ofrecemos explicaciones detalladas y consejos prácticos para guiarle en la creación, prueba y perfeccionamiento del sistema de negociación automatizado.

Hoy vamos a construir la segunda parte del sistema Times & Trade para analizar el mercado. En el artículo anterior Times & Trade ( I ) presenté un sistema alternativo para organizar un gráfico de manera que tengamos un indicador que nos permita interpretar las operaciones que se han ejecutado en el mercado lo más rápido posible.

En el último artículo, creamos una herramienta capaz de crear y editar arquitecturas de redes neuronales. Hoy querríamos proponerles continuar con el desarrollo de esta herramienta, para lograr que resulte más fácil de usar. En cierto modo, esto se aleja un poco de nuestro tema, pero estará de acuerdo con que la organización del espacio de trabajo desempeña un papel importante en el resultado final.

Para continuar avanzando, sería bueno ver si podemos mejorar los resultados realizando periódicamente optimizaciones automáticas repetidas y generando un nuevo asesor experto. El escollo en muchos argumentos sobre el uso de la optimización de parámetros es la cuestión de cuánto tiempo pueden usarse los parámetros obtenidos para operar en el periodo futuro manteniendo los principales indicadores de rentabilidad y reducción en los niveles dados. ¿Es posible en general lograrlo?