Artículos sobre automatización de sistemas comerciales en el lenguaje MQL5

En este artículo se implementará la filtración de noticias para eventos de noticias individuales basándose en sus identificadores. Además, se mejorarán las consultas SQL anteriores para proporcionar información adicional o reducir el tiempo de ejecución de la consulta. Además, se hará funcional el código creado en los artículos anteriores.

Continuamos nuestra análisis de la familia de métodos del Transformador de decisiones. En artículos anteriores ya hemos observado que entrenar el transformador subyacente en la arquitectura de estos métodos supone todo un reto y requiere una gran cantidad de datos de entrenamiento marcados. En este artículo, analizaremos un algoritmo para utilizar trayectorias no marcadas para el entrenamiento previo de modelos.

AdaBoost, un potente algoritmo de refuerzo diseñado para elevar el rendimiento de sus modelos de IA. AdaBoost, abreviatura de Adaptive Boosting (refuerzo adaptativo), es una sofisticada técnica de aprendizaje por conjuntos que integra a la perfección los aprendices débiles, potenciando su fuerza predictiva colectiva.

La normalización por lotes es el preprocesamiento de datos antes de introducirlos en un algoritmo de aprendizaje automático, como una red neuronal. Esto siempre se hace teniendo en cuenta el tipo de activación que utilizará el algoritmo. Por lo tanto, exploramos los diferentes enfoques que se pueden adoptar para aprovechar los beneficios de esto, con la ayuda de un Asesor Experto ensamblado por un asistente.

Seguimos construyendo el modelo del transformador jerárquico Hidformer de dos torres, diseñado para analizar y predecir series temporales multivariantes complejas. En este artículo llevaremos el trabajo iniciado anteriormente a su conclusión lógica probando el modelo con datos históricos reales.

Vamos a crear algo más interesante. El código que mostré antes quedará completamente obsoleto. No quiero arruinar la sorpresa. Sigue el artículo para entender mejor. Desde el inicio de esta secuencia sobre cómo desarrollar un sistema de repetición/simulación, he dicho que la idea es usar la plataforma MetaTrader 5 de manera idéntica, tanto en el sistema que estamos desarrollando como en el mercado real. Es importante que esto se haga de manera adecuada. No querrás entrenar y aprender a luchar usando determinadas herramientas y en el momento de la pelea tener que usar otras.

En este artículo, daremos vida a la clase C_Mouse. Está diseñada para permitir programar al más alto nivel posible. Sin embargo, hablar de programar a niveles altos o bajos no está relacionado con incluir palabrotas o jerga en el código. Todo lo contrario. Cuando mencionamos programación de alto o bajo nivel, nos referimos a lo fácil o difícil que es para otro programador entender el código.

Un reto importante es la gestión de varias ventanas de gráficos del mismo par que ejecutan el mismo programa con diferentes funciones. Vamos a discutir cómo consolidar varias integraciones en un programa principal. Además, compartiremos ideas sobre la configuración del programa para imprimir en un diario y comentar el éxito de la emisión de señales en la interfaz de gráficos. Encontrará más información en este artículo a medida que avancemos en la serie de artículos.

Ahora nuestro EA utiliza una base de datos para recuperar las cadenas de inicialización de instancias individuales de estrategias comerciales. Sin embargo, la base de datos es bastante voluminosa y contiene mucha información innecesaria para el funcionamiento real del asesor experto. Vamos a intentar que el EA funcione sin conexión obligatoria a la base de datos.

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.

Este artículo explora una estrategia comercial que integra el análisis discriminante lineal (Linear Discriminant Analysis, LDA) con las Bandas de Bollinger, aprovechando las predicciones de zonas categóricas para obtener señales estratégicas de entrada al mercado.

En este trabajo, proponemos introducir un algoritmo que use operadores de mejora de políticas de forma cerrada para optimizar las acciones offline del Agente.

El flujo del mercado está determinado por las fuerzas entre alcistas y bajistas. Hay niveles específicos que el mercado respeta debido a las fuerzas que actúan sobre ellos. Los niveles de Fibonacci y VWAP son especialmente poderosos a la hora de influir en el comportamiento del mercado. Acompáñame en este artículo mientras exploramos una estrategia basada en los niveles VWAP y Fibonacci para la generación de señales.

Lo principal en este artículo es precisamente la presentación y explicación de la clase C_ChartFloatingRAD. Tenemos el indicador Chart Trade, que funciona de una manera bastante interesante. No obstante, si te das cuenta, aún tenemos un número bastante reducido de objetos en el gráfico. Y aun así, tenemos exactamente el comportamiento esperado. Se pueden editar los valores presentes en el indicador. La pregunta es: ¿Cómo es esto posible? En este artículo comenzarás a entenderlo.

¡Domina el poder del VWAP con nuestra guía completa! Aprenda a integrar el análisis VWAP en su estrategia de trading utilizando MQL5 y Python. Maximice su conocimiento del mercado y mejore sus decisiones comerciales hoy mismo.

Hoy le presentamos el StockFormer, un sistema comercial híbrido que combina algoritmos de codificación predictiva y de aprendizaje por refuerzo (RL). El framework utiliza 3 ramas del Transformer con un mecanismo Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn) integrado que mejora el módulo de atención vainilla gracias a un bloque Feed-Forward multicabeza que permite captar diversos patrones de series temporales en diferentes subespacios.

En la primera parte de este artículo, nos sumergiremos en el mundo de las reacciones químicas y descubriremos un nuevo enfoque de la optimización. La optimización de reacciones químicas (Chemical Reaction Optimization, CRO) utiliza principios derivados de las leyes de la termodinámica para lograr resultados eficientes. Desvelaremos los secretos de la descomposición, la síntesis y otros procesos químicos que se convirtieron en la base de este innovador método.

En este artículo, vamos a mejorar la capacidad de respuesta del Panel de administración que hemos creado anteriormente. Además, exploraremos la importancia de los mensajes rápidos en el contexto de las señales de negociación.

En este artículo, creamos un Asesor Experto (EA) que automatiza la estrategia Kumo Breakout utilizando el indicador Ichimoku Kinko Hyo y el Awesome Oscillator. Recorremos el proceso de inicialización de los indicadores, detección de condiciones de ruptura y codificación de entradas y salidas automáticas en las operaciones. Además, implementamos trailing stops y lógica de gestión de posiciones para mejorar el rendimiento del EA y su adaptabilidad a las condiciones del mercado.

Anteriormente hemos evaluado la selección de un grupo de instancias de estrategias comerciales para mejorar el rendimiento cuando trabajan juntas solo durante el mismo periodo de tiempo en el que se han optimizado las instancias individuales. Veamos qué ocurre en el periodo forward.

La memoria a corto y largo plazo (Long Short-Term Memory, LSTM) es un tipo de red neuronal recurrente (Recurrent Neural Network, RNN) diseñada para modelar datos secuenciales capturando de manera efectiva las dependencias a largo plazo y abordando el problema del gradiente que se desvanece. En este artículo, exploraremos cómo utilizar LSTM para predecir tendencias futuras, mejorando el rendimiento de las estrategias de seguimiento de tendencias. El artículo tratará sobre la introducción de conceptos clave y la motivación detrás del desarrollo, la obtención de datos de MetaTrader 5, el uso de esos datos para entrenar el modelo en Python, la integración del modelo de aprendizaje automático en MQL5 y la reflexión sobre los resultados y las aspiraciones futuras basadas en pruebas estadísticas retrospectivas.

Vamos a continuar con el tema del análisis y la previsión de series temporales en el dominio de la frecuencia. En este artículo, introduciremos un nuevo método de predicción en el dominio de la frecuencia que puede añadirse a muchos de los algoritmos que hemos estudiado anteriormente.

En este artículo, creamos un Asesor Experto MQL5 para detectar patrones armónicos Butterfly. Identificamos los puntos pivote y validamos los niveles de Fibonacci para confirmar el patrón. A continuación, visualizamos el patrón en el gráfico y ejecutamos automáticamente las operaciones cuando se confirman.

Desde los primeros artículos sobre el aprendizaje por refuerzo, hemos tocado de un modo u otro dos problemas: la exploración del entorno y la definición de la función de recompensa. Los artículos más recientes se han centrado en el problema de la exploración en el aprendizaje offline. En este artículo, queremos presentar un algoritmo cuyos autores han abandonado por completo la función de recompensa.

Determinar la dirección del mercado puede ser sencillo, pero saber cuándo entrar puede resultar complicado. Como parte de la serie titulada «Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio», me complace presentar otra herramienta que proporciona puntos de entrada, niveles de toma de ganancias y colocación de órdenes stop loss. Para lograrlo, hemos utilizado el lenguaje de programación MQL5. Profundicemos en cada paso de este artículo.

La optimización de políticas proximales es otro algoritmo del aprendizaje por refuerzo que actualiza la política, a menudo en forma de red, en pasos incrementales muy pequeños para garantizar la estabilidad del modelo. Examinamos cómo esto podría ser útil, tal y como hemos hecho en artículos anteriores, en un asesor experto creado mediante un asistente.

Las Máquinas de Boltzmann Restringidas (Restricted Boltzmann Machines, RBMs) son un tipo de red neuronal desarrollada a mediados de la década de 1980, en una época en la que los recursos computacionales eran extremadamente costosos.. Desde sus inicios, se basó en el muestreo de Gibbs y la divergencia contrastiva para reducir la dimensionalidad o capturar las probabilidades y propiedades ocultas en los conjuntos de datos de entrenamiento. Analizamos cómo la retropropagación puede lograr un rendimiento similar cuando la RBM "incorpora" precios en un perceptrón multicapa para pronósticos.

En este artículo creamos un sistema de trading en MQL5 que se encarga de detectar de forma automática los "order blocks", un concepto utilizado en el método Smart Money. Describimos las reglas de la estrategia, implementamos la lógica en MQL5 e integramos la gestión de riesgos para una ejecución eficaz de las operaciones. Por último, realizamos pruebas retrospectivas del sistema para evaluar su rendimiento y perfeccionarlo con el fin de obtener resultados óptimos.

En esta cuarta parte, revisamos los asesores expertos (EA) Simple Hedge y Simple Grid desarrollados anteriormente. Nuestro enfoque se centra en perfeccionar Simple Grid EA a través del análisis matemático y un enfoque de fuerza bruta, apuntando al uso óptimo de la estrategia. Este artículo profundiza en la optimización matemática de la estrategia, preparando el escenario para la futura exploración de la optimización basada en codificación en entregas posteriores.

El filtro de Kalman es un algoritmo recursivo utilizado en el trading algorítmico para estimar el estado real de una serie temporal financiera filtrando el ruido de los movimientos de precios. Actualiza dinámicamente las predicciones basándose en nuevos datos del mercado, lo que lo hace valioso para estrategias adaptativas como la reversión a la media. Este artículo presenta primero el filtro de Kalman, cubriendo su cálculo e implementación. A continuación, aplicamos el filtro a una estrategia clásica de reversión a la media en el mercado de divisas como ejemplo. Por último, realizamos diversos análisis estadísticos comparando el filtro con una media móvil en diferentes pares de divisas.

Los modelos basados en la arquitectura de transformadores demuestran una gran eficacia, pero su uso se complica por el elevado coste de los recursos tanto en la fase de formación como durante el funcionamiento. En este artículo, propongo familiarizarse con los algoritmos que permiten reducir el uso de memoria de tales modelos.