Artículos sobre automatización de sistemas comerciales en el lenguaje MQL5

Gran parte de las personas que quieren, o desean aprender a programar, no tienen en realidad idea de lo que están haciendo. Lo que hacen es intentar crear las cosas de una determinada manera. Sin embargo, cuando programamos no estamos realmente intentando crear una solución. Si intentas hacerlo de esta manera, generarás más problemas que soluciones. Aquí haremos algo un poco más avanzado, y por consecuencia diferente.

En trabajos anteriores, siempre evaluábamos el estado actual del entorno. Al mismo tiempo, la dinámica de los cambios en los indicadores siempre permaneció «entre bastidores». En este artículo quiero presentarle un algoritmo que permite evaluar el cambio directo de los datos entre 2 estados ambientales sucesivos.

Durante décadas, los operadores han utilizado la fórmula del criterio de Kelly para determinar la proporción óptima de capital que se debe asignar a una inversión o apuesta con el fin de maximizar el crecimiento a largo plazo y minimizar el riesgo de ruina. Sin embargo, seguir ciegamente el criterio de Kelly utilizando el resultado de una sola prueba retrospectiva suele ser peligroso para los operadores individuales, ya que en el trading en vivo, la ventaja comercial disminuye con el tiempo y el rendimiento pasado no es un indicador de resultados futuros. En este artículo, presentaré un enfoque realista para aplicar el criterio de Kelly a la asignación de riesgos de uno o más EA en MetaTrader 5, incorporando los resultados de la simulación de Monte Carlo de Python.

Aquí vamos a desarrollar un script desde cero que simplifica la descarga de pantallas de impresión de operaciones para analizar las entradas de operaciones. Toda la información necesaria sobre una operación debe mostrarse cómodamente en un gráfico con la posibilidad de dibujar distintos plazos.

Este artículo analiza la optimización de los niveles y períodos del RSI para obtener mejores señales de trading. Presentamos métodos para estimar los valores óptimos del RSI y automatizar la selección de periodos mediante búsquedas por cuadrículas y modelos estadísticos. Por último, implementamos la solución en MQL5 mientras aprovechamos Python para el análisis. Nuestro enfoque pretende ser pragmático y directo para ayudarle a resolver problemas potencialmente complicados con sencillez.

Los núcleos lineales son la matriz más simple de su tipo utilizada en el aprendizaje automático para regresión lineal y máquinas de vectores de soporte. Por otro lado, el kernel Matérn es una versión más versátil de la función de base radial que analizamos en un artículo anterior, y es apto para mapear funciones que no son tan suaves como asumiría la RBF. Creamos una clase de señal personalizada que utiliza ambos núcleos para pronosticar condiciones largas y cortas.

El libro de órdenes —Depth of Market— es, sin duda, un elemento muy relevante para la ejecución de operaciones rápidas, especialmente en algoritmos de alta frecuencia (HFT). En esta serie de artículos, exploraremos este tipo de evento comercial que podemos obtener a través del bróker en muchos de los símbolos negociados. Empezaremos con un indicador en el que se pueden configurar la paleta de colores, la posición y el tamaño del histograma que se mostrará directamente en el gráfico. También veremos cómo generar eventos BookEvent para probar el indicador en condiciones específicas. Otros posibles temas que trataremos en artículos futuros son el almacenamiento de estas distribuciones de precios y las formas de utilizarlas en el simulador de estrategias.

En el artículo anterior, analizamos los fundamentos teóricos y pusimos en práctica los planteamientos del framework Multitask-Stockformer, que combina la transformada de wavelet y el modelo multitarea Self-Attention. Hoy seguiremos aplicando los algoritmos del framework anterior y evaluaremos su eficacia con datos históricos reales.

Los puntos de soporte y resistencia son niveles críticos que indican posibles reversiones y continuaciones de la tendencia. Aunque identificar estos niveles puede resultar complicado, una vez que los localices, estarás bien preparado para navegar por el mercado. Si necesitas más ayuda, échale un vistazo a la herramienta Quarters Drawer que aparece en este artículo, te ayudará a identificar los niveles de soporte y resistencia principales y secundarios.

En este artículo te mostraré cómo bloquear un indicador, simplemente utilizando el lenguaje MQL5, de una forma muy interesante y sorprendente.

El Accelerator Oscillator es otro indicador de Bill Williams que sigue la aceleración del impulso del precio y no solo su ritmo. Aunque es muy similar al oscilador Awesome que analizamos en un artículo reciente, busca evitar los efectos de retraso centrándose más en la aceleración que en la velocidad. Como siempre, examinamos qué patrones podemos obtener de esto y también qué importancia podría tener cada uno de ellos en el trading a través de un asesor experto creado por el Asistente MQL5 (MQL5 Wizard).

Este artículo explora una nueva dimensión del análisis utilizando librerías externas diseñadas específicamente para análisis avanzados. Estas librerías, como pandas, proporcionan potentes herramientas para procesar e interpretar datos complejos, lo que permite a los operadores obtener una visión más profunda de la dinámica del mercado. Al integrar estas tecnologías, podemos salvar la brecha entre los datos brutos y las estrategias viables. Únase a nosotros para sentar las bases de este enfoque innovador y liberar el potencial de combinar la tecnología con la experiencia en el comercio.

Los modelos híbridos de secuencias de grafos (GSM++) combinan los puntos fuertes de distintas arquitecturas para posibilitar un análisis de datos de gran precisión y optimizar los costes computacionales. Estos modelos se adaptan eficazmente a los datos dinámicos del mercado, mejorando la presentación y el procesamiento de la información financiera.

En este artículo, continuamos la aplicación de los planteamientos del modelo ATFNet, que combina de forma adaptativa los resultados de 2 bloques (frecuencia y tiempo) dentro de la predicción de series temporales.

Hoy le proponemos familiarizarse con el método Node-Adaptive Feature Smoothing (NAFS), que supone un enfoque no paramétrico para crear representaciones de nodos que no requiere entrenamiento de parámetros. El NAFS extrae las características de cada nodo considerando sus vecinos y luego combina adaptativamente dichas características para formar la representación final.

Este artículo continúa con el tema de la predicción del próximo movimiento de los precios. Le invito a conocer la arquitectura del Transformador Multifuturo. Su idea principal es descomponer la distribución multimodal del futuro en varias distribuciones unimodales, lo que permite simular eficazmente varios modelos de interacción entre agentes en la escena.

Hoy analizaremos la creación de un panel de arbitraje en el lenguaje MQL5. ¿Cómo obtener tipos de cambio justos en Forex de formas diferentes? En esta ocasión, crearemos un indicador para obtener las desviaciones de los precios de mercado respecto a los tipos justos, y para estimar el beneficio de las vías de arbitraje para cambiar una divisa por otra (como en el arbitraje triangular).

En este artículo se presenta una estrategia de trade layering que combina los indicadores MACD y RSI con métodos estadísticos para automatizar un trading dinámico en MQL5. Se analiza la arquitectura de este enfoque en cascada, se detalla su implementación mediante segmentos clave de código y se orienta al lector sobre cómo realizar pruebas retrospectivas para optimizar el rendimiento. Finalmente, concluimos destacando el potencial de la estrategia y preparando el escenario para futuras mejoras en el trading automatizado.

Aunque los módulos se comunican de manera adecuada, existe un error al intentar utilizar el indicador de mouse en el servicio de repetición. Necesitamos corregir esto ahora, antes de pasar al siguiente paso. Además, se ha corregido una incidencia en el código del indicador de mouse. Esta versión finalmente se ha vuelto estable y está debidamente finalizada.

En este artículo veremos un método para crear estrategias comerciales para el oro utilizando el aprendizaje automático. Considerando el enfoque propuesto para el análisis y la previsión de series temporales desde distintos ángulos, podemos determinar sus ventajas e inconvenientes en comparación con otras formas de crear sistemas comerciales basados únicamente en el análisis y la previsión de series temporales financieras.

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.

Continuamos nuestra introducción al innovador framework Chimera, un modelo bidimensional de espacio de estados que utiliza tecnologías de redes neuronales para analizar series temporales multidimensionales. Este método proporciona una gran precisión de predicción con un bajo costo computacional.

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.

Como observador de la acción del precio y trader, he notado que cuando una tendencia se confirma en múltiples marcos temporales, suele continuar en esa dirección. Lo que puede variar es la duración de la tendencia, y esto depende del tipo de trader que seas, si mantienes posiciones a largo plazo o te dedicas al scalping. Los plazos que elijas para la confirmación desempeñan un papel crucial. Echa un vistazo a este artículo para conocer un sistema rápido y automatizado que te ayuda a analizar la tendencia general en diferentes marcos temporales con solo hacer clic en un botón o mediante actualizaciones periódicas.

¿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.

Un último detalle: Aunque no se incluye en este artículo, explicaré el código del servicio que se estará utilizando en el próximo, ya que usaremos este mismo código como trampolín para lo que realmente estamos desarrollando. Así que ten un poco de paciencia y espera el próximo artículo, pues las cosas se están poniendo cada día más interesantes.

Soft Actor Critic es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que utiliza tres redes neuronales. Una red de actores y dos redes de críticos. Estos modelos de aprendizaje automático se emparejan en una relación maestro-esclavo en la que los críticos se modelan para mejorar la precisión de las previsiones de la red de actores. Al tiempo que introducimos ONNX en esta serie, exploramos cómo estas ideas podrían ponerse a prueba como una señal personalizada de un asesor experto ensamblado por un asistente.

Hoy determinaremos la sobrecompra y la sobreventa del mercado mediante la teoría del caos; usando la integración de los principios de la teoría del caos, la geometría fractal y las redes neuronales, pronosticaremos los mercados financieros. El presente artículo demostrará la aplicación del exponente de Lyapunov como medida de la aleatoriedad del mercado y la adaptación dinámica de las señales comerciales. La metodología incluye un algoritmo de generación de ruido fractal, activación por tangente hiperbólica y optimización con impulso.

El artículo analiza la adaptación y la implementación práctica del framework ACEFormer usando MQL5 en el contexto del trading algorítmico. Hoy mostraremos las decisiones arquitectónicas clave, las características del entrenamiento y los resultados de las pruebas del modelo con datos reales.

En este artículo, desarrollamos un Asesor Experto en MQL5 para la estrategia Trend Flat Momentum. Combinamos un cruce de dos medias móviles con filtros de impulso RSI y CCI para generar señales de trading. También cubrimos las pruebas retrospectivas y las posibles mejoras para el rendimiento en el mundo real.

Seguimos trabajando en la aplicación de los planteamientos del framework CATCH, que combina la transformada de Fourier y el mecanismo de parcheo de frecuencias para posibilitar una detección precisa de las anomalías del mercado. En este artículo, finalizaremos nuestra propia visión de los enfoques propuestos y probaremos los nuevos modelos con datos históricos reales.

Al estudiar las distintas arquitecturas de construcción de modelos, prestamos poca atención al proceso de entrenamiento de los mismos. En este artículo intentaremos rellenar ese vacío.

Monte-Carlo es el cuarto algoritmo diferente de aprendizaje por refuerzo que estamos considerando con el objetivo de explorar su implementación en los asesores expertos ensamblados por el asistente. Aunque se basa en el muestreo aleatorio, ofrece numerosas posibilidades de simulación que podemos aprovechar.

Seguimos integrando en los modelos comerciales los métodos propuestos por los autores del framework Attraos. Recordemos que este framework usa conceptos de la teoría del caos para resolver problemas de previsión de series temporales, interpretándolos como proyecciones de sistemas dinámicos caóticos multidimensionales.

La visión por computadora para el trading: cómo funciona y cómo se desarrolla paso a paso. Creamos un algoritmo para reconocer imágenes RGB de los gráficos de precios utilizando un mecanismo de atención y una capa LSTM bidireccional. Como resultado, obtenemos un modelo de trabajo para predecir el precio del euro-dólar con una precisión de hasta el 55% en la sección de validación.