Artículos sobre automatización de sistemas comerciales en el lenguaje MQL5
Lea los artículos sobre los sistemas de trading basados en las ideas muy variadas. Usted sabrá cómo usar los métodos estadísticos y los patrones en los gráficos de velas japonesas, cómo filtrar las señales y para qué sirven los indicadores semafóricos.
A través del Asistente MQL5 Usted aprenderá a crear los robots sin acudir a la programación para evaluar rápidamente las ideas comerciales, así como sabrá qué es lo que representan los algoritmos genéticos.
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Implementación de módulos prácticos de otros lenguajes en MQL5 (Parte 01): Desarrollo de una biblioteca SQLite3 inspirada en Python
El módulo sqlite3 de Python ofrece una forma sencilla de trabajar con bases de datos SQLite; es rápido y práctico. En este artículo, vamos a crear un módulo similar a partir de las funciones integradas de MQL5 para trabajar con bases de datos, con el fin de facilitar el trabajo con bases de datos SQLite3 en MQL5, al igual que en Python.
Gestor de riesgos para robots de trading (Parte I): archivo include para el control de riesgos en asesores expertos
El trading exige una estricta disciplina sn la gestión de riesgos. El presente trabajo presenta un análisis de las principales causas de los fracasos de los tráders y propone una solución técnica en forma de la clase CEnhancedRiskManager para la plataforma MQL5. Incluye pruebas prácticas con un asesor experto de cuadrícula agresivo.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 74): Uso de patrones de Ichimoku y del ADX-Wilder con aprendizaje supervisado
Retomamos el tema de nuestro último artículo, donde presentamos el par de indicadores Ichimoku y ADX, analizando cómo se podría mejorar este dúo con el aprendizaje supervisado. Ichimoku y ADX forman una combinación complementaria de soporte/resistencia y tendencia. Nuestro enfoque de aprendizaje supervisado utiliza una red neuronal que emplea el núcleo de mezcla espectral profunda para ajustar con precisión las predicciones de este par de indicadores. Como de costumbre, esto se realiza en un archivo de clase de señal personalizado que funciona con el asistente MQL5 para ensamblar un Asesor Experto.
Redes neuronales en el trading: Desentrañando las componentes estructuradas (Final)
En este artículo se describe detalladamente la arquitectura SCNN y una de las formas de implementarla usando MQL5. Mostraremos cómo la descomposición de series temporales se combina con los métodos de redes neuronales y la atención.
Redes neuronales en el trading: Desentrañando las componentes estructuradas (Codificador)
Les proponemos familiarizarse con la continuación de la implementación del framework SCNN, que combina flexibilidad e interpretabilidad y permite identificar con precisión las componentes estructurales de una serie temporal. El artículo expone en detalle los mecanismos de normalización adaptativa y atención, lo que proporciona robustez al modelo ante las condiciones cambiantes del mercado.
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 23): Recuperación por zonas con trailing stop y lógica de cestas
En este artículo, mejoramos nuestro sistema de recuperación por zonas mediante la incorporación de órdenes stop dinámicas y funciones de negociación con cestas múltiples. Analizamos cómo la arquitectura mejorada utiliza stops dinámicos para asegurar las ganancias y un sistema de gestión de cestas para gestionar de forma eficiente múltiples señales de negociación. Mediante la implementación y las pruebas retrospectivas, demostramos que se trata de un sistema de negociación más sólido, diseñado para adaptarse al comportamiento del mercado.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 73): Uso de patrones de Ichimoku y del ADX-Wilder
El indicador Ichimoku Kinko Hyo y el oscilador ADX-Wilder son una combinación que podría utilizarse de forma complementaria en un asesor experto de MQL5. El Ichimoku tiene múltiples facetas; sin embargo, en este artículo nos centraremos principalmente en su capacidad para definir los niveles de soporte y resistencia. Por otra parte, también utilizamos el ADX para definir nuestra tendencia. Como de costumbre, utilizamos el asistente de MQL5 para desarrollar y probar todo el potencial que estos dos puedan tener.
Redes neuronales en el trading: descomposición en lugar de escalado (SSCNN)
En este artículo iniciamos la presentación del framework SSCNN, una solución arquitectónica moderna para el análisis de series temporales que combina precisión, una estructura definida y una elevada eficiencia computacional. Analizaremos paso a paso sus aspectos teóricos, prestaremos atención a las diferencias clave con respecto a sus predecesores y comenzaremos la implementación práctica de los componentes básicos en el entorno MQL5.
Robot de trading basado en redes neuronales sobre la moderna arquitectura Mamba con modelo selectivo de espacio de estados (SSM)
El artículo analiza la revolucionaria arquitectura de red neuronal Mamba/SSM para la predicción de series temporales financieras. Se presenta una implementación completa en MQL5 de una alternativa moderna a la arquitectura del Transformer con una complejidad lineal O(N) en lugar de cuadrática O(N²). Se analizan en detalle los modelos selectivos de espacio de estados (Selective State Space Models, SSM), las optimizaciones conscientes del hardware, las técnicas de segmentación en parches (patching) y los métodos avanzados de entrenamiento con AdamW. Se incluyen los resultados prácticos de las pruebas, que mostraron un aumento de la precisión del 62 % al 71 %, junto con una reducción del tiempo de entrenamiento de 45 a 8 minutos. Se presenta un asesor experto listo para usar, con autoaprendizaje y gestión adaptativa del riesgo, para MetaTrader 5.