Artículos sobre automatización de sistemas comerciales en el lenguaje MQL5

Aprenda a crear un EA que opere automáticamente de forma sencilla y segura. En el artículo anterior, presenté los primeros pasos que debe comprender antes de comenzar a crear un EA que negocie automáticamente. Lo mostré allí.

En el artículo se analiza la teoría y el uso práctico del algoritmo de pronosticación de series temporales usando como base el método de vectores de soporte. Asimismo, presentamos su implementación en MQL, además de varios indicadores de prueba y expertos. Esta tecnología todavía no ha sido implementada en MQL. Vamos a comenzar familiarizándonos con el aparato matemático.

En este artículo, presentamos el Pivot Mean Oscillator (PMO) o Oscilador de Promedio de Pivote, una implementación de la Media Móvil Acumulativa (CMA) como indicador comercial para las plataformas MetaTrader. En particular, primero presentaremos el Pivot Mean (PM) o Promedio de Pivote, como un índice de normalización para las series temporales que calcula la fracción entre cualquier punto de datos y la CMA. Entonces, construimos el PMO como la diferencia entre las medias móviles aplicadas a las dos señales de PM. También hemos realizado algunos experimentos preliminares con el símbolo EURUSD para probar la eficacia del indicador presentado, dejando un amplio espacio para otras consideraciones y mejoras.

En el presente artículo intentaremos aclarar lo siguiente: ¿qué es una reversión, si merece la pena usarla y si podemos mejorar nuestra estrategia comercial a través de ella? Vamos a crear un Asesor Experto, y veremos en los datos históricos qué indicadores convienen mejor para la reversión, además, si podemos usarla sin indicadores como un sistema comercial independiente. Veremos si es posible convertir un sistema comercial no rentable en un sistema rentable a través de la reversión.

El programa EA Tree es el primer instrumento que permite construir el código de un asesor, sobre la base del método de esquema de bloques "drag and drop". La creación de asesores en EA Tree se lleva a cabo mediante la construcción de bloques que pueden contener funciones del lenguaje MQL5, indicadores técnicos y personalizados, o valores numéricos. Las salidas de los bloques pueden conectarse con las entradas de otros bloques, formando un "árbol de bloques". En base al árbol de bloques, el programa EA Tree genera el código fuente del asesor, que después puede ser compilado en la plataforma comercial MetaTrader 5.

En la versión 153, la edición de casi todos los parámetros del ZUP se puede realizar a través de la interfaz gráfica. En el artículo se ofrece una descripción de los últimos cambios en la interfaz gráfica del ZUP. También se describen los principales elementos del tridente de Andrews en ZUP para usar esta herramienta al analizar la situación de mercado.

Aplicación de Reinforcement learning para el desarrollo de expertos autodidactas. En el artículo anterior ya nos familiarizamos con el algoritmo de Random Decision Forest y escribimos un sencillo experto autodidacta basado en Reinforcement learning (aprendizaje por refuerzo). Se destacaron las principales ventajas de este enfoque, tales como la sencillez de escritura del algoritmo comercial y la alta velocidad de entrenamiento. El aprendizaje por refuerzo (en lo sucesivo AR) se implementa fácilmente en cualquier experto comercial y aumenta su velocidad de optimización.

Continuamos trabajando con la funcionalidad de la biblioteca para implementar el comercio con la ayuda de solicitudes pendientes. Ya hemos implementado el envío de solicitudes comerciales según condiciones para la apertura de posiciones y la colocación de órdenes pendientes. Hoy, implementaremos el cierre de posiciones completo, parcial o por opuesta, según condiciones.

En este artículo, se analiza el ejemplo del uso de la lógica difusa (fuzzy logic) para la construcción de un sistema comercial simple con la aplicación de la librería Fuzzy. Han sido propuestas las opciones de la mejora del sistema mediante la combinación de la lógica difusa, algoritmos genéticos y redes neuronales.

En el artículo, analizaremos la actualización en tiempo real de los datos de las series temporales, así como el envío de mensajes sobre el evento "Nueva barra" al gráfico del programa de control de todas las series temporales de todos los símbolos para poder procesar estos eventos en nuestros propgramas. Para determinar la necesidad de actualizar las series temporales para el símbolo y los periodos del gráfico no actuales, usaremos la clase "Nuevo tick".

El artículo inicia un ciclo de análisis de patrones de reversión en el marco del trading algorítmico. Comenzaremos la idea examinando la primera y más interesante familia entre estos patrones, originada a partir de los patrones Double Top y Double Bottom.

Sistema comercial Rayos Elder basado en los indicadores Bulls Power, Bears Power y Moving Average (EMA — promediación exponencial). Este sistema fue descrito por Alexander Elder en su libro "Vivir del Trading" (Trading for a living).

A partir de este artículo, vamos a crear una funcionalidad que permita comerciar con la ayuda de solicitudes comerciales según una cierta condición. Por ejemplo, al llegar o superar una determinada hora, o bien al superar el parámetro de beneficio establecido, o bien al registrarse un evento de cierre de posición por stop loss.

En este artículo se continúa con el tema de la escritura de código para los sistemas comerciales descritos en el libro de Linda Raschke y Laurence Connors "Secretos bursátiles. Estrategias comerciales de alto rendiemiento a corto plazo". En esta ocasión, analizaremos el sistema 'Momentum Pinball', describiendo la creación de dos indicadores, un robot comercial y un bloque comercial para el sistema.

El artículo describe un método para modificar el código de un módulo de señal de trading para la implementación de la funcionalidad que le permite ajustar órdenes pendientes con cualquier diferencia del precio actual: puede ser el precio de cierre o de apertura de la barra anterior o el valor del promedio móvil. Hay muchas opciones. Lo importante es que puede establecer cualquier precio de apertura para una orden pendiente. Este artículo será muy útil para los traders que operan con órdenes pendientes.

En los anteriores artículos de la serie, hemos intentado crear de formas distintas un asesor gradador más o menos rentable. En esta ocasión, vamos a tratar de aumentar la rentabilidad del asesor comercial con la ayuda de la diversificación. Nuestro objetivo es el 100% de beneficio anual anhelado por todos, con un 20% de reducción máxima del balance.

En este artículo, vamos a prender a escribir asesores que funcionan tanto en MetaTrader 4, como en MetaTrader 5. Para ello, trataremos de escribir un asesor que funcione según el principio de creación de cuadrículas de órdenes. Un gradador es un experto cuyo principal principio de trabajo consiste en colocar simultáneamente varias órdenes límite por encima del precio actual, y la misma cantidad por debajo.

Hoy vamos a hablar sobre cómo podemos vincular el terminal MetaTrader 5 con una cuenta del Twitter para publicar las señales de su Asesor Experto. Estamos desarrollando el Sistema social del soporte para la toma de decisiones (SDSS por sus siglas en inglés Social Decision Support System, denominado en adelante como SDSS) con PHP a base del servicio web RESTful. Esta idea se basa en la concepción del trading automático, o así denominado el trading mediante los ordenadores. Queremos que las señales comerciales automáticas del Asesor Experto (EA) pasen por los filtros de las facultades cognitivas de la mente humana.

Seguimos con la simulación de los patrones y la comprobación de las metodologías descritas en los artículos sobre la negociación con cestas de parejas de divisas. Vamos a considerar en la práctica si se puede usar los patrones de la intersección de la media móvil por el gráfico de WPR combinado, y si se puede, de qué manera.

Descubriremos un pequeño secreto: los visitantes de la página MQL5.com pasan la mayor parte del tiempo en la página de Johnpaul77. Es el líder de nuestra clasificación, cerca de 900 traders están suscritos a él, con un total conjunto de $5.7 millones en medios en cuentas reales. Hemos hecho una entrevista a los proveedores de la señal, ¡y resulta que son cuatro! Puede leer aquí cómo unos sencillos gamers indonesios se han convertido en suministradores de una señal top y qué instrumentos de análisis técnico usan, así como la distribución de los roles dentro de su colectivo.

Encontrar reglas para un sistema de trading y programarlas en un Expert Advisor es la mitad del trabajo. De algún modo, hay que corregir el funcionamiento del Expert Advisor, ya que acumula los resultados del trading. En este artículo se describe una de las metodologías que permite mejorar el rendimiento de un Expert Advisor a través de una retroalimentación que mide la pendiente de la curva de balance.

En este artículo continuaremos analizando el tema de la reversión. Intentaremos disminuir la reducción máxima del balance hasta un nivel aceptable con los instrumentos analizados anteriormente. También vamos a comprobar si se reduce el beneficio obtenido. Asimismo, comprobaremos cómo funciona la reversión en otros mercados, tales como los mercados de valores, materias primas, índices y ETF, agrario. ¡Atención, el artículo contiene muchas imágenes!

En un solo mes, los mercados han caído más de un 30%. ¿Acaso no se trata del mejor momento para simular asesores basados en cuadrículas y martingale? Este artículo es una continuación de la serie de artículos "Creando un EA gradador multiplataforma" cuya publicación, en principio, no estaba planeada. Pero, si el propio mercado nos ofrece la posibilidad de organizar un test de estrés para el asesor gradador, ¿por qué no aprovechar la oportunidad? Pongámonos manos a la obra.

En el artículo analizaremos la creación de una colección de símbolos basada en el objeto de símbolo abstracto básico creado en el artículo anterior. Los herederos del símbolo abstracto concretarán la información sobre el símbolo. En ellos se organizará la determinación de la accesibilidad en el programa de las propiedades del objeto de símbolo básico, y también se diferenciarán los objetos de símbolo según su pertenencia a un grupo.

En la presente serie de artículos, mostraremos un ejemplo de desarrollo de algoritmos autoadaptativos que tengan en cuenta los factores máximos que surgen en los mercados. Asimismo, veremos la sistematización de estas situaciones, su descripción dentro de una lógica y su consideración a la hora de comerciar. Comenzaremos con un algoritmo muy simple, que con el tiempo adquirirá su propia teoría y evolucionará hasta convertirse en un proyecto muy complejo.

Existen diferenets estrategias comerciales. Unas buscan la dirección del movimiento y comercian según la tendencia. Otras definen los intervalos de las oscilaciones de precio y comercian dentro de estos corredores. Así que nos surge la pregunta, ¿podemos combinar los dos enfoques para aumentar la rentabilidad de nuestro comercio?

Para crear robots comerciales ya no es una condición imprescindible conocer lenguajes de programación. Si antes esto era un obstáculo verdaderamente insalvable para llevar a cabo sus propias estrategias comerciales, ahora la aparición de la Guía MQL5 ha cambiado la situación radicalmente. Los traders novatos ya pueden dejar de preocuparse por su escasa o nula experiencia en el campo de la programación, con el nuevo wizard ya no le hará falta, ahora es posible general el código de un asesor rápidamente.

En el artículo, analizaremos la muestra de mensajes de texto. Ahora que tenemos un número suficiente de mensajes de texto distintos, merece la pena que pensemos en organizar un método para guardarlos, mostrarlos y adaptarlos a otros idiomas desde el ruso. Asimismo, también deberíamos pensar en un modo de añadir nuevos idiomas a la biblioteca y alternar rápidamente entre ellos.

En el artículo se analiza un sistema comercial que usa los niveles de Fibonacci, desarrollado y descrito por Joe DiNapoli. También se explican los conceptos básicos y la esencia del sistema, ilustrado con el ejemplo de un sencillo indicador.

El generador de estrategias de trading de MQL5 Wizard simplifica enormemente los procesos de pruebas de los conceptos de trading. En este artículo se describe el modo de desarrollar un módulo de gestión de dinero y habilitarlo en MQL5 Wizard. Como ejemplo, vamos a considerar un algoritmo de gestión de dinero, en el cual se determina el tamaño de la operación mediante los resultados de la transacción anterior. Además, el artículo aborda la descripción del formato de la clase creada para MQL5 Wizard.

En este artículo vamos a comenzar un nuevo apartado de la biblioteca, las clases comerciales, y también vamos a analizar la creación de un objeto comercial básico único para las plataformas MetaTrader 5 y MetaTrader 4. Dicho objeto comercial, al enviar una solicitud al servidor, presupondrá que los parámetros de la solicitud comercial que se le han transmitido han sido verificados y son correctos.

En este artículo, hablaremos sobre las Bandas de Bollinger, uno de los indicadores más populares en el mundo del trading. Asimismo, trataremos el análisis técnico y veremos cómo diseñar un sistema de trading algorítmico basado en el indicador de las Bandas de Bollinger.

En el anterior artículo, creamos las clases de los objetos de solicitudes pendientes que se corresponden con el concepto general de los objetos de la biblioteca. En el presente artículo, nos ocuparemos de la clase que permite controlar los objetos de solicitudes pendientes.

Comenzamos a simular los patrones y comprobar las metodologías descritas en los artículos dedicados al comercio con cestas de parejas de divisas. Vamos a ver en la práctica cómo se aplican los patrones de ruptura de los niveles de sobrecompra/sobreventa.

En este artículo, hablaremos sobre otro indicador popular y de uso común: RSI. Asimismo, aprenderemos a desarrollar un sistema comercial basado en las lecturas de este indicador.

En este artículo vamos a analizar en clave crítica la divergencia clásica y estudiar la efectividad de diferentes indicadores. Asimismo, ofreceremos distintas variantes de filtrado para aumentar la precisión de análisis y continuaremos analizando soluciones no estándar. Como resultado, crearemos una herramienta atípica para resolver la tarea marcada.