Artículos sobre automatización de sistemas comerciales en el lenguaje MQL5

¿Qué es el trading social? Es el trabajo conjunto y mútuamente beneficioso realizado entre traders e inversores: los traders de éxito ceden su tráfico comercial para la monitorización, y los inversores potenciales, de esta forma, pueden hacer un seguimiento de sus éxitos y copiar las operaciones del trader que más les guste.

Hoy trataremos de desarrollar un EA gradador para trabajar en el rango en la dirección de la tendencia. Será usado para los instrumentos de Forex o para los mercados de materias primas. Según las pruebas, nuestro EA gradador demostraba las ganancias desde el año 2018. El mal consiste en que demostraba pérdidas constantes de 2014 a 2018.

En el artículo "Dr. Tradelove..." creamos un Expert Advisor que optimiza independientemente los parámetros del sistema de trading preseleccionado. Además, decidimos crear un Expert Advisor que no solo pudiera optimizar los parámetros de un sistema de trading subyacente al EA, sino también elegir el mejor de varios sistemas de trading. Vamos a ver qué sale de esto...

En este artículo se discuten las particularidades del uso de MetaTrader 5 como proveedor de señales comerciales para MetaTrader 4. Ustedes conocerán cómo crear un sencillo proveedor de señales desde MetaTrader 5 y cómo conectarlo a varios terminales MetaTrader 4. Además, conocerán cómo copiar en tiempo real las transacciones de los participantes de Automated Trading Championship a su cuenta real en MetaTrader 4.

En artículos anteriores, comprobamos el concepto de solicitudes comerciales pendientes. Una solicitud pendiente, en esencia, es una orden comercial normal, pero ejecutada según una condición concreta. En esta ocasión, vamos a crear clases completas de objetos de solicitudes pendientes: el objeto de solicitud básico y sus herederos.

Después de enviar una orden comercial al servidor, no deberíamos pensar que "ya está todo hecho", ya que ahora tendremos que comprobar los códigos de error, o bien la ausencia de los mismos. En el presente artículo, vamos a implementar el procesamiento de los errores retornados por el servidor comercial, preparando asimismo la base para crear solicitudes comerciales pendientes.

Todos los problemas que supone la creación de una estructura de código ejecutado y su rastreo se pueden solucionar sin grandes dificultades. Esta posibilidad ha aparecido en MetaTrader 5 a causa de la nueva prestación del lenguaje MQL5: creación automática de variables de tipo complejo de datos (estructuras y clases) y su eliminación al salir del alcance local. Este artículo contiene la descripción de la metodología y la herramienta ya preparada.

Hoy en día, quizás uno de los modelos de lenguaje de redes neuronales más avanzados sea GPT-3, que en su versión máxima contiene 175 mil millones de parámetros. Obviamente, no vamos a crear semejante monstruo en condiciones domésticas. Pero sí que podemos ver qué soluciones arquitectónicas se pueden usar en nuestro trabajo y qué ventajas nos ofrecerán.

En el presente artículo, continuaremos trabajando con las solicitudes comerciales e implementaremos la colocación de órdenes pendientes. Asimismo, corregiremos algunos errores localizados en el funcionamiento de la clase comercial.

En el presente artículo, estudiaremos con ejemplos la metodología de desarrollo de algoritmos comerciales usando un enfoque científico secuencial sobre el análisis de las posibiles patrones de formación de precio y la construcción de algoritmos comerciales basados en dichas leyes.

En el presente artículo, vamos a organizar el guardado de ciertos datos en el valor del número mágico de las órdenes y posiciones, y también implementaremos las solicitudes comerciales. Para comprobar el concepto, crearemos una primera solicitud pendiente de prueba para abrir posiciones de mercado al recibir del servidor un error que requiera la espera y el envío de una solicitud repetida.

En el primer artículo, comenzamos a crear una gran biblioteca multiplataforma, cuyo cometido es facilitar la creación de programas para las plataformas MetaTrader 5 y MetaTrader 4. Creamos el objeto abstracto COrder, que es el objeto básico para guardar los datos de las órdenes y transacciones históricas, así como de las órdenes y posiciones de mercado. Ahora, vamos a crear todos los objetos necesarios para guardar los datos de la historia de la cuenta en colecciones.

El artículo original «básico» de ningún modo perdió su actualidad, y todos los interesados en este asunto deben leerlo sí o sí. Pero ya pasó bastante tiempo desde aquel entonces, y ahora la versión Visual Studio 2017 es de la actualidad, disponiendo de una interfaz ligeramente modificada, mientras que la propia plataforma MetaTrader 5 tampoco estaba sin desarrollo. El presente artículo describe las etapas de la creación del proyecto DLL, sus configuraciones y el trabajo común con las herramientas del terminal MetaTrader 5.

Nos complace anunciar que MetaTrader 5 ahora cuenta con Trading Signals (Señales de Trading), una poderosa herramienta para inversores y gestores. Mientras sigue las operaciones de un trader con éxito, ¡el terminal las reproducirá automáticamente en su cuenta!

En este artículo, analizaremos los métodos de trabajo con los eventos de cuenta (de la cuenta comercial) que permiten monitorear los eventos importantes de cambio en las propiedades de una cuenta comercial y que influyen de una forma u otra en el comercio automático. Ya creamos cierta parte de la funcionalidad para el seguimiento de eventos de cuenta en el artículo anterior, al crear la colección de objetos de cuenta.

Aprenda a crear un conjunto de herramientas de desarrollador para gestionar diversas operaciones de posición con MQL5. En este artículo, demostraré cómo crear una librería de funciones (ex5) que realizarán operaciones de gestión de posiciones simples a avanzadas, incluyendo el manejo automático y la notificación de los diferentes errores que surgen al tratar con tareas de gestión de posiciones con MQL5.

Hoy vamos a dar forma acabada a la idea de publicación de las señales comerciales del EA en el Twitter a base de PHP. Hemos empezado a hablar sobre eso en la primera parte del artículo. Vamos a reunir las partes separadas del SDSS. En cuanto al lado del cliente de la arquitectura del sistema, vamos a utilizar la nueva función WebRequest() del MQL5 para el envío de las señales comerciales vía HTTP.

En los anteriores artículos, comenzamos a crear una gran biblioteca multiplataforma, cuyo objetivo es facilitar la escritura de programas para las plataformas MetaTrader 5 y MetaTrader 4. Ya disponemos de una colección de órdenes y transacciones históricas, y órdenes y posiciones de mercado, así como de una clase para seleccionar y filtrar órdenes cómodamente. En esta parte, vamos a continuar desarrollando el objeto básico, además de enseñar a la biblioteca Engine a monitorear los eventos comerciales en la cuenta.

En el artículo de hoy se muestra a los programadores intermedios en MQL5 cómo pueden sacar mayor rendimiento a sus sistemas lineales de trading (lote fijo) mediante una simple implementación de la conocida técnica de potenciación. Se llama así, porque el crecimiento de la curva de patrimonio resultante es geométrico o exponencial, con forma de parábola. En particular, vamos a implementar una variante práctica de MQL5, se trata del método de fracción fija para determinar el tamaño de una posición, desarrollado por Ralph Vince.

Algoritmo de protección estadística de posiciones abiertas con swap (permutaciones) positivas contra movimientos no deseados de las cotizaciones. Para compensar el riesgo potencial que supone el movimiento de las cotizaciones en dirección opuesta a la posición abierta, en este artículo se presenta la variante Carry Trading de estrategia protegida.

Este artículo continúa con la serie de comentarios dedicados al modelo universal de expertos. En esta parte se describe un modelo original de eventos basado en el procesamiento centralizado de datos, y también se estudia la estructura de la clase básica del motor CStrategy.

En el presente artículo, continuaremos el desarrollo de la clase comercial, organizando esta vez el control de los valores incorrectos de los parámetros de la orden comercial e implementando la notificación sonora de los eventos comerciales.

En el sitio web MQL5.com podrá encontrar tráders de todo el mundo: estos publican artículos, códigos gratuitos y productos en el Mercado, ejecutan trabajos en freelance y codifican señales comerciales. Podrá relacionarse con ellos en el foro, los chats de tráders y los canales de MetaTrader.

La reversión a la media es una técnica de negociación de contratendencia en la que el tráder espera que el precio regrese a algún tipo de equilibrio, que generalmente se mide usando una media u otro indicador estadístico de la tendencia promediada.

En el artículo se describe una sencilla biblioteca que usa componentes de terceros para parsear código HTML. El lector podrá saber cómo llegar hasta los datos que no se pueden obtener con solicitudes GET y POST. Vamos a elegir algún sitio web con páginas no demasiado voluminosas, e intentaremos obtener del mismo información interesante.

En el artículo se analizan tres métodos con cuya ayuda podemos aumentar la calidad de clasificación de los conjuntos bagging y valorar su efectividad. Se ha evaluado cómo influye la optimización de los hiperparámetros de las redes neuronales ELM y los parámetros de post-procesado en la calidad de clasificación del conjunto.

En la última parte de nuestra serie sobre aprendizaje automático y trabajo con big data, vamos a volver a los árboles de decisión. Este artículo va dirigido a los tráders que desean comprender el papel de los árboles de decisión en el análisis de las tendencias del mercado. Asimismo, contiene toda la información básica sobre la estructura, la finalidad y el uso de estos árboles. Hoy analizaremos las raíces y ramas de los árboles algorítmicos y veremos cuál es su potencial en relación con las decisiones comerciales. También echaremos juntos un nuevo vistazo a los árboles de decisión y veremos cómo pueden ayudarnos a superar los retos de los mercados financieros.

Descubra cómo aprovechar MQL5 para pronosticar el S&P 500 con precisión, combinando análisis técnico clásico para lograr mayor estabilidad y algoritmos con principios probados en el tiempo para obtener información sólida del mercado.

Jeremy Scott, más conocido en MQL5.community con el nick Johnnypasado, ha adquirido fama en el terreno de nuestro servicio de mercado MQL5. Ya ha ganado varios miles de dólares en el Mercado y este no es el límite, ni mucho menos. Hemos decidido estudiar atentamente al futuro millonario y preguntarle el secreto del éxito para los vendedores del mercado MQL5.