Artículos sobre automatización de sistemas comerciales en el lenguaje MQL5

Este artículo supone una continuación lógica del anterior, y se ha escrito para resaltar los hechos revelados que confirman sus conclusiones durante los siguientes diez años tras su publicación, en lo referente a las tres funciones identificadas de los procesos transitorios dinámicos que describen los patrones de cambio en los precios del mercado.

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.

Aprenda a crear un EA que opere automáticamente de forma sencilla y segura. En el artículo anterior, comenzamos a desarrollar el sistema de órdenes que se va a utilizar en el EA automático. Sin embargo, solo construimos una de las funciones o procedimientos necesarios.

El artículo estudia la construcción del gráfico de "ejes" (spindles) o, como también lo llaman, de "husos", y su utilización en las estrategias y asesores comerciales. Para empezar, vamos a discutir la aparición del gráfico, su construcción y su relación con el gráfico de velas japonesas. Después analizaremos la implementación del indicador en un código de programa en el lenguaje MQL5. Vamos a poner a prueba el experto basado en el indicador y a formular una estrategia comercial.

En este artículo se considera la idea de la programación multi-modo de los robots comerciales usando el lenguaje MQL5. Se utiliza el enfoque orientado a objetos para la implementación de cada uno de los modos. Se muestra el ejemplo de la jerarquía de las clases de régimen y el ejemplo de las clases para el testeo (prueba). Se supone que la programación multi-modo de los robots comerciales toma en consideración las particularidades de cada modo de trabajo del Asesor Experto MQL5. Para la identificación de los modos se crean las funciones y enumeraciones.

En el artículo, vamos a analizar la combinación de las listas de objetos de barra de cada periodo utilizado del símbolo en un objeto de series temporales del símbolo. De esta forma, tendremos preparado para cada símbolo un objeto que guarde las listas de todos los periodos utilizados de la serie temporal de un símbolo.

En la parte definitiva de esta serie de artículos sobre el motor comercial CStrategy, estudiaremos el funcionamiento simultáneo de múltiples algoritmos comerciales, la descarga de estrategias desde archivos XML, así como la presentación de un sencillo panel para la selección de expertos, que se encuentra dentro de un módulo ejecutable único, y veremos la gestión de los modos comerciales de los mismos.

La plataforma MetaTrader 5 no es solo una plataforma multimercado, sino que también permite usar diferentes sistemas de registro de posiciones. Estas posibilidades amplian considerablemente el instrumental para la implementación y formalización de las ideas comerciales. En el artículo, vamos a hablar sobre cómo procesar y considerar las propiedades de las posiciones al llevar su registro de forma independiente ("cobertura"). Así, en el artículo proponemos una clase derivada, mostrando a continuación ejemplos de procesamiento y obtención de las propiedades de la posición de cobertura.

En el presente artículo, vamos a presentar la siguiente versión de la aplicación Pattern Analyzer. En esta versión se han corregido algunas imperfecciones y se han añadido nuevas capacidades; además, se ha dado un nuevo enfoque a la comodidad y la actualidad de la interfaz actual. En este caso, además, se han tenido en cuenta las sugerencias reflejadas en los comentarios de los artículos anteriores. Podrá familiarizarse con el resultado leyendo el presente artículo.

En el presente artículo trataremos de comprobar la suposición de que cualquier sistema con un mínimo conocimiento del mercado puede operar a escala global. No vamos a inventar teorías ni leyes: reflexionaremos únicamente sobre la base de hechos conocidos por todos, convirtiendo paulatinamente dichos hechos al lenguaje del análisis matemático.

Ya hemos analizado algunos tipos de implementación de redes neuronales. Podemos ver con facilidad que se repiten las mismas operaciones para cada neurona de la red. Y aquí sentimos el legítimo deseo de aprovechar las posibilidades que ofrece la computación multihilo de la tecnología moderna para acelerar el proceso de aprendizaje de una red neuronal. En el presente artículo, analizaremos una de las opciones para tal implementación.

En este artículo, continuaremos analizando la tecnología OLAP en aplicación al trading, ampliando la funcionalidad representada en dos artículos anteriores. Esta vez, al análisis operativo se le someterán las cotizaciones. Mostraremos cómo se hacen y se comprueban las hipótesis sobre las estrategias comerciales a base de los indicadores agregados del historial. Además, presentaremos los Asesores Expertos para analizar las regularidades barra por barra y el trading adaptativo.

Tras año y medio de exitoso trabajo, el Mercado MQL5 se ha convertido en la tienda más grande de trading de estrategias comerciales e indicadores técnicos. En ella se han publicado cerca de 800 aplicaciones comerciales de 350 desarrolladores de todo el mundo. Además, los traders ya han comprado e instalado en sus terminales MetaTrader 5 más de 100.000 programas comerciales.

En este artículo, te mostraré cómo puedes utilizar el sistema de manejo de eventos para poder procesar con más agilidad y de mejor manera las cuestiones relacionadas con el sistema de órdenes, para que el EA sea más rápido. Así, éste no tendrá que estar buscando información todo el tiempo.

Continuamos analizando los métodos de aprendizaje por refuerzo. En el artículo anterior, nos familiarizamos con el método de aprendizaje Q profundo, en el que entrenamos un modelo para predecir la próxima recompensa dependiendo de la acción realizada en una situación particular. Luego realizamos una acción según nuestra política y la recompensa esperada, pero no siempre es posible aproximar la función Q, o su aproximación no ofrece el resultado deseado. En estos casos, los métodos de aproximación no se utilizan para funciones de utilidad, sino para una política (estrategia) de acciones directa. Precisamente a tales métodos pertenece el gradiente de políticas o policy gradient.

En el primer artículo, comenzamos la creación de una gran biblioteca multiplataforma para construir con facilidad programas en las plataformas MetaTrader 5 y MetaTrader 4. Acto seguido, continuamos el desarrollo de la biblioteca y corregimos las órdenes y transacciones históricas. En esta ocasión, vamos a crear una clase que nos permita elegir y filtrar cómodamente órdenes y posiciones en las listas de colecciones; en concreto, crearemos un objeto básico de la biblioteca, llamado Engine, y añadiremos a la biblioteca una colección de órdenes y posiciones de mercado.

En este artículo, continuaremos el tema del anterior. No obstante, primero flexibilizaremos el algoritmo desarrollado anteriormente. El algoritmo se ha vuelto más estable, con un aumento en el número de velas en la ventana de análisis o con un aumento en el porcentaje del umbral del preponderancia de velas descendentes o ascendentes. Hemos tenido que llegar a un compromiso y establecer un tamaño de muestra más grande para el análisis o un porcentaje mayor de preponderancia de la vela predominante.

Si crees que los sistemas automatizados son sencillos, eso indica que aún no has entendido del todo lo necesario para crearlos. En este texto, hablaremos de un problema al que se enfrentan muchos Expert Advisors: la ejecución indiscriminada de órdenes, y de una posible solución a este problema.

En este artículo exploraremos cómo mejorar y aplicar de manera más efectiva los conceptos abordados en el artículo anterior, utilizando las poderosas librerías de controles gráficos de MQL5. Te guiaré paso a paso en la creación de una interfaz gráfica completamente funcional, explicando el plan de diseño detrás de ella, así como el propósito y funcionamiento de cada método empleado. Además, al final del artículo, pondremos a prueba el panel que desarrollaremos, asegurándonos de que funcione correctamente y cumpla con los objetivos planteados.

Estamos perfeccionando activamente el servicio Señales, deshaciéndonos en el proceso de los anteriores desarrollos e introduciendo cambios en los mecanismos existentes. El MetaTrader Signals de hace dos años y el MetaTrader Signals actual son dos servicios totalmente diferentes.

En este artículo continuamos con la descripción de los algoritmos del motor comercial CStrategy. En la tercera parte de esta serie de artículos se analizan con detalle ejemplos de escritura de estrategias comerciales específicas que utilizan este enfoque. Además, se presta gran atención a los algoritmos auxiliares: el sistema de registro y el acceso a los datos bursátiles con la ayuda de un indexador convencional (Close[1], Open[0], etc.).

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.

En el artículo se ha implementado una aplicación MQL con interfaz gráfica para la visualización ampliada del proceso de optimización. La interfaz gráfica ha sido creada con la ayuda de la última versión de la biblioteca EasyAndFast. En ocasiones, a muchos usarios les surge la siguiente pregunta: ¿para qué necesitamos las interfaces gráficas en las aplicaciones MQL? En este artículo se muestra uno de los numerosos casos en los que pueden resultar útiles para los tráders.

En el artículo anterior, definimos los eventos de cierre de posiciones para MQL4 en la biblioteca y eliminamos las propiedades de las órdenes que nos resultaban innecesarias. En el presente artículo, analizaremos la creación del objeto "Cuenta", crearemos una colección de objetos de cuenta y prepararemos la funcionalidad de para monitorear los eventos de las cuentas.

En el presente artículo, analizaremos el manejador de parámetros erróneos de la orden comercial, mejoraremos la clase comercial básica y también corregiremos el funcionamiento de la clase de eventos comerciales: ahora, todos los eventos comerciales, tanto únicos, como simultáneos en un mismo tick, serán correctamente determinados en los programas.

Hace dos años, en el artículo "La última cruzada" usted y yo, querido lector, vimos juntos un método (bastante interesante y poco usado en la actualidad) de representación de la información en el mercado, el gráfico de punto y forma. Ahora le propongo intentar escribir un robot comercial, basado en patrones que se pueden ver en los gráficos de punto y forma.