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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Desarrollo de Sistemas Avanzados de Trading ICT: Implementación de señales en un indicador de Order Blocks
En este artículo, aprenderás a desarrollar un indicador de Order Blocks basado en el volumen de la profundidad de mercado y a optimizarlo mediante buffers para mejorar su precisión. Concluimos esta fase del proyecto y nos preparamos para las siguientes, en las que implementaremos una clase de gestión de riesgos y un bot de trading que aprovechará las señales generadas por el indicador.
Scalping Orderflow en MQL5
Este Asesor Experto de MetaTrader 5 implementa una estrategia Scalping Orderflow con gestión avanzada de riesgos. Utiliza múltiples indicadores técnicos para identificar oportunidades de negociación basadas en los desequilibrios del flujo de órdenes (Orderflow). Las pruebas retrospectivas muestran una rentabilidad potencial, pero resaltan la necesidad de una mayor optimización, especialmente en la gestión de riesgos y en los ratios de resultados comerciales. Adecuado para operadores experimentados, requiere pruebas y comprensión exhaustivas antes de la implementación en vivo.
Experto comercial universal: Modelo de eventos y prototipo de estrategia comercial (Parte 2)
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.
Neuroredes profundas (Parte VIII). Aumentando la calidad de la clasificación de los conjuntos bagging
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.
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con el indicador de Acumulación/Distribución
En este nuevo artículo de la serie sobre la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares, analizaremos el indicador de Acumulación/Distribución (A/D). También desarrollaremos un sistema comercial para la plataforma MetaTrader 5 utilizando algunas estrategias simples.
Crear paneles gráficos en MQL5 es ahora más fácil
En este artículo, ofreceremos una guía sencilla y comprensible para cualquier usuario que quiera crear una de las herramientas más valiosas y útiles en el trading: un panel gráfico que facilite las tareas comerciales. Los paneles gráficos nos permiten ahorrar tiempo y centrarnos más en las operaciones en sí.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 16): Una nueva mirada a los árboles de decisión
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.
Aprendizaje automático y data science (Parte 06): Descenso de gradiente
El descenso de gradiente juega un papel importante en el entrenamiento de redes neuronales y diversos algoritmos de aprendizaje automático: es un algoritmo rápido e inteligente. Sin embargo, a pesar de su impresionante funcionamiento, muchos científicos de datos todavía lo malinterpretan. Veamos sobre qué tratará este artículo.
Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte XXIII): Clase comercial principal - control de parámetros permitidos
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.
Análisis sintáctico HTML con ayuda de curl
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.
Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte XI) Compatibilidad con MQL4 - Eventos de cierre de posición
Continuamos creando la gran biblioteca multiplataforma cuyo objetivo es simplificar la escritura de programas para las plataformas MetaTrader 5 y MetaTrader 4. En la décima parte, continuamos trabajando con la compatibilidad de la biblioteca con MQL4 e implementamos la definición de los eventos de apertura de posición y activación de órdenes pendientes. En el presente artículo, vamos a implementar la defición de los eventos de cierre de posición, eliminando al mismo tiempo las propiedades innecesarias de las órdenes.
Conjunto de instrumentos para el marcado manual de gráficos y comercio (Parte III). Optimización y nuevos instrumentos
Desarrollo del dibujado de objetos gráficos en los gráficos usando atajos de teclado. Hemos añadido a la biblioteca nuevas herramientas, en particular, una línea recta que recorre vértices arbitrarios y un conjunto de rectángulos que nos permitirá estimar tanto el nivel como el momento del viraje. También mostramos la posibilidad de optimizar el código para mejorar el rendimiento. Hemos reescrito el ejemplo de la implementación como un indicador, lo cual nos permite establecer atajos de teclado junto con otros programas comerciales. El nivel de dominio del código es un poco superior al de un principiante.
Aprendizaje automático y data science (Parte 03): Regresión matricial
En esta ocasión, vamos a crear modelos usando matrices: estas ofrecen una gran flexibilidad y permiten crear modelos potentes que pueden manejar no solo cinco variables independientes, sino muchas otras, tantas como los límites computacionales de nuestro ordenador nos permitan. El presente artículo será muy interesante, eso seguro.
Optimización separada de una estrategia en condiciones de tendencia y flat
En el artículo se analizará el uso del método de optimización separada en diferentes estados del mercado. La optimización separada consiste en la definición de los parámetros ideales de un sistema comercial con la ayuda de la optimización de manera separada para la tendencia ascendente y descendente. Para reducir el efecto de las señales falsas y mejorar la rentabilidad, los sistemas se hacen flexibles, es decir, poseen un cierto conjunto de ajustes o datos de entrada, hecho que se ve totalmente justificado por el comportamiento de un mercado en cambio constante.
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Alligator
Bienvenidos a un nuevo artículo de nuestra serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. Hoy analizaremos el indicador Alligator y crearemos sistemas comerciales basados en él.
Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte XVII): Interactividad de los objetos de la biblioteca.
Hoy vamos a finalizar de forma lógica la funcionalidad del objeto básico de todos los objetos de la biblioteca, que permitirá a cualquier objeto de la biblioteca creado sobre su base interactuar de forma activa con el usuario. Por ejemplo, podemos establecer el tamaño máximo aceptable del spread para abrir una posición y el valor del nivel de precio cuyo cruzamiento causará el envío de un evento desde el objeto de símbolo al programa sobre la señal del tamaño del spread y el cruzamiento del nivel controlado por parte del precio.
Indicador para construir el gráfico de "ejes" (husos)
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.
Jeremy Scott es un vendedor de gran éxito en el mercado MQL5
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.
Gestión de riesgos y capital con ayuda de asesores
Este artículo trata sobre aquello que no encontrará en el informe de simulación, sobre qué esperar al usar un asesor, cómo administrar su dinero usando robots y cómo cubrir una pérdida significativa para seguir comerciando con el trading automatizado.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 29): Algoritmo actor-crítico con ventaja (Advantage actor-critic)
En los artículos anteriores de esta serie, nos familiarizamos con dos algoritmos de aprendizaje por refuerzo. Obviamente, cada uno de ellos tiene sus propias ventajas y desventajas. Como suele suceder en estos casos, se nos ocurre combinar ambos métodos en un algoritmo que incorporaría lo mejor de los dos, y así compensar las carencias de cada uno de ellos. En este artículo, hablaremos de dicho método.
Integración en MQL5: Python
Python es un lenguaje de programación conocido y popular con muchas características, especialmente en los campos de las finanzas, la ciencia de datos, la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático. Python es una herramienta poderosa que también puede resultar útil en el trading. MQL5 nos permite utilizar este poderoso lenguaje como una integración para lograr nuestros objetivos de manera efectiva. En este artículo, compartiremos cómo podemos usar Python como una integración en MQL5 después de aprender información básica sobre Python.
Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 03): Nuevas funciones
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.
Recordando una antigua estrategia de tendencia: dos osciladores estocásticos, MA y Fibonacci
Estrategias comerciales antiguas. Este artículo presenta una estrategia de seguimiento de tendencias. La estrategia es puramente técnica y usa varios indicadores y herramientas para ofrecer señales y niveles objetivo. Los componentes de la estrategia incluyen: Un oscilador estocástico de 14 periodos, un oscilador estocástico de 5 periodos, una media móvil de 200 periodos y una proyección de Fibonacci (para fijar los niveles objetivo).
Gestión de Riesgo (Parte 1): Fundamentos para Construir una Clase de Gestión de Riesgo
En este artículo exploraremos los fundamentos de la gestión de riesgo en el trading, y aprenderemos a crear nuestras primeras funciones para obtener el lote adecuado para una operación y el stop loss. Además, profundizaremos en cómo funcionan estas funciones, explicando cada paso detalladamente. Nuestro objetivo es proporcionar una comprensión clara de cómo aplicar estos conceptos en el trading automatizado. Al final, pondremos todo en práctica creando un script simple con el archivo de inclusión que hemos diseñado.
Modelo de regresión universal para la predicción de precio de mercado (Parte 2): Funciones de procesos transitorios naturales, tecnológicos y sociales
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.
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 36): El objeto de series temporales de todos los periodos utilizados del símbolo
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.
Arbitraje triangular con predicciones
Este artículo simplifica el arbitraje triangular y le muestra cómo utilizar predicciones y software especializado para operar con divisas de forma más inteligente, incluso si es nuevo en el mercado. ¿Listo para operar con experiencia?
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 28): Algoritmo de gradiente de políticas
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.
Estudio de técnicas de análisis de velas (Parte IV): Actualizaciones y adiciones a la aplicación
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.
Gestor de riesgos para el trading manual
En este artículo vamos a discutir en detalle cómo escribir una clase de gestor de riesgos para el comercio manual a partir de cero. Esta clase también puede utilizarse como clase base para que la hereden los traders algorítmicos que utilizan programas automatizados.
Experto comercial universal: El comercio en grupo y la gestión de la cartera de estrategias (Parte 4)
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.
Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 1): Para EAs e Indicadores Técnicos
Este artículo está dirigido a principiantes y desarrolladores avanzados de MQL5. Proporciona un fragmento de código para definir y limitar los indicadores generadores de señales a tendencias en plazos superiores. De este modo, los operadores pueden mejorar sus estrategias incorporando una perspectiva de mercado más amplia, lo que da lugar a señales de negociación potencialmente más sólidas y fiables.
Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte III): Colección de órdenes y posiciones de mercado, búsqueda y filtrado
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.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 5): Cálculos multihilo en OpenCL
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.
Recetas MQL5 – Obteniendo las propiedades de una posición de cobertura abierta
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.
Desarrollando un algoritmo de autoadaptación (Parte II): Aumentando la efectividad
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.
Aprendizaje automático y data science (Parte 05): Árboles de decisión usando como ejemplo las condiciones meteorológicas para jugar al tenis
Los árboles de decisión clasifican los datos imitando la forma de pensar de los seres humanos. En este artículo, veremos cómo construir árboles de decisión y usar estos para clasificar y predecir datos. El objetivo principal del algoritmo del árbol de decisión es dividir la muestra en datos con "impurezas" y en datos "limpios" o próximos a los nodos.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 11): Clasificador bayesiano ingenuo y teoría de la probabilidad en el trading
Comerciar con probabilidades es como caminar por la cuerda floja: requiere precisión, equilibrio y una clara comprensión del riesgo. En el mundo del trading, la probabilidad lo es todo: es lo que determina el resultado, el éxito o el fracaso, los beneficios o las pérdidas. Usando el poder de la probabilidad, los tráders pueden tomar decisiones mejor informadas, gestionar el riesgo con mayor eficacia y alcanzar sus objetivos financieros. Tanto si es usted un inversor experimentado como un tráder principiante, comprender las probabilidades puede ser la clave para liberar su potencial comercial. En este artículo, analizaremos el fascinante mundo del trading probabilístico y le mostraremos cómo llevar su modo de comerciar al siguiente nivel.
Algoritmo de recompra: un modelo matemático para aumentar la eficiencia
En este artículo, usaremos el algoritmo de recompra como guía en un mundo con una mayor comprensión de la efectividad de los sistemas comerciales y comenzaremos a trabajar en los principios generales para mejorar la eficiencia comercial usando las matemáticas y la lógica; también aplicaremos los métodos menos comunes para aumentar la eficiencia en el contexto del uso de cualquier sistema comercial.
Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 08): OnTradeTransaction
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.