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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Redes neuronales en el trading: Enfoque sin máscara para la predicción del movimiento de precios
En este artículo nos familiarizaremos con el método Mask-Attention-Free Transformer (MAFT) y su aplicación en el ámbito del trading. A diferencia de los Transformers tradicionales, que requieren el enmascaramiento de los datos durante el procesamiento de la secuencia, el MAFT optimiza el proceso de atención eliminando la necesidad de enmascaramiento, lo que mejora significativamente la eficiencia computacional.
Redes neuronales en el trading: Superpoint Transformer (SPFormer)
En este artículo, nos familiarizaremos con un método de segmentación de objetos 3D basado en el Superpoint Transformer (SPFormer), que elimina la necesidad de agregar datos intermedios, lo cual acelera el proceso de segmentación y mejora el rendimiento del modelo.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 77): Un nuevo Chart Trade (IV)
En este artículo, explicaré algunos detalles y precauciones que debes tener en cuenta al crear un protocolo de comunicación. Son cosas bastante básicas y simples. No voy a profundizar demasiado en este artículo. Pero es necesario que comprendas su contenido para entender lo que sucederá en el receptor.
Implementación de breakeven en MQL5 (Parte 1): Clase base y breakeven por puntos fijos
En este artículo se estudia el uso del breakeven aplicado a estrategias automáticas en MQL5. Se parte de una explicación sencilla sobre qué es, cómo se implementa y cuáles son sus posibles variantes. Luego, se integra la funcionalidad dentro de un bot de Order Blocks, creado en el último artículo sobre gestión de riesgo. Para evaluar su comportamiento, se ejecutaron dos backtest bajo condiciones específicas: uno sin breakeven y otro con esta función activa.
Optimización del modelo de nubes atmosféricas — Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO): Teoría
Este artículo se centra en el algoritmo metaheurístico Atmosphere Clouds Model Optimisation (ACMO), que modela el comportamiento de las nubes para resolver problemas de optimización. El algoritmo usa los principios de generación, movimiento y propagación de nubes, adaptándose a las "condiciones meteorológicas" del espacio de soluciones. El artículo revela cómo una simulación meteorológica del algoritmo encuentra soluciones óptimas en un espacio de posibilidades complejo y detalla las etapas del ACMO, incluida la preparación del "cielo", el nacimiento de las nubes, su movimiento y la concentración de la lluvia.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 40): SAR parabólico
El SAR parabólico (Stop-and-Reversal, SAR) es un indicador de confirmación de tendencia y de puntos de finalización de tendencia. Debido a que es un rezagado en la identificación de tendencias, su propósito principal ha sido posicionar trailing stop loss en posiciones abiertas. Sin embargo, exploramos si realmente podría usarse como una señal de Asesor Experto, gracias a clases de señales personalizadas de Asesores Expertos ensamblados por un asistente.
Redes neuronales en el trading: Estudio de la estructura local de datos
La identificación y preservación eficaz de la estructura local de los datos del mercado en condiciones de ruido es una tarea importante en el trading. El uso del mecanismo de Self-Attention ha ofrecido buenos resultados en el procesamiento de estos datos, pero el método clásico no tiene en cuenta las características locales de la estructura original. En este artículo, le propongo familiarizarse con un algoritmo que considera estas dependencias estructurales.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 39): Índice de fuerza relativa
El Índice de fuerza relativa (Relative Strength Index, RSI) es un oscilador de momento popular que mide el ritmo y el tamaño del cambio de precio reciente de un valor para evaluar situaciones de sobrevaloración y subvaloración en el precio del valor. Estos conocimientos sobre velocidad y magnitud son clave para definir puntos de reversión. Ponemos este oscilador a trabajar en otra clase de señal personalizada y examinamos las características de algunas de sus señales. Sin embargo, comenzaremos resumiendo lo que comenzamos anteriormente sobre las Bandas de Bollinger.
Redes neuronales en el trading: Detección de objetos con reconocimiento de escena (HyperDet3D)
Le proponemos que conozca un nuevo enfoque de la detección de objetos mediante hiper-redes: una hiper-red de generación de coeficientes de peso para el modelo básico que permite tener en cuenta las peculiaridades del estado actual del mercado. Este enfoque mejora la precisión de las previsiones adaptando el modelo a las distintas condiciones comerciales.
Algoritmo de tiro con arco - Archery Algorithm (AA)
Este artículo detalla un algoritmo de optimización inspirado en el tiro con arco, centrado en el uso del método de la ruleta como mecanismo de selección de zonas prometedoras para las "flechas". Este método nos permite evaluar la calidad de las soluciones y seleccionar las más prometedoras para seguir estudiándolas.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 38): Bandas de Bollinger
Las bandas de Bollinger son un indicador de envolvente muy común utilizado por muchos traders para colocar y cerrar operaciones manualmente. Examinamos este indicador considerando las diferentes señales posibles que genera, y vemos cómo se podrían poner en uso en un Asesor Experto montado por un asistente.
Creación de un asesor experto integrado de MQL5 y Telegram (Parte 6): Añadir botones interactivos en línea
En este artículo, integramos botones interactivos en línea en un Asesor Experto MQL5, permitiendo el control en tiempo real a través de Telegram. Cada pulsación de botón desencadena acciones específicas y envía respuestas al usuario. También modularizamos las funciones para manejar los mensajes de Telegram y las consultas de devolución de llamada de forma eficiente.
Redes neuronales en el trading: Transformer para nubes de puntos (Pointformer)
En este artículo analizaremos los algoritmos necesarios para utilizar métodos de atención en la resolución de problemas de detección de objetos en nubes de puntos. La detección de objetos en nubes de puntos es bastante importante para muchas aplicaciones del mundo real.
Redes neuronales en el trading: Aprendizaje jerárquico de características en nubes de puntos
Seguimos estudiando los algoritmos para extraer características de una nube de puntos. Y en este artículo, nos familiarizaremos con los mecanismos para mejorar la eficacia del método PointNet.
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte II): Mejorar la capacidad de respuesta y la rapidez de los mensajes
En este artículo, vamos a mejorar la capacidad de respuesta del Panel de administración que hemos creado anteriormente. Además, exploraremos la importancia de los mensajes rápidos en el contexto de las señales de negociación.
Ejemplo de optimización estocástica y control óptimo
Este Asesor Experto, llamado SMOC, que significa Stochastic Model Optimal Control (Modelo Estocástico de Control Óptimo), es un ejemplo sencillo de un avanzado sistema algorítmico de trading para MetaTrader 5. Utiliza una combinación de indicadores técnicos, control predictivo de modelos y gestión dinámica de riesgos para tomar decisiones comerciales. El EA incorpora parámetros adaptativos, dimensionamiento de posiciones basado en la volatilidad y análisis de tendencias para optimizar su rendimiento en diferentes condiciones de mercado.
Redes neuronales en el trading: Transformador contrastivo de patrones
El transformador contrastivo de patrones analiza la situación del mercado tanto a nivel de velas individuales como de patrones completos, lo cual contribuye a mejorar la calidad de modelado de las tendencias del mercado, mientras que el uso del aprendizaje por contraste para emparejar las representaciones de velas y patrones conduce a la autorregulación y a la mejora de la precisión de la predicción.
Implementación de un algoritmo de trading de negociación rápida utilizando SAR Parabólico (Stop and Reverse, SAR) y Media Móvil Simple (Simple Moving Average, SMA) en MQL5
En este artículo, desarrollamos un Asesor Experto de trading de ejecución rápida en MQL5, aprovechando los indicadores SAR Parabólico (Stop and Reverse, SAR) y Media Móvil Simple (Simple Moving Average, SMA) para crear una estrategia de trading reactiva y eficiente. Detallamos la implementación de la estrategia, incluyendo el uso de los indicadores, la generación de señales y el proceso de prueba y optimización.
Redes neuronales en el trading: Análisis de la situación del mercado usando el Transformador de patrones
A la hora de analizar la situación del mercado con nuestros modelos, el elemento clave es la vela. No obstante, sabemos desde hace tiempo que las velas pueden ayudar a predecir los movimientos futuros de los precios. Y en este artículo aprenderemos un método que nos permitirá integrar ambos enfoques.
Creación de un asesor experto integrado de MQL5 y Telegram (Parte 5): Envío de comandos desde Telegram a MQL5 y recepción de respuestas en tiempo real
En este artículo, creamos varias clases para facilitar la comunicación en tiempo real entre MQL5 y Telegram. Nos centramos en recuperar comandos de Telegram, decodificarlos e interpretarlos y enviar respuestas apropiadas. Al final, nos aseguramos de que estas interacciones se prueben eficazmente y estén operativas dentro del entorno comercial.
Redes neuronales en el trading: Transformador con codificación relativa
El aprendizaje autosupervisado puede ser una forma eficaz de analizar grandes cantidades de datos no segmentados. El principal factor de éxito es la adaptación de los modelos a las particularidades de los mercados financieros, lo cual contribuye a mejorar el rendimiento de los métodos tradicionales. Este artículo le presentará un mecanismo alternativo de atención que permitirá considerar las dependencias y relaciones relativas entre los datos de origen.
Algoritmo de optimización basado en ecosistemas artificiales — Artificial Ecosystem-based Optimization (AEO)
El artículo analiza el algoritmo metaheurístico AEO que modela las interacciones entre los componentes del ecosistema mediante la creación de una población inicial de soluciones y la aplicación de estrategias de actualización adaptativas, y detalla las etapas de funcionamiento del AEO, incluidas las fases de consumo y descomposición, así como diversas estrategias de comportamiento de los agentes. El artículo presenta las peculiaridades y ventajas de este algoritmo.
Redes neuronales en el trading: Segmentación guiada (Final)
Continuamos el trabajo iniciado en el artículo anterior sobre la construcción del marco RefMask3D usando herramientas MQL5. Este marco está diseñado para explorar de forma exhaustiva la interacción multimodal y analizar las características de una nube de puntos, seguida de la identificación del objeto de destino partiendo de la descripción proporcionada en lenguaje natural.
Gestión de Riesgo (Parte 5): Integrando la Gestión de Riesgo en un Asesor Experto
En este artículo implemento la gestión de riesgo desarrollada en publicaciones anteriores e incorporo el indicador de order blocks presentado en otros artículos. Además, realizaré un backtest para comparar los resultados con la aplicación de la gestión de riesgo y evaluaré el impacto del riesgo dinámico.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 37): Regresión de procesos gaussianos con núcleos Matérn y lineales
Los núcleos lineales son la matriz más simple de su tipo utilizada en el aprendizaje automático para regresión lineal y máquinas de vectores de soporte. Por otro lado, el kernel Matérn es una versión más versátil de la función de base radial que analizamos en un artículo anterior, y es apto para mapear funciones que no son tan suaves como asumiría la RBF. Creamos una clase de señal personalizada que utiliza ambos núcleos para pronosticar condiciones largas y cortas.
Optimización del búfalo africano - African Buffalo Optimization (ABO)
El artículo se centra en el algoritmo de optimización del búfalo africano (ABO), un enfoque metaheurístico desarrollado en 2015 y basado en el comportamiento único de estos animales. El artículo detalla los pasos de implementación del algoritmo y su eficacia a la hora de encontrar soluciones a problemas complejos, lo cual lo convierte en una valiosa herramienta en el campo de la optimización.
Redes neuronales en el trading: Segmentación guiada
Hoy proponemos al lector familiarizarse con el método de análisis multimodal complejo de interacción y comprensión de características.
Búsqueda de patrones arbitrarios de pares de divisas en Python con ayuda de MetaTrader 5
¿Existen patrones y regularidades recurrentes en el mercado de divisas? He decidido crear mi propio sistema de análisis de patrones usando Python y MetaTrader 5. Una simbiosis de matemáticas y programación para conquistar Fórex.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 36): Q-Learning con Cadenas de Markov
El aprendizaje de refuerzo es uno de los tres principios principales del aprendizaje automático, junto con el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. Por lo tanto, se preocupa del control óptimo o de aprender la mejor política a largo plazo que se adapte mejor a la función objetivo. Con este telón de fondo, exploramos su posible papel en la información del proceso de aprendizaje de una MLP de un Asesor Experto montado por un asistente.
Sistema de arbitraje de alta frecuencia en Python con MetaTrader 5
Hoy vamos a crear un sistema de arbitraje legal a los ojos de los brókeres, que creará miles de precios sintéticos en el mercado Fórex, los analizará y negociará con éxito para obtener beneficios.
Algoritmo de Irrigación Artificial — Artificial Showering Algorithm (ASHA)
Este artículo presenta el Algoritmo de Irrigación Artificial (ASHA), un nuevo método metaheurístico desarrollado para resolver problemas generales de optimización. Basado en la modelización de los procesos de flujo y almacenamiento del agua, este algoritmo construye el concepto de un campo ideal en el que cada unidad de recurso (agua) es invocada para encontrar una solución óptima. Hoy descubriremos cómo el ASHA adapta los principios de flujo y acumulación para asignar eficazmente los recursos en el espacio de búsqueda, y también veremos su aplicación y los resultados de sus pruebas.
Redes neuronales en el trading: Segmentación de datos basada en expresiones de referencia
En el proceso de análisis de la situación del mercado, dividimos este en segmentos individuales, identificando las tendencias clave. Sin embargo, los métodos tradicionales de análisis suelen centrarse en un solo aspecto, lo cual limita nuestra percepción. En este artículo, presentaremos un método que nos permitirá seleccionar varios objetos, ofreciéndonos una comprensión más completa y variada de la situación.
Redes neuronales en el trading: Un método complejo de predicción de trayectorias (Traj-LLM)
En este artículo, me gustaría presentarles un interesante método de predicción de trayectorias desarrollado para resolver problemas en el campo de los movimientos de vehículos autónomos. Los autores del método combinaron los mejores elementos de varias soluciones arquitectónicas.
Redes neuronales en el trading: Análisis de nubes de puntos (PointNet)
El análisis directo de nubes de puntos evita alcanza un tamaño de datos innecesario y mejora la eficacia de los modelos en tareas de clasificación y segmentación. Estos enfoques demuestran un alto rendimiento y solidez frente a las perturbaciones de los datos de origen.
Gestión de Riesgo (Parte 4): Finalizando los Métodos Clave de la Clase
Este artículo constituye la cuarta entrega de nuestra serie sobre gestión de riesgo en MQL5, donde continuamos explorando técnicas avanzadas para proteger y optimizar nuestras estrategias de trading. Luego de haber sentado bases importantes en artículos anteriores, ahora nos centraremos en finalizar todos aquellos métodos pendientes que dejamos en la tercera parte, incluyendo funciones para verificar si se han alcanzado ciertos límites de pérdidas o ganancias. Además, presentaremos nuevos eventos clave que permiten una gestión más precisa y ágil.
Redes neuronales en el trading: Transformador vectorial jerárquico (Final)
Continuamos nuestro análisis del método del Transformador Vectorial Jerárquico. En este artículo finalizaremos la construcción del modelo. También lo entrenaremos y probaremos con datos históricos reales.
Métodos de William Gann (Parte II): Creación del indicador Cuadrado de Gann
Crearemos un indicador basado en el Cuadrado de Gann de 9, construido elevando al cuadrado el tiempo y el precio. Prepararemos el código y probaremos el indicador en la plataforma en diferentes intervalos de tiempo.
Redes neuronales en el trading: Transformador vectorial jerárquico (HiVT)
Hoy proponemos al lector introducir el método del transformador vectorial jerárquico (HiVT), desarrollado para la previsión rápida y precisa de series temporales multimodales.
Métodos de William Gann (Parte I): Creación del indicador de ángulos de Gann
¿Cuál es la esencia de la teoría de Gann? ¿Cómo se construyen los ángulos de Gann? Crearemos un indicador de ángulos de Gann para MetaTrader 5.
Redes neuronales en el trading: Modelo Universal de Generación de Trayectorias (UniTraj)
La comprensión del comportamiento de los agentes es importante en distintos ámbitos, pero la mayoría de los métodos se centran en una única tarea (comprensión, eliminación del ruido, predicción), lo cual reduce su eficacia en escenarios del mundo real. En este artículo, propongo al lector introducir un modelo capaz de adaptarse a diferentes tareas.