Artículos sobre análisis de datos y estadísticas en MQL5

En este artículo, seguiremos ampliando las capacidades de la utilidad para la selección y navegación por los instrumentos. Esta vez vamos a crear nuevas pestañas, con la apertura de las cuales van a abrirse sólo aquellos símbolos que correspondan a unos u otros parámetros nuestros. Asimismo, aprenderemos a incluir fácilmente nuestras propias pestañas con las reglas de filtración necesarias.

Con este artículo, comenzamos una nueva serie en la descripción de la biblioteca "DoEasy" para la creación rápida y sencilla de programas. Hoy, empezaremos a preparar la funcionalidad de la biblioteca para acceder a los datos de las series temporales de los símbolos y trabajar con los mismos. Asimismo, crearemos el objeto "Barra", encargado de guardar los datos tanto básicos como ampliados de la barra de la serie temporal, y también ubicaremos los objetos de barra en la lista de serie temporal para que resulte más cómodo buscar y clasificar dichos objetos.

En este artículo, se describen los principios básicos de la construcción del framework para el procesamiento analítico en línea (OLAP en inglés), su implementación en MQL en el ambiente de MetaTrader, usando el procesamiento del historial de trading de la cuenta como ejemplo.

¿Hay alguna correlación entre el comportamiento de precios del pasado y sus tendencias futuras? ¿Por qué el precio repite hoy el carácter de su movimiento del día anterior? ¿Se pueden usar estadísticas para predecir la dinámica de los precios? Hay una respuesta, y es afirmativa. Si tiene alguna duda de ello, este artículo es para usted. Le explicaré cómo crear un filtro funcional para un sistema de trading en MQL5, revelando un patrón interesante en cambios de precio.

En el presente artículo, continuaremos estudiando los fractales, prestando especial atención a la generalización de todo el material. En concreto, intentaremos hacer el material más compacto y comprensible, para poder usarlo de forma práctica en el trading.

Desde hace poco, cada usuario MetaTrader 4 y MetaTrader 5 tiene la posibilidad de convertirse en suministrador de señales comerciales y obtener beneficios adicionales. Ahora, con la ayuda de los nuevos widgets puede hablar de sus éxitos en su propia página web, en un blog o en una página de la red social. Las ventajas del uso de los widgets son obvias: el aumento de la popularidad del suministrador, de su reputación como trader exitoso y la captación de nuevos suscriptores. Todo esto pueden obtener los traders que coloquen widgets en otras páginas de internet.

Este artículo continúa el ciclo en el que mostramos la creación de una biblioteca capaz de marcar gráficos manualmente utilizando atajos de teclado. El marcado se realiza con líneas rectas y combinaciones de estas. Esta parte habla directamente sobre el propio dibujado utilizando las funciones descritas en la primera parte. La biblioteca se puede conectar a cualquier asesor experto o indicador, lo cual simplifica sustancialmente las tareas de marcado. Esta solución NO UTILIZA dlls externas: todos los comandos se implementan usando las herramientas integradas de MQL.

En este artículo vamos a describir la definición programática de uno de los modelos de continuación del movimiento. La base del trabajo viene constituida por dos ondas: la principal y la de corrección. Como extremos se usarán fractales, además de los llamados fractales potenciales, los extremos que no se han formado aún como fractales.

En este artículo, comenzamos a construir las clases de los búferes de indicador para la biblioteca DoEasy. En esta parte, crearemos la clase básica de búfer abstracto, que será la principal para crear los diferentes tipos de clases de los búferes de indicador.

En el artículo, vamos a analizar la creación de un indicador multiperiodo basado en la biblioteca DoEasy. Asimismo, vamos a mejorar las clases de las series temporales para obtener los datos de cualquier marco temporal y representarlos en el periodo actual del gráfico.

En este segundo artículo de la serie sobre redes neuronales profundas se analizarán la transformación y la selección en el proceso de preparación de los datos para el entrenamiento del modelo.

El mayor problema de la estadística aplicada es la aceptación de hipótesis estadísticas. Durante mucho tiempo se consideró un problema imposible de resolver. La situación cambió con la aparición del método de las coordenadas de Eigen. Es una refinada y potente herramienta para el estudio estructural de una señal, permitiendo ver más de lo que es posible utilizando métodos de la estadística moderna aplicada. El artículo se centra en la utilización práctica de este método y plantea distintos programas en MQL5. También trata sobre el problema de la identificación de la función usando como ejemplo la distribución de Hilhorst y Schehr.

Calidad de modelado de datos de un minuto

En el proceso del análisis técnico, a menudo a los traders se les plantea la tarea de comparar varias series temporales. La realización de este análisis requiere las herramientas correspondientes. En este artículo, yo propongo desarrollar una herramienta para el análisis gráfico y la búsqueda de las correlaciones entre dos y más series temporales.

La idea del filtrado de señales digitales ha sido ampliamente discutida en foros sobre el tema de la elaboración de sistemas de trading. Y sería imprudente no crear un código estándar de filtros digitales en MQL5. En este artículo el autor describe la transformación de código simple de indicadores SMA de su artículo "Indicadores personalizados en MQL5 para principiantes", en el código de un filtro digital más complejo y universal. Este artículo es consecuencia del artículo anterior. También trata sobre cómo reemplazar texto en el código y cómo corregir errores de programación.

Este artículo pretende que sus lectores se familiaricen con una posible variante del uso de los objetos gráficos en el lenguaje MQL5. Analiza un indicador que implementa un panel para la gestión de un analizador de espectro simple usando objetos gráficos. El artículo va dirigido a los lectores que están familiarizados con los conceptos básicos de MQL5.

Continuando el tema de la redes neuronales, proponemos al lector analizar las redes neuronales convolucionales. Este tipo de redes neuronales ha sido desarrollado para buscar objetos en una imagen. Asimismo, analizaremos cómo nos pueden ayudar al operar en los mercados financieros.

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.

Continuamos nuestra inmersión en el mundo de las redes neuronales. En el presente artículo, hablaremos de las redes neuronales recurrentes. Este tipo de redes neuronales se ofrece para su utilización con series temporales, que son precisamente los gráficos de precios en la plataforma comercial MetaTrader 5.

¿Es posible predecir el comportamiento del mercado de un próximo corto intervalo de tiempo, basado en las tendencias recurrentes de direcciones de la vela, en momentos específicos durante todo el día? Es decir, si tal suceso se encuentra en primer lugar. Esta pregunta probablemente surgió en la mente de cada trader. El propósito de este artículo es intentar predecir el comportamiento del mercado, basado en las repeticiones estadísticas de las direcciones de la vela durante intervalos específicos de tiempo.

Aparte de los informes comerciales, MetaTrader 5 permite guardar informes sobre la simulación y la optimización de expertos. El informe de simulación, al igual que la historia comercial, puede guardarse en dos formatos: XLSX y HTML, mientras que el informe de oprtimización se guarda en formato XML. En este artículo, vamos a analizar con detalle el informe HTML del simulador, el informe XML de optimización y el informe HTML con la historia comercial.

En este artículo revisaremos la declaración bien conocida que "El trading de todo el día depende de cómo se cotiza la sesión de Asia".

En artículos anteriores, hemos usado el descenso de gradiente estocástico para entrenar una red neuronal utilizando una única tasa de aprendizaje para todas las neuronas de la red. En este artículo, proponemos al lector buscar métodos de aprendizaje adaptativo que nos permitan modificar la tasa de aprendizaje de cada neurona. Vamos a echar un vistazo a las ventajas y desventajas de este enfoque.

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 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.

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 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.

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.

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.

El análisis técnico de los contratos de futuros (futuros, en lo sucesivo) se ve dificultado por la breve duración de su circulación. En gráficos relativamente cortos resulta difícil llevar a cabo el análisis técnico, por ejemplo, la cantidad de barras en el gráfico diurno de futuros en el índice de la bolsa ucraniana UX-9.13 es de algo más de 100. Por eso al trader le surge la cuestión sobre la construcción de instrumentos sintéticos sobre los futuros. En el artículo veremos el tema del pegado de la historia de los contratos de futuros con diferentes fechas de duración en el terminal MetaTrader 5.

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.

¿Qué tal si añadimos un nuevo tipo de gráfico a MetaTrader 5? Mucha gente dice que le faltan algunas cosas que ya están presentes en otras plataformas, pero lo cierto es que MetaTrader 5 es una plataforma muy práctica que nos permite hacer cosas que no es posible hacer en muchas otras plataformas, al menos no tan fácilmente.

En el artículo, analizaremos un ejemplo de creación de un indicador de símbolo y periodo múltiples usando las clases de las series temporales de la biblioteca DoEasy. Dicho indicador representará en la subventana el gráfico de la pareja de divisas seleccionada con el marco temporal seleccionado en forma de velas japonesas. Asimismo, mejoraremos las clases de la biblioteca y crearemos un archivo aparte para guardar las enumeraciones para los parámetros de entrada de los programas y la selección del lenguaje de compilación.