Artículos sobre análisis de datos y estadísticas en MQL5

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.

¡La página MQL5.com recuerda perfectamente a cada uno de ustedes! Cuántas de sus operaciones han resultado épicas, cuán populares han resultado sus artículos y con cuánta frecuencia se han descargado sus programas del Code Base, es sólo una pequeña parte de lo que recuerda sobre usted MQL5.com. Los logros de cada uno de ustedes están disponibles en su perfil, pero ¿qué aspecto tiene la imagen en general? En este artículo construiremos una imagen general de los logros de todos los participantes de MQL5.community.

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.

Este articulo está dedicado a la aplicación práctica del concepto de la lógica difusa al análisis de los mercados financieros. Proponemos el ejemplo del indicador que genera señales basadas en dos reglas difusas del indicador Envelopes. El indicador desarrollado utiliza varios buffers de indicador: 7 buffers para los cálculos, 5 buffers para la representación de los gráficos y 2 buffers de color.

Este artículo muestra un ejemplo de cómo desarrollar un programa MQL5 implementando el algoritmo adaptativo de agrupamiento llamado gas neuronal creciente (GNG). El artículo está dirigido a aquellos usuarios que han estudiado la documentación del lenguaje y tienen cierta capacidad para programar y un conocimiento básico en el área de la neuroinformática.

En este artículo vamos a desarrollar una herramienta para el análisis de informes de la CFTC (Commodity Futures Trading Commission). Vamos a resolver los siguientes problemas: desarrollar un indicador que permita el uso de los datos de los informes de la CFTC directamente de los archivos de datos suministrados por la Comisión sin necesidad de un procesado o conversión intermedia. Además puede usarse para diferentes finalidades: para trazar los datos como un indicador, para proceder con los datos en los demás indicadores, en los scripts para el análisis automatizado y en los Expert Advisors para su uso en las estrategias de trading.

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.

El perfil del mercado fue desarrollado por un autor realmente brillante, Peter Steidlmayer. Este autor sugirió el uso de la representación alternativa de la información sobre los movimientos "horizontales" y "verticales" del mercado que llevan a un conjunto completamente diferente de modelos. Este autor asumió que hay un pulso subyacente o patrón fundamental en el mercado llamado el ciclo de equilibrio y desequilibrio. En este artículo veremos el histograma del precio, un modelo simplificado del perfil del mercado, y describiré su implementación en MQL5.

Another quarter of the year has passed and we have decided to sum up its results for MetaTrader AppStore - the largest store of trading robots and technical indicators for MetaTrader platforms. More than 500 developers have placed over 1 200 products in the Market by the end of the reported quarter.

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.

Desde el momento de su fundación el Mercado MQL5 (la tienda de robots comerciales e indicadores técnicos) ha atraido a sus filas a más de 250 investigadores y desarrolladores, que han publicado 580 productos. Los resultados del primer periodo de 2013 muestran que algunos vendedores tienen bastante éxito en el Mercado MQL5 y han obtenido con sus ventas un beneficio considerable.

Hay muchos criterios que permiten determinar el rendimiento y la rentabilidad de un sistema de trading. No obstante, los traders están siempre dispuestos a poner a prueba de choque cualquier sistema. En este artículo se explica cómo se pueden utilizar las estadísticas basadas en la medida del rendimiento, en la plataforma MetaTrader 5. Se incluye la clase para convertir la interpretación de las estadísticas para traders a una que no se contradice con la descripción presente en el libro "Statistika dlya traderov" (Estadísticas para traders) escrito por S.V. Bulashev. Se incluye también un ejemplo de optimización de una función personalizada.

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.

En el artículo se muestra la aplicación de las redes neuronales en los programas de MQL, usando la biblioteca de libre difusión FANN. Usando como ejemplo una estrategia que utiliza el indicador MACD se ha construido un experto que usa el filtrado con red neuronal de las operaciones. Dicho filtrado ha mejorado las características del sistema comercial.