Artículos sobre simulación de estrategias en el lenguaje MQL5

En este artículo se analiza el algoritmo de búsqueda tabú, uno de los primeros y más conocidos métodos de la metaheurística. Hoy mostraremos con detalle cómo funciona el algoritmo, empezando por la selección de una solución inicial y la exploración de las opciones vecinas, centrándonos en el uso de la lista tabú. El artículo abarcará los aspectos clave del algoritmo y sus características.

Hoy vamos a esbozar los principales pasos para desarrollar nuestro EA. Uno de los primeros será realizar una optimización en una sola instancia de la estrategia comercial desarrollada. Así, intentaremos reunir en un solo lugar toda la información necesaria sobre las pasadas del simulador durante la optimización.

Antes de comenzar la segunda fase del desarrollo, es necesario reforzar algunas ideas. Entonces, ¿sabes cómo forzar al MQL5 a hacer lo que es necesario? ¿Has intentado ir más allá de lo que informa la documentación? Si no, prepárate. Porque empezaré a hacer cosas mucho más allá de lo que la mayoría hace normalmente.

Ahora que hemos mejorado la clase C_Mouse, podemos concentrarnos en crear una clase destinada a establecer una base totalmente nueva de estudios. Como mencioné al inicio del artículo, no utilizaremos herencia o polimorfismo para crear esta nueva clase. En cambio, vamos a modificar, o mejor, agregar nuevos objetos a la línea de precio. Esto es lo que haremos en este primer momento, y en el próximo artículo, mostraré cómo cambiar los estudios. Pero, realizaremos esto sin cambiar el código de la clase C_Mouse. Reconozco que, en la práctica, esto sería más fácilmente logrado mediante herencia o polimorfismo. No obstante, existen otras técnicas para alcanzar el mismo resultado.

En este artículo, nos sumergiremos en el mundo de la hibridación de algoritmos de optimización analizando tres tipos clave: la mezcla de estrategias y la hibridación secuencial y paralela. Asimismo, realizaremos una serie de experimentos combinando y probando los algoritmos de optimización correspondientes.

El oscilador ATR es un indicador muy popular que actúa como proxy de volatilidad, especialmente en los mercados de divisas, donde los datos de volumen son escasos. Examinamos esto, basándonos en patrones, como hemos hecho con indicadores anteriores, y compartimos estrategias e informes de pruebas gracias a las clases y el ensamblaje de la biblioteca del asistente MQL5.

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.

En esta cuarta parte, revisamos los asesores expertos (EA) Simple Hedge y Simple Grid desarrollados anteriormente. Nuestro enfoque se centra en perfeccionar Simple Grid EA a través del análisis matemático y un enfoque de fuerza bruta, apuntando al uso óptimo de la estrategia. Este artículo profundiza en la optimización matemática de la estrategia, preparando el escenario para la futura exploración de la optimización basada en codificación en entregas posteriores.

En este artículo, concluimos la primera fase del desarrollo del sistema de repetición y simulador. Con este hito, afirmo, estimado lector, que el sistema ha alcanzado un nivel avanzado, abriendo camino para la incorporación de nuevas funcionalidades. El objetivo es enriquecer aún más el sistema, convirtiéndolo en una herramienta poderosa para estudios y para el desarrollo de análisis de mercado.

Ahora nuestro EA utiliza una base de datos para recuperar las cadenas de inicialización de instancias individuales de estrategias comerciales. Sin embargo, la base de datos es bastante voluminosa y contiene mucha información innecesaria para el funcionamiento real del asesor experto. Vamos a intentar que el EA funcione sin conexión obligatoria a la base de datos.

Hoy presentamos el nuevo algoritmo metaheurístico de Chaos Game Optimisation (CGO), que demuestra una capacidad única para mantener una alta eficiencia al trabajar con problemas de alta dimensionalidad. A diferencia de la mayoría de los algoritmos de optimización, el CGO no solo no pierde rendimiento, sino que a veces incluso lo aumenta cuando se escala el problema, lo cual supone su característica clave.

Lo principal en este artículo es precisamente la presentación y explicación de la clase C_ChartFloatingRAD. Tenemos el indicador Chart Trade, que funciona de una manera bastante interesante. No obstante, si te das cuenta, aún tenemos un número bastante reducido de objetos en el gráfico. Y aun así, tenemos exactamente el comportamiento esperado. Se pueden editar los valores presentes en el indicador. La pregunta es: ¿Cómo es esto posible? En este artículo comenzarás a entenderlo.

El artículo está dedicado al algoritmo AMO, que modela la migración estacional de los animales en busca de condiciones óptimas para la vida y la reproducción. Las principales características de AMO incluyen el uso de vecindad topológica y un mecanismo de actualización probabilística, lo que lo hace fácil de implementar y flexible para diversas tareas de optimización.

En este artículo, daremos vida a la clase C_Mouse. Está diseñada para permitir programar al más alto nivel posible. Sin embargo, hablar de programar a niveles altos o bajos no está relacionado con incluir palabrotas o jerga en el código. Todo lo contrario. Cuando mencionamos programación de alto o bajo nivel, nos referimos a lo fácil o difícil que es para otro programador entender el código.

Vamos a crear algo más interesante. El código que mostré antes quedará completamente obsoleto. No quiero arruinar la sorpresa. Sigue el artículo para entender mejor. Desde el inicio de esta secuencia sobre cómo desarrollar un sistema de repetición/simulación, he dicho que la idea es usar la plataforma MetaTrader 5 de manera idéntica, tanto en el sistema que estamos desarrollando como en el mercado real. Es importante que esto se haga de manera adecuada. No querrás entrenar y aprender a luchar usando determinadas herramientas y en el momento de la pelea tener que usar otras.

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.

En este artículo, continuaremos analizando el algoritmo de colmena artificial ABHA profundizando en la codificación y observando los métodos restantes. Recordemos que cada abeja en el modelo está representada como un agente individual cuyo comportamiento dependerá de información interna y externa, así como del estado motivacional. Probaremos el algoritmo con varias funciones y resumiremos los resultados presentándolos en una tabla de calificación.

Pongamos las cosas en su sitio, porque este comienzo no ha sido de los mejores. Si no lo hacemos ahora, pronto tendremos problemas.

Anteriormente hemos evaluado la selección de un grupo de instancias de estrategias comerciales para mejorar el rendimiento cuando trabajan juntas solo durante el mismo periodo de tiempo en el que se han optimizado las instancias individuales. Veamos qué ocurre en el periodo forward.

El presente artículo continúa la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5. En este artículo examinaremos las acciones de los monoides como un medio de transformación de los monoides descritos en el artículo anterior para aumentar sus aplicaciones.

El artículo considera el Algoritmo de Algas Artificiales (Artificial Algae Algorithm, AAA) basado en procesos biológicos característicos de las microalgas. El algoritmo incluye movimiento en espiral, proceso evolutivo y adaptación, lo que le permite resolver problemas de optimización. El artículo analiza en profundidad los principios de funcionamiento del AAA y su potencial en la modelización matemática, destacando la conexión entre la naturaleza y las soluciones algorítmicas.

En este artículo, mostraré cómo implementar lo presentado en el artículo anterior en el servicio de repetición/simulación. Pero, como suele ocurrir con muchas cosas en la vida, es habitual que surjan problemas. Y este caso no fue una excepción. Sigue leyendo y descubre cuál será el tema del próximo artículo de esta serie. El contenido expuesto aquí tiene como único propósito la enseñanza. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuyo objetivo no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.

En este artículo explicaré gran parte de la clase C_ChartFloatingRAD. Esta es la encargada de hacer que Chart Trade funcione. Sin embargo, no terminaré la explicación aquí. La finalizaré en el próximo artículo, ya que el contenido de este es bastante denso y necesita ser comprendido a fondo. El contenido expuesto aquí tiene como único objetivo la enseñanza. En ningún caso debe considerarse como una aplicación cuya finalidad sea distinta a la enseñanza y el estudio de los conceptos mostrados.

En la segunda parte del artículo, seguiremos desarrollando una versión modificada del algoritmo AOS (Atomic Orbital Search), centrándonos en operadores específicos para mejorar su eficacia y adaptabilidad. Tras analizar los fundamentos y la mecánica del algoritmo, discutiremos ideas para mejorar el rendimiento y la capacidad de analizar espacios de soluciones complejos, proponiendo nuevos enfoques para ampliar su funcionalidad como herramienta de optimización.

Tenemos que arreglar algunas cosas antes de poder continuar de verdad. Pero no es necesariamente una corrección, sino una mejora en la forma de gestionar y utilizar la clase. La razón es que hay fallos debidos a algún tipo de interacción dentro del sistema. A pesar de los intentos de comprender la razón de algunos de los fallos, para ponerles fin, todos ellos se vieron frustrados, ya que algunos no tenían sentido. Cuando usamos punteros o recursión en C / C++, y el programa empieza a fallar.

A partir de este artículo, iniciaremos la segunda fase, que tratará la cuestión del sistema de repetición/simulación de mercado. Entonces, comenzaremos mostrando una posible solución para el cruce de órdenes. Esta solución que presentaré no es definitiva, sino una propuesta para el problema que aún será necesario abordar próximamente.

En este artículo seguiremos analizando los métodos restantes de optimización de la biblioteca ALGLIB, prestando especial atención a su comprobación con funciones multivariantes complejas. Esto nos permitirá no solo evaluar el rendimiento de cada algoritmo, sino también identificar sus puntos fuertes y débiles en diferentes condiciones.

En este artículo comprenderás una de las cosas más complejas que existen en la programación MQL5: la forma correcta de obtener el ID del gráfico y por qué a veces los objetos no se trazan en él. El contenido expuesto aquí tiene como objetivo, pura y simplemente, ser didáctico. En ningún caso debe considerarse como una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.

La búsqueda cooperativa artificial (Artificial Cooperative Search, ACS) es un método innovador que utiliza una matriz binaria y múltiples poblaciones dinámicas basadas en relaciones de mutualismo y cooperación para encontrar soluciones óptimas de forma rápida y precisa. El enfoque único de ACS sobre depredadores y presas le permite obtener excelentes resultados en problemas de optimización numérica.

Al acercarnos gradualmente un asesor experto listo, debemos prestar atención a las cuestiones que son secundarias en la etapa de prueba de la estrategia comercial, pero que se vuelven importantes al pasar a la negociación real.

Vamos resolver la cuestión del ID del gráfico, pero al mismo tiempo, vamos empezar a garantizar que el usuario pueda hacer uso de una plantilla personal, enfocada en analizar el activo que desea estudiar y simular. El contenido expuesto aquí tiene como objetivo, pura y simplemente, ser didáctico. En ningún caso debe considerarse como una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.