Artículos sobre simulación de estrategias en el lenguaje MQL5

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¿Cómo podemos desarrollar, escribir y probar una estrategia comercial, cómo podemos encontrar los parámetros óptimos del sistema y cómo podemos analizar los resultados obtenidos? La plataforma MetaTrader ofrece a los desarrolladores de robots comerciales un abanico de posibilidades para una comprobación rápida y precisa de las ideas comerciales.  Lea estos artículos para llegar a saber cómo probar los robots multidivisas y usar las posibilidades de MQL5 Cloud Network para la optimización.

A los desarrolladores de los sistemas automáticos de trading les recomendamos empezar a estudiar a partir de los fundamentos de la simulación y los algoritmos de generación de ticks en el Probador de Estrategias.

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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 56): Adecuación de los módulos

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 56): Adecuación de los módulos

Aunque los módulos se comunican de manera adecuada, existe un error al intentar utilizar el indicador de mouse en el servicio de repetición. Necesitamos corregir esto ahora, antes de pasar al siguiente paso. Además, se ha corregido una incidencia en el código del indicador de mouse. Esta versión finalmente se ha vuelto estable y está debidamente finalizada.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 57): Diseccionamos el servicio de prueba

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 57): Diseccionamos el servicio de prueba

Un último detalle: Aunque no se incluye en este artículo, explicaré el código del servicio que se estará utilizando en el próximo, ya que usaremos este mismo código como trampolín para lo que realmente estamos desarrollando. Así que ten un poco de paciencia y espera el próximo artículo, pues las cosas se están poniendo cada día más interesantes.
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Optimización del modelo de nubes atmosféricas — Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO): Práctica

Optimización del modelo de nubes atmosféricas — Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO): Práctica

En este artículo, seguiremos profundizando en la aplicación del algoritmo ACMO (Atmospheric Cloud Model Optimisation). En particular, discutiremos dos aspectos clave: el movimiento de las nubes hacia regiones de bajas presiones y la modelización del proceso de lluvia, incluida la inicialización de las gotas y su distribución entre las nubes. También analizaremos otras técnicas que desempeñan un papel importante a la hora de gestionar el estado de las nubes y garantizar su interacción con el entorno.
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Algoritmo de Irrigación Artificial — Artificial Showering Algorithm (ASHA)

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.
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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 37): Regresión de procesos gaussianos con núcleos Matérn y lineales

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.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 46): Proyecto Chart Trade (V)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 46): Proyecto Chart Trade (V)

¿Cansado de perder tiempo buscando ese archivo que es necesario para que tu aplicación funcione? ¿Qué tal si incluimos todo en el ejecutable? Así nunca perderás tiempo buscando las cosas. Sé que muchos utilizan exactamente esa forma de distribuir y guardar las cosas. Pero existe una manera mucho más adecuada. Al menos en lo que respecta a la distribución de ejecutables y almacenamiento de los mismos. La forma que explicaré aquí, puede ser de gran ayuda. Ya que puedes usar el propio MetaTrader 5 como un gran ayudante, así como el MQL5. No es algo tan complejo ni difícil de entender.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 55): Módulo de control

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 55): Módulo de control

En este artículo, implementaremos el indicador de control de manera que pueda integrarse en el sistema de mensajes que está en desarrollo. Aunque no es algo muy complejo de hacer, es necesario entender algunos detalles sobre cómo inicializar este módulo. El contenido expuesto aquí tiene como objetivo, pura y simplemente, la didáctica. En ningún caso debe considerarse como una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.
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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 14): Previsión multiobjetivo de series temporales con STF

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 14): Previsión multiobjetivo de series temporales con STF

La fusión espacio-temporal, que utiliza métricas espaciales y temporales en la modelización de datos, es útil sobre todo en teledetección y otras muchas actividades visuales para comprender mejor nuestro entorno. Gracias a un artículo publicado, adoptamos un enfoque novedoso en su uso examinando su potencial para los comerciantes.
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Métodos de William Gann (Parte III): ¿Funciona la astrología?

Métodos de William Gann (Parte III): ¿Funciona la astrología?

¿Las posiciones de los planetas y las estrellas afectan los mercados financieros? Armémonos de estadísticas y big data y embarquémonos en un viaje apasionante hacia el mundo donde las estrellas y los gráficos bursátiles se cruzan.
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Simulación de mercado (Parte 02): Orden cruzada (II)

Simulación de mercado (Parte 02): Orden cruzada (II)

A diferencia de lo que se vio en el artículo anterior, aquí vamos a hacer el control de selección en el Asesor Experto. Aunque esta no es aún una solución definitiva, nos servirá por ahora. Así que acompaña el artículo para entender cómo implementar una de las soluciones posibles.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 61): Presionando play en el servicio (II)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 61): Presionando play en el servicio (II)

En este artículo, analizaremos las modificaciones necesarias para que el sistema de repetición/simulación pueda operar de manera más eficiente y segura. También mostraré algo de interés para quienes deseen aprovechar al máximo el uso de clases. Además, abordaré un problema específico de MQL5 que reduce el rendimiento del código al trabajar con clases y explicaré cómo resolverlo.
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Modificaciones más notables del algoritmo de búsqueda cooperativa artificial (Artificial Cooperative Search, ACSm)

Modificaciones más notables del algoritmo de búsqueda cooperativa artificial (Artificial Cooperative Search, ACSm)

Aquí consideraremos la evolución del algoritmo ACS: tres modificaciones destinadas a mejorar las características de convergencia y la eficiencia del algoritmo. Transformación de uno de los principales algoritmos de optimización. De las modificaciones matriciales a los planteamientos revolucionarios en materia de formación de la población.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 58): Volvemos a trabajar en el servicio

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 58): Volvemos a trabajar en el servicio

Después de haber tomado un descanso en el desarrollo y perfeccionamiento del servicio usado en la repetición/simulación, retomaremos el trabajo en él. Ahora que no utilizaremos algunos recursos, como las variables globales del terminal, es necesario reestructurar por completo algunas partes de él. No se preocupen, este proceso se explicará adecuadamente para que todos puedan seguir el desarrollo del servicio.
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Desarrollo de un sistema comercial basado en el libro de órdenes (Parte I): el indicador

Desarrollo de un sistema comercial basado en el libro de órdenes (Parte I): el indicador

El libro de órdenes —Depth of Market— es, sin duda, un elemento muy relevante para la ejecución de operaciones rápidas, especialmente en algoritmos de alta frecuencia (HFT). En esta serie de artículos, exploraremos este tipo de evento comercial que podemos obtener a través del bróker en muchos de los símbolos negociados. Empezaremos con un indicador en el que se pueden configurar la paleta de colores, la posición y el tamaño del histograma que se mostrará directamente en el gráfico. También veremos cómo generar eventos BookEvent para probar el indicador en condiciones específicas. Otros posibles temas que trataremos en artículos futuros son el almacenamiento de estas distribuciones de precios y las formas de utilizarlas en el simulador de estrategias.
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Búsqueda con restricciones — Tabu Search (TS).

Búsqueda con restricciones — Tabu Search (TS).

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.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 54): El nacimiento del primer módulo

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 54): El nacimiento del primer módulo

En este artículo, veremos cómo construir el primero de los módulos, realmente funcional, para ser utilizado en el sistema de repetición/simulador. Además de tener como propósito general servir para otras cosas también. El módulo que se construirá aquí será el del indicador de mouse.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 62): Presionando play en el servicio (III)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 62): Presionando play en el servicio (III)

En este artículo comenzaremos a abordar el problema del exceso de ticks, que puede afectar a la aplicación cuando usamos datos reales. Este exceso complica muchas veces la correcta temporización necesaria para construir la barra de un minuto dentro de la ventana adecuada.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 66): Presionando play en el servicio (VII)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 66): Presionando play en el servicio (VII)

En este artículo, implementaremos una primera solución para identificar cuándo puede aparecer una nueva barra en el gráfico. Esta solución es aplicable a diversas situaciones. Sin embargo, comprender su desarrollo puede ayudarte a entender varios aspectos. 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 presentados.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 70): Ajuste del tiempo (III)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 70): Ajuste del tiempo (III)

En este artículo, mostraré cómo utilizar la función CustomBookAdd de manera correcta y funcional. Aunque pueda parecer sencillo, tiene muchas implicaciones. Por ejemplo, permite indicar al indicador de mouse si el símbolo personalizado está en subasta, en negociación o si el mercado está cerrado. El contenido expuesto aquí tiene como único objetivo ser didáctico. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad sea distinta a la de aprender y estudiar los conceptos mostrados.
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Optimización de la quimiotaxis bacteriana - Bacterial Chemotaxis Optimisation (BCO)

Optimización de la quimiotaxis bacteriana - Bacterial Chemotaxis Optimisation (BCO)

Este artículo presenta la versión original del algoritmo de optimización de la quimiotaxis bacteriana (BCO) y su versión modificada. Hoy veremos con detalle todas las diferencias, centrándonos en la nueva versión de BCOm, que simplifica el mecanismo de movimiento bacteriano, reduce la dependencia de la historia de cambios de posición y utiliza operaciones matemáticas más sencillas en comparación con la versión original, sobrecargada computacionalmente. También realizaremos pruebas y extraeremos conclusiones.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 68): Ajuste del tiempo (I)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 68): Ajuste del tiempo (I)

A continuación, continuaremos con el trabajo de lograr que el indicador del mouse nos informe sobre el tiempo restante de la barra en momentos de baja liquidez. Aunque a primera vista parece sencillo, verás que esta tarea es mucho más complicada. Esto se debe a algunos obstáculos que tendremos que superar. Por eso, es importante que sigas esta primera parte para poder comprender las siguientes.
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Simulación de mercado (Parte 01): Orden cruzada (I)

Simulación de mercado (Parte 01): Orden cruzada (I)

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.
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Algoritmo de búsqueda orbital atómica - Atomic Orbital Search (AOS) Modificación

Algoritmo de búsqueda orbital atómica - Atomic Orbital Search (AOS) Modificación

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.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 53): Esto complica las cosas (V)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 53): Esto complica las cosas (V)

En este artículo, presentaré un tema muy importante, que pocos comprenden realmente: Eventos personalizados. Peligros. Ventajas y fallos causados por tales elementos. Este tema es clave para quienes desean convertirse en programadores profesionales en MQL5 o en cualquier otro tipo de lenguaje. Por ello, nos centraremos en MQL5 y MetaTrader 5.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 74): Un nuevo Chart Trade (I)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 74): Un nuevo Chart Trade (I)

En este artículo, modificaremos el último código visto en esta secuencia sobre Chart Trade. Estos cambios son necesarios para adaptar el código al modelo actual del sistema de repetición/simulador. El contenido expuesto aquí tiene como único propósito ser didáctico. En ningún caso debe considerarse una aplicación destinada a otros fines que no sean el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.
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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 18): Búsqueda de arquitectura neural con vectores propios

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 18): Búsqueda de arquitectura neural con vectores propios

Búsqueda de arquitectura neuronal, un enfoque automatizado para determinar la configuración ideal de la red neuronal, puede ser una ventaja cuando se enfrentan muchas opciones y grandes conjuntos de datos de prueba. Analizamos cómo, cuando se combinan vectores propios, este proceso puede resultar aún más eficiente.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 72): Una comunicación inesperada (I)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 72): Una comunicación inesperada (I)

Lo que construiremos será complejo de entender. Por esta razón, en este artículo solo presentaré el inicio de la construcción. Léelo con calma, ya que es esencial comprender su contenido para pasar al siguiente paso. El objetivo de este contenido es meramente didáctico, sin aplicación práctica más allá del aprendizaje y estudio de los conceptos presentados.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 65): Presionando play en el servicio (VI)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 65): Presionando play en el servicio (VI)

En este artículo, mostraré cómo lo implementaremos y resolveremos el problema del indicador del mouse cuando se utiliza junto con la aplicación de repetición/simulación. El contenido expuesto aquí tiene como único propósito la enseñanza. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y estudio de los conceptos presentados.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 69): Ajuste del tiempo (II)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 69): Ajuste del tiempo (II)

Aquí entenderemos por qué necesitamos utilizar la función iSpread. Al mismo tiempo, comprenderemos cómo el sistema nos informa del tiempo restante de la barra cuando no hay ticks disponibles para hacerlo. El contenido presentado aquí tiene como único propósito la enseñanza y la didáctica. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 63): Presionando play en el servicio (IV)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 63): Presionando play en el servicio (IV)

En este archivo, resolveremos por fin los problemas de simulación de los ticks en una barra de un minuto, de manera que puedan coexistir con ticks reales. De esta manera, evitaremos enfrentarnos a problemas en el futuro. El contenido expuesto aquí tiene como único objetivo la didáctica. En ningún caso debe interpretarse como una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.
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Optimización del modelo de nubes atmosféricas — Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO): Teoría

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.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 67): Refinando el indicador de control

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 67): Refinando el indicador de control

En este artículo, mostraré lo que un poco de refinamiento en el código es capaz de lograr. Dicho refinamiento tiene como objetivo simplificar nuestro código, hacer un mayor uso de las llamadas a la biblioteca de MQL5 y, sobre todo, conseguir que sea mucho más estable, seguro y fácil de usar en otros códigos que desarrollemos en el futuro. El contenido expuesto aquí tiene un propósito puramente didáctico. En ningún caso debe considerarse como una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y estudio de los conceptos mostrados.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 60): Presionando play en el servicio (I)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 60): Presionando play en el servicio (I)

Llevamos bastante tiempo trabajando únicamente con los indicadores. Pero ahora ha llegado el momento de hacer que el servicio vuelva a ejecutar su trabajo y podamos ver el gráfico construyéndose con los datos proporcionados. Sin embargo, como no todo es tan simple, será necesario observar para entender lo que nos espera.
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Algoritmo de campo eléctrico artificial (AEFA) — Artificial Electric Field Algorithm (AEFA)

Algoritmo de campo eléctrico artificial (AEFA) — Artificial Electric Field Algorithm (AEFA)

Este artículo presenta el algoritmo de campo eléctrico artificial (AEFA) inspirado en la ley de Coulomb de la fuerza electrostática. El algoritmo modela fenómenos eléctricos para resolver problemas de optimización complejos usando partículas cargadas y las interacciones de estas. El AEFA presenta propiedades únicas en el contexto de otros algoritmos relacionados con las leyes de la naturaleza.
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Algoritmo de tiro con arco - Archery Algorithm (AA)

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.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 64): Presionando play en el servicio (V)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 64): Presionando play en el servicio (V)

En este artículo, mostraré cómo corregir dos errores presentes en el código. Sin embargo, he intentado explicarlas de manera que tú, aspirante a programador, entiendas que las cosas no siempre ocurrirán como habías previsto. Pero esto no debe ser motivo de desesperación, sino una oportunidad para aprender. El contenido expuesto aquí tiene como único propósito ser didáctico. En ningún caso debe interpretarse como una aplicación cuya finalidad sea distinta al aprendizaje y estudio de los conceptos presentados.