Artículos sobre trading manual y algorítmico en MetaTrader 5

Por asesor multidivisa en este artículo nos referimos a un asesor o robot comercial que utiliza dos indicadores RSI con líneas de intersección: un RSI rápido que se cruza con uno lento.

En este artículo mostraremos la primera parte de las mejoras que nos permitieron no solo cerrar toda la cadena de automatización para comerciar en MetaTrader 4 y 5, sino también hacer algo mucho más interesante. A partir de ahora, esta solución nos permitirá automatizar completamente tanto el proceso de creación de asesores como el proceso de optimización, así como minimizar el gasto de recursos a la hora de encontrar configuraciones comerciales efectivas.

Los modelos lingüísticos (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial que evoluciona rápidamente, por lo que debemos plantearnos cómo integrar unos LLM potentes en nuestro comercio algorítmico. A la mayoría de la gente le resulta difícil adaptar estos modelos a sus necesidades, implantarlos de forma local y luego aplicarlos al trading algorítmico. En esta serie de artículos abordaremos un enfoque paso a paso para lograr este objetivo.

Sigamos avanzando hacia un sistema de órdenes más completo directamente en el gráfico. En este artículo les mostraré una forma de corregir o, más bien, de hacer que el sistema de órdenes sea más intuitivo.

En este artículo, proporcionaremos otro indicador basado en la volatilidad llamado Chaikin Volatility. Entenderemos cómo construir un indicador personalizado después de identificar cómo se puede utilizar y construir. Compartiremos algunas estrategias sencillas que se pueden utilizar y luego las pondremos a prueba para entender cuál puede ser mejor.

La intención inicial de este artículo no será cubrir todas las características de FOREX, sino más bien adaptar el sistema de manera que puedas realizar al menos una repetición del mercado. La simulación quedará para otro momento. Sin embargo, en caso de que no tengas los ticks y solo tengas las barras, con un poco de trabajo, puedes simular posibles transacciones que podrían haber ocurrido en FOREX. Esto será hasta que te muestre cómo adaptar el simulador. El hecho de intentar trabajar con datos provenientes de FOREX dentro del sistema sin modificarlo conlleva errores de rango.

Los modelos lingüísticos (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial que evoluciona rápidamente, por lo que debemos plantearnos cómo integrar unos LLM potentes en nuestro comercio algorítmico. A la mayoría de la gente le resulta difícil personalizar estos potentes modelos para adaptarlos a sus necesidades, implantarlos de forma local y luego aplicarlos al trading algorítmico. En esta serie de artículos abordaremos un enfoque paso a paso para lograr este objetivo.

En este artículo, profundizaremos en la preparación detallada de nuestro indicador para el desarrollo del Asesor Experto (EA). Nuestro debate abarcará mejoras adicionales en la versión actual del indicador para mejorar su precisión y funcionalidad. Además, introduciremos nuevas características que marcan puntos de salida, abordando una limitación de la versión anterior, que solo identificaba puntos de entrada.

Últimamente, he recibido comentarios de varios compañeros tráders sobre cómo usar el asesor multidivisa que estamos analizando con brókeres que utilizan prefijos y/o sufijos con nombres de símbolos, así como sobre la forma de implementar zonas horarias comerciales o sesiones comerciales en el asesor.

En esta serie de artículos analizamos la integración de interfaces gráficas interactivas en paneles comerciales móviles en MQL5. En la tercera parte, utilizaremos los desarrollos de las partes anteriores para convertir paneles comerciales estáticos en dinámicos.

En este artículo aprenderemos a hacer hablar a la plataforma MT5. ¿Qué tal si hacemos que el EA sea más divertido? Operar en los mercados financieros suele ser una actividad extremadamente aburrida y monótona, pero podemos hacerla un poco menos tediosa. Este proyecto podría ser peligroso en caso de que tengas un problema que te haga adicto, pero en realidad con las modificaciones todo el escenario podría ser más entretenido, menos aburrido.

En este artículo haremos que el sistema sea más robusto, para que sea más estable y seguro de usar. Una forma de conseguir robustez es intentar reutilizar el código lo máximo posible, de esta forma él mismo será probado todo el tiempo y en diversas ocasiones. Pero esta es solo una de las formas, otra forma es el uso de la programación OOP.

Para aquellos que aún no han comprendido la diferencia entre el mercado de acciones y el mercado de divisas (forex), a pesar de que este ya es el tercer artículo en el que abordo esto, debo dejar claro que la gran diferencia es el hecho de que en forex no existe, o mejor dicho, no se nos informa acerca de algunas cosas que realmente ocurrieron en la negociación.

El gestor de riesgos que hemos desarrollado en los últimos artículos solo contiene funciones básicas. Hoy trataremos de analizar sus posibles formas de desarrollo, lo que nos permitirá aumentar los resultados comerciales sin interferir con la lógica de las estrategias de negociación.

Hoy continuaremos con el desarrollo de un asesor multidivisa con varias estrategias funcionando en paralelo. Intentaremos transferir todo el trabajo relacionado con la apertura de posiciones de mercado desde el nivel de las estrategias al nivel de un experto que gestiona estas. Las propias estrategias solo negociarán virtualmente, sin abrir posiciones de mercado.

En este artículo, desarrollamos el sistema Adaptive Crossover RSI Trading Suite, que utiliza cruces de medias móviles de 14 y 50 períodos como señales, confirmadas por un filtro RSI de 14 períodos. El sistema incluye un filtro de días de negociación, flechas de señal con anotaciones y un panel de control en tiempo real para la supervisión. Este enfoque garantiza precisión y adaptabilidad en el comercio automatizado.

En artículos anteriores, expliqué cómo crear un indicador con múltiples subventanas, lo que se vuelve interesante cuando usamos un indicador personalizado. Aquí entenderemos cómo añadir múltiples ventanas en un EA.

Aquí vamos a desarrollar un sistema gráfico de órdenes, del tipo «vea lo que está pasando». Cabe decir que no partiremos de cero, sino que modificaremos el sistema existente añadiendo aún más objetos y eventos al gráfico del activo que estamos negociando.

Probablemente mucha gente esté cansada de intentar predecir el mercado bursátil constantemente. ¿No le gustaría tener una bola de cristal que le ayudara a tomar decisiones de inversión más informadas? Las redes neuronales de autoaprendizaje podrían ser su solución. En este artículo, analizaremos si estos potentes algoritmos pueden ayudarnos a "subirnos a la ola" y ser más astutos que el mercado bursátil. Mediante el análisis de grandes cantidades de datos y la identificación de patrones, las redes neuronales de autoaprendizaje pueden hacer predicciones que a menudo resultan más precisas que las realizadas por los tráders. Veamos si estas tecnologías de vanguardia pueden usarse para tomar decisiones de inversión inteligentes y ganar más.

Cuando los primeros sistemas capaces de factorizar algo comenzaron a ser producidos, todo requería la intervención de ingenieros con un amplio conocimiento sobre lo que se estaba diseñando. Estamos hablando de los albores de la computación, una época en la que ni siquiera existían terminales que permitieran la programación de algo. A medida que el desarrollo avanzaba y crecía el interés para que más personas pudieran crear algo, surgían nuevas ideas y métodos para programar esas máquinas, que antes dependían de la modificación de la posición de los conectores. Fue entonces cuando aparecieron los primeros terminales.

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.

El artículo analizará diversos aspectos prácticos relacionados con el uso de algoritmos de optimización para encontrar los mejores parámetros de un asesor sobre la marcha, y también virtualizar las operaciones comerciales y la lógica del asesor. El lector puede usar este artículo a modo de instrucciones para implementar algoritmos de optimización en un asesor comercial.

En este artículo, vamos a finalizar la fase en la que estamos desarrollando el simulador para nuestro sistema. El propósito principal aquí será ajustar el algoritmo visto en el artículo anterior. Este algoritmo tiene como objetivo crear el movimiento de RANDOM WALK. Por lo tanto, es fundamental comprender el contenido de los artículos anteriores para seguir lo que se explicará aquí. Si no has seguido el desarrollo del simulador, te aconsejo que veas esta secuencia desde el principio. De lo contrario, podrías perderte en lo que se explicará aquí.

Este artículo explora cómo las noticias económicas, el comportamiento de los inversores y diversos factores pueden influir en los cambios de tendencia del mercado. Incluye un vídeo explicativo y procede incorporando código MQL5 a nuestro programa para detectar los cambios de tendencia, alertarnos y tomar las medidas oportunas en función de las condiciones del mercado. Este artículo se basa en otros anteriores de la serie.

En este artículo exploramos la integración dinámica de redes neuronales convolucionales (CNN) y redes neuronales recurrentes (RNN) en la predicción bursátil. Aprovechando la capacidad de las CNN para extraer patrones y la destreza de las RNN para manejar datos secuenciales. Veamos cómo esta potente combinación puede mejorar la precisión y la eficacia de los algoritmos de negociación.

Vamos a continuar el armado del sistema para cubrir el mercado FOREX. Entonces, para resolver este problema, primero necesitaríamos declarar la carga de los ticks antes de cargar las barras previas. Esto soluciona el problema, pero al mismo tiempo obliga al usuario a seguir un tipo de estructura en el archivo de configuración que, en mi opinión, no tiene mucho sentido. La razón es que, al desarrollar la programación responsable de analizar y ejecutar lo que está en el archivo de configuración, podemos permitir que el usuario declare las cosas en cualquier orden.

En este artículo se finaliza la implementación del breakeven por atr y rr en MQL5, junto con el desarrollo desde cero de una clase que permite cambiar fácilmente el tipo de breakeven sin necesidad de reingresar los parámetros. Se realizan múltiples backtests para evaluar el rendimiento de cada tipo, analizando sus ventajas y desventajas en el contexto del trading algorítmico.

En este artículo examinaremos los sistemas comerciales que utilizan un concepto muy importante de los mercados financieros: la volatilidad. Asimismo, estudiaremos un sistema comercial basado en el Canal de Keltner, incluyendo su implementación en código y sus pruebas con varios activos.

El artículo analiza, desde una perspectiva detallada, cómo implementar la creación de un Asesor Experto (EA) basado en el algoritmo comercial. Esto ayuda a automatizar el sistema en MQL5 y tomar el control de la reducción diaria.

Las variables y los tipos de datos son temas muy importantes no solo en la programación MQL5, sino también en cualquier lenguaje de programación. Las variables y los tipos de datos de MQL5 pueden dividirse en simples y extendidos. Aquí veremos las variables y los tipos de datos extendidos. Ya analizamos los sencillos en un artículo anterior.