Artículos sobre trading manual y algorítmico en MetaTrader 5

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.

En este artículo damos el primer paso en la programación MQL5, incluso para principiantes. Le mostraremos cómo transformar patrones de velas familiares en un indicador personalizado completamente funcional. Los patrones de velas son valiosos porque reflejan la acción real del precio y señalan cambios en el mercado. En lugar de escanear gráficos manualmente (un enfoque propenso a errores e ineficiencias), analizaremos cómo automatizar el proceso con un indicador que identifica y etiqueta patrones para usted. A lo largo del camino, exploraremos conceptos clave como indexación, series de tiempo, rango verdadero promedio (para mayor precisión en la volatilidad variable del mercado) y el desarrollo de una biblioteca de patrones de velas reutilizables personalizada para usar en proyectos futuros.

En este artículo creamos un sistema de trading en MQL5 que se encarga de detectar de forma automática los "order blocks", un concepto utilizado en el método Smart Money. Describimos las reglas de la estrategia, implementamos la lógica en MQL5 e integramos la gestión de riesgos para una ejecución eficaz de las operaciones. Por último, realizamos pruebas retrospectivas del sistema para evaluar su rendimiento y perfeccionarlo con el fin de obtener resultados óptimos.

Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial en la actualidad, los modelos lingüísticos (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial, por lo que deberíamos pensar en cómo integrar potentes LLM en nuestras operaciones algorítmicas. Para la mayoría de la gente, es difícil ajustar estos potentes modelos a sus necesidades, desplegarlos localmente y luego aplicarlos a la negociación algorítmica. Esta serie de artículos abordará paso a paso la consecución de este objetivo.

Embárquese en una apasionante exploración en la que el análisis financiero se encuentra con el trading algorítmico mientras desentrañamos el arte de unir a la perfección R y MetaTrader 5. Este artículo es su guía para unir los reinos de la finura analítica en R con las formidables capacidades comerciales de MetaTrader 5.

En los mercados de divisas es muy difícil predecir la tendencia futura sin tener una idea del pasado. Muy pocos modelos de aprendizaje automático son capaces de hacer predicciones futuras considerando valores pasados. En este artículo, vamos a discutir cómo podemos utilizar modelos de inteligencia artificial clásicos (no de series temporales) para superar al mercado.

Mejorar el panel GUI de MQL5 con funciones dinámicas puede mejorar significativamente la experiencia comercial de los usuarios. Al incorporar elementos interactivos, efectos de desplazamiento y actualizaciones de datos en tiempo real, el panel se convierte en una herramienta poderosa para los traders modernos.

Este artículo se centra en el aprovechamiento de los indicadores MetaTrader 5 incorporados para filtrar las señales fuera de tendencia. Avanzando desde el artículo anterior exploraremos cómo hacerlo utilizando código MQL5 para comunicar nuestra idea al programa final.

¡Bienvenidos a la tercera entrega de nuestra serie sobre tendencias! Hoy profundizaremos en el uso de la divergencia como estrategia para identificar puntos de entrada óptimos dentro de la tendencia diaria predominante. También presentaremos un mecanismo de bloqueo de ganancias personalizado, similar a un stop-loss dinámico, pero con mejoras únicas. Además, actualizaremos el asesor experto Trend Constraint a una versión más avanzada, incorporando una nueva condición de ejecución comercial para complementar las existentes. A medida que avanzamos, continuaremos explorando la aplicación práctica de MQL5 en el desarrollo algorítmico, brindándole información más detallada y técnicas prácticas.

En este trabajo, analizaremos un nuevo algoritmo de optimización basado en la población, el CPA (Cyclic Parthenogenesis Algorithm), inspirado en la estrategia reproductiva única de los pulgones. El algoritmo combina dos mecanismos de reproducción: la partenogénesis y la reproducción sexual, y utiliza una estructura de población colonial con posibilidad de migración entre colonias. Las características clave del algoritmo son el cambio adaptativo entre diferentes estrategias de cría y un sistema de intercambio de información entre colonias usando un mecanismo de vuelo.

Este artículo concluye la serie sobre patrones de diseño en ingeniería de software. Ya hemos mencionado que existen tres tipos de patrones de diseño: de creación, estructurales y conductuales. Hoy perfeccionaremos los patrones conductuales restantes, que nos ayudarán a especificar la forma en que interactúan los objetos de manera que nuestro código sea limpio.

Aquí tenemos un nuevo artículo de nuestra serie destinada al estudio de indicadores técnicos populares y la creación de sistemas comerciales basados en ellos. En este artículo, trabajaremos con el indicador Chaikin Oscillator, el oscilador de Chaikin.

Ya disponemos de un cierto mecanismo de control de la reducción en el asesor experto que estamos desarrollando. Pero este es de naturaleza probabilística, ya que se basa en resultados de pruebas sobre los datos históricos de los precios. Por lo tanto, las reducciones, aunque con una probabilidad pequeña, pueden superar a veces los valores máximos previstos. Vamos a intentar añadir un mecanismo que garantice el nivel de reducción especificado.

Este artículo describe cómo trabajar con indicadores incorporados en MQL5, con especial atención en la creación de un asesor experto basado en el indicador RSI utilizando un enfoque de proyecto. Hoy aprenderá a obtener y utilizar los valores RSI, a gestionar las fluctuaciones de liquidez y a mejorar la visualización de las transacciones mediante objetos gráficos. Además, el artículo abordará otros aspectos importantes: el riesgo como porcentaje del depósito, los ratios riesgo/rentabilidad y la modificación del riesgo sobre la marcha para proteger los beneficios.

Este artículo trata sobre el uso de ciclos en el trading. Consideraremos construir una estrategia comercial basada en modelos cíclicos.

Una brecha inversa del valor razonable (Inverse Fair Value Gap, IFVG) se produce cuando el precio vuelve a una brecha del valor razonable identificada previamente y, en lugar de mostrar la reacción de apoyo o resistencia esperada, no la respeta. Este comportamiento puede indicar un posible cambio en la dirección del mercado y ofrecer una ventaja comercial contraria. En este artículo, voy a presentar mi enfoque, desarrollado por mí mismo, para cuantificar y utilizar la brecha inversa del valor razonable como estrategia para los asesores expertos de MetaTrader 5.

Este artículo implementaremos un simulador rápido de estrategias para modelos de aprendizaje automático utilizando Numba. En cuanto a su velocidad, superará en un factor de 50 a un simulador de estrategias puramente basado en Python. El autor recomienda usar esta biblioteca para acelerar los cálculos matemáticos, y especialmente cuando se utilizan ciclos.

En este artículo, desarrollamos un sistema EA de trading de cuadrícula multinivel utilizando MQL5, centrándonos en la arquitectura y el diseño del algoritmo que hay detrás de las estrategias de trading de cuadrícula. Exploramos la implementación de una lógica de red multicapa y técnicas de gestión de riesgos para hacer frente a las condiciones variables del mercado. Por último, ofrecemos explicaciones detalladas y consejos prácticos para guiarle en la creación, prueba y perfeccionamiento del sistema de negociación automatizado.

Este artículo constituye la cuarta entrega de nuestra serie sobre gestión de riesgo en MQL5, donde continuamos explorando técnicas avanzadas para proteger y optimizar nuestras estrategias de trading. Luego de haber sentado bases importantes en artículos anteriores, ahora nos centraremos en finalizar todos aquellos métodos pendientes que dejamos en la tercera parte, incluyendo funciones para verificar si se han alcanzado ciertos límites de pérdidas o ganancias. Además, presentaremos nuevos eventos clave que permiten una gestión más precisa y ágil.

Hoy eliminaremos la restricción que impedía la ejecución de simulaciones basadas en el trazado de LAST e introduciremos un nuevo punto de entrada específico para este tipo de simulación. Ahora, vean que todo el mecanismo operativo se fundamentará en los principios del mercado de divisas. La principal distinción en esta rutina reside en la separación entre las simulaciones BID y LAST. Pero, es importante notar que la metodología empleada en la aleatorización del tiempo y su ajuste para la compatibilidad con la clase C_Replay permanece idéntica en ambos tipos de simulación. Esto es bueno, pues las alteraciones en uno de los modos resultan en mejoras automáticas en el otro, especialmente en lo que concierne al manejo del tiempo entre los ticks.

Ya hemos avanzado bastante en el desarrollo del asesor multidivisa con varias estrategias funcionando en paralelo. Basándonos en nuestra experiencia, revisaremos la arquitectura de nuestra solución y trataremos de mejorarla antes de avanzar demasiado.

En este artículo, aplicamos un algoritmo de red neuronal relativamente complejo lanzado en 2023 llamado PatchTST para predecir la acción del precio durante las próximas 24 horas. Utilizaremos el repositorio oficial, haremos ligeras modificaciones, entrenaremos un modelo para EURUSD y lo aplicaremos para realizar predicciones futuras tanto en Python como en MQL5.

En este artículo compartiremos información sobre cómo aprovechar la programación MQL5 para identificar los niveles del mercado, diferenciando entre los niveles de precios más débiles y los más fuertes. Desarrollaremos completamente un indicador de fuerza de soporte y resistencia (Support and Resistance Strength Indicator, SRSI) funcional.

Hoy discutiremos sobre la integración funcional de Telegram para las notificaciones de indicadores de MetaTrader 5 utilizando el poder de MQL5, en asociación con Python y la API Telegram Bot. Lo explicaremos todo con detalle para que nadie se pierda ningún punto. Al finalizar este proyecto, habrá adquirido conocimientos valiosos para aplicar en sus proyectos.

Aprenda a crear un indicador personalizado en MQL5. Con un enfoque basado en proyectos. Esta guía para principiantes cubre los buffers de indicadores, las propiedades y la visualización de tendencias, permitiéndole aprender paso a paso.

Este artículo le presentará los secretos de la alquimia algorítmica, introduciéndole con precisión las particularidades de los paisajes financieros. Asimismo, aprenderá cómo los bosques aleatorios transforman los datos en predicciones y le servirán de ayuda al navegar por las complejidades de los mercados financieros. Intentaremos identificar el papel de los bosques aleatorios en los datos financieros y comprobaremos si pueden ayudar a aumentar los beneficios.

Hoy veremos un nuevo método metaheurístico basado en un enfoque fractal que permite particionar el espacio de búsqueda para resolver problemas de optimización. El algoritmo identifica y separa secuencialmente las áreas prometedoras, creando una estructura fractal autosimilar que concentra los recursos computacionales en las áreas más prometedoras. El mecanismo de mutación único orientado a las mejores soluciones garantiza un equilibrio óptimo entre la exploración y la explotación del espacio de búsqueda, aumentando significativamente la eficiencia del algoritmo.

El filtro de Kalman es un algoritmo recursivo utilizado en el trading algorítmico para estimar el estado real de una serie temporal financiera filtrando el ruido de los movimientos de precios. Actualiza dinámicamente las predicciones basándose en nuevos datos del mercado, lo que lo hace valioso para estrategias adaptativas como la reversión a la media. Este artículo presenta primero el filtro de Kalman, cubriendo su cálculo e implementación. A continuación, aplicamos el filtro a una estrategia clásica de reversión a la media en el mercado de divisas como ejemplo. Por último, realizamos diversos análisis estadísticos comparando el filtro con una media móvil en diferentes pares de divisas.