Artículos sobre trading manual y algorítmico en MetaTrader 5
Aquí encontrará los artículos dedicados a todos los aspectos del trading: desde el trading manual hasta el trading totalmente automático, desde la programación del robot comercial hasta su creación a través del MQL5 Wizard. El control de las posiciones, procesamiento de eventos comerciales y gestión del capital son partes integrantes del trading que se analizan en los artículos.
Usted sabrá cómo copiar las señales comerciales y cómo garantizar el funcionamiento del Asesor Experto durante 24 horas al día, cómo crear un robot comercial y cómo iniciar MetaTrader en Linux y MacOS, qué es el trading social y cómo encargar un robot comercial.
Nuevo artículo
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 5): Sistema de notificaciones (Parte II)
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.
Descifrando las estrategias de trading intradía de ruptura del rango de apertura
Las estrategias de ruptura del rango de apertura (Opening Range Breakout, ORB) se basan en la idea de que el rango de negociación inicial establecido poco después de la apertura del mercado refleja niveles de precios significativos en los que compradores y vendedores acuerdan el valor. Al identificar rupturas por encima o por debajo de un determinado rango, los operadores pueden aprovechar el impulso que suele producirse cuando la dirección del mercado se vuelve más clara. En este artículo, exploraremos tres estrategias ORB adaptadas del Grupo Concretum.
Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 18): Automatización de la selección de grupos considerando el periodo forward
Seguimos automatizando los pasos que antes realizábamos manualmente. Esta vez regresaremos a la automatización de la segunda etapa, es decir, a la selección del grupo óptimo de instancias únicas de estrategias comerciales, complementándola con la posibilidad de considerar los resultados de las instancias en el periodo anterior.
Uso del algoritmo de aprendizaje automático PatchTST para predecir la acción del precio durante las próximas 24 horas
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.
Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 6): Automatizamos la selección de un grupo de instancias
Tras optimizar una estrategia comercial, obtendremos conjuntos de parámetros en base a los cuales podremos crear varias instancias (ejemplares) de estrategias comerciales combinadas en un asesor experto. Antes lo hacíamos manualmente, pero ahora trataremos de automatizar el proceso
Marcado de datos en el análisis de series temporales (Parte 4): Descomposición de la interpretabilidad usando el marcado de datos
En esta serie de artículos, presentaremos varias técnicas de marcado de series temporales que pueden producir datos que se ajusten a la mayoría de los modelos de inteligencia artificial (IA). El marcado dirigido de datos puede hacer que un modelo de IA entrenado resulte más relevante para las metas y objetivos del usuario, mejorando la precisión del modelo y ayudando a este a dar un salto de calidad.
Creación de un sistema de trading (Parte 1): Enfoque cuantitativo
Muchos operadores evalúan las estrategias basándose en el rendimiento a corto plazo, abandonando a menudo los sistemas rentables demasiado pronto. Sin embargo, la rentabilidad a largo plazo depende de una expectativa positiva mediante una tasa de aciertos y una relación beneficio/riesgo optimizadas, junto con una gestión disciplinada del tamaño de las posiciones. Estos principios pueden validarse mediante simulación de Monte Carlo en Python con métricas de prueba retrospectiva para evaluar si una estrategia es robusta o si es probable que falle con el tiempo.
Creación de un Panel de Administración de Operaciones en MQL5 (Parte V): Panel de Gestión de Operaciones (II)
En este artículo, mejoraremos el Panel de Gestión Comercial de nuestro Panel de Administración multifuncional. Hoy introduciremos una potente función de ayuda que simplificará el código, mejorando su legibilidad, su mantenimiento y su eficiencia. También demostraremos cómo integrar sin problemas botones adicionales y mejorar la interfaz para gestionar una gama más amplia de tareas de negociación. Ya sea para gestionar posiciones, ajustar órdenes o simplificar las interacciones de los usuarios, esta guía le ayudará a desarrollar un panel de gestión de operaciones sólido y sencillo de usar.
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte III): Mejora de la interfaz gráfica de usuario con estilización visual (I)
En este artículo, nos centraremos en el estilo visual de la interfaz gráfica de usuario (GUI) de nuestro Panel de Administrador de Trading utilizando MQL5. Exploraremos diversas técnicas y funciones disponibles en MQL5 que permiten personalizar y optimizar la interfaz, garantizando que satisfaga las necesidades de los operadores al tiempo que mantiene una estética atractiva.
La estrategia comercial de captura de liquidez
La estrategia de negociación basada en la captura de liquidez es un componente clave de Smart Money Concepts (SMC), que busca identificar y aprovechar las acciones de los actores institucionales en el mercado. Implica apuntar a áreas de alta liquidez, como zonas de soporte o resistencia, donde las órdenes grandes pueden desencadenar movimientos de precios antes de que el mercado reanude su tendencia. Este artículo explica en detalle el concepto de «liquidity grab» (captura de liquidez) y describe el proceso de desarrollo de la estrategia de negociación basada en la captura de liquidez en MQL5.
Indicador de fuerza y dirección de la tendencia en barras 3D
Hoy estudiaremos un nuevo enfoque del análisis de las tendencias del mercado basado en la visualización tridimensional y el análisis tensorial de la microestructura del mercado.
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 3): Sistema RSI de recuperación de zona para la gestión dinámica de operaciones
En este artículo, creamos un sistema (un EA) de recuperación de zona RSI en MQL5, utilizando señales RSI para lanzar operaciones y una estrategia de recuperación para gestionar las pérdidas. Implementamos una clase «ZoneRecovery» para automatizar las entradas de operaciones, la lógica de recuperación y la gestión de posiciones. El artículo concluye con información sobre backtesting para optimizar el rendimiento y mejorar la eficacia del EA.
Introducción a MQL5 (Parte 6): Guía para principiantes sobre las funciones de matriz en MQL5 (II)
Embárquese en la siguiente fase de nuestro viaje MQL5. En este artículo para principiantes analizaremos el resto de funciones de la matriz y desmitificaremos conceptos complejos para que pueda elaborar estrategias de negociación eficaces. Hablaremos de ArrayPrint, ArrayInsert, ArraySize, ArrayRange, ArrarRemove, ArraySwap, ArrayReverse y ArraySort. Aumente su experiencia en negociación algorítmica con estas funciones de matriz esenciales. ¡Únase a nosotros en el camino hacia el dominio de MQL5!
Métodos de optimización de la biblioteca ALGLIB (Parte I)
En este artículo nos familiarizaremos con los métodos de optimización de la biblioteca ALGLIB para MQL5. El artículo incluye ejemplos sencillos e ilustrativos de la aplicación de ALGLIB para resolver problemas de optimización, lo que hará que el proceso de dominio de los métodos resulte lo más accesible posible. Asimismo, analizaremos con detalle la conectividad de algoritmos como BLEIC, L-BFGS y NS y resolveremos un sencillo problema de prueba basado en ellos.
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 8): Creación de un Asesor Experto con patrones armónicos Butterfly
En este artículo, creamos un Asesor Experto MQL5 para detectar patrones armónicos Butterfly. Identificamos los puntos pivote y validamos los niveles de Fibonacci para confirmar el patrón. A continuación, visualizamos el patrón en el gráfico y ejecutamos automáticamente las operaciones cuando se confirman.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 14): Nacimiento del SIMULADOR (IV)
En este artículo, continuaremos con la fase de desarrollo del simulador. Sin embargo, ahora veremos cómo crear efectivamente un movimiento del tipo "RANDOM WALK" (paseo aleatorio). Este tipo de movimiento es bastante intrigante, ya que sirve de base para todo lo que sucede en el mercado de capitales. Además, comenzarás a comprender algunos conceptos esenciales para quienes realizan análisis de mercado.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 18): La batalla por dominar la complejidad del mercado: SVD truncado frente a NMF
La descomposición del valor singular truncado (SVD, Singular Value Decomposition) y la factorización de matrices no negativas (NMF, Non-Negative Matrix Factorization) son técnicas de reducción de la dimensionalidad. Ambos desempeñan un papel importante en la elaboración de estrategias de negociación basadas en datos. Descubra el arte de reducir la dimensionalidad, desentrañar ideas y optimizar los análisis cuantitativos para obtener un enfoque informado que le permita navegar por las complejidades de los mercados financieros.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 12): Nacimiento del SIMULADOR (II)
Desarrollar un simulador puede resultar mucho más interesante de lo que parece. Así que demos algunos pasos más en esta dirección, porque las cosas están empezando a ponerse interesantes.
Creación de un algoritmo de creación de mercado en MQL5
¿Cómo funcionan los creadores de mercado? Consideremos esta cuestión y creemos un algoritmo primitivo de creación de mercado.
Desarrollamos un asesor experto para controlar los puntos de entrada en las operaciones swing
A medida que el año se acerca a su fin, los tráders a largo plazo suelen hacer balance del año, analizando la historia, el comportamiento y las tendencias del mercado para evaluar el potencial de los movimientos futuros. En este artículo, analizaremos el desarrollo de un asesor experto para el seguimiento de operaciones a largo plazo utilizando MQL5. El objetivo será hacer frente a problemas como la pérdida de oportunidades comerciales debido al trading manual y a la falta de sistemas de supervisión automatizados. Como ejemplo de definición eficaz de una estrategia para nuestra solución y también para desarrollar la misma, utilizaremos uno de los pares comerciales más destacados.
Operar con el Calendario Económico MQL5 (Parte 1): Dominar las funciones del Calendario Económico MQL5
En este artículo, exploramos cómo utilizar el Calendario Económico MQL5 para operar, comenzando por comprender sus funciones principales. A continuación, implementamos las funciones clave del Calendario Económico en MQL5 para extraer datos relevantes de noticias que nos ayuden a tomar decisiones de trading. Finalmente, concluimos mostrando cómo utilizar esta información para mejorar las estrategias comerciales de manera efectiva.
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 17): Dominar la estrategia de scalping Grid-Mart con un panel de control dinámico
En este artículo, exploramos la estrategia de scalping Grid-Mart, automatizándola en MQL5 con un panel de control dinámico para obtener información comercial en tiempo real. Detallamos su lógica martingala basada en cuadrículas y sus características de gestión de riesgos. También guiamos en las pruebas retrospectivas y la implementación para obtener un rendimiento sólido.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 23): Redes neuronales convolucionales (CNNs, Convolutional Neural Networks)
Las redes neuronales convolucionales son otro algoritmo de aprendizaje automático que tiende a especializarse en descomponer conjuntos de datos multidimensionales en partes constituyentes clave. Examinamos cómo se consigue esto normalmente y exploramos una posible aplicación para los operadores en otra clase de señal del asistente MQL5.
Integración de un modelo de IA en una estrategia de trading MQL5 ya existente
Este tema se centra en la incorporación de un modelo de IA entrenado (como un modelo basado en redes LSTM o un modelo predictivo basado en aprendizaje automático) en una estrategia de trading MQL5 existente.
Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 16): Efecto de diferentes historias de cotizaciones en los resultados de las pruebas
El asesor experto que estamos desarrollando debería mostrar buenos resultados al negociar con diferentes brókeres. Pero hasta ahora hemos usado las cotizaciones de la cuenta demo de MetaQuotes para las pruebas. Veamos si nuestro asesor experto está listo para trabajar en una cuenta comercial con cotizaciones diferentes a las utilizadas durante las pruebas y la optimización.
Operar con el Calendario Económico MQL5 (Parte 3): Añadiendo filtros de divisa, importancia y tiempo
En este artículo, implementamos filtros en el panel del calendario económico MQL5 para refinar la visualización de eventos de noticias por divisa, importancia y hora. Primero establecemos criterios de filtrado para cada categoría y luego los integramos en el panel de control para mostrar solo los eventos relevantes. Por último, nos aseguramos de que cada filtro se actualice dinámicamente para proporcionar a los operadores información económica específica y en tiempo real.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 13): Nacimiento del SIMULADOR (III)
Aquí optimizaremos un poco las cosas para facilitar lo que haremos en el próximo artículo. Y también te explicaré cómo puedes visualizar lo que está generando el simulador en términos de aleatoriedad.
De novato a experto: Noticias animadas utilizando MQL5 (II)
Hoy damos un paso más adelante al integrar una API de noticias externa como fuente de titulares para nuestro EA News Headline. En esta fase, exploraremos diversas fuentes de noticias, tanto consolidadas como emergentes, y aprenderemos a acceder a sus API de forma eficaz. También abordaremos métodos para analizar los datos recuperados en un formato optimizado para su visualización en nuestro Asesor Experto. Únase al debate mientras exploramos las ventajas de acceder a los titulares de noticias y al calendario económico directamente en el gráfico, todo ello dentro de una interfaz compacta y no intrusiva.
Cómo crear un panel interactivo MQL5 utilizando la clase Controls (Parte 2): Añadir capacidad de respuesta a los botones
En este artículo, nos centramos en transformar nuestro panel de control MQL5 estático en una herramienta interactiva habilitando la capacidad de respuesta de los botones. Exploramos cómo automatizar la funcionalidad de los componentes de la interfaz gráfica de usuario (GUI), asegurándonos de que reaccionen adecuadamente a los clics de los usuarios. Al final del artículo, establecemos una interfaz dinámica que mejora la participación del usuario y la experiencia comercial.
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 9): Creación de un asesor experto para la estrategia de ruptura asiática
En este artículo, creamos un Asesor Experto en MQL5 para la estrategia de ruptura asiática calculando los máximos y mínimos de la sesión y aplicando un filtro de tendencia con una media móvil. Implementamos estilos dinámicos para objetos, entradas de tiempo definidas por el usuario y una sólida gestión de riesgos. Por último, mostramos técnicas de pruebas retrospectivas y optimización para perfeccionar el sistema.
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.
Estrategias de reversión a la media con RSI2 de Larry Connors para operativa intradía
Larry Connors es un reconocido operador bursátil y autor, conocido principalmente por su trabajo en el ámbito del trading cuantitativo y estrategias como el RSI de dos períodos (RSI2), que ayuda a identificar condiciones de sobrecompra y sobreventa a corto plazo en los mercados. En este artículo, primero explicaremos la motivación detrás de nuestra investigación, luego recrearemos tres de las estrategias más famosas de Connors en MQL5 y las aplicaremos al trading intradía del CFD del índice S&P 500.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 53): Market Facilitation Index (MFI)
El Market Facilitation Index (MFI) es otro indicador de Bill Williams que tiene como objetivo medir la eficiencia del movimiento de los precios en relación con el volumen. Como siempre, analizamos los distintos patrones de este indicador dentro de los límites de una clase de señales de ensamblaje del asistente y presentamos una variedad de informes de pruebas y análisis para los distintos patrones.
Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 10): Creación de objetos a partir de una cadena
El plan de desarrollo del EA comprende varias etapas con resultados intermedios almacenados en una base de datos. Solo se pueden recuperar desde allí como cadenas o números, no como objetos. Así que necesitaremos una forma de recrear en el EA los objetos deseados a partir de las cadenas leídas de la base de datos.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 20): Elección entre LDA y PCA en tareas de trading algorítmico en MQL5
En este artículo analizaremos los métodos de reducción de la dimensionalidad y su aplicación en el entorno comercial MQL5. En concreto, exploraremos los matices del análisis discriminante lineal (LDA) y el análisis de componentes principales (PCA) y analizaremos su impacto en el desarrollo de estrategias y el análisis de mercados.
Teoría de categorías (Parte 9): Acciones de monoides
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.
Optimización del búfalo africano - African Buffalo Optimization (ABO)
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.
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 2): El sistema Kumo Breakout con Ichimoku y Awesome Oscillator
En este artículo, creamos un Asesor Experto (EA) que automatiza la estrategia Kumo Breakout utilizando el indicador Ichimoku Kinko Hyo y el Awesome Oscillator. Recorremos el proceso de inicialización de los indicadores, detección de condiciones de ruptura y codificación de entradas y salidas automáticas en las operaciones. Además, implementamos trailing stops y lógica de gestión de posiciones para mejorar el rendimiento del EA y su adaptabilidad a las condiciones del mercado.
Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 17): preparación adicional para el trading real
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.
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 4): Creación de un sistema de recuperación de zonas multinivel
En este artículo, desarrollamos un sistema de recuperación de zonas multinivel en MQL5 que utiliza el RSI para generar señales de trading. Cada instancia de señal se añade dinámicamente a una estructura de matriz, lo que permite al sistema gestionar múltiples señales simultáneamente dentro de la lógica de recuperación de zona. Mediante este enfoque, demostramos cómo manejar de manera efectiva escenarios complejos de gestión comercial, manteniendo al mismo tiempo un diseño de código escalable y robusto.