Artículos sobre trading manual y algorítmico en MetaTrader 5

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.

AdaBoost, un potente algoritmo de refuerzo diseñado para elevar el rendimiento de sus modelos de IA. AdaBoost, abreviatura de Adaptive Boosting (refuerzo adaptativo), es una sofisticada técnica de aprendizaje por conjuntos que integra a la perfección los aprendices débiles, potenciando su fuerza predictiva colectiva.

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.

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.

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.

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.

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.

Los modelos ocultos de Markov (Hidden Markov Models, HMM) son potentes herramientas estadísticas que identifican los estados subyacentes del mercado mediante el análisis de los movimientos observables de los precios. En el ámbito bursátil, los HMM mejoran la predicción de la volatilidad y proporcionan información para las estrategias de seguimiento de tendencias mediante la modelización y la anticipación de los cambios en los regímenes de mercado. En este artículo, presentaremos el procedimiento completo para desarrollar una estrategia de seguimiento de tendencias que utiliza HMM para predecir la volatilidad como filtro.

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.

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.

Este artículo permitirá a los principiantes escribir desde cero la implementación de un script para el equilibrio de riesgos en la negociación simultánea de varios instrumentos comerciales, mientras que los usuarios experimentados podrán obtener nuevas ideas para la implementación de sus soluciones en cuanto a las opciones propuestas en este artículo.

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.

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.

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.

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.

El artículo analiza el desarrollo de un sistema de negociación inspirado en la cuántica, pasando de un prototipo en Python a una implementación en MQL5 para la negociación en el mundo real. El sistema utiliza principios de computación cuántica, como la superposición y el entrelazamiento, para analizar los estados del mercado, aunque funciona en ordenadores clásicos utilizando simuladores cuánticos. Las características principales incluyen un sistema de tres qubits para analizar ocho estados del mercado simultáneamente, períodos de revisión de 24 horas y siete indicadores técnicos para el análisis del mercado. Aunque los índices de precisión puedan parecer modestos, proporcionan una ventaja significativa cuando se combinan con estrategias adecuadas de gestión de riesgos.

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.

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 adoptará un enfoque paso a paso para lograr este objetivo.

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.

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.

Los avisos de seguridad, como los que se activan cada vez que actualiza el gráfico, agrega un nuevo par al chat con el EA del Panel de administración o reinicia la terminal, pueden volverse tediosos. En esta discusión, exploraremos e implementaremos una función que rastrea la cantidad de intentos de inicio de sesión para identificar a un usuario confiable. Después de una determinada cantidad de intentos fallidos, la aplicación pasará a un procedimiento de inicio de sesión avanzado, que también facilita la recuperación de la contraseña para los usuarios que la hayan olvidado. Además, cubriremos cómo se puede integrar eficazmente la criptografía en el Panel de administración para mejorar la seguridad.

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.

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.

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.

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.

El número de estrategias que se pueden integrar en un Asesor Experto es prácticamente ilimitado. Sin embargo, cada estrategia adicional aumenta la complejidad del algoritmo. Al incorporar múltiples estrategias, un Asesor Experto puede adaptarse mejor a las condiciones cambiantes del mercado, lo que puede mejorar su rentabilidad. Hoy exploraremos cómo implementar MQL5 para una de las estrategias más destacadas desarrolladas por Richard Donchian, mientras continuamos mejorando la funcionalidad de nuestro Asesor Experto Trend Constraint.

En el artículo anterior realizamos correcciones en algunos puntos y agregamos pruebas a nuestro sistema de repetición para garantizar la mayor estabilidad posible. Asimismo, comenzamos a crear y utilizar un archivo de configuración para dicho sistema.

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.

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.

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.