Artículos sobre automatización de sistemas comerciales en el lenguaje MQL5

En este artículo, intentaremos desarrollar nuestra propia estrategia de trading. Toda estrategia de trading debe basarse en algún tipo de ventaja estadística. Además, esta ventaja debería existir durante mucho tiempo.

En este artículo, intentaremos usar nuestro modelo logístico para predecir una caída del mercado de valores según las principales acciones de la economía estadounidense: NETFLIX y APPLE. Analizaremos estas acciones, y también usaremos la información sobre las anteriores caídas del mercado en 2019 y 2020. Veamos cómo funcionará nuestro modelo en las poco favorables condiciones actuales.

En este artículo daremos inicio a la creación de la clase principal de gestión de riesgo, la cual será fundamental para administrar el riesgo en el sistema. Nos enfocaremos en construir las bases, definiendo estructuras, variables y funciones esenciales. Además, implementaremos los métodos necesarios para asignar valores a las pérdidas y ganancias máximas, estableciendo así los cimientos de esta gestión.

¿Qué te parece crear un sistema para estudiar el mercado cuando está cerrado o simular situaciones de mercado? Aquí iniciaremos una nueva secuencia de artículos para tratar este tema.

En este artículo, exploraremos las capacidades del poderoso lenguaje MQL5 para dibujar varios estilos de indicadores en MetaTrader 5. También veremos los scripts y cómo pueden utilizarse en nuestro modelo.

En este artículo, creamos un Asesor Experto integrado con MQL5 y Telegram que envía señales de cruce de medias móviles a Telegram. Detallamos el proceso de generación de señales de trading a partir de cruces de medias móviles, implementando el código necesario en MQL5, y asegurando que la integración funciona a la perfección. El resultado es un sistema que proporciona alertas comerciales en tiempo real directamente a su chat grupal de Telegram.

En este artículo, el lector podrá familiarizarse con los métodos de aprendizaje automático activo basados en datos reales, descubriendo además cuáles son sus ventajas y desventajas. Puede que estos métodos terminen por ocupar un lugar en su arsenal de modelos de aprendizaje automático. El término transducción fue introducido por Vladímir Naúmovich Vápnik, el inventor de la máquina de vectores de soporte (SVM).

Hoy vamos a crear un sistema de arbitraje legal a los ojos de los brókeres, que creará miles de precios sintéticos en el mercado Fórex, los analizará y negociará con éxito para obtener beneficios.

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.

Continuemos con la implantación del nuevo sistema de órdenes. La creación de este sistema es algo que exige un buen dominio de MQL5, así como entender cómo funciona en realidad la plataforma MetaTrader 5 y qué recursos nos proporciona.

Las cadenas de Markov son una poderosa herramienta matemática que se puede usar para modelar y predecir los datos de las series temporales en varios campos, incluido el financiero. En el modelado y la previsión de series temporales financieras, las cadenas de Markov se usan a menudo para modelar la evolución de los activos financieros a lo largo del tiempo, como los precios de las acciones o los tipos de cambio. Una de las principales ventajas de los modelos de cadenas de Markov es su simplicidad y sencillez de uso.

En el artículo anterior, creamos una clase para la clusterización de datos. En este artículo, queremos compartir con el lector diferentes opciones de uso de los resultados obtenidos para resolver problemas prácticos en el trading.

Piense en un asesor experto independiente. Anteriormente, analizamos un Asesor Experto basado en indicadores que también se asoció con un script independiente para dibujar la geometría de riesgo y recompensa. Hoy discutiremos la arquitectura de un Asesor Experto MQL5, que integra todas las características en un solo programa.

Bienvenidos a un nuevo artículo de la serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. En esta ocasión, hablaremos sobre el indicador Gator Oscillator y crearemos un sistema comercial utilizando estrategias simples.

Bienvenidos a un nuevo artículo de la serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. En esta ocasión, hablaremos sobre el Bears Power Index y crearemos un sistema comercial basado en sus indicadores.

Continuamos explorando el aprendizaje Q distribuido. Hoy analizaremos este enfoque desde un ángulo diferente. Vamos a hablar de la posibilidad de utilizar la regresión cuantílica para resolver el problema de la previsión de los movimientos de precio.

¿Quiere encontrar un nuevo enfoque comercial que lo ayude a orientarse en mercados complejos y en cambio constante? Eche un vistazo a los mapas de Kohonen, una forma innovadora de redes neuronales artificiales que puede ayudarle a descubrir patrones y tendencias ocultos en los datos del mercado. En este artículo, veremos cómo funcionan los mapas de Kohonen y cómo usarlos para desarrollar estrategias comerciales efectivas. Creo que este nuevo enfoque resultará de interés tanto a los tráders experimentados como para los principiantes.

En este artículo, creamos un Asesor Experto (Expert Advisor, EA) en MQL5 basado en la estrategia PIRANHA, utilizando Bandas de Bollinger para mejorar la efectividad comercial. Discutimos los principios clave de la estrategia, la implementación de la codificación y los métodos de prueba y optimización. Este conocimiento le permitirá implementar el EA en sus escenarios comerciales de manera efectiva.

Llevaremos nuestro sistema de órdenes al siguiente nivel, pero primero tenemos que resolver algunas cosas. Y es que ahora tenemos cuestiones que dependen de cómo queremos operar y de qué tipo de cosas hacemos durante la jornada de tráding.

Como continuación de esta serie, hoy presentamos otro tipo de tarea relacionada con los métodos de aprendizaje no supervisado: la búsqueda de reglas asociativas. Este tipo de tarea se usó por primera vez en el comercio minorista para analizar las cestas de la compra. En este artículo, hablaremos de las posibilidades que ofrece el uso de dichos algoritmos en el trading.

El algoritmo de Conformer que le mostraremos hoy se desarrolló para la previsión meteorológica, una esfera del saber que, por su constante variabilidad, puede compararse con los mercados financieros. El Conformer es un método completo que combina las ventajas de los modelos de atención y las ecuaciones diferenciales ordinarias.

El presente artículo continúa la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5. Aquí presentamos los monoides como un dominio (conjunto) que distingue la teoría de categorías de otros métodos de clasificación de datos al incluir reglas y un elemento de identidad.

Ejemplo de utilización de un perceptrón como herramienta autónoma de predicción de precios. En el artículo exploraremos los conceptos generales y veremos un sencillo asesor experto ya preparado, así como los resultados de su optimización.

En este artículo analizaremos el papel que desempeña el método de máquinas de vectores soporte (Support Vector Machines, SVM) en la configuración del futuro del comercio. El artículo puede considerarse una guía detallada sobre cómo utilizar SVM para mejorar las estrategias comerciales, optimizar la toma de decisiones y abrir nuevas oportunidades en los mercados financieros. Hoy nos sumergiremos en el mundo de la SVM a través de aplicaciones reales, instrucciones paso a paso y revisiones por pares. Quizá esta herramienta indispensable le ayude a entender las complejidades del comercio moderno. En cualquier caso, la SVM se convertirá en una herramienta muy útil en el arsenal de todo tráder.

Hoy intentaremos mejorar cualitativamente el análisis de los mercados financieros utilizando el Análisis de Componentes Principales (ACP). Asimismo, aprenderemos cómo este método puede ayudarnos a identificar patrones ocultos en los datos, detectar tendencias ocultas del mercado y optimizar las estrategias de inversión. En este artículo veremos cómo el método de ACP aporta una nueva perspectiva al análisis de datos financieros complejos, ayudándonos a ver ideas que hemos pasado por alto con los enfoques tradicionales. ¿La aplicación del método ACP en estos mercados financieros ofrece una ventaja competitiva y ayuda a ir un paso por delante?

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.

Seguimos analizando los algoritmos de aprendizaje por refuerzo. Todos los algoritmos que hemos estudiado hasta ahora requerían la creación de una política de recompensas tal que el agente pudiera evaluar cada una de sus acciones en cada transición de un estado del sistema a otro, pero este enfoque resulta bastante artificial. En la práctica, existe cierto tiempo de retraso entre la acción y la recompensa. En este artículo, le sugerimos que se familiarice con un algoritmo de entrenamiento de modelos que puede funcionar con varios retrasos de tiempo desde la acción hasta la recompensa.

En línea con nuestra visión de simplificar la acción del precio, nos complace presentar otra herramienta que puede mejorar significativamente su análisis de mercado y ayudarle a tomar decisiones bien informadas. Esta herramienta muestra indicadores técnicos clave, como los precios del día anterior, los niveles significativos de soporte y resistencia, y el volumen de operaciones, al tiempo que genera automáticamente señales visuales en el gráfico.