Artículos sobre automatización de sistemas comerciales en el lenguaje MQL5

En nuestra serie sobre la integración de MQL5 con paquetes de procesamiento de datos, nos adentramos en la poderosa combinación del aprendizaje automático y el análisis predictivo. Exploraremos cómo conectar a la perfección MQL5 con librerías populares de aprendizaje automático, para habilitar sofisticados modelos predictivos para los mercados financieros.

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.

La exploración del entorno en tareas de aprendizaje por refuerzo es un problema relevante. Con anterioridad, ya hemos analizado algunos de estos enfoques. Hoy le propongo introducir otro método basado en la maximización de la norma nuclear, que permite a los agentes identificar estados del entorno con un alto grado de novedad y diversidad.

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.

Hoy crearemos un asesor comercial adaptativo de autoaprendizaje basado en DQN de aprendizaje automático, con inferencia causal multivariante, que negociará con éxito simultáneamente en 7 pares de divisas, con agentes de diferentes pares intercambiando información entre sí.

Crearemos un indicador basado en el Cuadrado de Gann de 9, construido elevando al cuadrado el tiempo y el precio. Prepararemos el código y probaremos el indicador en la plataforma en diferentes intervalos de tiempo.

En este artículo, presentamos el algoritmo de optimización aritmética (AOA) basado en operaciones aritméticas simples: suma, resta, multiplicación y división. Estas operaciones matemáticas básicas sirven como base para encontrar soluciones óptimas a diversos problemas.

Los mercados financieros suelen clasificarse en dos tipos: los que se mueven dentro de un rango y los que siguen una tendencia. Esta visión estática del mercado puede facilitarnos las operaciones a corto plazo. Sin embargo, está desconectado de la realidad del mercado. En este artículo, buscamos comprender mejor cómo se mueven exactamente los mercados financieros entre estos dos modos posibles y cómo podemos utilizar nuestra nueva comprensión del comportamiento del mercado para ganar confianza en nuestras estrategias de negociación algorítmica.

Modelos de regresión no lineal en la bolsa de valores: ¿Es posible predecir los mercados financieros? Consideremos la creación de un modelo para pronosticar precios para EURUSD y crear dos robots basados en él: en Python y MQL5.

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.

Este artículo presenta una guía completa para implementar un sistema comercial sofisticado utilizando análisis de red de causalidad (CNA) y autorregresión vectorial (Vector autoregression, VAR) en MQL5. Abarca los fundamentos teóricos de estos métodos, ofrece explicaciones detalladas de las funciones clave del algoritmo de negociación e incluye código de ejemplo para su aplicación.

Durante el aprendizaje offline, optimizamos la política del Agente usando los datos de la muestra de entrenamiento. La estrategia resultante proporciona al Agente confianza en sus acciones. No obstante, dicho optimismo no siempre está justificado y puede acarrear mayores riesgos durante el funcionamiento del modelo. Hoy veremos un método para reducir estos riesgos.

En este artículo, exploramos la estrategia de cuadrícula (grid) clásica, detallando su automatización mediante un Asesor Experto (EA) en MQL5 y analizando los resultados iniciales del backtest. Destacamos la necesidad de que la estrategia tenga una gran capacidad de retención y esbozamos planes para optimizar parámetros clave como la distancia, el takeProfit y el tamaño de los lotes en futuras entregas. La serie pretende mejorar la eficacia de las estrategias de negociación y su adaptabilidad a las distintas condiciones del mercado.

¿Cómo funciona la negociación de portafolios en Fórex? ¿Cómo pueden sintetizarse la teoría de portafolios de Markowitz para optimizar las proporciones de los portafolios y el modelo VaR para optimizar el riesgo de los portafolios? Hoy crearemos un código de teoría de portafolios en el que, por un lado, obtendremos un riesgo bajo y, por otro, una rentabilidad aceptable a largo plazo.

En este artículo concluiremos la primera fase de la construcción. Aunque será algo relativamente rápido, explicaré detalles que quizás no se comentaron anteriormente. Pero aquí explicaré algunas cosas que mucha gente no entiende por qué son como son. Uno de estos casos es el del ratón. ¡¡¡¿Sabes por qué tienes que pulsar la tecla Shift o Ctrl en tu teclado?!!!

En este artículo, veremos cómo deberemos implementar la parte del receptor. Es decir, aquí implementaremos una versión del Asesor Experto, solo para probar y aprender cómo funciona la comunicación vía protocolo. El contenido expuesto aquí tiene un propósito puramente didáctico. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.

Hoy proponemos al lector familiarizarse con los modelos de difusión direccional que explotan el ruido anisotrópico y direccional dependiente de los datos durante la difusión directa para capturar representaciones gráficas significativas.

Los modelos ligeros de pronóstico de series temporales logran un alto rendimiento utilizando un número mínimo de parámetros, lo que, a su vez, reduce el consumo de recursos computacionales y agiliza la toma de decisiones. De este modo consiguen una calidad de previsión comparable a la de modelos más complejos.

La mayoría de los métodos modernos de pronóstico de series temporales multimodales utilizan el enfoque de canales independientes. Esto ignora la dependencia natural de los diferentes canales de la misma serie temporal. Un uso coherente de ambos enfoques (canales independientes y mixtos) es la clave para mejorar el rendimiento de los modelos.

En este artículo, refactorizamos el código existente utilizado para enviar mensajes y capturas de pantalla de MQL5 a Telegram organizándolo en funciones modulares y reutilizables. Esto agilizará el proceso, permitiendo una ejecución más eficiente y una gestión del código más sencilla en múltiples instancias.

Continuamos nuestro análisis del método del Transformador Vectorial Jerárquico. En este artículo finalizaremos la construcción del modelo. También lo entrenaremos y probaremos con datos históricos reales.

La procrastinación del modelo en el contexto del aprendizaje por refuerzo puede deberse a varias razones, y para solucionar este problema deberemos tomar las medidas pertinentes. El artículo analiza algunas de las posibles causas de la procrastinación del modelo y los métodos para superarlas.

Los modelos que creamos son cada vez más grandes y complejos. Esto aumenta los costes no sólo de su formación, sino también de su funcionamiento. Sin embargo, el tiempo necesario para tomar una decisión suele ser crítico. A este respecto, consideremos los métodos para optimizar el rendimiento del modelo sin pérdida de calidad.

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.

Los cruces de medias móviles son ampliamente conocidos por los operadores de nuestra comunidad y, sin embargo, la esencia de la estrategia ha cambiado muy poco desde su creación. En este artículo, le presentaremos un ligero ajuste a la estrategia original, cuyo objetivo es minimizar el retraso presente en la estrategia de trading. Todos los seguidores de la estrategia original podrían considerar revisar la estrategia de acuerdo con las ideas que discutiremos hoy. Al utilizar dos medias móviles con el mismo periodo, reducimos considerablemente el retraso en la estrategia de trading, sin violar los principios fundamentales de la estrategia.

En los 2 últimos artículos nos hemos centrado en el método Decision Transformer, que modela las secuencias de acciones en el contexto de un modelo autorregresivo de recompensas deseadas. En el artículo de hoy, analizaremos otro algoritmo para optimizar este método.