Artículos sobre automatización de sistemas comerciales en el lenguaje MQL5

Ya hemos hablado más de una vez de la importancia de seleccionar correctamente la función de recompensa que utilizamos para estimular el comportamiento deseado del Agente añadiendo recompensas o penalizaciones por acciones individuales. Pero la cuestión que sigue abierta es el descifrado de nuestras señales por parte del Agente. En este artículo hablaremos sobre la descomposición de la recompensa en lo que respecta a la transmisión de señales individuales al Agente entrenado.

En este artículo, analizamos un enfoque basado en datos para descubrir y validar niveles de retroceso de Fibonacci no estándar que los mercados podrían respetar. Presentamos un flujo de trabajo completo diseñado específicamente para su implementación en MQL5, que comienza con la recopilación de datos y la detección de barras o swings, y se extiende hasta la agrupación en clústeres, las pruebas de hipótesis estadísticas, el backtesting y la integración en una herramienta de Fibonacci de MetaTrader 5. El objetivo es crear un proceso reproducible que transforme las observaciones anecdóticas en señales de trading estadísticamente defendibles.

Los dos últimos artículos han considerado el algoritmo SAC (Soft Actor-Critic), que incorpora la regularización de la entropía en la función de la recompensa. Este enfoque equilibra la exploración del entorno y la explotación del modelo, pero solo es aplicable a modelos estocásticos. El presente material analizará un enfoque alternativo aplicable tanto a modelos estocásticos como deterministas.

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.

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.

Esta parte de la serie de artículos está dedicada a la integración de WhatsApp con MetaTrader 5 para las notificaciones. Hemos incluido un diagrama de flujo para simplificar la comprensión y analizaremos la importancia de las medidas de seguridad en la integración. El objetivo principal de los indicadores es simplificar el análisis mediante la automatización, y deben incluir métodos de notificación para alertar a los usuarios cuando se cumplan determinadas condiciones. Descubra más en este artículo.

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.

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.

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 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.

Asesor de autoaprendizaje con red neuronal basada en matriz de estados. Hoy combinaremos cadenas de Márkov con una red neuronal multicapa MLP, escrita en la biblioteca ALGLIB MQL5. ¿Cómo podemos combinar las cadenas de Márkov y las redes neuronales para realizar previsiones en Forex?

Este artículo ofrecerá una visión fascinante de cómo la incorporación de SwiGLU revela patrones de mercado ocultos y cómo la escasa combinación de expertos dentro de Decoder-Only Transformer hace que las predicciones sean más precisas a un coste computacional razonable. En este trabajo, analizaremos con detalle la integración de Time-MoE en MQL5 y OpenCL, describiendo la configuración y el entrenamiento del modelo paso a paso.

Aquí te mostraré una técnica que puede ayudarte mucho en varios momentos de tu vida como programador. En contra de lo que muchos dicen, lo limitado no es la plataforma, sino los conocimientos del individuo que lo dice. Lo que se explicará aquí es que con un poco de sentido común y creatividad, se puede hacer que la plataforma MetaTrader 5 sea mucho más interesante y versátil, sin tener que crear programas locos ni nada por el estilo puedes crear un código sencillo, pero seguro y fiable. Utiliza tu ingenio para domar el código con el fin de modificar algo que ya existe, sin eliminar ni añadir una sola línea al código original.

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.

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.

Este artículo tiene como objetivo exponer y explicar los Fair Value Gaps, la lógica que subyace a su formación y aparición, y su aplicación al trading automatizado mediante Breakers y cambios en la estructura del mercado.

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.

En el artículo analizaremos un enfoque innovador para predecir los movimientos de precios en los mercados financieros utilizando la computación cuántica. La atención se centrará en la aplicación del algoritmo Quantum Phase Estimation (QPE) para encontrar precursores de patrones de precios, lo que permitirá acelerar considerablemente el proceso de análisis de los datos de mercado.

En este artículo, le presentaremos el indicador Chaikin Money Flow (CMF), basado en el volumen, después de aprender cómo se puede construir, calcular y utilizar. Asimismo, veremos cómo crear un indicador personalizado, analizaremos algunas estrategias sencillas que podemos utilizar y las pondremos a prueba para ver cuál es la mejor.

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.

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.

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.

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.

Ya hemos creado bastantes componentes que ayudan a organizar la optimización automática. Durante la creación, seguimos la estructura cíclica tradicional: desde la creación de código mínimo funcional hasta la refactorización y la obtención de código mejorado. Es hora de empezar a limpiar nuestra base de datos, que también es un componente clave en el sistema que estamos creando.

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.

Hoy añadiremos varios recursos a nuestro EA. Este artículo les resultará bastante interesante y puede orientarlos hacia nuevas ideas y métodos para presentar la información y, al mismo tiempo, corregir pequeños fallos en sus proyectos.

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, 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.

El análisis directo de nubes de puntos evita alcanza un tamaño de datos innecesario y mejora la eficacia de los modelos en tareas de clasificación y segmentación. Estos enfoques demuestran un alto rendimiento y solidez frente a las perturbaciones de los datos de origen.