Artículos sobre automatización de sistemas comerciales en el lenguaje MQL5
Lea los artículos sobre los sistemas de trading basados en las ideas muy variadas. Usted sabrá cómo usar los métodos estadísticos y los patrones en los gráficos de velas japonesas, cómo filtrar las señales y para qué sirven los indicadores semafóricos.
A través del Asistente MQL5 Usted aprenderá a crear los robots sin acudir a la programación para evaluar rápidamente las ideas comerciales, así como sabrá qué es lo que representan los algoritmos genéticos.
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Redes neuronales en el trading: Transformer para nubes de puntos (Pointformer)
En este artículo analizaremos los algoritmos necesarios para utilizar métodos de atención en la resolución de problemas de detección de objetos en nubes de puntos. La detección de objetos en nubes de puntos es bastante importante para muchas aplicaciones del mundo real.
Redes neuronales en el trading: Transformer parámetro-eficiente con atención segmentada (Final)
En artículos anteriores, revisamos los aspectos teóricos del framework PSformer, que incluye dos importantes innovaciones en la arquitectura del Transformer clásico: el mecanismo de compartición de parámetros (PS) y la atención a los segmentos espaciotemporales (SegAtt). En este artículo, continuaremos el trabajo sobre la implementación de los enfoques propuestos mediante MQL5.
Redes neuronales en el trading: Pipeline de pronóstico inteligente (Time-MoE)
Le invitamos a familiarizarse con el moderno framework Time-MoE, adaptado para tareas de previsión de series temporales. En este artículo, explicaremos los componentes clave de la arquitectura, ofreciendo explicaciones y ejemplos prácticos. Este enfoque permitirá no solo comprender los principios de funcionamiento del modelo, sino también aplicarlos a tareas de negociación del mundo real.
Redes neuronales en el trading: Agente con memoria multinivel
Los enfoques de memoria multinivel que imitan los procesos cognitivos humanos permiten procesar datos financieros complejos y adaptarse a nuevas señales, lo cual contribuye a mejorar la eficacia de las decisiones de inversión en mercados dinámicos.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 53): Esto complica las cosas (V)
En este artículo, presentaré un tema muy importante, que pocos comprenden realmente: Eventos personalizados. Peligros. Ventajas y fallos causados por tales elementos. Este tema es clave para quienes desean convertirse en programadores profesionales en MQL5 o en cualquier otro tipo de lenguaje. Por ello, nos centraremos en MQL5 y MetaTrader 5.
Desarrollo de un asesor experto para el análisis de eventos de noticias basados en el calendario en MQL5
La volatilidad tiende a alcanzar su punto máximo alrededor de eventos noticiosos de alto impacto, lo que crea oportunidades de ruptura significativas. En este artículo, describiremos el proceso de implementación de una estrategia de ruptura basada en el calendario. Cubriremos todo, desde la creación de una clase para interpretar y almacenar datos del calendario, el desarrollo de backtests realistas utilizando estos datos y, finalmente, la implementación del código de ejecución para operaciones en vivo.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 40): SAR parabólico
El SAR parabólico (Stop-and-Reversal, SAR) es un indicador de confirmación de tendencia y de puntos de finalización de tendencia. Debido a que es un rezagado en la identificación de tendencias, su propósito principal ha sido posicionar trailing stop loss en posiciones abiertas. Sin embargo, exploramos si realmente podría usarse como una señal de Asesor Experto, gracias a clases de señales personalizadas de Asesores Expertos ensamblados por un asistente.
Redes neuronales en el trading: Segmentación guiada
Hoy proponemos al lector familiarizarse con el método de análisis multimodal complejo de interacción y comprensión de características.
Aplicación del modelo de Grey en el análisis técnico de series temporales financieras
En este artículo exploraremos el modelo de Grey, una herramienta prometedora que puede ampliar las capacidades de los tráders. Asimismo, analizaremos algunas opciones para aplicar este modelo al análisis técnico y a la elaboración de estrategias de negociación.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 20): Regresión simbólica
La regresión simbólica es una forma de regresión que parte de supuestos mínimos o nulos sobre cómo sería el modelo subyacente que traza los conjuntos de datos objeto de estudio. Aunque puede implementarse mediante Métodos Bayesianos o Redes Neuronales, veremos cómo una implementación con Algoritmos Genéticos puede ayudar a personalizar una clase de señal experta utilizable en el asistente MQL5.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 43): Aprendizaje por refuerzo con SARSA
SARSA, que es la abreviatura de State-Action-Reward-State-Action (Estado-Acción-Recompensa-Estado-Acción), es otro algoritmo que se puede utilizar al implementar el aprendizaje por refuerzo. Por lo tanto, tal y como vimos con Q-Learning y DQN, analizamos cómo se podría explorar e implementar esto como un modelo independiente, en lugar de solo como un mecanismo de entrenamiento, en los asesores expertos ensamblados por el asistente.
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 16): Introducción a la teoría de los cuartos (II) - Intrusion Detector EA
En nuestro artículo anterior presentamos un script sencillo llamado «The Quarters Drawer». Partiendo de esa base, ahora damos el siguiente paso creando un Asesor Experto (Expert Advisor, EA) de monitoreo, destinado a seguir estos cuartos y a proporcionar supervisión sobre posibles reacciones del mercado en dichos niveles. Acompáñenos mientras exploramos el proceso de desarrollo de una herramienta de detección de zonas en este artículo.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 76): Un nuevo Chart Trade (III)
En este artículo, veremos cómo funciona el código faltante del artículo anterior, DispatchMessage. Aquí se introducirá el tema del próximo artículo. Por esta razón, es importante entender el funcionamiento de este procedimiento antes de pasar al siguiente tema. 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 presentados.
Técnicas avanzadas de gestión y optimización de la memoria en MQL5
Descubra técnicas prácticas para optimizar el uso de la memoria en los sistemas de trading MQL5. Aprenda a crear asesores expertos e indicadores eficientes, estables y de rápido rendimiento. Exploraremos cómo funciona realmente la memoria en MQL5, las trampas comunes que ralentizan sus sistemas o provocan fallos y, lo más importante, cómo solucionarlos.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 56): Fractales de Bill Williams
Los fractales de Bill Williams son un indicador potente que es fácil pasar por alto cuando se ve por primera vez en un gráfico de precios. Parece demasiado recargado y probablemente no lo suficientemente incisivo. Nuestro objetivo es desvelar este indicador examinando lo que sus diversos patrones podrían lograr cuando se analizan con pruebas de avance en todos los casos, con un asesor experto creado por un asistente.
Creación de un indicador canal de Keltner con gráficos personalizados en Canvas en MQL5
En este artículo, creamos un indicador del canal de Keltner con gráficos personalizados en MQL5. Detallamos la integración de medias móviles, cálculos ATR y visualización mejorada de gráficos. También cubrimos el backtesting para evaluar el rendimiento del indicador y obtener información práctica sobre el trading.
Creación de clases de negociación similares a MQL5 en Python para MetaTrader 5
El paquete Python de MetaTrader 5 ofrece una forma sencilla de crear aplicaciones de trading para la plataforma MetaTrader 5 en lenguaje Python. Aunque se trata de una herramienta potente y útil, este módulo no es tan fácil de usar como el lenguaje de programación MQL5 a la hora de crear una solución de trading algorítmico. En este artículo, vamos a crear clases de trading similares a las que se ofrecen en MQL5 para crear una sintaxis similar y facilitar la creación de robots de trading en Python como en MQL5.
Redes neuronales en el trading: Extracción eficiente de características para una clasificación precisa (Mantis)
Le presentamos a Mantis, un modelo básico ligero para la clasificación de series temporales basado en el Transformer con preentrenamiento contrastivo y atención híbrida que ofrece precisión y escalabilidad récord.
Introducción a MQL5 (Parte 23): Automatización de la estrategia de ruptura del rango de apertura (ORB)
Este artículo explora cómo crear un Asesor Experto de Ruptura de Rango de Apertura (ORB, por sus siglas en inglés) en MQL5. Explica cómo el Asesor Experto (EA) identifica las rupturas del rango inicial del mercado y abre operaciones en consecuencia. También aprenderás a controlar el número de posiciones abiertas y a establecer una hora límite específica para detener las operaciones automáticamente.
Métodos de discretización de los movimientos de precios en Python
Hoy analizaremos varios métodos de discretización de precios en Python + MQL5. En este artículo compartiré mi experiencia práctica en el desarrollo de una biblioteca Python que implementa toda una gama de enfoques para la formación de barras: desde las clásicas Volume y Range bars hasta métodos más exóticos como Renko y Kagi, velas de ruptura de tres líneas, barras de Rango; ¿cuáles son sus estadísticas, de qué otra forma se pueden representar los precios de forma discreta?
Redes neuronales en el trading: Estudio de la estructura local de datos
La identificación y preservación eficaz de la estructura local de los datos del mercado en condiciones de ruido es una tarea importante en el trading. El uso del mecanismo de Self-Attention ha ofrecido buenos resultados en el procesamiento de estos datos, pero el método clásico no tiene en cuenta las características locales de la estructura original. En este artículo, le propongo familiarizarse con un algoritmo que considera estas dependencias estructurales.
Redes neuronales en el trading: Modelo adaptativo multiagente (MASA)
Hoy les propongo familiarizarse con el MASA, un framework adaptativo multiagente que combina el aprendizaje por refuerzo y las estrategias adaptativas para ofrecer un equilibrio armonioso entre la rentabilidad y la gestión del riesgo en condiciones de mercado turbulentas.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 79): Adición de solicitudes en el contexto de estado (FAQ)
En el artículo anterior, nos familiarizamos con uno de los métodos para detectar objetos en una imagen. Sin embargo, el procesamiento de una imagen estática se diferencia ligeramente del trabajo con series temporales dinámicas que incluyen la dinámica de los precios que hemos analizado. En este artículo les presentaré un método de detección de objetos en vídeo que resulta algo más cercano al problema que estamos resolviendo.
Introducción a MQL5 (Parte 14): Guía para principiantes sobre cómo crear indicadores personalizados (III)
Aprenda a construir un indicador de patrón armónico en MQL5 utilizando objetos gráficos. Descubra cómo detectar puntos de oscilación, aplicar retrocesos de Fibonacci y automatizar el reconocimiento de patrones.
Detección y clasificación de patrones fractales mediante aprendizaje automático
En este artículo, nos familiarizaremos con el fascinante tema del análisis fractal y la previsión de mercado mediante el aprendizaje automático. Estos serán solo los primeros pasos para explorar las diversas estructuras fractales que se forman en los gráficos de precios financieros. Así, utilizaremos la correlación para encontrar patrones y el algoritmo CatBoost para clasificar dichos patrones.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 69): Ajuste del tiempo (II)
Aquí entenderemos por qué necesitamos utilizar la función iSpread. Al mismo tiempo, comprenderemos cómo el sistema nos informa del tiempo restante de la barra cuando no hay ticks disponibles para hacerlo. El contenido presentado aquí tiene como único propósito la enseñanza y la didáctica. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.
Redes neuronales en el trading: Aprendizaje multitarea basado en el modelo ResNeXt (Final)
Continuamos nuestra exploración del framework de aprendizaje multitarea basado en ResNeXt, que destaca por su modularidad, su alta eficiencia desde el punto de vista computacional y su capacidad de identificar patrones consistentes en los datos. El uso de un único codificador y de "cabezas" especializadas reduce el riesgo de sobreentrenamiento del modelo y mejora la calidad de las predicciones.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 42): Pronóstico de series temporales de Forex con ARIMA en Python, todo lo que necesitas saber
ARIMA, siglas de AutoRegressive Integrated Moving Average —en español, “modelo autorregresivo integrado de media móvil”—, es un potente modelo tradicional de pronóstico de series temporales. Gracias a su capacidad para detectar picos y fluctuaciones en los datos de una serie temporal, este modelo puede realizar predicciones precisas sobre los valores siguientes. En este artículo, vamos a entender qué es, cómo funciona, qué se puede hacer con él para predecir los próximos precios del mercado con gran precisión y mucho más.
Redes neuronales en el trading: Actor—Director—Crítico (Final)
El framework Actor—Director—Critic supone una evolución de la arquitectura clásica de aprendizaje de agentes. El artículo presenta la experiencia práctica de su aplicación y adaptación a las condiciones de los mercados financieros.
Redes neuronales en el trading: Extracción eficiente de características para una clasificación precisa (Final)
El framework Mantis transforma series temporales complejas en tokens informativos y sirve como una base sólida para un agente comercial inteligente en tiempo real.
Redes neuronales en el trading: Detección de objetos con reconocimiento de escena (HyperDet3D)
Le proponemos que conozca un nuevo enfoque de la detección de objetos mediante hiper-redes: una hiper-red de generación de coeficientes de peso para el modelo básico que permite tener en cuenta las peculiaridades del estado actual del mercado. Este enfoque mejora la precisión de las previsiones adaptando el modelo a las distintas condiciones comerciales.
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 19): Estrategia de scalping Trend Bounce con envolventes: Ejecución de operaciones y gestión del riesgo (Parte II)
En este artículo, implementamos la ejecución de operaciones y la gestión de riesgos para la estrategia de scalping Envelopes Trend Bounce en MQL5. Implementamos la apertura de órdenes y controles de riesgo, como la orden de stop-loss y el dimensionamiento de posiciones. Concluimos con el backtesting y la optimización, partiendo de los fundamentos de la Parte 18.
Redes neuronales en el trading: Pipeline inteligente de previsiones (Mezcla dispersa de expertos)
Hoy le proponemos familiarizarnos con la implementación práctica de un bloque de mezcla dispersa de expertos para series temporales en el entorno de computación OpenCL. Este artículo explica paso a paso el funcionamiento de la convolución multiventana enmascarada, así como la organización del aprendizaje de gradientes en condiciones de múltiples flujos de información.
Redes neuronales en el trading: Modelo Universal de Generación de Trayectorias (UniTraj)
La comprensión del comportamiento de los agentes es importante en distintos ámbitos, pero la mayoría de los métodos se centran en una única tarea (comprensión, eliminación del ruido, predicción), lo cual reduce su eficacia en escenarios del mundo real. En este artículo, propongo al lector introducir un modelo capaz de adaptarse a diferentes tareas.
Trading por pares: negociación algorítmica con optimización automática en la diferencia de puntuación Z
En este artículo, veremos qué es el trading por pares y cómo se realiza el comercio de correlaciones. También crearemos un asesor experto para automatizar el trading por pares y añadiremos la capacidad de optimizar automáticamente dicho algoritmo comercial a partir de los datos históricos. Además, como parte del proyecto, aprenderemos a calcular la divergencia de dos pares utilizando la puntuación z.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 41): Detección de patrones en los mercados de divisas y de valores mediante YOLOv8
Detectar patrones en los mercados financieros es un reto porque implica ver lo que aparece en el gráfico, algo difícil de realizar en MQL5 debido a las limitaciones de las imágenes. En este artículo, vamos a analizar un modelo eficaz creado en Python que nos ayuda a detectar patrones presentes en el gráfico con un mínimo esfuerzo.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 28): Revisión de las GAN con una introducción a las tasas de aprendizaje
La Tasa de Aprendizaje, es un tamaño de paso hacia un objetivo de entrenamiento en muchos procesos de entrenamiento de algoritmos de aprendizaje automático. Examinamos el impacto que sus múltiples horarios y formatos pueden tener en el rendimiento de una Red Generativa Adversarial, un tipo de red neuronal que ya habíamos examinado en un artículo anterior.
Redes neuronales en el trading: Integración de la teoría del caos en la previsión de series temporales (Attraos)
El framework de Attraos integra la teoría del caos en la previsión de series temporales a largo plazo tratándolas como proyecciones de sistemas dinámicos caóticos multidimensionales. Usando la invarianza de los atractores, el modelo aplica la reconstrucción del espacio de fases y la memoria dinámica con varias resoluciones para preservar las estructuras históricas.
Desarrollamos un asesor experto multidivisas (Parte 22): Inicio de la transición a la sustitución dinámica de ajustes
Si hemos empezado a automatizar la optimización periódica, también deberíamos ocuparnos de la actualización automática de los ajustes de los asesores expertos que ya están trabajando en la cuenta comercial. También deberíamos permitirle ejecutar un asesor experto en el simulador de estrategias y cambiar su configuración en una sola pasada.
Redes neuronales en el trading: Generalización de series temporales sin vinculación a datos (Final)
En este artículo veremos cómo Mamba4Cast convierte la teoría en un algoritmo comercial funcional, allanando además el camino para experimentos propios. No pierda la oportunidad de adquirir una gama completa de conocimientos y lograr inspiración para desarrollar su propia estrategia.