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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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 63): Uso de los patrones de DeMarker y los canales de envolvente
El oscilador DeMarker y el indicador de envolvente son herramientas de impulso y de soporte/resistencia que pueden combinarse al desarrollar un asesor experto. Por lo tanto, examinamos patrón por patrón qué podría ser útil y qué podría evitarse. Como siempre, estamos utilizando un Asesor Experto creado mediante un asistente, junto con las funciones de uso de patrones integradas en la clase Expert Signal.
Redes neuronales en el trading: Modelo multidimensional de extremo a extremo para la previsión de series temporales (Final)
Les presentamos la parte final de la serie dedicada a GinAR, un framework de red neuronal para la predicción de series temporales. En este artículo, vamos a analizar los resultados de las pruebas realizadas al modelo con datos nuevos y a evaluar su robustez en condiciones reales de mercado.
Introducción a MQL5 (Parte 25): Creación de un asesor experto (EA) que opere a partir de objetos del gráfico (II)
Este artículo explica cómo crear un Asesor Experto (EA) que interactúe con los objetos del gráfico, en particular con las líneas de tendencia, para identificar y operar con oportunidades de ruptura y reversión. Aprenderás cómo el Asesor Experto (EA) confirma las señales válidas, gestiona la frecuencia de las operaciones y mantiene la coherencia con las estrategias seleccionadas por el usuario.
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 29): Boom and Crash Interceptor EA
Descubre cómo el EA «Boom & Crash Interceptor» transforma tus gráficos en un sistema de alertas proactivo, capaz de detectar movimientos explosivos mediante análisis ultrarrápidos, detección de picos de volatilidad, confirmación de tendencias y filtros de zonas de pivote. Con las flechas verdes «Boom» y rojas «Crash», que te guían en cada decisión, esta herramienta elimina el ruido y te permite sacar partido de los picos del mercado como nunca antes. Descúbrelo y comprueba cómo funciona y por qué puede convertirse en tu próxima ventaja imprescindible.
Simulación de mercado: Position View (XIX)
Una de las cuestiones que más me ha incomodado es que la clase C_ElementsTrade contenga código que permite acceder a las posiciones. No lo interpretes como un fallo, porque en realidad no lo es. Sin embargo, hace que algunas de las tareas que deberemos realizar más adelante sean algo más propensas a errores. Todo el trabajo destinado a implementar el indicador de posición se ha desarrollado pensando en utilizarlo dentro del sistema de repetición/simulador. Sin embargo, cuando se ejecute en ese entorno, no tendremos acceso alguno a una posición real. Por tanto, cualquier llamada a la biblioteca de MQL5 destinada a consultar datos de una posición no tendrá ningún efecto en el código.
Introducción a MQL5 (Parte 22): Creación de un Asesor Experto para el patrón armónico 5-0
Este artículo explica cómo detectar y operar con el patrón armónico 5-0 en MQL5, validarlo utilizando niveles de Fibonacci y mostrarlo en el gráfico.
Introducción a MQL5 (Parte 24): Creación de un asesor experto (EA) que opere a partir de objetos del gráfico
En este artículo se explica cómo crear un asesor experto que detecte las zonas de soporte y resistencia trazadas en el gráfico y ejecute operaciones automáticamente en función de ellas.
De novato a experto: Trayectorias predictivas del precio
Los niveles de Fibonacci proporcionan un marco práctico que los mercados suelen respetar, destacando las zonas de precios donde es más probable que se produzcan reacciones. En este artículo, desarrollamos un asesor experto que aplica la lógica de retroceso de Fibonacci para anticipar posibles movimientos futuros y operar con retrocesos mediante órdenes pendientes. En este artículo recorremos todo el flujo de trabajo, desde la detección de oscilaciones hasta la representación gráfica de niveles, los controles de riesgo y la ejecución.
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 21): Mejora del trading basado en redes neuronales mediante tasas de aprendizaje adaptativas
En este artículo, mejoramos una estrategia de trading basada en redes neuronales en MQL5 mediante una tasa de aprendizaje adaptativa para aumentar la precisión. Diseñamos e implementamos este mecanismo y, a continuación, comprobamos su rendimiento. El artículo concluye con algunas ideas sobre la optimización del trading algorítmico.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 44): Pronóstico de series temporales OHLC de Forex mediante autorregresión vectorial (VAR)
Descubra cómo los modelos de autorregresión vectorial (VAR) pueden pronosticar datos de series temporales OHLC (apertura, máximo, mínimo y cierre) del mercado Forex. Este artículo trata sobre la implementación de VAR, el entrenamiento de modelos y la previsión en tiempo real en MetaTrader 5, lo que ayuda a los traders a analizar los movimientos interdependientes de las divisas y a mejorar sus estrategias de trading.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 71): Uso de los patrones del MACD y del OBV
El oscilador de convergencia-divergencia de la media móvil (MACD) y el oscilador de volumen en equilibrio (OBV) son otro par de indicadores que podrían utilizarse conjuntamente en un asesor experto de MQL5. Esta combinación, tal y como es habitual en esta serie de artículos, resulta complementaria, ya que el MACD confirma las tendencias, mientras que el OBV analiza el volumen. Como de costumbre, utilizamos el asistente de MQL5 para desarrollar y probar todo el potencial que estos dos puedan tener.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 72): Uso de los patrones del MACD y del OBV con aprendizaje supervisado
Damos continuidad a nuestro último artículo, en el que presentamos el par de indicadores formado por el MACD y el OBV, analizando cómo se podría mejorar esta combinación mediante el aprendizaje automático. MACD y OBV forman un emparejamiento complementario en cuanto a tendencia y volumen. Nuestro enfoque de aprendizaje automático utiliza una red neuronal convolucional que emplea un kernel para dimensionar sus núcleos y canales, al tiempo que ajusta las previsiones de este par de indicadores. Como siempre, esto se realiza en un archivo de clase de señal personalizado que funciona con el asistente MQL5 para ensamblar un Asesor Experto.
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 24): Herramienta de cuantificación de la acción del precio
Los patrones de velas japonesas ofrecen información valiosa sobre los posibles movimientos del mercado. Algunas velas individuales señalan la continuación de la tendencia actual, mientras que otras presagian cambios de tendencia, dependiendo de su posición dentro de la acción del precio. Este artículo presenta un Asesor Experto (EA) que identifica automáticamente cuatro formaciones clave de velas japonesas. Explore las siguientes secciones para descubrir cómo esta herramienta puede mejorar su análisis de la evolución de los precios.
Introducción a MQL5 (Parte 27): Cómo dominar las API y la función WebRequest() en MQL5
Este artículo explica cómo utilizar la función WebRequest() y las API en MQL5 para comunicarse con plataformas externas. Aprenderá a crear un bot de Telegram, obtener identificadores de chat y de grupo, y enviar, editar y eliminar mensajes directamente desde MT5, sentando así una base sólida para dominar la integración de API en tus futuros proyectos MQL5.
De novato a experto: Períodos del mercado Forex
Cada período de mercado tiene un principio y un final, y cada uno cierra con un precio que define su sentimiento, al igual que cualquier sesión de velas japonesas. Comprender estos puntos de referencia nos permite evaluar el estado de ánimo predominante del mercado, revelando si las fuerzas alcistas o bajistas tienen el control. En este análisis, damos un paso importante al desarrollar una nueva función dentro del Sincronizador de Períodos de Mercado, que visualiza las sesiones del mercado Forex para facilitar la toma de decisiones de trading más informadas. Esta herramienta puede ser especialmente útil para identificar, en tiempo real, qué bando —alcistas o bajistas— domina la sesión. Exploremos este concepto y descubramos las conclusiones que ofrece.
Repetición y simulación de mercado: Gran final
Sé que muchos podrían haber imaginado que publicaría más artículos para explicar otros aspectos del sistema. Los elementos que faltan son sencillos de implementar. Aun así, su desarrollo te permitirá comprobar hasta qué punto estás realmente preparado.
De novato a experto: Trading con filtrado temporal
El hecho de que los ticks lleguen constantemente no significa que cada momento sea una oportunidad para operar. Hoy, realizaremos un estudio en profundidad del arte de la sincronización, centrándonos en el desarrollo de un algoritmo de aislamiento temporal para ayudar a los operadores a identificar y operar dentro de sus ventanas de mercado más favorables. Cultivar esta disciplina permite a los traders minoristas sincronizarse más estrechamente con el timing institucional, donde la precisión y la paciencia suelen ser clave para el éxito. Acompáñanos en esta discusión mientras exploramos la ciencia del timing y el trading selectivo a través de las capacidades analíticas de MQL5.
Negociamos con opciones sin opciones (Parte 2): Aplicación en el trading real
En este artículo se analizan estrategias de opciones sencillas y su implementación en MQL5. Vamos a escribir un asesor experto básico que iremos modernizando y haciendo más complejo.
Arbitraje estadístico mediante acciones cointegradas (Parte 1): Pruebas de cointegración de Engle-Granger y Johansen
El objetivo de este artículo es ofrecer una introducción sencilla y accesible para los operadores a las pruebas de cointegración más habituales, junto con una guía básica para comprender sus resultados. Las pruebas de cointegración de Engle-Granger y Johansen pueden revelar pares o grupos de activos estadísticamente significativos que comparten una dinámica a largo plazo. La prueba de Johansen resulta especialmente útil para carteras con tres o más activos, ya que calcula la fuerza de los vectores cointegrados de una sola vez.
Implementación de módulos prácticos de otros lenguajes en MQL5 (Parte 01): Desarrollo de una biblioteca SQLite3 inspirada en Python
El módulo sqlite3 de Python ofrece una forma sencilla de trabajar con bases de datos SQLite; es rápido y práctico. En este artículo, vamos a crear un módulo similar a partir de las funciones integradas de MQL5 para trabajar con bases de datos, con el fin de facilitar el trabajo con bases de datos SQLite3 en MQL5, al igual que en Python.
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 30): Commodity Channel Index (CCI), Zero Line EA
La automatización del análisis de la evolución de los precios es el camino a seguir. En este artículo, utilizamos el indicador CCI dual, la estrategia de cruce de la línea cero, la media móvil exponencial (EMA) y la acción del precio para desarrollar una herramienta que genere señales de trading y establezca los niveles de stop-loss (SL) y take-profit (TP) utilizando el ATR. Lea este artículo para conocer cómo abordamos el desarrollo del EA CCI Zero-Line.
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 22): Desarrollo de un sistema de recuperación por zonas para trading de tendencia con Envelopes
En este artículo, desarrollamos un sistema de recuperación por zonas integrado con una estrategia de trading de tendencias basada en envolventes en MQL5. Describimos la arquitectura para utilizar los indicadores RSI y Envelopes para activar operaciones y gestionar zonas de recuperación con el fin de mitigar las pérdidas. Mediante la implementación y las pruebas retrospectivas, mostramos cómo construir un sistema de negociación automatizado eficaz para mercados dinámicos.
Redes neuronales en el trading: Desentrañando los componentes estructurados (SCNN)
Le invitamos a conocer el innovador framework SCNN, que lleva el análisis de series temporales a un nuevo nivel gracias a una separación clara de los datos en componentes de largo plazo, estacionales, de corto plazo y residuales. Este enfoque mejora considerablemente la precisión de la predicción y permite que el modelo se adapte a la compleja y cambiante dinámica del mercado.