Artículos sobre automatización de sistemas comerciales en el lenguaje MQL5

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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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Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 10): Acceso a los indicadores personalizados

Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 10): Acceso a los indicadores personalizados

¿Cómo acceder a los indicadores personalizados directamente en el EA? A un EA comercial solo se le sacará partido realmente si se puede usar indicadores personalizados en él, de lo contrario, será solo un conjunto de códigos e instrucciones.
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Envelopes
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Envelopes

Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Envelopes

En este artículo, compartiré con ustedes uno de los métodos para comeciar con bandas. Esta vez analizaremos el indicador Envelopes y veremos lo fácil que resulta crear algunas estrategias basadas en él.
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Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 07): Adición de el Volume At Price (I)

Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 07): Adición de el Volume At Price (I)

Este es uno de los indicadores más poderosos que existen. Para aquellos que operan y tratan de tener un cierto grado de asertividad, no pueden dejar de tener este indicador en su gráfico, aunque es más utilizado por aquellos que operan observando el flujo («tape reading») también puede ser utilizado por aquellos que utilizan sólo la acción del precio.
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Qué podemos hacer con la ayuda de medias móviles

Qué podemos hacer con la ayuda de medias móviles

En este artículo, hemos recopilado algunos usos del indicador de media móvil. Si se requiere un análisis de curvas, para casi todos los métodos se han hecho indicadores que permiten visualizar una idea útil. En la mayoría de los casos, las ideas se han tomado prestadas de otros autores, pero, en conjunto, suelen ayudar a ver las tendencias principales con mayor precisión y, con suerte, a tomar mejores decisiones comerciales. Nivel de conocimiento de MQL5: inicial.
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Múltiples indicadores en un gráfico (Parte 06): Convirtamos el MetaTrader 5 en un sistema RAD (II)

Múltiples indicadores en un gráfico (Parte 06): Convirtamos el MetaTrader 5 en un sistema RAD (II)

En el artículo anterior mostré cómo crear un Chart Trade utilizando los objetos de MetaTrader 5, por medio de la conversión de la plataforma en un sistema RAD. El sistema funciona muy bien, y creo que muchos han pensado en crear una librería para tener cada vez más funcionalidades en el sistema propuesto, y así lograr desarrollar un EA que sea más intuitivo a la vez que tenga una interfaz más agradable y sencilla de utilizar.
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Múltiples indicadores en un gráfico (Parte 05): Convirtamos el MetaTrader 5 en un sistema RAD (I)

Múltiples indicadores en un gráfico (Parte 05): Convirtamos el MetaTrader 5 en un sistema RAD (I)

A pesar de no saber programar, muchas personas son bastante creativas y tienen grandes ideas, pero la falta de conocimientos o de entendimiento sobre la programación les impide hacer algunas cosas. Aprenda a crear un Chart Trade, pero utilizando la propia plataforma MT5, como si fuera un IDE.
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Indicadores múltiplos em um gráfico (Parte 04): Iniciando pelo EA

Indicadores múltiplos em um gráfico (Parte 04): Iniciando pelo EA

En artículos anteriores, expliqué cómo crear un indicador con múltiples subventanas, lo que se vuelve interesante cuando usamos un indicador personalizado. Aquí entenderemos cómo añadir múltiples ventanas en un EA.
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con las Bandas de Bollinger
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con las Bandas de Bollinger

Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con las Bandas de Bollinger

En este artículo, hablaremos sobre las Bandas de Bollinger, uno de los indicadores más populares en el mundo del trading. Asimismo, trataremos el análisis técnico y veremos cómo diseñar un sistema de trading algorítmico basado en el indicador de las Bandas de Bollinger.
Plantilla para proyectar el MVC y posibilidades de uso (Parte 2): Esquema de interacción entre los tres componentes
Plantilla para proyectar el MVC y posibilidades de uso (Parte 2): Esquema de interacción entre los tres componentes

Plantilla para proyectar el MVC y posibilidades de uso (Parte 2): Esquema de interacción entre los tres componentes

Este artículo continúa y completa el tema planteado en el último artículo: la plantilla MVC en los programas MQL. En este artículo, veremos un posible esquema de interacción entre estos tres componentes.
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Matemáticas en el trading: Ratios de Sharpe y Sortino

Matemáticas en el trading: Ratios de Sharpe y Sortino

El rendimiento es la métrica más obvia usada por los inversores y los tráders principiantes a la hora de analizar la efectividad del comercio. Los tráders profesionales utilizan herramientas más fiables para el análisis de estrategias, como los ratios de Sharpe y Sortino.
Cómo desarrollar sistemas basados ​​en medias móviles
Cómo desarrollar sistemas basados ​​en medias móviles

Cómo desarrollar sistemas basados ​​en medias móviles

En este artículo, aprenderemos cómo desarrollar varios sistemas basados ​​en estrategias que usan medias móviles.
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Aprenda por qué y cómo diseñar su sistema de trading algorítmico

Aprenda por qué y cómo diseñar su sistema de trading algorítmico

En este artículo, mostraremos los fundamentos de MQL que permitirán a los tráders principiantes diseñar su propio sistema de trading algorítmico (Asesor Experto) mediante el diseño de un sistema de trading algorítmico simple después de mencionar algunas ideas básicas de MQL5
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Matrices y vectores en MQL5

Matrices y vectores en MQL5

La matriz y el vector de tipos de datos especiales nos permiten escribir un código próximo a la notación matemática. Esto elimina la necesidad de crear ciclos anidados y recordar la indexación correcta de las matrices que participan en los cálculos, aumentando la fiabilidad y la velocidad del desarrollo de programas complejos.
Desarrollo de robots comerciales usando programación visual
Desarrollo de robots comerciales usando programación visual

Desarrollo de robots comerciales usando programación visual

El artículo muestra las capacidades del editor botbrains.app, una plataforma sin código para desarrollar robots comerciales. Para crear un robot comercial, no necesitamos programar: simplemente debemos arrastrar los bloques necesarios al esquema, indicar sus parámetros y establecer los vínculos entre ellos.
Modelo de regresión universal para la predicción de precio de mercado (Parte 2): Funciones de procesos transitorios naturales, tecnológicos y sociales
Modelo de regresión universal para la predicción de precio de mercado (Parte 2): Funciones de procesos transitorios naturales, tecnológicos y sociales

Modelo de regresión universal para la predicción de precio de mercado (Parte 2): Funciones de procesos transitorios naturales, tecnológicos y sociales

Este artículo supone una continuación lógica del anterior, y se ha escrito para resaltar los hechos revelados que confirman sus conclusiones durante los siguientes diez años tras su publicación, en lo referente a las tres funciones identificadas de los procesos transitorios dinámicos que describen los patrones de cambio en los precios del mercado.
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¿Cómo elegir correctamente un asesor en el Mercado?

¿Cómo elegir correctamente un asesor en el Mercado?

En este artículo, analiceremos los puntos a los que debemos prestar atención en primer lugar a la hora de comprar un asesor. También buscaremos formas de aumentar los beneficios y, lo que es más importante, de gastar el dinero de forma inteligente y seguir ganando con ello. Además, tras finalizar la lectura, comprenderá que puede ganar dinero incluso con productos simples y gratuitos.
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Conjunto de instrumentos para el marcado manual de gráficos y comercio (Parte III). Optimización y nuevos instrumentos

Conjunto de instrumentos para el marcado manual de gráficos y comercio (Parte III). Optimización y nuevos instrumentos

Desarrollo del dibujado de objetos gráficos en los gráficos usando atajos de teclado. Hemos añadido a la biblioteca nuevas herramientas, en particular, una línea recta que recorre vértices arbitrarios y un conjunto de rectángulos que nos permitirá estimar tanto el nivel como el momento del viraje. También mostramos la posibilidad de optimizar el código para mejorar el rendimiento. Hemos reescrito el ejemplo de la implementación como un indicador, lo cual nos permite establecer atajos de teclado junto con otros programas comerciales. El nivel de dominio del código es un poco superior al de un principiante.
Desarrollando un EA comercial desde cero
Desarrollando un EA comercial desde cero

Desarrollando un EA comercial desde cero

Comprenda cómo desarrollar un EA para tráding programando lo menos posible
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Stoploss de PriceAction Fijo o RSI fijo (Smart StopLoss)

Stoploss de PriceAction Fijo o RSI fijo (Smart StopLoss)

Los Stop Loss son una herramienta importante en cuanto a la gestión de dinero en el trading. El uso efectivo de stop-loss, take profit y el tamaño de lote puede hacer que un tráder sea más consistente en el comercio y, sobre todo, que logre mayor rentabilidad. Aunque el stop-loss es una gran herramienta, existen desafíos derivados de su uso. El principal es la caza de stop-loss. Este artículo analiza cómo reducir la caza de stop-loss en el trading y la compara con el uso clásico de stop-loss para determinar su rentabilidad.
Use los canales y chats grupales de MQL5.community
Use los canales y chats grupales de MQL5.community

Use los canales y chats grupales de MQL5.community

En el sitio web MQL5.com podrá encontrar tráders de todo el mundo: estos publican artículos, códigos gratuitos y productos en el Mercado, ejecutan trabajos en freelance y codifican señales comerciales. Podrá relacionarse con ellos en el foro, los chats de tráders y los canales de MetaTrader.
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Programamos una red neuronal profunda desde cero usando el lenguaje MQL

Programamos una red neuronal profunda desde cero usando el lenguaje MQL

El objetivo de este artículo es enseñar al lector cómo crear una red neuronal profunda desde cero utilizando el lenguaje MQL4/5.
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Gestionando el Horario (Parte 2): Funciones

Gestionando el Horario (Parte 2): Funciones

Determinando la compensación del bróker y la hora GMT de forma automática. En lugar de pedir ayuda a su bróker, de quien probablemente recibirá una respuesta insuficiente (quién estaría dispuesto a explicar dónde se ha metido la hora faltante), simplemente nos fijaremos en cómo estos calculan sus precios en las semanas de cambio horario, pero evitando engorrosos cálculos manuales: un programa se encargará de ello, después de todo, ¿para qué tenemos un PC?
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Explorando opciones para crear velas multicolores

Explorando opciones para crear velas multicolores

En este artículo, abordaremos las distintas posibilidades de crear indicadores personalizados con velas, señalando sus correspondientes ventajas y desventajas.
Cómo ser un mejor programador (parte 02): 5 cosas que evitar para convertirse en un programador exitoso de MQL5
Cómo ser un mejor programador (parte 02): 5 cosas que evitar para convertirse en un programador exitoso de MQL5

Cómo ser un mejor programador (parte 02): 5 cosas que evitar para convertirse en un programador exitoso de MQL5

Este es un artículo de lectura obligada para cualquiera que desee mejorar su carrera como programador. Esta serie de artículos tiene como objetivo convertirlo a usted en el mejor programador posible, sin importar la experiencia que tenga. Las ideas analizadas funcionan tanto para principiantes como para profesionales de la programación en MQL5.
Patrones con ejemplos (Parte I): Pico múltiple
Patrones con ejemplos (Parte I): Pico múltiple

Patrones con ejemplos (Parte I): Pico múltiple

El artículo inicia un ciclo de análisis de patrones de reversión en el marco del trading algorítmico. Comenzaremos la idea examinando la primera y más interesante familia entre estos patrones, originada a partir de los patrones Double Top y Double Bottom.
Swaps (parte I) : Bloqueo de posiciones y posiciones sintéticas
Swaps (parte I) : Bloqueo de posiciones y posiciones sintéticas

Swaps (parte I) : Bloqueo de posiciones y posiciones sintéticas

En este artículo intentaremos expandir el concepto clásico de los métodos de swap en el comercio, y también hablaremos sobre por qué hemos llegado a la conclusión de que este concepto merece una atención especial y es absolutamente recomendable para el análisis y el estudio.
Scalping combinatorio: analizando transacciones del pasado para aumentar el rendimiento de las transacciones futuras
Scalping combinatorio: analizando transacciones del pasado para aumentar el rendimiento de las transacciones futuras

Scalping combinatorio: analizando transacciones del pasado para aumentar el rendimiento de las transacciones futuras

Ofrecemos al lector la descripción de una tecnología para aumentar la eficacia de cualquier sistema de comercio automático. El artículo expone brevemente la idea, los fundamentos básicos, las posibilidades y las desventajas del método.
Plantilla para proyectar el MVC y posibilidades de uso
Plantilla para proyectar el MVC y posibilidades de uso

Plantilla para proyectar el MVC y posibilidades de uso

En el artículo, analizaremos una plantilla de MVC bastante extendida. Asimismo, estudiaremos sus posibilidades y las ventajas y desventajas de su uso en los programas MQL. Su esencia consiste en "dividir" el código existente en tres componentes separados: Modelo (Model), Vista (View) y Controlador (Controller).
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 13): Normalización por lotes (Batch Normalization)

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 13): Normalización por lotes (Batch Normalization)

En el artículo anterior, comenzamos a analizar varios métodos para mejorar la calidad del aprendizaje de la red neuronal. En este artículo, proponemos al lector continuar con este tema y analizar la normalización por lotes de los datos, un enfoque muy interesante.
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Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte IV): Funcionalidad mínima

Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte IV): Funcionalidad mínima

En este artículo, mostraremos una versión mejorada de la fuerza bruta, basada en los objetivos establecidos en el artículo anterior, y trataremos de abarcar este tema de la forma más amplia posible usando los asesores y la configuración obtenidos con este método. También ofreceremos a la comunidad la posibilidad de probar la nueva versión del programa.
Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 66): Clases de Colección de Señales MQL5.com
Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 66): Clases de Colección de Señales MQL5.com

Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 66): Clases de Colección de Señales MQL5.com

En este artículo, crearemos una clase de colección de señales del Servicio de señales de MQL5.com con funciones para gestionar las señales suscritas, y también modificaremos la clase del objeto de instantánea de la profundidad de mercado para mostrar el volumen total de la profundidad de mercado de compra y venta.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 12): Dropout

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 12): Dropout

A la hora de proseguir el estudio de las redes neuronales, probablemente merezca la pena prestar un poco de atención a los métodos capaces de aumentar su convergencia durante el entrenamiento. Existen varios de estos métodos. En este artículo, proponemos al lector analizar uno de ellos: el Dropout (dilución).
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Aprendizaje de máquinas en sistemas comerciales con cuadrícula y martingale. ¿Apostaría por ello?

Aprendizaje de máquinas en sistemas comerciales con cuadrícula y martingale. ¿Apostaría por ello?

En este artículo, presentaremos al lector la técnica del aprendizaje automático para el comercio con martingale y cuadrícula. Para nuestra sorpresa, este enfoque, por algún motivo, no se ha tratado en absoluto en la red global. Después de leer el artículo, podremos crear nuestros propios bots.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 11): Variaciones de GTP

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 11): Variaciones de GTP

Hoy en día, quizás uno de los modelos de lenguaje de redes neuronales más avanzados sea GPT-3, que en su versión máxima contiene 175 mil millones de parámetros. Obviamente, no vamos a crear semejante monstruo en condiciones domésticas. Pero sí que podemos ver qué soluciones arquitectónicas se pueden usar en nuestro trabajo y qué ventajas nos ofrecerán.
Trabajando con los precios y Señales en la biblioteca DoEasy (Parte 65): Colección de la profundidad de mercado y clase para trabajar con las Señales MQL5.com
Trabajando con los precios y Señales en la biblioteca DoEasy (Parte 65): Colección de la profundidad de mercado y clase para trabajar con las Señales MQL5.com

Trabajando con los precios y Señales en la biblioteca DoEasy (Parte 65): Colección de la profundidad de mercado y clase para trabajar con las Señales MQL5.com

En el presente artículo, crearemos una clase de colección de profundidad de mercado para todos los símbolos y comenzaremos a desarrollar la funcionalidad necesaria para trabajar con el servicio de señales de MQL5.com. Para ello, crearemos una clase de objeto de señal.
Algoritmo de autoadaptación (Parte IV): Funcionalidad adicional y pruebas
Algoritmo de autoadaptación (Parte IV): Funcionalidad adicional y pruebas

Algoritmo de autoadaptación (Parte IV): Funcionalidad adicional y pruebas

Seguimos completando el algoritmo con la funcionalidad mínima necesaria y realizando pruebas con el material obtenido. La rentabilidad ha resultado baja, pero los artículos nos muestran un modelo que nos permite comerciar con beneficios de una forma completamente automática con instrumentos comerciales completamente diferentes, y no solo diferentes, sino que también se comercian en mercados fundamentalmente distintos.
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Aplicación práctica de las redes neuronales en el trading (Parte 2). Visión por computadora

Aplicación práctica de las redes neuronales en el trading (Parte 2). Visión por computadora

El uso de la visión por computadora permite entrenar redes neuronales con la representación visual de la tabla de precios y los indicadores. Este método nos permitirá utilizar con mayor libertad todo el complejo de indicadores técnicos, pues no requiere su suministro digital a la red neuronal.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 10): Multi-Head Attention (atención multi-cabeza)

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 10): Multi-Head Attention (atención multi-cabeza)

Ya hemos hablado con anterioridad del mecanismo de auto-atención (self-attention) en las redes neuronales. En la práctica, en las arquitecturas de las redes neuronales modernas, se usan varios hilos de auto-atención paralelos para buscar diversas dependencias entre los elementos de la secuencia. Vamos a ver la implementación de este enfoque y evaluar su influencia en el rendimiento general de la red.
Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 64): Profundidad del mercado, clases del objeto de instantánea y del objeto de serie de instantáneas del DOM
Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 64): Profundidad del mercado, clases del objeto de instantánea y del objeto de serie de instantáneas del DOM

Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 64): Profundidad del mercado, clases del objeto de instantánea y del objeto de serie de instantáneas del DOM

En este artículo, vamos a crear dos clases: la clase del objeto de instantánea del DOM y la clase del objeto de serie de instantáneas del DOM, además, simularemos la creación de la serie de datos del DOM.
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Buscando patrones estacionales en el mercado de divisas con la ayuda del algoritmo CatBoost

Buscando patrones estacionales en el mercado de divisas con la ayuda del algoritmo CatBoost

En el presente artículo, mostramos la posibilidad de crear modelos de aprendizaje automático con filtros temporales y también descubrimos la efectividad de este enfoque. Ahora, podremos descartar el factor humano, diciéndole simplemente al modelo: "Quiero que comercies a una hora determinada de un día concreto de la semana". Así, podremos delegar en el algoritmo la búsqueda de patrones.