Artículos sobre automatización de sistemas comerciales en el lenguaje MQL5

Imagine un actor malicioso infiltrándose en la sala del administrador comercial y obteniendo acceso a las computadoras y al panel de administración que se utilizan para comunicar información valiosa a millones de comerciantes en todo el mundo. Una intrusión de este tipo podría tener consecuencias desastrosas, como el envío no autorizado de mensajes engañosos o clics aleatorios en botones que desencadenan acciones no deseadas. En esta discusión, exploraremos las medidas de seguridad en MQL5 y las nuevas características de seguridad que hemos implementado en nuestro Panel de administración para protegernos contra estas amenazas. Al mejorar nuestros protocolos de seguridad, nuestro objetivo es proteger nuestros canales de comunicación y mantener la confianza de nuestra comunidad comercial global. Encuentre más información en la discusión de este artículo.

Aprenda a desarrollar e implementar una biblioteca EX5 integral de órdenes pendientes en su código o proyectos MQL5. Este artículo le mostrará cómo crear una extensa biblioteca EX5 de gestión de órdenes pendientes y lo guiará en el proceso de importarla e implementarla mediante la creación de un panel de negociación o una interfaz gráfica de usuario (GUI). El panel de órdenes del asesor experto permitirá a los usuarios abrir, monitorear y eliminar órdenes pendientes asociadas con un número mágico específico directamente desde la interfaz gráfica en la ventana del gráfico.

Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial en la actualidad, los modelos lingüísticos (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial, por lo que deberíamos pensar en cómo integrar potentes LLM en nuestras operaciones algorítmicas. Para la mayoría de la gente, es difícil ajustar estos potentes modelos a sus necesidades, desplegarlos localmente y luego aplicarlos a la negociación algorítmica. Esta serie de artículos adoptará un enfoque paso a paso para lograr este objetivo.

En este artículo comenzaremos a construir la clase C_Orders para poder enviar órdenes al servidor de negociación. Lo haremos poco a poco, ya que el objetivo es explicar detalladamente cómo se realizará esto a través del sistema de mensajería.

El ADX es otro indicador técnico relativamente popular utilizado por algunos traders para medir la fuerza de una tendencia predominante. Actuando como una combinación de otros dos indicadores, se presenta como un oscilador cuyos patrones exploramos en este artículo con la ayuda del asistente de ensamblaje MQL5 y sus clases de soporte.

A diferencia de lo que se vio en el artículo anterior, aquí vamos a hacer el control de selección en el Asesor Experto. Aunque esta no es aún una solución definitiva, nos servirá por ahora. Así que acompaña el artículo para entender cómo implementar una de las soluciones posibles.

A partir de este artículo, iniciaremos la segunda fase, que tratará la cuestión del sistema de repetición/simulación de mercado. Entonces, comenzaremos mostrando una posible solución para el cruce de órdenes. Esta solución que presentaré no es definitiva, sino una propuesta para el problema que aún será necesario abordar próximamente.

En este artículo, creamos un Asesor Experto (Expert Advisor, EA) en MQL5 basado en la estrategia PIRANHA, utilizando Bandas de Bollinger para mejorar la efectividad comercial. Discutimos los principios clave de la estrategia, la implementación de la codificación y los métodos de prueba y optimización. Este conocimiento le permitirá implementar el EA en sus escenarios comerciales de manera efectiva.

En este artículo, ampliaremos cuidadosamente la biblioteca Dialog existente para incorporar la lógica de gestión de temas. Además, integraremos métodos para cambiar de tema en las clases CDialog, CEdit y CButton utilizadas en nuestro proyecto de Panel de administración. Continúe leyendo para obtener perspectivas más reveladoras.

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.

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.

El uso de procesos de difusión anisotrópica para codificar los datos de origen en un espacio latente hiperbólico, como se propone en el framework HypDIff, ayuda a preservar las características topológicas de la situación actual del mercado y mejora la calidad de su análisis. En el artículo anterior, empezamos a aplicar los enfoques propuestos usando herramientas MQL5. Hoy continuaremos el trabajo iniciado, llevándolo a su conclusión lógica.

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.

Deep-Q-Network es un algoritmo de aprendizaje de refuerzo que involucra redes neuronales para proyectar el próximo valor Q y la acción ideal durante el proceso de entrenamiento de un módulo de aprendizaje automático. Ya hemos considerado un algoritmo de aprendizaje de refuerzo alternativo, Q-Learning. Por lo tanto, este artículo presenta otro ejemplo de cómo un MLP entrenado con aprendizaje de refuerzo se puede utilizar dentro de una clase de señal personalizada.

En este artículo, exploramos cómo integrar los comandos en Telegram con MQL5 para automatizar la adición de indicadores en los gráficos de trading. Cubrimos el proceso de análisis sintáctico de los comandos del usuario, ejecutándolos en MQL5, y probando el sistema para asegurar un comercio basado en indicadores sin problemas.

Hoy le proponemos familiarizarse con el método Node-Adaptive Feature Smoothing (NAFS), que supone un enfoque no paramétrico para crear representaciones de nodos que no requiere entrenamiento de parámetros. El NAFS extrae las características de cada nodo considerando sus vecinos y luego combina adaptativamente dichas características para formar la representación final.

Hoy, exploraremos las posibilidades de incorporar múltiples estrategias en un Asesor Experto (Expert Advisor, EA) utilizando MQL5. Los asesores expertos ofrecen capacidades más amplias que solo indicadores y scripts, lo que permite enfoques comerciales más sofisticados que pueden adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado. Encuentre más información en este artículo de discusión.

En el último artículo de nuestra serie, analizamos el framework Atom-Motif Contrastive Transformer (AMCT), que usa el aprendizaje contrastivo para identificar patrones clave a todos los niveles, desde los elementos básicos hasta las estructuras complejas. En este artículo, continuaremos con la implementación de los enfoques AMCT usando MQL5.

Hasta ahora, hemos analizado la automatización del inicio de los procedimientos de optimización secuencial de los asesores expertos exclusivamente en el simulador de estrategias estándar. Pero, ¿qué ocurrirá si, entre una ejecución y otra, queremos procesar los datos ya adquiridos con otras herramientas? Hoy intentaremos añadir la posibilidad de crear nuevos pasos de optimización ejecutados por programas escritos en Python.

Acompáñenos mientras debatimos cómo puede utilizar la IA para optimizar el tamaño de sus posiciones y las cantidades de sus órdenes para maximizar la rentabilidad de su cartera. Mostraremos cómo identificar algorítmicamente una cartera óptima y adaptar su cartera a sus expectativas de rentabilidad o niveles de tolerancia al riesgo. En este debate, utilizaremos la biblioteca SciPy y el lenguaje MQL5 para crear una cartera óptima y diversificada utilizando todos los datos de que disponemos.

Este Asesor Experto de MetaTrader 5 implementa una estrategia Scalping Orderflow con gestión avanzada de riesgos. Utiliza múltiples indicadores técnicos para identificar oportunidades de negociación basadas en los desequilibrios del flujo de órdenes (Orderflow). Las pruebas retrospectivas muestran una rentabilidad potencial, pero resaltan la necesidad de una mayor optimización, especialmente en la gestión de riesgos y en los ratios de resultados comerciales. Adecuado para operadores experimentados, requiere pruebas y comprensión exhaustivas antes de la implementación en vivo.

En este artículo nos familiarizaremos con el método Mask-Attention-Free Transformer (MAFT) y su aplicación en el ámbito del trading. A diferencia de los Transformers tradicionales, que requieren el enmascaramiento de los datos durante el procesamiento de la secuencia, el MAFT optimiza el proceso de atención eliminando la necesidad de enmascaramiento, lo que mejora significativamente la eficiencia computacional.

En este artículo, nos familiarizaremos con un método de segmentación de objetos 3D basado en el Superpoint Transformer (SPFormer), que elimina la necesidad de agregar datos intermedios, lo cual acelera el proceso de segmentación y mejora el rendimiento del modelo.

En este artículo se estudia el uso del breakeven aplicado a estrategias automáticas en MQL5. Se parte de una explicación sencilla sobre qué es, cómo se implementa y cuáles son sus posibles variantes. Luego, se integra la funcionalidad dentro de un bot de Order Blocks, creado en el último artículo sobre gestión de riesgo. Para evaluar su comportamiento, se ejecutaron dos backtest bajo condiciones específicas: uno sin breakeven y otro con esta función activa.

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.

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.

El Índice de fuerza relativa (Relative Strength Index, RSI) es un oscilador de momento popular que mide el ritmo y el tamaño del cambio de precio reciente de un valor para evaluar situaciones de sobrevaloración y subvaloración en el precio del valor. Estos conocimientos sobre velocidad y magnitud son clave para definir puntos de reversión. Ponemos este oscilador a trabajar en otra clase de señal personalizada y examinamos las características de algunas de sus señales. Sin embargo, comenzaremos resumiendo lo que comenzamos anteriormente sobre las Bandas de Bollinger.

Este artículo detalla un algoritmo de optimización inspirado en el tiro con arco, centrado en el uso del método de la ruleta como mecanismo de selección de zonas prometedoras para las "flechas". Este método nos permite evaluar la calidad de las soluciones y seleccionar las más prometedoras para seguir estudiándolas.

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.

Seguimos estudiando los algoritmos para extraer características de una nube de puntos. Y en este artículo, nos familiarizaremos con los mecanismos para mejorar la eficacia del método PointNet.

En este artículo, vamos a mejorar la capacidad de respuesta del Panel de administración que hemos creado anteriormente. Además, exploraremos la importancia de los mensajes rápidos en el contexto de las señales de negociación.

Este Asesor Experto, llamado SMOC, que significa Stochastic Model Optimal Control (Modelo Estocástico de Control Óptimo), es un ejemplo sencillo de un avanzado sistema algorítmico de trading para MetaTrader 5. Utiliza una combinación de indicadores técnicos, control predictivo de modelos y gestión dinámica de riesgos para tomar decisiones comerciales. El EA incorpora parámetros adaptativos, dimensionamiento de posiciones basado en la volatilidad y análisis de tendencias para optimizar su rendimiento en diferentes condiciones de mercado.