Artículos sobre trading algorítmico/automático en MetaTrader y programación en los lenguajes MQL4 y MQL5

Cómo elegir un asesor comercial: Veinte signos claros de un mal robot

En este artículo intentaremos responder a la pregunta: ¿cómo elegir el asesor comercial adecuado? ¿Cuáles son los más adecuados para nuestro portafolio y cómo podemos descartar la mayoría de los robots comerciales disponibles en el mercado? Este artículo presenta veinte señales claras de que un asesor es de mala calidad. El presente material le ayudará a tomar decisiones más informadas y a crear una colección de asesores comerciales rentables.

Ejemplo de creación de la estrategia comercial compleja Owl

Mi estrategia se basa en los fundamentos clásicos del trading y en el perfeccionamiento de indicadores ampliamente usados en todo tipo de mercados. En la práctica, se trata de una herramienta lista para usar que nos permite sacar el máximo rendimiento a la nueva estrategia de negociación rentable propuesta.

Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 15): Automatización (VII)

Para coronar esta secuencia sobre automatización vamos a complementar lo visto en el artículo anterior. Este muestra definitivamente cómo todo encajará, haciendo que el Asesor Experto funcione como un reloj.

Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 14): Automatización (VI)

Aquí pondremos realmente en práctica todos los conocimientos de esta serie. Finalmente construiremos un sistema 100% automático y funcional. Pero para hacer esto, tendrás que aprender una última cosa.

Perceptrón multicapa y algoritmo de retropropagación (Parte 3): Integración con el simulador de estrategias - Visión general (I)

El perceptrón multicapa es una evolución del perceptrón simple, capaz de resolver problemas separables no linealmente. Junto con el algoritmo de retropropagación, es posible entrenar eficientemente esta red neuronal. En la tercera parte de la serie sobre el perceptrón multicapa y la retropropagación, mostraremos cómo integrar esta técnica con el simulador de estrategias. Esta integración permitirá utilizar análisis de datos complejos y tomar mejores decisiones para optimizar las estrategias de negociación. En este resumen, analizaremos las ventajas y los retos de la aplicación de esta técnica.

Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 13): Automatización (V)

¿Sabes lo que es un diagrama de flujo? ¿Sabes cómo utilizarlo? ¿Cree que los diagramas de flujo son sólo cosas de aprendiz de programador? Pues echa un vistazo a este artículo y aprende a trabajar con diagramas de flujo.

Probando y optimizando estrategias de opciones binarias en MetaTrader 5

Teoría de categorías en MQL5 (Parte 2)

La teoría de categorías es una rama diversa y en expansión de las matemáticas, relativamente inexplorada aún en la comunidad MQL5. Esta serie de artículos tiene como objetivo destacar algunos de sus conceptos para crear una biblioteca abierta y seguir utilizando esta maravillosa sección para crear estrategias comerciales.

Recetas MQL5 - Base de datos de eventos macroeconómicos

El presente artículo analiza las posibilidades de trabajar con bases de datos que utilizan el motor SQLite como base. Hemos creado una clase CDatabase para usar de forma cómoda y eficaz los principios de la programación orientada a objetos. Posteriormente se utilizará para crear y gestionar una base de datos de eventos macroeconómicos. Asimismo, ofreceremos ejemplos de muchos métodos de la clase CDatabase.

Desarrollando una DLL experimental con soporte multihilo en C++ para MetaTrader 5 en Linux

En este artículo, describiremos el proceso de desarrollo de la plataforma MetaTrader 5 exclusivamente en Linux. El producto final funcionará a la perfección tanto en Windows como en Linux. Asimismo, aprenderemos sobre Wine y Mingw, herramientas importantes para el desarrollo multiplataforma. Mingw ofrece transmisión de flujo (POSIX y Win32), lo que debe tenerse en cuenta a la hora de elegir la herramienta adecuada. A continuación crearemos una DLL para probar el concepto; luego la usaremos en el código MQL5 y compararemos el rendimiento de ambas implementaciones de los hilos. Este artículo pretende ser un punto de partida para experimentos propios. Después de leer este artículo, el lector será capaz de crear herramientas para MetaTrader en Linux.

Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de forrajeo bacteriano (Bacterial Foraging Optimisation — BFO)

La estrategia de búsqueda de alimento de la bacteria E.coli inspiró a los científicos para crear el algoritmo de optimización BFO. El algoritmo contiene ideas originales y enfoques prometedores para la optimización y merece ser investigado en profundidad.

De nuevo sobre el sistema de Murray

Los sistemas gráficos de análisis de precios son merecidamente populares entre los tráders. En este artículo, hablaremos sobre el sistema completo de Murray, que incluye no solo sus famosos niveles, sino también algunas otras técnicas útiles para valorar la posición actual del precio y tomar una decisión comercial.

Algoritmos de optimización de la población: Optimización de malas hierbas invasoras (IWO)

La asombrosa capacidad de las malas hierbas para sobrevivir en una gran variedad de condiciones inspiró la idea de un potente algoritmo de optimización. El IWO es uno de los mejores entre los analizados anteriormente.

Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 12): Automatización (IV)

Si crees que los sistemas automatizados son sencillos, eso indica que aún no has entendido del todo lo necesario para crearlos. En este texto, hablaremos de un problema al que se enfrentan muchos Expert Advisors: la ejecución indiscriminada de órdenes, y de una posible solución a este problema.

Experimentos con redes neuronales (Parte 3): Uso práctico

Las redes neuronales lo son todo. Vamos a comprobar en la práctica si esto es así. MetaTrader 5 como herramienta autosuficiente para el uso de redes neuronales en el trading. Una explicación sencilla.

Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 11): Automatización (III)

Un sistema automatizado sin seguridad no tendrá éxito. Sin embargo, la seguridad no se consigue sin entender bien algunas cosas. En este artículo, comprenderemos por qué es tan difícil lograr la máxima seguridad en los sistemas automatizados.

Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 10): Automatización (II)

La automatización no significa nada si no se puede controlar el horario. Ningún trabajador puede ser eficiente trabajando 24 horas al día. Sin embargo, muchos creen que un sistema automatizado debe trabajar 24 horas al día. Siempre es bueno tener formas de configurar una franja horaria para el Expert Advisor. En este artículo, vamos a discutir cómo agregar correctamente tal franja horaria.

Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de murciélago (Bat algorithm - BA)

Hoy analizaremos el algoritmo de murciélago (Bat algorithm - BA), que posee una sorprendente convergencia en funciones suaves.

Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 09): Automatización (I)

Aunque la creación de un Expert Advisor automático no es una tarea muy complicada, sin los conocimientos adecuados, se puede acabar cometiendo muchos errores. En este artículo, vamos a ver cómo construir el primer nivel de automatización, que es crear el disparador para activar breakeven y trailing stop.

Aprendiendo a diseñar un sistema comercial con Gator Oscillator

Bienvenidos a un nuevo artículo de la serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. En esta ocasión, hablaremos sobre el indicador Gator Oscillator y crearemos un sistema comercial utilizando estrategias simples.

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 5): Cadenas de Markov

Las cadenas de Markov son una poderosa herramienta matemática que se puede usar para modelar y predecir los datos de las series temporales en varios campos, incluido el financiero. En el modelado y la previsión de series temporales financieras, las cadenas de Markov se usan a menudo para modelar la evolución de los activos financieros a lo largo del tiempo, como los precios de las acciones o los tipos de cambio. Una de las principales ventajas de los modelos de cadenas de Markov es su simplicidad y sencillez de uso.

DoEasy. Elementos de control (Parte 31): Desplazamiento por el contenido del control "ScrollBar"

En este artículo, crearemos la funcionalidad necesaria para desplazar el contenido del contenedor usando los botones de la barra de desplazamiento horizontal.

Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de luciérnagas (Firefly Algorithm - FA)

Hoy analizaremos el método de optimización «Búsqueda con ayuda del algoritmo de luciérnagas» 'Firefly Algorithm Search' (FA). Tras modificar el algoritmo, este ha pasado de ocupar un lugar marginal a convertirse en un verdadero líder en la tabla de calificación.

Aprendizaje automático y Data Science (Parte 10): Regresión de cresta

La regresión de cresta (Ridge Regression) es una técnica simple para reducir la complejidad del modelo y combatir el ajuste que puede derivar de una regresión lineal simple.

Trabajamos con matrices: ampliando la funcionalidad de la biblioteca estándar de matrices y vectores.

Las matrices sirven de base a los algoritmos de aprendizaje automático y a las computadoras en general por su capacidad para procesar con eficacia grandes operaciones matemáticas. La biblioteca estándar tiene todo lo que necesitamos, pero también podemos ampliarla añadiendo varias funciones al archivo utils.

DoEasy. Elementos de control (Parte 30): Animando el elemento de control "ScrollBar"

En este artículo, continuaremos desarrollando el control ScrollBar y comenzaremos a crear la funcionalidad de interacción con el ratón. Además, ampliaremos las listas de banderas de estado y eventos de ratón.

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 35): Módulo de curiosidad intrínseca (Intrinsic Curiosity Module)

Seguimos analizando los algoritmos de aprendizaje por refuerzo. Todos los algoritmos que hemos estudiado hasta ahora requerían la creación de una política de recompensas tal que el agente pudiera evaluar cada una de sus acciones en cada transición de un estado del sistema a otro, pero este enfoque resulta bastante artificial. En la práctica, existe cierto tiempo de retraso entre la acción y la recompensa. En este artículo, le sugerimos que se familiarice con un algoritmo de entrenamiento de modelos que puede funcionar con varios retrasos de tiempo desde la acción hasta la recompensa.

Teoría de categorías en MQL5 (Parte 1)

La teoría de categorías es un área diversa y en expansión de las matemáticas, relativamente inexplorada aún en la comunidad MQL. Esta serie de artículos tiene como objetivo destacar algunos de sus conceptos para crear una biblioteca abierta y seguir utilizando esta maravillosa sección para crear estrategias comerciales.

Algoritmos de optimización de la población: Búsqueda de bancos de peces (Fish School Search — FSS)

La búsqueda de bancos de peces (FSS) es un nuevo algoritmo de optimización moderno inspirado en el comportamiento de los peces en un banco, la mayoría de los cuales, hasta el 80%, nadan en una comunidad organizada de parientes. Se ha demostrado que las asociaciones de peces juegan un papel importante a la hora de buscar alimento y protegerse contra los depredadores de forma eficiente.

DoEasy. Elementos de control (Parte 29): Control auxiliar "ScrollBar"

En este artículo, comenzaremos a desarrollar el control auxiliar ScrollBar y sus objetos derivados: las barras de desplazamiento verticales y horizontales. ScrollBar (barra de desplazamiento) se usa para desplazar el contenido del formulario si va más allá del contenedor. Por lo general, las barras de desplazamiento se encuentran en la parte inferior y derecha del formulario. La barra horizontal en la parte inferior desplaza el contenido hacia la izquierda y hacia la derecha, mientras que la barra vertical desplaza el contenido hacia arriba y hacia abajo.

Recetas MQL5 - Servicios

Este artículo describe las capacidades versátiles de los servicios, como los programas MQL5 que no requieren un gráfico vinculante. Asimismo, se detallan las diferencias de los servicios respecto a otros programas MQL5, enfatizando los matices del trabajo del desarrollador con los servicios. Como ejemplos, el lector podrá estudiar varias tareas que abarcan una amplia gama de funcionalidades que pueden implementarse como un servicio.

Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de optimización de cuco (Cuckoo Optimization Algorithm — COA)

El siguiente algoritmo que analizaremos será la optimización de la búsqueda de cuco usando los vuelos de Levy. Este es uno de los últimos algoritmos de optimización, así como el nuevo líder en la clasificación.

DoEasy. Elementos de control (Parte 28): Estilos de barra en el control «ProgressBar»

El artículo desarrollará los estilos de visualización y el texto de descripción para la barra de progreso del control ProgressBar.

Algoritmos de optimización de la población: Optimización del Lobo Gris (Grey Wolf Optimizer - GWO)

Hoy analizaremos uno de los algoritmos de optimización más modernos: la Optimización del Lobo Gris. El original comportamiento de las funciones de prueba hace que este sea uno de los algoritmos más interesantes entre los analizados anteriormente. Uno de los líderes para la aplicación en el entrenamiento de redes neuronales y funciones suaves con muchas variables.

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 34): Función cuantílica totalmente parametrizada

Seguimos analizando algoritmos de aprendizaje Q distribuidos. En artículos anteriores hemos analizado los algoritmos de aprendizaje Q distribuido y cuantílico. En el primero, enseñamos las probabilidades de los rangos de valores dados. En el segundo, enseñamos los rangos con una probabilidad determinada. Tanto en el primer algoritmo como en el segundo, usamos el conocimiento a priori de una distribución y enseñamos la otra. En el presente artículo, veremos un algoritmo que permite al modelo aprender ambas distribuciones.

Algoritmos de optimización de la población: Colonia de abejas artificiales (Artificial Bee Colony - ABC)

Hoy estudiaremos el algoritmo de colonia de abejas artificiales. Asimismo, complementaremos nuestros conocimientos con nuevos principios para el estudio de los espacios funcionales. En este artículo hablaremos sobre mi interpretación de la versión clásica del algoritmo.

Indicadores no lineales

En este artículo, intentaremos analizar algunas formas de construir indicadores no lineales, así como su uso en el trading. Existen bastantes indicadores en la plataforma comercial MetaTrader que utilizan enfoques no lineales.

DoEasy. Elementos de control (Parte 27): Seguimos trabajando en el objeto WinForms "ProgressBar"

En este artículo, continuaremos desarrollando el control ProgressBar. Vamos a crear la funcionalidad necesaria para gestionar la barra de progreso y los efectos visuales.

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 33): Regresión cuantílica en el aprendizaje Q distribuido

Continuamos explorando el aprendizaje Q distribuido. Hoy analizaremos este enfoque desde un ángulo diferente. Vamos a hablar de la posibilidad de utilizar la regresión cuantílica para resolver el problema de la previsión de los movimientos de precio.

DoEasy. Elementos de control (Parte 26): Mejoramos el objeto WinForms "ToolTip" y comenzamos a desarrollar "ProgressBar"

En este artículo, completaremos el desarrollo del control ToolTip y comenzaremos a desarrollar el objeto WinForms ProgressBar. A medida que trabajemos en los objetos, desarrollaremos una funcionalidad universal para animar los controles y sus componentes.

Artículos de programación MQL4 y MQL5