Discusión sobre el artículo "Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 21): Pruebas con datos del calendario económico"
El almacenamiento en caché del calendario económico incorporado para probar y optimizar EAs se describió en el libro de algotrading.
Su implementación de la lectura de eventos (CSignalEconData::Read) es ineficiente y poco práctica.
PS. Para trabajar con SQLite desde el probador, uno debe crear/colocar la base de datos en la carpeta común y abrirla con la bandera DATABASE_OPEN_COMMON.
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La búsqueda de una fecha concreta se realiza mediante un bucle directo a través de todo el array de eventos en cada llamada, lo que cargará la CPU en progresión geométrica. Además, en cada iteración se llama a StringToTime y StringToDouble.
Durante una prueba con un año o más de miles de eventos económicos se ralentizará significativamente, por no hablar de la optimización.
La búsqueda de una fecha-hora específica se implementa mediante un bucle directo a través de todo el array de eventos en cada llamada, lo que carga exponencialmente el procesador. Además, StringToTime y StringToDouble son llamados en cada iteración.
Cuando se prueba un año o más de miles de eventos económicos esto ralentizará significativamente, por no hablar de la optimización.
Gracias por la aclaración.
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Artículo publicado Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 21): Pruebas con datos del calendario económico:
De manera predeterminada, los datos del calendario económico no están disponibles para realizar pruebas con asesores expertos dentro del Probador de estrategias. Analizamos cómo las bases de datos podrían ayudar a solucionar esta limitación. Entonces, en este artículo exploramos cómo se pueden usar las bases de datos SQLite para archivar noticias del Calendario Económico, de modo que los Asesores Expertos ensamblados mediante un asistente puedan usarlas para generar señales comerciales.
Los datos económicos pueden ser la fuente de una ventaja en un sistema de negociación, ya que se inclinan más por los «fundamentos» de los valores que por los «aspectos técnicos», más frecuentes en forma de indicadores tradicionales, indicadores personalizados y otras herramientas de acción de precios. Estos «fundamentos» pueden adoptar la forma de tasas de inflación, tipos de interés de los bancos centrales, tasas de desempleo, datos de productividad y un montón de otros datos noticiosos que suelen tener un gran impacto en los precios de los valores, como demuestra su volatilidad cada vez que se produce una publicación. El más famoso de ellos probablemente sea el de las nóminas no agrícolas, que se publica casi todos los primeros viernes de cada mes. Además, seguramente hay otros puntos de datos de noticias clave que no reciben la atención necesaria y, por lo tanto, la mayoría de los comerciantes los pasan por alto, por lo que probar estrategias basadas en estos puntos de datos de noticias económicas podría ayudar a descubrir algunos de ellos y, por lo tanto, brindar una ventaja potencial al comerciante.
SQLite: Las bases de datos se pueden crear dentro del MetaEditor IDE y puesto que son repositorios de datos, sobre el papel, deberíamos poder utilizarlas como fuente de datos para un Asesor Experto de forma que actúen como búferes de indicadores. Más que esto, sin embargo, pueden almacenar los datos económicos localmente, lo que puede permitir fácilmente realizar pruebas fuera de línea y también utilizarlos en caso de que la fuente de datos de noticias se corrompa por razones desconocidas, lo que constituye un riesgo continuo a medida que algunos (o inevitablemente la mayoría) de los puntos de datos envejecen. Entonces, en este artículo exploramos cómo se pueden usar las bases de datos SQLite para archivar noticias del Calendario Económico, de modo que los Asesores Expertos ensamblados mediante un asistente puedan usarlas para generar señales comerciales.
Autor: Stephen Njuki