Discusión sobre el artículo "Ejemplo de toma de beneficios optimizada automáticamente y parámetros de indicadores con SMA y EMA"

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Artículo publicado Ejemplo de toma de beneficios optimizada automáticamente y parámetros de indicadores con SMA y EMA:

Este artículo presenta un asesor experto sofisticado para el trading de divisas, que combina el aprendizaje automático con el análisis técnico. Se centra en la negociación de acciones de Apple, presentando optimización adaptativa, gestión de riesgos y múltiples estrategias. Las pruebas retrospectivas muestran resultados prometedores con una alta rentabilidad, pero también caídas significativas, lo que indica potencial para un mayor refinamiento.

El enfoque del EA es multifacético y utiliza la predicción de precios de un modelo de aprendizaje automático, técnicas de seguimiento de tendencias y optimización de parámetros adaptativos. Está diseñado para operar principalmente en acciones #AAPL, aunque tiene la flexibilidad de adaptarse a otros instrumentos. Con características como tamaño de lote dinámico, trailing stops y ajuste automático a las condiciones del mercado, este EA representa una combinación de tecnología de vanguardia y principios comerciales probados por el tiempo.

Estos indicadores se combinan de forma sofisticada y sus parámetros se optimizan dinámicamente en función de las condiciones recientes del mercado. El EA también incluye funciones como trailing stops y cálculos de expectativas morales para gestionar eficazmente las posiciones abiertas.


Explicación de los indicadores utilizados:

  1. Media móvil simple (Simple Moving Average, SMA): el EA utiliza un promedio móvil simple con un período optimizado de forma adaptativa. La SMA ayuda a identificar la dirección general de la tendencia y se utiliza junto con el precio y otros indicadores para generar señales comerciales.
  2. Media móvil exponencial (Exponential Moving Average, EMA): también se emplea una media móvil exponencial, con su período optimizado dinámicamente. La EMA responde más rápidamente a los cambios de precios recientes que la SMA, lo que proporciona una perspectiva diferente sobre la dirección de la tendencia.
  3. Rango verdadero promedio (Average True Range, ATR): si bien no se calcula explícitamente en el código, el EA utiliza cálculos basados en ATR para establecer los niveles de stop loss y take profit. Esto permite ajustar el tamaño de las posiciones a la volatilidad y gestionar el riesgo.
  4. Modelo de aprendizaje automático: el EA incorpora un modelo ONNX (Open Neural Network Exchange) para la predicción de precios. Este modelo toma una serie de datos de precios recientes e intenta predecir el próximo movimiento de precios, añadiendo un elemento predictivo a la estrategia de negociación.

La combinación de estos indicadores, junto con el componente de aprendizaje automático, permite al EA adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado e identificar potencialmente oportunidades de negociación en diversos estados del mercado.

Autor: Javier Santiago Gaston De Iriarte Cabrera

 
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¡Gracias! Estoy haciendo una justo ahora, estaría terminada en no mucho tiempo.Por favor pregunte por cualquier otra cosa que quiera o necesite.

 
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Aquí está el artículo, espero que os guste: Cómo implementar la auto-optimización en MQL5 Expert Advisors - MQL5 Articles

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Step by step guide for auto optimization in MQL5 for Expert Advisors. We will cover robust optimization logic, best practices for parameter selection, and how to reconstruct strategies with back-testing. Additionally, higher-level methods like walk-forward optimization will be discussed to enhance your trading approach.
 
¡¿Hay alguna EA basado en el comercio de redes neuronales, me gustaría probar, mediante el ajuste de los parámetros de la alta tasa de ganar, voy a comprar!
 

Como vivo en Brasil y me gustaría operar con el miníndice, ¿cómo podría adaptar los archivos onnx?

¿adaptar los archivos onnx? para el mini índice B3?

Muchas gracias

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Ademir J Dias


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