Discusión sobre el artículo "Desarrollo de asesores expertos autooptimizables en MQL5 (Parte 4): Dimensionamiento dinámico de posiciones"

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Artículo publicado Desarrollo de asesores expertos autooptimizables en MQL5 (Parte 4): Dimensionamiento dinámico de posiciones:

El uso exitoso del trading algorítmico requiere un aprendizaje continuo e interdisciplinario. Sin embargo, la infinita gama de posibilidades puede consumir años de esfuerzo sin producir resultados tangibles. Para abordar esta cuestión, proponemos un marco que introduce gradualmente la complejidad, lo que permite a los operadores perfeccionar sus estrategias de forma iterativa en lugar de dedicar un tiempo indefinido a resultados inciertos.

Figura 1: Imagen de nuestra estrategia de Bandas de Bollinger en acción.

Nuestra estrategia de trading se basa en seguir las señales de trading propuestas por John Bollinger. Las reglas originales de la estrategia se cumplen si vendemos siempre que los niveles de precio superen la banda superior de Bollinger, y compraremos si los niveles de precio caen por debajo de la banda inferior.

En términos generales, podemos extender estas reglas para que también sirvan como condiciones de salida. Es decir, que siempre que los niveles de precios aparezcan por encima de la banda superior, cerraremos cualquier operación de compra que pueda estar abierta, además de abrir nuestras operaciones de venta. Estos conjuntos de reglas son suficientes para crear un sistema autogestionado que sabe cuándo abrir y cerrar sus posiciones por sí mismo. 

Probaremos nuestra estrategia de trading en el par GBPUSD desde el 1 de enero de 2022 hasta el 30 de diciembre de 2024 en el marco temporal M15. 

Autor: Gamuchirai Zororo Ndawana