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El presente artículo describe las propiedades de un modelo de heteroscedasticidad condicional no lineal (GARCH). Sobre esta base se construye el indicador iGARCH para predecir la volatilidad un paso por delante. Para estimar los parámetros del modelo se usará la biblioteca de análisis numérico ALGLIB.

Hoy vamos a continuar con la serie de artículos sobre la creación de un robot comercial en Python y MQL5. En esta ocasión, resolveremos el problema relacionado con la creación de un algoritmo comercial en Python.

El artículo guía en la demostración de un algoritmo automatizado basado en cruces de EMA para MetaTrader 5. Información detallada sobre todos los aspectos de la demostración de un Asesor Experto en MQL5 y su prueba en MetaTrader 5, desde el análisis del comportamiento del rango de precios hasta la gestión de riesgos.

Ya hemos puesto en marcha la primera fase del proceso de optimización automatizada. Para distintos símbolos y marcos temporales, realizamos la optimización utilizando varios criterios y almacenamos información sobre los resultados de cada pasada en la base de datos. Ahora vamos a seleccionar los mejores grupos de conjuntos de parámetros de entre los encontrados en la primera etapa.

Mejorar el panel GUI de MQL5 con funciones dinámicas puede mejorar significativamente la experiencia comercial de los usuarios. Al incorporar elementos interactivos, efectos de desplazamiento y actualizaciones de datos en tiempo real, el panel se convierte en una herramienta poderosa para los traders modernos.

Ya disponemos de un cierto mecanismo de control de la reducción en el asesor experto que estamos desarrollando. Pero este es de naturaleza probabilística, ya que se basa en resultados de pruebas sobre los datos históricos de los precios. Por lo tanto, las reducciones, aunque con una probabilidad pequeña, pueden superar a veces los valores máximos previstos. Vamos a intentar añadir un mecanismo que garantice el nivel de reducción especificado.

Concepto de dinero inteligente (ruptura de estructura) junto con el indicador RSI para tomar decisiones comerciales automatizadas informadas basadas en la estructura del mercado.

Hoy vamos a continuar con la serie de artículos sobre la creación de un robot comercial en Python y MQL5. En el presente artículo, resolveremos el problema de la selección y el entrenamiento de modelos, la prueba de los mismos, la aplicación de la validación cruzada, la búsqueda en cuadrícula y el problema del ensamblaje de modelos.

En este artículo exploramos diferentes formas en que los vectores propios y los valores propios pueden aplicarse en el análisis exploratorio de datos para revelar relaciones únicas en los datos.

Vamos a continuar con el tema del análisis y la previsión de series temporales en el dominio de la frecuencia. En este artículo, introduciremos un nuevo método de predicción en el dominio de la frecuencia que puede añadirse a muchos de los algoritmos que hemos estudiado anteriormente.

El artículo analiza, desde una perspectiva detallada, cómo implementar la creación de un Asesor Experto (EA) basado en el algoritmo comercial. Esto ayuda a automatizar el sistema en MQL5 y tomar el control de la reducción diaria.

En este artículo repensaremos las cerraduras de código, transformándolas de mecanismos de protección en herramientas para resolver problemas complejos de optimización. Descubra el mundo de las cerraduras de código, no como simples dispositivos de seguridad, sino como inspiración para un nuevo enfoque de la optimización. Hoy crearemos toda una población de "cerraduras" en la que cada cerradura representará una solución única a un problema. A continuación, desarrollaremos un algoritmo que "forzará" estas cerraduras y hallará soluciones óptimas en ámbitos que van desde el aprendizaje automático hasta el desarrollo de sistemas comerciales.

Imagina que puedes utilizar datos que no se encuentran en MetaTrader, solo obtienes datos de los indicadores mediante análisis de precios y análisis técnico. Ahora imagina que puedes acceder a datos que aumentarán tu poder comercial. Puede multiplicar la potencia del software MetaTrader si combina la salida de otro software, métodos de análisis macro y herramientas ultra avanzadas a través de los datos de la API. En este artículo, le enseñaremos cómo utilizar las API y le presentaremos servicios de datos API útiles y valiosos.

Para obtener un buen EA, tenemos que seleccionar muchos conjuntos adecuados de parámetros de instancias de estrategias comerciales para él. Esto puede hacerse manualmente ejecutando la optimización en diferentes símbolos y seleccionando después los mejores resultados. Pero resulta mejor delegar el trabajo en un programa y dedicarse a actividades más productivas.

El ángulo de ataque es una métrica citada a menudo cuya inclinación se entiende que está estrechamente relacionada con la fuerza de una tendencia predominante. Nos fijamos en cómo se utiliza y se entiende comúnmente y examinamos si hay cambios que podrían introducirse en la forma de medirlo en beneficio de un sistema comercial que lo ponga en uso.

Al estudiar el método FEDformer, abrimos la puerta al dominio frecuencial de la representación de series temporales. En este nuevo artículo continuaremos con el tema iniciado, y analizaremos un método que permite no solo el análisis, sino también la predicción de estados posteriores en el ámbito privado.

En este artículo, presentaremos un análisis de sentimiento y los modelos ONNX con Python para ser utilizados en un asesor experto. Un script ejecuta un modelo ONNX entrenado a partir de TensorFlow para predicciones de aprendizaje profundo, mientras que otro obtiene titulares de noticias y cuantifica el sentimiento utilizando IA.

En este artículo, veremos las clases necesarias para crear fácilmente varios trailings. Asimismo, aprenderemos cómo conectar un trailing stop a cualquier EA.

El exponente de Hurst es una medida del grado de autocorrelación de una serie temporal a largo plazo. Se entiende que capta las propiedades a largo plazo de una serie temporal y, por tanto, tiene cierto peso en el análisis de series temporales, incluso fuera de las series temporales económicas/financieras. Sin embargo, nos centramos en sus posibles beneficios para los operadores, examinando cómo esta métrica podría combinarse con las medias móviles para crear una señal potencialmente sólida.

En este artículo, analizaremos un nuevo algoritmo de optimización de autor, el CTA (Comet Tail Algorithm), que se inspira en objetos espaciales únicos: los cometas y sus impresionantes colas que se forman al acercarse al Sol. Este algoritmo se basa en el concepto del movimiento de los cometas y sus colas, y está diseñado para encontrar soluciones óptimas en problemas de optimización.

Todos los modelos de los que hemos hablado anteriormente analizan el estado del entorno como una secuencia temporal. Sin embargo, las propias series temporales también pueden representarse como características de frecuencia. En este artículo, presentaremos un algoritmo que utiliza las características de frecuencia de una secuencia temporal para predecir los estados futuros.

En este artículo, aplicamos un algoritmo de red neuronal relativamente complejo lanzado en 2023 llamado PatchTST para predecir la acción del precio durante las próximas 24 horas. Utilizaremos el repositorio oficial, haremos ligeras modificaciones, entrenaremos un modelo para EURUSD y lo aplicaremos para realizar predicciones futuras tanto en Python como en MQL5.

Los objetivos de este artículo son: demostrar por qué el uso del gestor de riesgos es algo imprescindible, adaptar los principios del riesgo controlado en el trading algorítmico en una clase aparte, de modo que todo el mundo pueda comprobar de forma independiente la eficacia del enfoque de racionamiento del riesgo en el trading intradía y la inversión en los mercados financieros. En este artículo, detallaremos la escritura de una clase de gestor de riesgos para el trading algorítmico como continuación del artículo anterior sobre la escritura de un gestor de riesgos para el trading manual.

Las estrategias que se basan en múltiples marcos de tiempo no se pueden probar en los Asesores Expertos ensamblados por defecto debido a la arquitectura de código MQL5 utilizada en las clases de ensamblaje. Exploramos una posible solución a esta limitación para las estrategias que buscan utilizar múltiples marcos temporales en un estudio de caso con la media móvil cuadrática.

Este artículo explora los pasos fundamentales en la elaboración e implementación de un panel de Interfaz Gráfica de Usuario (GUI) utilizando MetaQuotes Language 5 (MQL5). Los paneles de utilidades personalizados mejoran la interacción del usuario en la negociación simplificando las tareas habituales y visualizando la información esencial de la negociación. Al crear paneles personalizados, los operadores pueden agilizar su flujo de trabajo y ahorrar tiempo durante las operaciones.

Hoy hablaremos sobre un algoritmo de optimización único inspirado en la evolución del caparazón de las tortugas. El algoritmo TSEA emula la formación gradual de los sectores de piel queratinizada que representan soluciones óptimas a un problema. Las mejores soluciones se vuelven más "duras" y se encuentran más cerca de la superficie exterior, mientras que las menos exitosas permanecen "blandas" y se hallan en el interior. El algoritmo utiliza la clusterización de soluciones según su calidad y distancia, lo cual permite conservar las opciones menos acertadas y aporta flexibilidad y adaptabilidad.

El plan de desarrollo del EA comprende varias etapas con resultados intermedios almacenados en una base de datos. Solo se pueden recuperar desde allí como cadenas o números, no como objetos. Así que necesitaremos una forma de recrear en el EA los objetos deseados a partir de las cadenas leídas de la base de datos.

Esta parte de la serie de artículos está dedicada a la integración de WhatsApp con MetaTrader 5 para las notificaciones. Hemos incluido un diagrama de flujo para simplificar la comprensión y analizaremos la importancia de las medidas de seguridad en la integración. El objetivo principal de los indicadores es simplificar el análisis mediante la automatización, y deben incluir métodos de notificación para alertar a los usuarios cuando se cumplan determinadas condiciones. Descubra más en este artículo.

El artículo analiza uno de los criterios de homogeneidad no paramétricos más famosos: el criterio de Smirnov. Asimismo, se consideran tanto datos modelo como cotizaciones reales, y se ofrece un ejemplo de construcción de un indicador de no estacionariedad (iSmirnovDistance).

En este artículo, revisamos la estrategia clásica de cruce de medias móviles para evaluar su eficacia actual. Dado el tiempo transcurrido desde su creación, exploramos las posibles mejoras que la IA puede aportar a esta estrategia de negociación tradicional. Mediante la incorporación de técnicas de IA, pretendemos aprovechar las capacidades predictivas avanzadas para optimizar potencialmente los puntos de entrada y salida de las operaciones, adaptarnos a las condiciones variables del mercado y mejorar el rendimiento global en comparación con los enfoques convencionales.

El deseo de obtener las previsiones más exactas impulsa a los investigadores a aumentar la complejidad de los modelos de previsión. Lo que a su vez conlleva un aumento de los costes de entrenamiento y mantenimiento del modelo. Pero, ¿está esto siempre justificado? En el presente artículo, me propongo presentarles un algoritmo que explota la sencillez y rapidez de los modelos lineales y muestra resultados a la altura de los mejores con arquitecturas más complejas.

Las redes neuronales recurrentes (RNNs, Recurrent Neural Networks) destacan por aprovechar la información del pasado para predecir acontecimientos futuros. Sus notables capacidades predictivas se han aplicado en diversos ámbitos con gran éxito. En este artículo, utilizaremos modelos RNN para predecir tendencias en el mercado de divisas, demostrando su potencial para mejorar la precisión de las predicciones en el comercio de divisas.

Al crear una estrategia comercial, debemos probar una amplia variedad de stops de protección. Y aquí surge la idea del ajuste dinámico del nivel de Stop Loss siguiendo el precio. El mejor candidato en este punto es el indicador Parabolic SAR, resulta difícil pensar en algo más simple y claro.

Las medias móviles son un indicador muy común que la mayoría de los operadores utilizan y comprenden. Exploramos posibles casos de uso menos comunes dentro de los Asesores Expertos disponibles en el Asistente de MQL5.

Existen varios tipos de algoritmos para la autooptimización de estrategias y parámetros de negociación. Estos algoritmos se utilizan para mejorar automáticamente las estrategias de negociación basándose en datos históricos y actuales del mercado. En este artículo veremos uno de ellos con ejemplos en Python y MQL5.

La previsión juega un papel esencial en el análisis de series temporales. En este nuevo artículo, hablaremos de las ventajas de la segmentación de series temporales.

En este artículo, aprenderemos cómo crear un indicador que detecte, dibuje y emita alertas sobre la mitigación de Order Blocks. Exploraremos en detalle cómo identificar estos bloques en el gráfico, establecer alertas precisas y visualizar su posición con rectángulos para tener una mejor comprensión del comportamiento del precio. Este indicador será una herramienta clave para quienes siguen la metodología Smart Money Concepts e Inner Circle Trader.

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 abordará paso a paso la consecución de este objetivo.