Historia del desarrollo de MQL5.community

Hoy le presentamos el StockFormer, un sistema comercial híbrido que combina algoritmos de codificación predictiva y de aprendizaje por refuerzo (RL). El framework utiliza 3 ramas del Transformer con un mecanismo Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn) integrado que mejora el módulo de atención vainilla gracias a un bloque Feed-Forward multicabeza que permite captar diversos patrones de series temporales en diferentes subespacios.

Este proyecto tiene como objetivo aprovechar el lenguaje MQL5 para desarrollar un conjunto integral de herramientas de análisis para MetaTrader 5. Estas herramientas, que van desde scripts e indicadores hasta modelos de IA y asesores expertos, automatizarán el proceso de análisis del mercado. En ocasiones, este desarrollo producirá herramientas capaces de realizar análisis avanzados sin intervención humana y pronosticar resultados para las plataformas adecuadas. Ninguna oportunidad jamás se perderá. Únase a mí mientras exploramos el proceso de creación de un conjunto sólido de herramientas personalizadas para el análisis de mercado. Comenzaremos desarrollando un programa MQL5 simple que he llamado "Proyector de gráficos" (Chart Projector).

En el artículo anterior, presentamos el framework adaptativo multiagente MASAAT, que usa un conjunto de agentes para analizar de forma cruzada una serie temporal multimodal a diferentes escalas de representación de datos. Hoy llevaremos a una conclusión lógica el trabajo iniciado para aplicar los planteamientos de este framework usando MQL5.

Monte-Carlo es el cuarto algoritmo diferente de aprendizaje por refuerzo que estamos considerando con el objetivo de explorar su implementación en los asesores expertos ensamblados por el asistente. Aunque se basa en el muestreo aleatorio, ofrece numerosas posibilidades de simulación que podemos aprovechar.

Hoy le presentamos la estructura multiagente adaptativa de optimización de portafolios (MASAAT), que combina mecanismos de atención y análisis de series temporales. El MASAAT genera un conjunto de agentes que analizan series de precios y cambios direccionales, permitiendo identificar fluctuaciones sustanciales en los precios de los activos a diferentes niveles de detalle.

El artículo presenta una forma sencilla y asequible de usar redes neuronales en un asesor comercial que no requiere conocimientos profundos en aprendizaje automático. El método excluye la normalización de la función objetivo y elimina los problemas de "explosión de pesos" y "estupor de la red", posibilitando un aprendizaje intuitivo y un control visual de los resultados.

El número de estrategias que se pueden integrar en un Asesor Experto es prácticamente ilimitado. Sin embargo, cada estrategia adicional aumenta la complejidad del algoritmo. Al incorporar múltiples estrategias, un Asesor Experto puede adaptarse mejor a las condiciones cambiantes del mercado, lo que puede mejorar su rentabilidad. Hoy exploraremos cómo implementar MQL5 para una de las estrategias más destacadas desarrolladas por Richard Donchian, mientras continuamos mejorando la funcionalidad de nuestro Asesor Experto Trend Constraint.

Este artículo analiza la integración de la criptografía en MQL5, mejorando la seguridad y la funcionalidad de los algoritmos de trading. Cubriremos los métodos criptográficos clave y su aplicación práctica en el comercio automatizado.

¿Cómo funciona la negociación de portafolios en Fórex? ¿Cómo pueden sintetizarse la teoría de portafolios de Markowitz para optimizar las proporciones de los portafolios y el modelo VaR para optimizar el riesgo de los portafolios? Hoy crearemos un código de teoría de portafolios en el que, por un lado, obtendremos un riesgo bajo y, por otro, una rentabilidad aceptable a largo plazo.