Historia del desarrollo de MQL5.community

Este Asesor Experto, llamado SMOC, que significa Stochastic Model Optimal Control (Modelo Estocástico de Control Óptimo), es un ejemplo sencillo de un avanzado sistema algorítmico de trading para MetaTrader 5. Utiliza una combinación de indicadores técnicos, control predictivo de modelos y gestión dinámica de riesgos para tomar decisiones comerciales. El EA incorpora parámetros adaptativos, dimensionamiento de posiciones basado en la volatilidad y análisis de tendencias para optimizar su rendimiento en diferentes condiciones de mercado.

El transformador contrastivo de patrones analiza la situación del mercado tanto a nivel de velas individuales como de patrones completos, lo cual contribuye a mejorar la calidad de modelado de las tendencias del mercado, mientras que el uso del aprendizaje por contraste para emparejar las representaciones de velas y patrones conduce a la autorregulación y a la mejora de la precisión de la predicción.

En este artículo, desarrollamos un Asesor Experto de trading de ejecución rápida en MQL5, aprovechando los indicadores SAR Parabólico (Stop and Reverse, SAR) y Media Móvil Simple (Simple Moving Average, SMA) para crear una estrategia de trading reactiva y eficiente. Detallamos la implementación de la estrategia, incluyendo el uso de los indicadores, la generación de señales y el proceso de prueba y optimización.

A la hora de analizar la situación del mercado con nuestros modelos, el elemento clave es la vela. No obstante, sabemos desde hace tiempo que las velas pueden ayudar a predecir los movimientos futuros de los precios. Y en este artículo aprenderemos un método que nos permitirá integrar ambos enfoques.

En este artículo, creamos varias clases para facilitar la comunicación en tiempo real entre MQL5 y Telegram. Nos centramos en recuperar comandos de Telegram, decodificarlos e interpretarlos y enviar respuestas apropiadas. Al final, nos aseguramos de que estas interacciones se prueben eficazmente y estén operativas dentro del entorno comercial.

El aprendizaje autosupervisado puede ser una forma eficaz de analizar grandes cantidades de datos no segmentados. El principal factor de éxito es la adaptación de los modelos a las particularidades de los mercados financieros, lo cual contribuye a mejorar el rendimiento de los métodos tradicionales. Este artículo le presentará un mecanismo alternativo de atención que permitirá considerar las dependencias y relaciones relativas entre los datos de origen.

En esta serie de artículos, analizamos cómo podemos construir Asesores Expertos capaces de adaptarse de forma autónoma a las condiciones dinámicas del mercado. En el artículo de hoy, intentaremos sintonizar una red neuronal profunda con los mercados sintéticos de Deriv.

El artículo analiza el algoritmo metaheurístico AEO que modela las interacciones entre los componentes del ecosistema mediante la creación de una población inicial de soluciones y la aplicación de estrategias de actualización adaptativas, y detalla las etapas de funcionamiento del AEO, incluidas las fases de consumo y descomposición, así como diversas estrategias de comportamiento de los agentes. El artículo presenta las peculiaridades y ventajas de este algoritmo.

En esta serie de artículos, exploramos estrategias de negociación populares e intentamos mejorarlas utilizando IA. En el artículo de hoy, retomamos la estrategia de negociación clásica basada en la relación entre el mercado de valores y el mercado de bonos.

Continuamos el trabajo iniciado en el artículo anterior sobre la construcción del marco RefMask3D usando herramientas MQL5. Este marco está diseñado para explorar de forma exhaustiva la interacción multimodal y analizar las características de una nube de puntos, seguida de la identificación del objeto de destino partiendo de la descripción proporcionada en lenguaje natural.