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.
Tres aspectos de la Automatización manual del trading. Primera parte: Trading
Este artículo es el primero de una serie de artículos sobre trading manual en la plataforma MetaTrader 4. Cada uno de los artículos se destinará a uno de los siguientes aspectos: automatización del trading manual, estado actual de la muestra de trade automatizado, y automatización de los informes de los resultados de trade. En este artículo, presentaré un método interesante para crear un AE controlado manualmente por un trader.
Predicción del precio usando redes neuronales
Muchos operadores hablan sobre las redes neuronales, pero lo que estas son y lo que realmente hacen solo lo saben unas pocas personas. Este artículo arroja algo de luz sobre el mundo de la inteligencia artificial. Describe cómo preparar correctamente los datos para la red. Aquí encontrará también un ejemplo de predicción usando los recursos del programa Matlab.
Cómo añadir Trailing Stop según el indicador Parabolic SAR
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.
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.
¿Cómo comprar un robot comercial en MetaTrader Market y luego proceder a su instalación?
Cada producto en el Mercado MetaTrader se puede comprar a través de las plataformas comerciales MetaTrader 4 y MetaTrader 5, y directamente en la página MQL5.com. Seleccione el producto que mejor se adapte a su forma de trabajar, pague de la forma que le resulte más cómoda, y no se olvide de activarlo.
En este artículo, explicaremos cómo instalar fácilmente MetaTrader 5 en las populares versiones de Linux Ubuntu y Debian. Estos sistemas se usan ampliamente no solo en el hardware de los servidores, sino también en los ordenadores habituales de los tráders.
Tres aspectos de la Automatización manual del trading. Primera parte: Trading
Este artículo es el primero de una serie de artículos sobre trading manual en la plataforma MetaTrader 4. Cada uno de los artículos se destinará a uno de los siguientes aspectos: automatización del trading manual, estado actual de la muestra de trade automatizado, y automatización de los informes de los resultados de trade. En este artículo, presentaré un método interesante para crear un AE controlado manualmente por un trader.
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.
