Aprenda a crear un EA que opere automáticamente de forma sencilla y segura. Hasta ahora nuestro EA puede funcionar en cualquier tipo de situación, pero aún no está listo para ser automatizado, por lo que tenemos que hacer algunas cosas.
¿Quiere ofrecer sus señales comerciales y que le paguen por ello? Regístrese en el sitio web MQL5.com como vendedor, indique su cuenta comercial y ofrezca a los tráders una suscripción para copiar sus transacciones.
Aprenda a crear un EA que opere automáticamente de forma sencilla y segura. En el artículo anterior, presenté los primeros pasos que debe comprender antes de comenzar a crear un EA que negocie automáticamente. Lo mostré allí.
En este artículo, comenzaremos a desarrollar el control Tooltip ("pista emergente") y comenzaremos a crear nuevas primitivas gráficas para la biblioteca. Obviamente, no todos los elementos tendrán sugerencias emergentes, pero cada objeto gráfico poseerá la capacidad de configurarla.
En esta ocasión, analizaremos el algoritmo de optimización de colonias de hormigas (ACO). El algoritmo es bastante interesante y ambiguo al mismo tiempo. Intentaremos crear un nuevo tipo de ACO.
¿Qué es Frames Analyzer? Se trata de un complemento para que cualquier experto comercial analice marcos de optimización durante la optimización de parámetros en el simulador de estrategias, así como fuera del simulador mediante la lectura de un archivo MQD o una base de datos creada inmediatamente después de la optimización de parámetros. El usuario podrá compartir estos resultados de optimización con otros tráders que tengan la herramienta Frames Analyzer para analizarlos juntos.
En este artículo, elaboraremos nuevamente la lógica de especificación de los objetos principal y básico para todos los objetos de la biblioteca WinForms; asimismo, desarrollaremos el nuevo objeto básico "Pista" y varias de sus clases derivadas para indicar la posible dirección de movimiento de la línea separadora.
En este artículo, analizaremos varios enfoques posibles en la creación de indicadores adaptativos. Los indicadores adaptativos se distinguen por la presencia de retroalimentación entre los valores de las señales de entrada y salida. Esta relación permite que el indicador se ajuste de forma independiente al procesamiento óptimo de los valores de las series temporales financieras.
Para todos los que trabajan con datos, incluidos los tráders, la minería de datos puede descubrir posibilidades completamente nuevas, porque a menudo los datos no son tan simples como parecen. Resulta difícil para el ojo humano ver patrones y relaciones profundas en un conjunto de datos. Una solución sería el algoritmo de k-medias o k-means. Veamos si resulta útil.
Bienvenidos a un nuevo artículo de nuestra serie destinada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. Hoy analizaremos otra herramienta técnica, el indicador Fractals, y desarrollaremos sistemas comerciales basados en este para operar en el terminal MetaTrader 5.
Aprenda a crear un EA que opere automáticamente de forma sencilla y segura. Al final del artículo anterior, pensé que sería apropiado permitir el uso del EA de forma manual, al menos durante un tiempo.
Aprenda a crear un EA que opere automáticamente de forma sencilla y segura. En el artículo anterior, comenzamos a desarrollar el sistema de órdenes que se va a utilizar en el EA automático. Sin embargo, solo construimos una de las funciones o procedimientos necesarios.
En el artículo anterior, comenzamos a analizar los métodos de optimización sin gradiente, y también nos familiarizamos con el algoritmo genético. Hoy continuaremos con el tema iniciado, y estudiaremos otra clase de algoritmos evolutivos.
En este artículo, añadiremos los nuevos eventos de ratón respecto a los límites de los espacios de trabajo WinForms, y también corregiremos algunos errores en los controles TabControl y SplitContainer.
Este artículo continúa la serie sobre la construcción de sistemas comerciales basados en los indicadores más populares. Esta vez hablaremos del indicador Iсhimoku y crearemos un sistema comercial basado en sus indicadores.
En este artículo, analizaremos el popular algoritmo de optimización de la población «Enjambre de partículas» (PSO — particle swarm optimisation). Con anterioridad, ya discutimos características tan importantes de los algoritmos de optimización como la convergencia, la tasa de convergencia, la estabilidad, la escalabilidad, y también desarrollamos un banco de pruebas y analizamos el algoritmo RNG más simple.
Bienvenidos a un nuevo artículo de nuestra serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. Hoy analizaremos el indicador Alligator y crearemos sistemas comerciales basados en él.
La regresión polinomial es un modelo flexible diseñado para resolver de forma eficiente problemas que un modelo de regresión lineal no puede gestionar. En este artículo, aprenderemos a crear modelos polinómicos en MQL5 y a sacar provecho de ellos.
Hoy comenzaremos a desarrollar el control SplitContainer del conjunto de elementos de MS Visual Studio. Este elemento constará de dos paneles separados por un divisor móvil vertical u horizontal.
Este artículo trata sobre aquello que no encontrará en el informe de simulación, sobre qué esperar al usar un asesor, cómo administrar su dinero usando robots y cómo cubrir una pérdida significativa para seguir comerciando con el trading automatizado.
Aquí te mostraré cómo crear esas pantallas en forma de banda, normalmente usadas para mostrar cotizaciones como en la bolsa, pero pura y simplemente usando MQL5, sin recurrir a programación externa complicada e innecesariamente sofisticada.
El tráder moderno está casi siempre a la búsqueda de nuevas ideas, probando constantemente nuevas estrategias, modificándolas y descartando las que han fracasado. En esta serie de artículos, intentaré demostrar que el Wizard MQL5 es un verdadero apoyo para el tráder.
Aquí tenemos un nuevo artículo de nuestra serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. Esta vez analizaremos el indicador Accelerator Oscillator: aprenderemos a utilizarlo y a crear sistemas comerciales basados en él.
En el artículo de hoy, hablaremos de un método de aprendizaje ligeramente distinto. Podríamos decir que lo hemos tomado de la teoría de la evolución de Darwin. Probablemente resulte menos controlable que los métodos anteriormente mencionados, pero también nos permite entrenar modelos indiferenciados.
¿Qué tal si animamos la versión básica del tablero? Lo primero que vamos a hacer es modificar el tablero para añadir una imagen, ya sea el logotipo del activo o cualquier otra imagen, para facilitar una rápida identificación del activo que estamos viendo.
En este artículo, crearemos la funcionalidad necesaria para el scrolling de los encabezados de las pestañas en TabControl usando los botones de control de scrolling. La funcionalidad servirá para organizar los encabezados de las pestañas en una sola línea a cualquier lado del control.
En este nuevo artículo de la serie, nos familiarizaremos con otra herramienta técnica útil para el trading: el indicador Awesome Oscillator (AO). Asimismo, aprenderemos a desarrollar sistemas comerciales basados en las lecturas de este indicador.
En los artículos anteriores de esta serie, nos familiarizamos con dos algoritmos de aprendizaje por refuerzo. Obviamente, cada uno de ellos tiene sus propias ventajas y desventajas. Como suele suceder en estos casos, se nos ocurre combinar ambos métodos en un algoritmo que incorporaría lo mejor de los dos, y así compensar las carencias de cada uno de ellos. En este artículo, hablaremos de dicho método.
En este artículo colocaremos los botones de control de scrolling del encabezado en el objeto WinForms TabControl en su lugar en caso de que la fila del encabezado no se ajuste al tamaño del control, y haremos que la fila del encabezado se desplace al clicar en un encabezado de pestaña recortado.
Bienvenidos a un nuevo artículo de nuestra serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. En esta ocasión, analizaremos el Índice de Vigor Relativo (Relative Vigor Index, RVI).
¿Qué tal si añadimos un nuevo tipo de gráfico a MetaTrader 5? Mucha gente dice que le faltan algunas cosas que ya están presentes en otras plataformas, pero lo cierto es que MetaTrader 5 es una plataforma muy práctica que nos permite hacer cosas que no es posible hacer en muchas otras plataformas, al menos no tan fácilmente.
En el artículo, crearemos la funcionalidad necesaria para ocultar secciones de objetos que quedan más allá de su contenedor; asimismo, crearemos objetos de botón auxiliares con flechas para usarlos como parte de otros objetos WinForms.
Le presentamos un nuevo artículo de la presente serie sobre la creación de sistemas comerciales basados en los indicadores técnicos más populares. En este artículo, veremos cómo crear un sistema comercial basado en el indicador de DeMark (DeMarker).
Continuamos analizando los métodos de aprendizaje por refuerzo. En el artículo anterior, nos familiarizamos con el método de aprendizaje Q profundo, en el que entrenamos un modelo para predecir la próxima recompensa dependiendo de la acción realizada en una situación particular. Luego realizamos una acción según nuestra política y la recompensa esperada, pero no siempre es posible aproximar la función Q, o su aproximación no ofrece el resultado deseado. En estos casos, los métodos de aproximación no se utilizan para funciones de utilidad, sino para una política (estrategia) de acciones directa. Precisamente a tales métodos pertenece el gradiente de políticas o policy gradient.
Bienvenidos a un nuevo artículo de la serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. En este artículo hablaremos sobre el indicador VIDYA (Variable Index Dynamic Average) y crearemos un sistema comercial basado en sus lecturas.
Seguimos explorando el aprendizaje por refuerzo. En este artículo, hablaremos del método de aprendizaje Q profundo o deep Q-learning. El uso de este método permitió al equipo de DeepMind crear un modelo capaz de superar a los humanos jugando a los videojuegos de ordenador de Atari. Nos parece útil evaluar el potencial de esta tecnología para las tareas comerciales.
