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WebSocket para MetaTrader 5
WebSocket para MetaTrader 5
Antes de que aparecieran las funciones de red en la API MQL5 actualizada, las aplicaciones MetaTrader tenían una capacidad limitada para conectarse e interactuar con servicios basados ​​en el protocolo WebSocket. Ahora, la situación es distinta. En este artículo, analizaremos la implementación de la biblioteca WebSocket en el MQL5 puro. Asimismo, presentaremos una breve descripción del protocolo WebSocket y una guía paso a paso sobre el uso de la biblioteca resultante.
Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte II): Inmersión
Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte II): Inmersión
En el presente artículo, continuaremos con el tema de la fuerza bruta. Intentaremos destacar mejor los patrones con la ayuda de la nueva versión mejorada de nuestro programa y trataremos de encontrar la diferencia en la estabilidad usando distintos segmentos temporales y diferentes marcos temporales para las cotizaciones.
Calculadora de señales
Calculadora de señales
La calculadora de señales funciona directamente desde el terminal MetaTrader 5, y esta es su gran ventaja, ya que el terminal lleva a cabo la preselección y la clasificación de las señales. De este modo, el usuario ve en el terminal MetaTrader 5 sólo las señales con la máxima compatibilidad con su cuenta comercial.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 3): Redes convolucionales
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 3): Redes convolucionales
Continuando el tema de la redes neuronales, proponemos al lector analizar las redes neuronales convolucionales. Este tipo de redes neuronales ha sido desarrollado para buscar objetos en una imagen. Asimismo, analizaremos cómo nos pueden ayudar al operar en los mercados financieros.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 7): Métodos de optimización adaptativos
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 7): Métodos de optimización adaptativos
En artículos anteriores, hemos usado el descenso de gradiente estocástico para entrenar una red neuronal utilizando una única tasa de aprendizaje para todas las neuronas de la red. En este artículo, proponemos al lector buscar métodos de aprendizaje adaptativo que nos permitan modificar la tasa de aprendizaje de cada neurona. Vamos a echar un vistazo a las ventajas y desventajas de este enfoque.
Aplicación práctica de las redes neuronales en el trading. Python (Parte I)
Aplicación práctica de las redes neuronales en el trading. Python (Parte I)
En este artículo, analizaremos paso a paso la implementación de un sistema comercial basado en la programación de redes neuronales profundas en Python. Para ello, usaremos la biblioteca de aprendizaje automático TensorFlow, desarrollada por Google. Para describir las redes neuronales, utilizaremos la biblioteca de Keras.
Conjunto de instrumentos para el marcado manual de gráficos y comercio (Parte II). Haciendo el marcado
Conjunto de instrumentos para el marcado manual de gráficos y comercio (Parte II). Haciendo el marcado
Este artículo continúa el ciclo en el que mostramos la creación de una biblioteca capaz de marcar gráficos manualmente utilizando atajos de teclado. El marcado se realiza con líneas rectas y combinaciones de estas. Esta parte habla directamente sobre el propio dibujado utilizando las funciones descritas en la primera parte. La biblioteca se puede conectar a cualquier asesor experto o indicador, lo cual simplifica sustancialmente las tareas de marcado. Esta solución NO UTILIZA dlls externas: todos los comandos se implementan usando las herramientas integradas de MQL.
Cómo Pedir un Robot de Comercio en MQL5 y MQL4
Cómo Pedir un Robot de Comercio en MQL5 y MQL4
El servicio "Freelance" es la mayor bolsa para el encargo de robots comerciales e indicadores técnicos. Cientos de desarrolladores profesionales están preparados para escribir una aplicación comercial para el terminal MetaTrader 4/5.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 6): Experimentos con la tasa de aprendizaje de la red neuronal
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 6): Experimentos con la tasa de aprendizaje de la red neuronal
Ya hemos hablado sobre algunos tipos de redes neuronales y su implementación. En todos los casos, hemos usado el método de descenso de gradiente para entrenar las redes neuronales, lo cual implica la elección de una tasa de aprendizaje. En este artículo, queremos mostrar con ejemplos lo importante que resulta elegir correctamente la tasa de aprendizaje, y también su impacto en el entrenamiento de una red neuronal.
El comercio en fórex y sus matemáticas básicas
El comercio en fórex y sus matemáticas básicas
El artículo pretende describir las principales características del comercio de divisas de la forma más rápida y simple posible, para compartir verdades sencillas con los lectores principiantes. También intentaremos responder a las preguntas más interesantes en el entorno comercial, así como escribir un indicador simple.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 5): Cálculos multihilo en OpenCL
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 5): Cálculos multihilo en OpenCL
Ya hemos analizado algunos tipos de implementación de redes neuronales. Podemos ver con facilidad que se repiten las mismas operaciones para cada neurona de la red. Y aquí sentimos el legítimo deseo de aprovechar las posibilidades que ofrece la computación multihilo de la tecnología moderna para acelerar el proceso de aprendizaje de una red neuronal. En el presente artículo, analizaremos una de las opciones para tal implementación.
Gradient boosting en el aprendizaje de máquinas transductivo y activo
Gradient boosting en el aprendizaje de máquinas transductivo y activo
En este artículo, el lector podrá familiarizarse con los métodos de aprendizaje automático activo basados en datos reales, descubriendo además cuáles son sus ventajas y desventajas. Puede que estos métodos terminen por ocupar un lugar en su arsenal de modelos de aprendizaje automático. El término transducción fue introducido por Vladímir Naúmovich Vápnik, el inventor de la máquina de vectores de soporte (SVM).
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 4): Redes recurrentes
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 4): Redes recurrentes
Continuamos nuestra inmersión en el mundo de las redes neuronales. En el presente artículo, hablaremos de las redes neuronales recurrentes. Este tipo de redes neuronales se ofrece para su utilización con series temporales, que son precisamente los gráficos de precios en la plataforma comercial MetaTrader 5.
Redes neuronales: así de sencillo
Redes neuronales: así de sencillo
Cada vez que hablamos de inteligencia artificial, en nuestra cabeza surgen todo tipo de ideas fantásticas, y nos parece que se trata de algo complicado e inalcanzable. Sin embargo, cada día oímos hablar de la inteligencia artificial en nuestra vida diaria. En las noticias se escribe con cada vez mayor frecuencia sobre los logros en el uso de redes neuronales. En el presente artículo, queremos mostrar al lector lo sencillo que puede resultar para cualquiera crear una red neuronal y usar los logros de la inteligencia artificial en el trading.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 2): Entrenamiento y prueba de la red
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 2): Entrenamiento y prueba de la red
En el presente artículo, proseguiremos nuestro estudio de las redes neuronales, iniciado en el artículo anterior, y analizaremos un ejemplo de uso en los asesores de la clase CNet que hemos creado. Asimismo, analizaremos dos modelos de red neuronal que han mostrado resultados semejantes tanto en su tiempo de entrenamiento, como en la precisión de sus predicciones.
Enfoque científico sobre el desarrollo de algoritmos comerciales
Enfoque científico sobre el desarrollo de algoritmos comerciales
En el presente artículo, estudiaremos con ejemplos la metodología de desarrollo de algoritmos comerciales usando un enfoque científico secuencial sobre el análisis de las posibiles patrones de formación de precio y la construcción de algoritmos comerciales basados en dichas leyes.
Discretización de series temporales con generación aleatoria de "ruidos"
Discretización de series temporales con generación aleatoria de "ruidos"
Nos hemos acostumbrado a analizar el mercado con la ayuda de barras o velas que "hacen cortes" en la serie temporal a intervalos regulares de tiempo. Pero, ¿cuánto deforma realmente este método de discretización la estructura real de los movimientos de mercado? Discretizar una señal sonora a intervalos temporales iguales resulta una solución aceptable, porque una función sonora supone una función que cambia con el tiempo. En sí misma, una señal es una amplitud que depende del tiempo, y esta propiedad en ella es fundamental.
¿Qué son las tendencias y cómo es la estructura de los mercados: de tendencia o plana?
¿Qué son las tendencias y cómo es la estructura de los mercados: de tendencia o plana?
Los tráders hablan con frecuencia sobre tendencias y mercado plano (flat), pero muchos de ellos no entienden correctamente qué es en realidad una tendencia o un flat, y son muy pocos los capaces de explicar estos conceptos. Alrededor de estos conceptos básicos, se ha ido formando un conjunto de prejuicios y confusiones que pervive a día de hoy. Y todo a pesar de que, para ganar dinero, es necesario comprender su sentido matemático y lógico. En este artículo, veremos con detalle qué es una tendencia, qué es el mercado plano, y cómo es la estructura de los mercados: de tendencia, plana, o de otro tipo. Asimismo, analizaremos cómo deberá ser una estrategia para ganar dinero en un mercado de tendencia, cómo deberá ser una estrategia para ganar dinero durante un mercado plano.
Cómo escribir un cliente nativo de Twitter para MetaTrader 4 y MetaTrader 5 sin usar DLL
Cómo escribir un cliente nativo de Twitter para MetaTrader 4 y MetaTrader 5 sin usar DLL
¿Quiere usted recibir tweets o publicar sus señales comerciales en Twitter? Ya no tendrá que buscar soluciones para ello: en esta serie de artículos, analizaremos cómo trabajar con Twitter sin usar DLL. Juntos, implementaremos una Tweeter API con ayuda de MQL. En el primer artículo, hablaremos de las posibilidades de autenticación y autorización a través de Twitter API.
Aprendizaje de máquinas de Yándex (CatBoost) sin estudiar Python y R
Aprendizaje de máquinas de Yándex (CatBoost) sin estudiar Python y R
En el artículo, descricribiremos las etapas del proceso de aprendizaje de máquinas usando un ejemplo concreto, y también adjuntaremos un código sobre el mismo. Para obtener los modelos, no necesitaremos conocer ningún lenguaje de programación como Python o R. Los conocimientos requeridos de MQL5 no serán profundos, iguales, por cierto, que los del autor del presente artículo; por eso, esperamos que este artículo sirva de guía para un amplio círculo de lectores que deseen valorar de forma experimental las posibilidades del aprendizaje de máquinas e implementar estas en sus desarrollos.
Uso de criptografía con aplicaciones externas
Uso de criptografía con aplicaciones externas
En el presente artículo, analizaremos la encriptación/desencriptación de objetos en MetaTrader y los programas externos para aclarar las condiciones en las que se obtendrán los mismos resultados con los mismos datos iniciales.
Sistema de notificaciones de voz para evetos comerciales y señales
Sistema de notificaciones de voz para evetos comerciales y señales
En nuestros tiempos, los asistentes de voz juegan hace mucho un papel considerable en la vida del hombre, ya sea como navegador, buscador de voz o traductor. Por eso, en el presente artículo trataremos de desarrollar un sistema sencillo y comprensible de notificaciones de voz para los diferentes eventos comerciales, los estados del mercado o las señales de los sistemas comerciales.
Teoría de probabilidad y estadística matemática con ejemplos (Parte I): Fundamentos y teoría elemental
Teoría de probabilidad y estadística matemática con ejemplos (Parte I): Fundamentos y teoría elemental
El trading siempre ha estado relacionado con la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre. Esto significa que los resultados de las decisiones tomadas no son totalmente obvios en el momento en que se toman. Por este motivo, resultan importantes los enfoques teóricos sobre la construcción de los modelos matemáticos que permiten describir estas situaciones ofreciendo información relevante e ilustrativa.
Cómo suscribirse a las Señales Comerciales
Cómo suscribirse a las Señales Comerciales
Las "Señales" constituyen el trading social con MetaTrader 4 y MetaTrader 5. El servicio está directamente integrado en la plataforma comercial, y permite a cualquiera copiar fácilmente las operaciones comerciales de los traders profesionales. De los miles de proveedores, elija al que más le guste, suscríbase a él con tan solo unos clicks, y las operaciones comenzarán a copiarse a su cuenta al instante.
Instrumental para el comercio manual rápido: Funcionalidad básica
Instrumental para el comercio manual rápido: Funcionalidad básica
En la actualidad, cada vez son más los tráders que dan el salto a los sistemas comerciales automáticos. Muchos de ellos, o bien demandan una configuración inicial, o bien (una parte de los mismos) que los sistemas ya estén totalmente automatizados. No obstante, queda una parte significativa de tráders que comercian manualmente, a la antigua. En este artículo, crearemos un conjunto de herramientas para el comercio automático rápido con la ayuda de atajos de teclado y la ejecución de acciones comerciales rápidas en un solo clic.
Cálculo de expresiones matemáticas (Parte 2). Parsers de Pratt y shunting yard
Cálculo de expresiones matemáticas (Parte 2). Parsers de Pratt y shunting yard
En el presente artículo, estudiaremos los principios de análisis y cálculo de expresiones matemáticas con ayuda de parsers basados en la prioridad de los operadores; implementaremos los parsers de Pratt y shunting yard, y la generación de código de bytes y el cálculo según este. Además, mostraremos el uso de los indicadores como funciones en las expresiones, y también el ajuste de las señales comerciales en los expertos con la ayuda de dichos indicadores.
Conjunto de instrumentos para el marcado manual de gráficos y comercio (Parte I). Preparación - descripción de la estructura y clase de funciones auxiliares
Conjunto de instrumentos para el marcado manual de gráficos y comercio (Parte I). Preparación - descripción de la estructura y clase de funciones auxiliares
En este artículo, comenzaremos a describir el conjunto para el marcado gráfico con la ayuda de atajos de teclado. Es un herramienta muy cómoda: con solo pulsar un botón, aparecerá una línea de tendencia, el abanico de Fibonacci con los parámetros necesarios, etcétera. Asimismo, tendremos la posibilidad de alternar marcos temporales, cambiar el orden de las "capas" de los objetos o eliminar todos los objetos de un gráfico.
Aplicación práctica de las redes neuronales en el trading. Pasamos a la práctica
Aplicación práctica de las redes neuronales en el trading. Pasamos a la práctica
En el presente artículo, ofrecemos la descripción y las instrucciones del uso práctico de los módulos de red neuronal en la plataforma Matlab. Asimismo, comentaremos los aspectos principales de la construcción de un sistema comercial con uso de modelos de redes neuronales (RN). Para que resulte más fácil familiarizarse con el complejo de elementos comprimidos para el presente artículo, hemos tenido que modernizarlo de forma que se puedan compatibilizar varias funciones del modelo de RN.
Cliente Nativo de Twitter: Parte 2
Cliente Nativo de Twitter: Parte 2
Un cliente de Twitter implementado como clase MQL para permitirle a usted enviar tweets con fotos. Todo lo que necesita es agregar un solo archivo de inclusión autónomo y listo para tuitear todos sus maravillosos gráficos y señales.
Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte XVI): Eventos de la colección de símbolos.
Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte XVI): Eventos de la colección de símbolos.
En este artículo, vamos a crear la clase básica para todos los objetos de la biblioteca, encargada de añadir la funcionalidad de los eventos a todos sus herederos; asimismo, crearemos una clase para monitorear los eventos de la colección de símbolos basada en la nueva clase básica. Además, modificaremos las clases de la cuenta y los eventos de la cuenta para trabajar con la nueva funcionalidad del objeto básico.
Monitoreo multidivisas de las señales comerciales (Parte 5): Señales compuestas
Monitoreo multidivisas de las señales comerciales (Parte 5): Señales compuestas
En la parte 5 del desarrollo de la aplicación para monitorear las señales comerciales, introduciremos el concepto de la señal compuesta en nuestro sistema e implementaremos la funcionalidad necesaria para ello. Antes usábamos las señales simples en nuestra aplicación (RSI, WPR, CCI), también podíamos usar nuestro propio indicador personalizado.
Sobre los métodos de búsqueda de las zonas de sobrecompra/sobreventa. Parte I
Sobre los métodos de búsqueda de las zonas de sobrecompra/sobreventa. Parte I
Las zonas de sobrecompra/sobreventa caracterizan un determinado estado del mercado que se distingue por el debilitamiento de la dinámica de los precios de los instrumentos financieros. En este caso, además, dicha dinámica negativa se manifiesta en mayor medida en el estadio final del desarrollo de una tendencia de cualquier escala. Y dado que la magnitud del beneficio en el trading depende directamente de la posibilidad de abarcar la máxima amplitud en la tendencia, la precisión a la hora de detectar estas zonas supone una tarea de capital importancia al comerciar con cualquier instrumento financiero.