Algoritmo de viaje evolutivo en el tiempo — Time Evolution Travel Algorithm (TETA)
Algoritmo de viaje evolutivo en el tiempo — Time Evolution Travel Algorithm (TETA)
Se trata de un algoritmo propio. En este artículo, le presentaremos el Algoritmo de viaje evolutivo en el tiempo (TETA), inspirado en el concepto de universos paralelos y flujos temporales. La idea básica del algoritmo es que, si bien no es posible viajar en el tiempo en el sentido habitual, podemos elegir una secuencia de acontecimientos que generen realidades distintas.
Desarrollo de asesores expertos autooptimizables en MQL5 (Parte 3): Estrategias dinámicas de seguimiento de tendencias y reversión a la media
Desarrollo de asesores expertos autooptimizables en MQL5 (Parte 3): Estrategias dinámicas de seguimiento de tendencias y reversión a la media
Los mercados financieros suelen clasificarse en dos tipos: los que se mueven dentro de un rango y los que siguen una tendencia. Esta visión estática del mercado puede facilitarnos las operaciones a corto plazo. Sin embargo, está desconectado de la realidad del mercado. En este artículo, buscamos comprender mejor cómo se mueven exactamente los mercados financieros entre estos dos modos posibles y cómo podemos utilizar nuestra nueva comprensión del comportamiento del mercado para ganar confianza en nuestras estrategias de negociación algorítmica.
Operar con noticias de manera sencilla (Parte 6): Ejecución de operaciones (III)
Operar con noticias de manera sencilla (Parte 6): Ejecución de operaciones (III)
En este artículo se implementará la filtración de noticias para eventos de noticias individuales basándose en sus identificadores. Además, se mejorarán las consultas SQL anteriores para proporcionar información adicional o reducir el tiempo de ejecución de la consulta. Además, se hará funcional el código creado en los artículos anteriores.
Del básico al intermedio: Eventos (II)
Del básico al intermedio: Eventos (II)
En este artículo veremos que no siempre es necesario implementar las cosas de una u otra manera. Existen formas alternativas de hacer las cosas. Comprender los conceptos explicados en artículos anteriores es primordial para entender adecuadamente el contenido de este artículo. El contenido expuesto aquí tiene como objetivo único y exclusivo la didáctica. En ningún caso debe considerarse una aplicación final, en la que el objetivo no sea el estudio de los conceptos aquí mostrados.
Operar con noticias de manera sencilla (Parte 3): Ejecución de operaciones
Operar con noticias de manera sencilla (Parte 3): Ejecución de operaciones
En este artículo, nuestro experto en negociación de noticias comenzará a abrir operaciones basándose en el calendario económico almacenado en nuestra base de datos. Además, mejoraremos los gráficos del experto para mostrar información más relevante sobre los próximos acontecimientos del calendario económico.
Reimaginando las estrategias clásicas en MQL5 (Parte 13): Minimizar el retraso en los cruces de medias móviles
Reimaginando las estrategias clásicas en MQL5 (Parte 13): Minimizar el retraso en los cruces de medias móviles
Los cruces de medias móviles son ampliamente conocidos por los operadores de nuestra comunidad y, sin embargo, la esencia de la estrategia ha cambiado muy poco desde su creación. En este artículo, le presentaremos un ligero ajuste a la estrategia original, cuyo objetivo es minimizar el retraso presente en la estrategia de trading. Todos los seguidores de la estrategia original podrían considerar revisar la estrategia de acuerdo con las ideas que discutiremos hoy. Al utilizar dos medias móviles con el mismo periodo, reducimos considerablemente el retraso en la estrategia de trading, sin violar los principios fundamentales de la estrategia.
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 3): Sistema RSI de recuperación de zona para la gestión dinámica de operaciones
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 3): Sistema RSI de recuperación de zona para la gestión dinámica de operaciones
En este artículo, creamos un sistema (un EA) de recuperación de zona RSI en MQL5, utilizando señales RSI para lanzar operaciones y una estrategia de recuperación para gestionar las pérdidas. Implementamos una clase «ZoneRecovery» para automatizar las entradas de operaciones, la lógica de recuperación y la gestión de posiciones. El artículo concluye con información sobre backtesting para optimizar el rendimiento y mejorar la eficacia del EA.
Métodos de discretización de los movimientos de precios en Python
Métodos de discretización de los movimientos de precios en Python
Hoy analizaremos varios métodos de discretización de precios en Python + MQL5. En este artículo compartiré mi experiencia práctica en el desarrollo de una biblioteca Python que implementa toda una gama de enfoques para la formación de barras: desde las clásicas Volume y Range bars hasta métodos más exóticos como Renko y Kagi, velas de ruptura de tres líneas, barras de Rango; ¿cuáles son sus estadísticas, de qué otra forma se pueden representar los precios de forma discreta?
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 6): Recolector de señales de reversión a la media
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 6): Recolector de señales de reversión a la media
Aunque algunos conceptos pueden parecer sencillos a primera vista, ponerlos en práctica puede resultar bastante complicado. En el siguiente artículo, le guiaremos a través de nuestro innovador enfoque para automatizar un Asesor Experto (Expert Advisor, EA) que analiza hábilmente el mercado utilizando una estrategia de reversión a la media. Acompáñenos mientras desentrañamos las complejidades de este apasionante proceso de automatización.
Evaluación visual y ajuste comercial en MetaTrader 5
Evaluación visual y ajuste comercial en MetaTrader 5
En el simulador de estrategias no solo es posible optimizar los parámetros de un robot comercial. Hoy le mostraremos cómo evaluar post-facto la historia comercial de su cuenta y realizar ajustes en el trading en el simulador cambiando el tamaño de las órdenes stop para las posiciones abiertas.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 51): Aprendizaje por refuerzo con SAC
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 51): Aprendizaje por refuerzo con SAC
Soft Actor Critic es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que utiliza tres redes neuronales. Una red de actores y dos redes de críticos. Estos modelos de aprendizaje automático se emparejan en una relación maestro-esclavo en la que los críticos se modelan para mejorar la precisión de las previsiones de la red de actores. Al tiempo que introducimos ONNX en esta serie, exploramos cómo estas ideas podrían ponerse a prueba como una señal personalizada de un asesor experto ensamblado por un asistente.
Kit de herramientas de negociación MQL5 (Parte  5): Ampliación de la libreria EX5 de gestión del historial con funciones de posición
Kit de herramientas de negociación MQL5 (Parte 5): Ampliación de la libreria EX5 de gestión del historial con funciones de posición
Descubra cómo crear funciones EX5 exportables para consultar y guardar de forma eficiente datos históricos de posición. En esta guía paso a paso, ampliaremos la libreria de gestión del historial EX5 mediante el desarrollo de módulos que recuperan las propiedades clave de la posición cerrada más recientemente. Entre ellos se incluyen el beneficio neto, la duración de la operación, el stop loss basado en pips, el take profit, los valores de beneficio y otros detalles importantes.
Algoritmo de Partenogénesis Cíclica - Cyclic Parthenogenesis Algorithm (CPA)
Algoritmo de Partenogénesis Cíclica - Cyclic Parthenogenesis Algorithm (CPA)
En este trabajo, analizaremos un nuevo algoritmo de optimización basado en la población, el CPA (Cyclic Parthenogenesis Algorithm), inspirado en la estrategia reproductiva única de los pulgones. El algoritmo combina dos mecanismos de reproducción: la partenogénesis y la reproducción sexual, y utiliza una estructura de población colonial con posibilidad de migración entre colonias. Las características clave del algoritmo son el cambio adaptativo entre diferentes estrategias de cría y un sistema de intercambio de información entre colonias usando un mecanismo de vuelo.
Cambiando a MQL5 Algo Forge (Parte 3): Uso de repositorios de terceros en su propio proyecto
Cambiando a MQL5 Algo Forge (Parte 3): Uso de repositorios de terceros en su propio proyecto
Hoy veremos cómo podemos conectar el código de otra persona desde cualquier repositorio en el almacenamiento MQL5 Algo Forge a nuestro proyecto. En el presente artículo, finalmente abordaremos esta tarea prometedora pero también compleja: cómo conectar y utilizar en la práctica bibliotecas de repositorios de terceros del almacenamiento MQL5 Algo Forge en nuestro proyecto.
Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 10): Estrategia de Cruce Dorado y Cruce de la Muerte (EA)
Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 10): Estrategia de Cruce Dorado y Cruce de la Muerte (EA)
¿Sabías que el Cruce Dorado y el Cruce de la Muerte están entre las estrategias más fiables para detectar tendencias de mercado a largo plazo? Un Cruce Dorado señala una tendencia alcista cuando una media móvil corta cruza por encima de una más larga, mientras que un Cruce de la Muerte indica una tendencia bajista cuando la media corta cruza por debajo. A pesar de su sencillez y eficacia, aplicar estas estrategias manualmente suele llevar a perder oportunidades o a ejecutar operaciones con retraso.
Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 5): Desarrollar y probar la estrategia de negociación con LLMs (III) Ajuste del adaptador
Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 5): Desarrollar y probar la estrategia de negociación con LLMs (III) Ajuste del adaptador
Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial actual, los modelos de lenguaje (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial, por lo que deberíamos pensar en cómo integrar LLM potentes en nuestro trading algorítmico. Para la mayoría de las personas, es difícil ajustar estos poderosos modelos según sus necesidades, implementarlos localmente y luego aplicarlos al comercio algorítmico. Esta serie de artículos adoptará un enfoque paso a paso para lograr este objetivo.
Dominando las operaciones con archivos en MQL5: desde E/S básicas hasta la creación de un lector CSV personalizado
Dominando las operaciones con archivos en MQL5: desde E/S básicas hasta la creación de un lector CSV personalizado
Este artículo se centra en las técnicas esenciales de manejo de archivos MQL5, que abarcan registros de operaciones, procesamiento CSV e integración de datos externos. Ofrece tanto comprensión conceptual como orientación práctica sobre codificación. Los lectores aprenderán a crear paso a paso una clase de importador CSV personalizada, adquiriendo habilidades prácticas para aplicaciones del mundo real.
Redes neuronales en el trading: Transformador jerárquico de doble torre (Hidformer)
Redes neuronales en el trading: Transformador jerárquico de doble torre (Hidformer)
Hoy le proponemos introducir un framework de transformador jerárquico de dos torres (Hidformer) desarrollado para la previsión de series temporales y el análisis de datos. Los autores del framework propusieron varias mejoras en la arquitectura del Transformer que mejoran la precisión de las predicciones y reducen el consumo de recursos computacionales.
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 2): El sistema Kumo Breakout con Ichimoku y Awesome Oscillator
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 2): El sistema Kumo Breakout con Ichimoku y Awesome Oscillator
En este artículo, creamos un Asesor Experto (EA) que automatiza la estrategia Kumo Breakout utilizando el indicador Ichimoku Kinko Hyo y el Awesome Oscillator. Recorremos el proceso de inicialización de los indicadores, detección de condiciones de ruptura y codificación de entradas y salidas automáticas en las operaciones. Además, implementamos trailing stops y lógica de gestión de posiciones para mejorar el rendimiento del EA y su adaptabilidad a las condiciones del mercado.
Funciones de activación neuronal durante el aprendizaje: ¿la clave de una convergencia rápida?
Funciones de activación neuronal durante el aprendizaje: ¿la clave de una convergencia rápida?
En este artículo presentamos un estudio de la interacción de distintas funciones de activación con algoritmos de optimización en el contexto del entrenamiento de redes neuronales. Se presta especial atención a la comparación entre el ADAM clásico y su versión poblacional al tratar con una amplia gama de funciones de activación, incluidas las funciones oscilatorias ACON y Snake. Usando una arquitectura MLP minimalista (1-1-1) y un único ejemplo de entrenamiento, la influencia de las funciones de activación en el proceso de optimización se aísla de otros factores. Asimismo, propondremos un enfoque para controlar los pesos de la red mediante los límites de las funciones de activación y un mecanismo de reflexión de pesos que evitará los problemas de saturación y estancamiento en el aprendizaje.
Desarrollo de asesores expertos autooptimizables en MQL5 (Parte 2): Estrategia de scalping en el USDJPY
Desarrollo de asesores expertos autooptimizables en MQL5 (Parte 2): Estrategia de scalping en el USDJPY
Únase a nosotros hoy mientras nos desafiamos a nosotros mismos a crear una estrategia comercial en torno al par USDJPY. Operaremos con patrones de velas japonesas que se forman en el marco temporal diario, ya que potencialmente tienen más fuerza detrás. Nuestra estrategia inicial resultó rentable, lo que nos animó a seguir perfeccionándola y añadiendo capas adicionales de seguridad para proteger el capital obtenido.
Computación cuántica y trading: Una nueva mirada a las previsiones de precios
Computación cuántica y trading: Una nueva mirada a las previsiones de precios
En el artículo analizaremos un enfoque innovador para predecir los movimientos de precios en los mercados financieros utilizando la computación cuántica. La atención se centrará en la aplicación del algoritmo Quantum Phase Estimation (QPE) para encontrar precursores de patrones de precios, lo que permitirá acelerar considerablemente el proceso de análisis de los datos de mercado.
Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 9): Asesor Experto de múltiples estrategias (III)
Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 9): Asesor Experto de múltiples estrategias (III)
¡Bienvenidos a la tercera entrega de nuestra serie sobre tendencias! Hoy profundizaremos en el uso de la divergencia como estrategia para identificar puntos de entrada óptimos dentro de la tendencia diaria predominante. También presentaremos un mecanismo de bloqueo de ganancias personalizado, similar a un stop-loss dinámico, pero con mejoras únicas. Además, actualizaremos el asesor experto Trend Constraint a una versión más avanzada, incorporando una nueva condición de ejecución comercial para complementar las existentes. A medida que avanzamos, continuaremos explorando la aplicación práctica de MQL5 en el desarrollo algorítmico, brindándole información más detallada y técnicas prácticas.
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 5): Volatility Navigator EA
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 5): Volatility Navigator EA
Determinar la dirección del mercado puede ser sencillo, pero saber cuándo entrar puede resultar complicado. Como parte de la serie titulada «Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio», me complace presentar otra herramienta que proporciona puntos de entrada, niveles de toma de ganancias y colocación de órdenes stop loss. Para lograrlo, hemos utilizado el lenguaje de programación MQL5. Profundicemos en cada paso de este artículo.
Desarrollamos un asesor experto para controlar los puntos de entrada en las operaciones swing
Desarrollamos un asesor experto para controlar los puntos de entrada en las operaciones swing
A medida que el año se acerca a su fin, los tráders a largo plazo suelen hacer balance del año, analizando la historia, el comportamiento y las tendencias del mercado para evaluar el potencial de los movimientos futuros. En este artículo, analizaremos el desarrollo de un asesor experto para el seguimiento de operaciones a largo plazo utilizando MQL5. El objetivo será hacer frente a problemas como la pérdida de oportunidades comerciales debido al trading manual y a la falta de sistemas de supervisión automatizados. Como ejemplo de definición eficaz de una estrategia para nuestra solución y también para desarrollar la misma, utilizaremos uno de los pares comerciales más destacados.
Integración de Discord con MetaTrader 5: Creación de un robot comercial con notificaciones en tiempo real
Integración de Discord con MetaTrader 5: Creación de un robot comercial con notificaciones en tiempo real
En este artículo veremos cómo integrar MetaTrader 5 y el servidor Discord para recibir notificaciones de transacciones en tiempo real desde cualquier parte del mundo. Además, aprenderemos a configurar la plataforma y Discord para asegurarnos de que las alertas se envían a Discord, y hablaremos de los problemas de seguridad que surgen al utilizar WebRequest y webhooks para estos métodos de notificación.
Desarrollamos un asesor experto multidivisas (Parte 21): Preparación para un experimento importante y optimización del código
Desarrollamos un asesor experto multidivisas (Parte 21): Preparación para un experimento importante y optimización del código
Para continuar avanzando, sería bueno ver si podemos mejorar los resultados realizando periódicamente optimizaciones automáticas repetidas y generando un nuevo asesor experto. El escollo en muchos argumentos sobre el uso de la optimización de parámetros es la cuestión de cuánto tiempo pueden usarse los parámetros obtenidos para operar en el periodo futuro manteniendo los principales indicadores de rentabilidad y reducción en los niveles dados. ¿Es posible en general lograrlo?
Modelo de riesgo de cartera utilizando el criterio de Kelly y la simulación de Monte Carlo
Modelo de riesgo de cartera utilizando el criterio de Kelly y la simulación de Monte Carlo
Durante décadas, los operadores han utilizado la fórmula del criterio de Kelly para determinar la proporción óptima de capital que se debe asignar a una inversión o apuesta con el fin de maximizar el crecimiento a largo plazo y minimizar el riesgo de ruina. Sin embargo, seguir ciegamente el criterio de Kelly utilizando el resultado de una sola prueba retrospectiva suele ser peligroso para los operadores individuales, ya que en el trading en vivo, la ventaja comercial disminuye con el tiempo y el rendimiento pasado no es un indicador de resultados futuros. En este artículo, presentaré un enfoque realista para aplicar el criterio de Kelly a la asignación de riesgos de uno o más EA en MetaTrader 5, incorporando los resultados de la simulación de Monte Carlo de Python.
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte VIII): Panel de análisis
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte VIII): Panel de análisis
Hoy profundizamos en la incorporación de métricas de trading útiles dentro de una ventana especializada integrada en el EA del Panel de Administración. Este debate se centra en la implementación de MQL5 para desarrollar un panel de análisis y destaca el valor de los datos que proporciona a los administradores de operaciones bursátiles. El impacto es principalmente educativo, ya que se extraen valiosas lecciones del proceso de desarrollo, lo que beneficia tanto a los desarrolladores noveles como a los experimentados. Esta función demuestra las oportunidades ilimitadas que ofrece esta serie de desarrollo al equipar a los gestores comerciales con herramientas de software avanzadas. Además, exploraremos la implementación de las clases PieChart y ChartCanvas como parte de la continua expansión de las capacidades del panel del administrador de operaciones.
ADAM poblacional (Estimación Adaptativa de Momentos)
ADAM poblacional (Estimación Adaptativa de Momentos)
Este artículo presenta la transformación del conocido y popular método de optimización ADAM basado en gradientes en un algoritmo basado en poblaciones y su modificación con la introducción de individuos híbridos. El nuevo enfoque permite crear agentes que combinen elementos de soluciones exitosas mediante una distribución de probabilidades. Una innovación clave es la generación de poblaciones híbridas que acumulan de forma adaptativa la información de las soluciones más prometedoras, mejorando la eficacia de la búsqueda en espacios multidimensionales complejos.
Introducción a MQL5 (Parte 10): Guía de trabajo con indicadores incorporados en MQL5 para principiantes
Introducción a MQL5 (Parte 10): Guía de trabajo con indicadores incorporados en MQL5 para principiantes
Este artículo describe cómo trabajar con indicadores incorporados en MQL5, con especial atención en la creación de un asesor experto basado en el indicador RSI utilizando un enfoque de proyecto. Hoy aprenderá a obtener y utilizar los valores RSI, a gestionar las fluctuaciones de liquidez y a mejorar la visualización de las transacciones mediante objetos gráficos. Además, el artículo abordará otros aspectos importantes: el riesgo como porcentaje del depósito, los ratios riesgo/rentabilidad y la modificación del riesgo sobre la marcha para proteger los beneficios.