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Gestión de Riesgo (parte 3): Construyendo la Clase Principal para la Gestión de Riesgo
Gestión de Riesgo (parte 3): Construyendo la Clase Principal para la Gestión de Riesgo
En este artículo daremos inicio a la creación de la clase principal de gestión de riesgo, la cual será fundamental para administrar el riesgo en el sistema. Nos enfocaremos en construir las bases, definiendo estructuras, variables y funciones esenciales. Además, implementaremos los métodos necesarios para asignar valores a las pérdidas y ganancias máximas, estableciendo así los cimientos de esta gestión.
MetaTrader 5 para Linux
MetaTrader 5 para Linux
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.
Implementación de un modelo de tabla en MQL5: Aplicación del concepto MVC (Modelo-Vista-Controlador)
Implementación de un modelo de tabla en MQL5: Aplicación del concepto MVC (Modelo-Vista-Controlador)
En este artículo, analizamos el proceso de desarrollo de un modelo de tabla en MQL5 utilizando el patrón arquitectónico MVC (Modelo-Vista-Controlador) para separar la lógica de datos, la presentación y el control, lo que permite obtener un código estructurado, flexible y escalable. Consideramos la implementación de clases para construir un modelo de tabla, incluyendo el uso de listas enlazadas para almacenar datos.
MetaQuotes ID en el terminal móvil MetaTrader
MetaQuotes ID en el terminal móvil MetaTrader
Los teléfonos con base Android e iOS nos proponen un sinfín de posibilidades, muchas de las cuales ni siquiera imaginamos o no usamos en todo su potencial. Una de esas novedades es la tecnología de notificaciones Push, que permite recibir mensajes personales a través de internet, independientemente del número de teléfono móvil o el operador de telefonía móvil. En el terminal móvil MetaTrader ya ha fructificado la posibilidad de recibir este tipo de mensajes directamente desde su robot comercial. Para ello, basta con conocer el identificador MetaQuotes ID de su aparato, más de 9 000 000 terminales móviles lo han recibido ya.
Algoritmo de optimización de neuroboides 2 — Neuroboids Optimization Algorithm 2 (NOA2)
Algoritmo de optimización de neuroboides 2 — Neuroboids Optimization Algorithm 2 (NOA2)
El nuevo algoritmo de optimización de autor, NOA2 (Neuroboids Optimisation Algorithm 2), combina los principios de la inteligencia de enjambre con el control neuronal. El NOA2 combina la mecánica del comportamiento de los enjambres de neuroboids con un sistema neuronal adaptativo que permite a los agentes ajustar de forma autónoma su comportamiento a medida que buscan un óptimo. El algoritmo se está desarrollando activamente y muestra potencial para resolver problemas complejos de optimización.
Clases de tabla y encabezado basadas en el modelo de tabla de MQL5: Aplicación del concepto MVC
Clases de tabla y encabezado basadas en el modelo de tabla de MQL5: Aplicación del concepto MVC
Esta es la segunda parte del artículo dedicado a la implementación del modelo de tabla en MQL5 utilizando el paradigma constructivo MVC (Model-View-Controller). Este artículo trata sobre el desarrollo de clases de tabla y su encabezado a partir de un modelo de tabla previamente creado. Las clases desarrolladas serán la base para la posterior implementación de los componentes Vista (View) y Controlador (Controller), que se tratarán en los siguientes artículos.
Indicador de estimación de fuerza y debilidad de pares de divisas en MQL5 puro
Indicador de estimación de fuerza y debilidad de pares de divisas en MQL5 puro
Hoy crearemos un indicador profesional para analizar la fuerza de las divisas en MQL5. Esta guía paso a paso le enseñará cómo desarrollar una poderosa herramienta comercial con un tablero visual para MetaTrader 5. Asimismo, aprenderá a calcular la fuerza de los pares de divisas en múltiples marcos temporales (H1, H4, D1), a implementar actualizaciones dinámicas de datos y a crear una interfaz fácil de usar.
Simulación de mercado (Parte 07): Sockets (I)
Simulación de mercado (Parte 07): Sockets (I)
Sockets. ¿Sabes para qué sirven o cómo usarlos en MetaTrader 5? Si la respuesta es no, comencemos aprendiendo un poco sobre ellos. Este artículo trata de lo más básico. Pero, como existen diversas maneras de hacer lo mismo, y lo que realmente nos interesa es siempre el resultado, quiero mostrar que sí, existe una forma sencilla de pasar datos desde MetaTrader 5 hacia otros programas, como, por ejemplo, Excel. Sin embargo, la idea principal no es transferir datos de MetaTrader 5 a Excel, sino hacer lo contrario. Es decir, transferir datos desde Excel, o desde cualquier otro programa, hacia MetaTrader 5.
Simulación de mercado (Parte 19): Iniciando SQL (II)
Simulación de mercado (Parte 19): Iniciando SQL (II)
Como expliqué en el primer artículo sobre SQL, no tiene sentido que pierdas el tiempo programando rutinas para conseguir hacer algo que SQL ya incluye. Sin embargo, si no sabes lo más básico, no lograrás hacer nada con SQL para aprovechar lo que esta herramienta tiene para ofrecernos. Por ello, en este artículo veremos cómo ejecutar tareas fundamentales en bases de datos.
Simulación de mercado (Parte 18): Iniciando SQL (I)
Simulación de mercado (Parte 18): Iniciando SQL (I)
Da igual si vamos a usar uno u otro programa de SQL, ya sea MySQL, SQL Server, SQLite, OpenSQL o cualquier otro. Todos tienen algo en común. Ese algo en común es el lenguaje SQL. Aunque no vayas a usar una WorkBench, podrás manipular o trabajar con una base de datos directamente en MetaEditor o a través de MQL5 para hacer cosas en MetaTrader 5, pero necesitarás tener conocimientos de SQL. Así que aquí aprenderemos, al menos, lo básico.
Simulación de mercado (Parte 17): Sockets (XI)
Simulación de mercado (Parte 17): Sockets (XI)
Implementar la parte que se ejecutará aquí en MetaTrader 5 no es complicado. Pero hay diversos aspectos a los que hay que prestar atención. Esto es para que tú, querido lector, consigas hacer que el sistema funcione de verdad. Recuerda una cosa: no se ejecutará un único programa. En realidad, estarás ejecutando tres programas a la vez. Es importante que cada uno se implemente y se construya de forma que trabajen y se comuniquen entre sí. Es crucial que cada uno sepa qué está intentando o deseando hacer el otro.
Cómo publicar un producto en el Mercado
Cómo publicar un producto en el Mercado
Ofrezca sus desarrollos a millones de usuarios de MetaTrader en todo el mundo: publíquelos en el Mercado. El servicio ofrece una infraestructura preparada para realizar ventas: acceso al público, mecanismos de licencia, provisión de versiones de prueba, entrega de actualizaciones y aceptación de pagos. Todo lo que debe hacer es pasar un rápido proceso de registro y superar el proceso de publicación del producto. Comience a ganar dinero con sus desarrollos: el servicio se encargará de todos los detalles técnicos.
¿Cómo presentar correctamente un Producto a la venta en el Mercado?
¿Cómo presentar correctamente un Producto a la venta en el Mercado?
Para vender sus programas a los traders, no basta con simplemente crear un programa cómodo y útil y publicarlo en el Mercado, es imprescindible dotar a su Producto de una estupenda descripción y buenas ilustraciones. Un logotipo de calidad y unas capturas de pantalla bien hechas no son menos importantes que el "true coding". Recuerde: no hay descargas == no hay ventas.
Del básico al intermedio: Objetos (I)
Del básico al intermedio: Objetos (I)
En este artículo, empezaremos a ver cómo podremos trabajar con objetos directamente en el gráfico. Esto usando un código construido especialmente para mostrarnos algo. Trabajar con objetos es algo muy interesante y bastante divertido. Como este será el primer contacto, empezaremos con algo muy simple.
Movimiento de precios: Modelos matemáticos y análisis técnico
Movimiento de precios: Modelos matemáticos y análisis técnico
Pronosticar los movimientos de los pares de divisas es un factor importante para el éxito en el trading. Este artículo explora varios modelos de movimiento de precios, analiza sus ventajas y desventajas y además explora su aplicación práctica en estrategias comerciales. Asimismo, consideraremos enfoques que nos permitirán identificar patrones ocultos y mejorar la precisión de los pronósticos.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 58): Aprendizaje por refuerzo (DDPG) con patrones de media móvil y oscilador estocástico
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 58): Aprendizaje por refuerzo (DDPG) con patrones de media móvil y oscilador estocástico
La media móvil y el oscilador estocástico son indicadores muy comunes cuyos patrones colectivos analizamos en el artículo anterior, mediante una red de aprendizaje supervisado, para ver qué «patrones se mantendrían». Partiendo de los análisis de ese artículo, vamos un paso más allá y analizamos los efectos que tendría en el rendimiento el aprendizaje por refuerzo, cuando se utiliza con esta red entrenada. Los lectores deben tener en cuenta que nuestras pruebas se han realizado en un periodo de tiempo muy limitado. No obstante, seguimos aprovechando los requisitos mínimos de programación que ofrece el Asistente de MQL5 (MQL5 Wizard) para mostrar esto.
Redes neuronales en el trading: Generalización de series temporales sin vinculación a datos (Módulos básicos del modelo)
Redes neuronales en el trading: Generalización de series temporales sin vinculación a datos (Módulos básicos del modelo)
Seguimos familiarizándonos con el framework Mamba4Cast. Hoy profundizaremos en la implementación práctica de los enfoques propuestos. Mamba4Cast no ha sido diseñado para un largo periodo de calentamiento en cada nueva serie temporal, sino para un funcionamiento inmediato. Gracias al concepto de pronóstico Zero-Shot, el modelo es capaz de generar inmediatamente pronósticos de alta calidad sobre datos reales sin entrenamiento adicional ni ajuste de hiperparámetros.
Asesor de autoaprendizaje con red neuronal basada en matriz de estados
Asesor de autoaprendizaje con red neuronal basada en matriz de estados
Asesor de autoaprendizaje con red neuronal basada en matriz de estados. Hoy combinaremos cadenas de Márkov con una red neuronal multicapa MLP, escrita en la biblioteca ALGLIB MQL5. ¿Cómo podemos combinar las cadenas de Márkov y las redes neuronales para realizar previsiones en Forex?
Búsqueda oscilatoria determinista (DOS) — Deterministic Oscillatory Search (DOS)
Búsqueda oscilatoria determinista (DOS) — Deterministic Oscillatory Search (DOS)
El algoritmo de búsqueda oscilatoria determinista (DOS) es un método de optimización global innovador que combina las ventajas de los algoritmos de gradiente y enjambre sin usar números aleatorios. El mecanismo de oscilaciones e inclinaciones de aptitud permite a DOS explorar espacios de búsqueda complejos de manera determinista.
Implementación de los cierres parciales en MQL5
Implementación de los cierres parciales en MQL5
En este artículo se desarrolla una clase para gestionar cierres parciales en MQL5 y se integra dentro de un EA de order blocks. Además, se presentan pruebas de backtest comparando la estrategia con y sin parciales, analizando en qué condiciones su uso puede maximizar y asegurar beneficios. Concluimos que especialmente en estilos de trading orientados a movimientos más amplios, el uso de parciales podría ser beneficioso.
Indicador de pronóstico ARIMA en MQL5
Indicador de pronóstico ARIMA en MQL5
En este artículo, crearemos un indicador de pronóstico ARIMA en MQL5. El artículo analiza cómo el modelo ARIMA genera pronósticos y su aplicabilidad al mercado Forex y al mercado de valores en general. También explica qué es la autorregresión AR, cómo se utilizan los modelos autorregresivos para realizar pronósticos y cómo funciona el mecanismo autorregresivo.
Optimización de Battle Royale — Battle Royale Optimizer (BRO)
Optimización de Battle Royale — Battle Royale Optimizer (BRO)
El artículo describe un innovador enfoque de optimización que combina la competición espacial de soluciones con el estrechamiento adaptativo del espacio de búsqueda, lo cual convierte al Battle Royale Optimizer en una prometedora herramienta para el análisis financiero.
Optimización de arrecifes de coral — Coral Reefs Optimization (CRO)
Optimización de arrecifes de coral — Coral Reefs Optimization (CRO)
Este artículo presenta un análisis exhaustivo del algoritmo de optimización de arrecifes de coral (CRO), un método metaheurístico inspirado en los procesos biológicos de formación y desarrollo de los arrecifes de coral. El algoritmo modela aspectos clave de la evolución de los corales: la reproducción externa e interna, el asentamiento de larvas, la reproducción asexual y la competencia por un espacio limitado en el arrecife. El artículo se centra en una versión mejorada del algoritmo.
Indicador del modelo CAPM en el mercado Forex
Indicador del modelo CAPM en el mercado Forex
Adaptación del modelo CAPM clásico para el mercado de divisas Forex en MQL5. El indicador calcula el retorno esperado y la prima de riesgo según la volatilidad histórica. Los indicadores suben en los picos y valles, lo que refleja los principios fundamentales de fijación de precios. Aplicación práctica de estrategias de contra-tendencia y seguimiento de tendencia, considerando la dinámica de la relación riesgo-retorno en tiempo real. Incluye aparato matemático e implementación técnica.
Criterios de tendencia. Final
Criterios de tendencia. Final
En este artículo veremos cómo aplicar en la práctica algunos criterios de tendencia, y también intentaremos desarrollar algunos criterios nuevos. La atención se centrará en la eficacia de la aplicación de estos criterios al análisis de datos de mercado y al trading.
Minería de datos de los balances de los bancos centrales y obtención de un panorama de la liquidez global
Minería de datos de los balances de los bancos centrales y obtención de un panorama de la liquidez global
La minería de datos del balance de los bancos centrales ofrece una imagen de la liquidez global en el mercado Forex y en las divisas clave. Hoy combinaremos datos de la Fed, el BCE, el BOJ y el PBoC en un índice compuesto y utilizaremos el aprendizaje automático para descubrir patrones ocultos. Este enfoque convierte los datos sin procesar en señales comerciales reales combinando el análisis fundamental y técnico.
Minería de datos de la CFTC en Python y creación de un modelo de IA
Minería de datos de la CFTC en Python y creación de un modelo de IA
Hoy intentaremos extraer datos de la CFTC, descargar informes COT y TFF a través de Python, conectarlos con cotizaciones de MetaTrader 5 y un modelo de IA, y obtener pronósticos. ¿Qué son los informes COT en el mercado Forex? ¿Cómo usar los informes COT y TFF para realizar previsiones?
Trading por pares: negociación algorítmica con optimización automática en la diferencia de puntuación Z
Trading por pares: negociación algorítmica con optimización automática en la diferencia de puntuación Z
En este artículo, veremos qué es el trading por pares y cómo se realiza el comercio de correlaciones. También crearemos un asesor experto para automatizar el trading por pares y añadiremos la capacidad de optimizar automáticamente dicho algoritmo comercial a partir de los datos históricos. Además, como parte del proyecto, aprenderemos a calcular la divergencia de dos pares utilizando la puntuación z.
Estudiamos la predicción conformal de series temporales financieras
Estudiamos la predicción conformal de series temporales financieras
En este artículo, nos familiarizaremos con las predicciones conformales y la biblioteca MAPIE que las implementa. Este enfoque es uno de los más modernos en aprendizaje automático y nos permite centrarnos en la gestión de riesgos para modelos de aprendizaje automático existentes y diversos. Las predicciones conformales, por sí mismas, no suponen una forma de encontrar patrones en los datos. Solo determinan el grado de confianza de los modelos existentes para predecir ejemplos específicos y permiten filtrar las predicciones fiables.
Análisis espectral singular unidimensional
Análisis espectral singular unidimensional
El artículo aborda aspectos teóricos y prácticos del método de análisis espectral singular (ARS), un método eficaz de análisis de series temporales que permite representar la compleja estructura de una serie como una descomposición en componentes simples, como la tendencia, las fluctuaciones estacionales (periódicas) y el ruido.