Vamos a continuar el desarrollo del sistema de órdenes, pero verás que haremos una reutilización masiva de cosas ya vistas en otros artículos. Aun así, tendremos una pequeña recompensa en este artículo. Desarrollaremos, en primer lugar, un sistema que pueda ser operado junto al servidor de negociación real, ya sea usando una cuenta demo o una cuenta real. Haremos uso masivo y extensivo de la plataforma MetaTrader 5 para proporcionarnos todo el soporte que necesitaremos en este inicio de viaje.
En este artículo, analizaremos el uso de todos los modelos de clasificación del paquete Scikit-learn para resolver el problema de la clasificación de los iris de Fisher; asimismo, intentaremos convertir estos al formato ONNX y usar los modelos resultantes en programas MQL5. También compararemos la precisión de los modelos originales y sus versiones ONNX en el conjunto de datos completo Iris dataset.
En este artículo veremos la búsqueda por difusión estocástica, o SDS, que es un algoritmo de optimización muy potente y eficiente basado en los principios del paseo aleatorio. El algoritmo puede encontrar soluciones óptimas en espacios multidimensionales complejos, con una alta tasa de convergencia y la capacidad de evitar extremos locales.
En este artículo, entenderemos por asesor multidivisa un asesor o robot comercial que puede comerciar (abrir/cerrar órdenes, gestionar órdenes, por ejemplo, trailing-stop y trailing-profit, etc.) con más de un par de símbolos de un gráfico. Esta vez usaremos solo un indicador, a saber, Parabolic SAR o iSAR en varios marcos temporales, comenzando desde PERIOD_M15 y terminando con PERIOD_D1.
De todas las cosas desarrolladas hasta ahora, esta, como seguramente también notarás y con el tiempo estarás de acuerdo, es la más desafiante de todas. Lo que tenemos que hacer es algo simple: hacer que nuestro sistema simule lo que hace un servidor comercial en la práctica. Esto de tener que implementar una forma de simular exactamente lo que haría el servidor comercial parece simple. Al menos en palabras. Pero necesitamos hacer esto de manera que, para el usuario del sistema de repetición/simulación, todo suceda de la manera más invisible o transparente posible.
Este artículo describe la implementación de un modelo de regresión de árboles de decisión para predecir precios de activos financieros. Se realizaron etapas de preparación de datos, entrenamiento y evaluación del modelo, con ajustes y optimizaciones. Sin embargo, es importante destacar que el modelo es solo un estudio y no debe ser usado en operaciones reales.
En este artículo, analizaremos un algoritmo de la familia MEC llamado algoritmo MEC Simple de evolución mental (Simple MEC, SMEC). El algoritmo se caracteriza por la belleza de la idea expuesta y su sencillez de aplicación.
El artículo presenta una descripción detallada del algoritmo de salto de rana aleatorio (SFL) y sus capacidades para resolver problemas de optimización. El algoritmo SFL se inspira en el comportamiento de las ranas en su entorno natural y ofrece un enfoque innovador para la optimización de características. El algoritmo SFL supone una herramienta eficaz y flexible que puede gestionar una gran variedad de tipos de datos y alcanzar soluciones óptimas.
En este artículo, analizaremos la implementación práctica de la regresión neta elástica para minimizar el sobreajuste y al mismo tiempo separar automáticamente los predictores útiles de aquellos que tienen poco poder de pronóstico.
En este artículo mostraremos la primera parte de las mejoras que nos permitieron no solo cerrar toda la cadena de automatización para comerciar en MetaTrader 4 y 5, sino también hacer algo mucho más interesante. A partir de ahora, esta solución nos permitirá automatizar completamente tanto el proceso de creación de asesores como el proceso de optimización, así como minimizar el gasto de recursos a la hora de encontrar configuraciones comerciales efectivas.
En este artículo echaremos un vistazo a cómo podemos realizar pruebas de permutación sobre la base de datos de ticks barajados en cualquier asesor experto utilizando solo MetaTrader 5.
En este artículo, echaremos un vistazo rápido a la biblioteca de análisis numérico ALGLIB 3.19, sus aplicaciones y sus nuevos algoritmos, que pueden mejorar la eficiencia del análisis de datos financieros.
En este artículo, entenderemos por asesor multidivisa un asesor o robot comercial que puede comerciar (abrir/cerrar órdenes, gestionar órdenes, etc.) con más de un par de símbolos de un gráfico.
En el presente artículo veremos cómo trabajar con las estructuras de las solicitudes comerciales: la creación de una solicitud, su verificación preliminar antes de enviarla al servidor, la respuesta del servidor a una solicitud comercial y la estructura de las transacciones comerciales. Asimismo, crearemos funciones simples y cómodas para enviar órdenes comerciales al servidor y, basándonos en todo lo discutido, y también crearemos un asesor-informante sobre las transacciones comerciales.
En este artículo veremos las estructuras MqlDateTime, MqlTick, MqlRates, MqlBookInfo y los métodos para imprimir datos desde estas estructuras. Para imprimir todos los campos de una estructura, existe la función estándar ArrayPrint(), que muestra en un cómodo formato tabular los datos contenidos en un array con el tipo de estructura que se está procesando.
El artículo supone una continuación de la revisión de la función PrintFormat(). Hoy veremos brevemente cómo formatear líneas utilizando StringFormat() y su uso posterior en el programa. Asimismo, escribiremos plantillas para mostrar información sobre un símbolo en el registro del terminal. El presente artículo resultará útil tanto a principiantes como a desarrolladores experimentados.
El presente artículo resultará útil tanto a principiantes como a desarrolladores experimentados. En él veremos el funcionamiento de la función PrintFormat(), analizaremos ejemplos de formato string y escribiremos plantillas para enviar información diversa al registro del terminal.
En este artículo, te explicaremos cómo desarrollar un factor de calidad que tu Asesor Experto (EA) pueda mostrar en el simulador de estrategias. Te presentaremos dos formas de cálculo muy conocidas (Van Tharp y Sunny Harris).
El presente artículo continúa la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5. Aquí veremos cómo podemos integrar la teoría de grafos con los monoides y otras estructuras de datos al desarrollar una estrategia de cierre del sistema comercial.
Aquí vamos a empezar a ver cómo implementar algo realmente interesante y curioso. Pero al mismo tiempo, es extremadamente complicado debido a algunas cuestiones que muchos confunden. Y lo peor que puede pasar es que algunos operadores que se autodenominan profesionales no tienen idea de la importancia de estos conceptos en el mercado de capitales. Sí, a pesar de que el enfoque aquí es la programación, comprender algunas cuestiones relacionadas con las operaciones en los mercados es de suma importancia para lo que vamos a empezar a implementar aquí.
En este artículo completaremos el desarrollo de la funcionalidad del objeto de barra de desplazamiento horizontal. Asimismo, haremos posible el desplazamiento del contenido del contenedor moviendo el control deslizante de la barra de desplazamiento y girando la rueda del ratón. También introduciremos ciertas adiciones a la biblioteca considerando la nueva política de ejecución de órdenes aparecida en el terminal y los nuevos códigos de error de ejecución en MQL5.
La regresión es una tarea que consiste en predecir un valor real a partir de un ejemplo sin etiquetar. Para evaluar la precisión de las predicciones de los modelos de regresión, se usan las llamadas métricas de regresión.
El presente artículo continúa la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5. Hoy analizaremos los grupos monoidales como un medio que normaliza conjuntos de monoides y los hace más comparables entre una gama más amplia de conjuntos de monoides y tipos de datos.
En este artículo, veremos métodos asociados con el análisis de series temporales en el dominio de la frecuencia. También prestaremos atención a los beneficios del estudio de las funciones espectrales de series temporales al construir modelos predictivos. Además, analizaremos algunas perspectivas prometedoras para el análisis de series temporales en el dominio de la frecuencia utilizando la transformada discreta de Fourier (DFT).
En este artículo, implementaremos un algoritmo que aplica un modelo autorregresivo de media móvil integrada (modelo Box-Jenkins) utilizando el método de minimización de la función de Powell. Box y Jenkins argumentaron que la mayoría de las series temporales se pueden modelar con una o ambas estructuras.
En este artículo, describiremos solo uno de los aspectos del aprendizaje automático: las funciones de activación. En las redes neuronales artificiales, las funciones de activación de neuronas calculan el valor de la señal de salida en función de los valores de una señal de entrada o un conjunto de señales de entrada. Hoy le mostraremos lo que hay "debajo del capó".
Para poder usar datos que forman barras, debemos abandonar la repetición y comenzar a desarrollar un simulador. Utilizaremos las barras de 1 minuto precisamente porque nos ofrecen un nivel de complejidad mínimo.
Aquí veremos cómo se pueden utilizar datos más fiables (ticks negociados) en el sistema de repetición, sin tener que preocuparnos necesariamente de si están ajustados o no.
En el artículo anterior realizamos correcciones en algunos puntos y agregamos pruebas a nuestro sistema de repetición para garantizar la mayor estabilidad posible. Asimismo, comenzamos a crear y utilizar un archivo de configuración para dicho sistema.
En este artículo, veremos una plantilla simple para crear un robot MetaTrader universal que se pueda usar en varios gráficos, pero adjunto a uno solo, sin necesidad de configurar cada ejemplar del robot en cada gráfico individual.
Gary Anderson desarrolló un método de análisis de mercado basado en una teoría que denominó el factor Janus. La teoría describe un conjunto de indicadores que se pueden usar para identificar tendencias y evaluar el riesgo de mercado. En este artículo, implementaremos dichas herramientas en MQL5.
El artículo describe los principios, métodos y posibilidades del uso del algoritmo electromagnético (EM) en diversos problemas de optimización. El algoritmo EM es una herramienta de optimización eficiente capaz de trabajar con grandes cantidades de datos y funciones multidimensionales.
La teoría de categorías es una rama de las matemáticas diversa y en expansión, relativamente inexplorada aún en la comunidad MQL5. Esta serie de artículos tiene como objetivo describir algunos de sus conceptos para crear una biblioteca abierta y seguir utilizando esta maravillosa sección para crear estrategias comerciales.
Hemos logrado desarrollar una forma de ejecutar la repetición de mercado de manera bastante realista y aceptable. Ahora, vamos a continuar con nuestro proyecto y agregar datos para mejorar el comportamiento de la repetición.
En este artículo, analizaremos métodos utilizados para crear indicadores personalizados que se dibujan con la ayuda de la clase CCanvas de la Biblioteca estándar, y también consideraremos las propiedades de los gráficos para transformar coordenadas. Prestaremos especial atención a los indicadores que rellenan de transparencia el área entre las dos líneas.
