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Indicador técnico de preparación propia
Indicador técnico de preparación propia
En este artículo, analizaremos algunos algoritmos que nos permitirán crear nuestro propio indicador técnico. Asimismo, veremos cómo, con unos supuestos iniciales muy sencillos, podremos obtener resultados bastante complejos e interesantes.
Matemáticas del mercado: beneficios, pérdidas, costes
Matemáticas del mercado: beneficios, pérdidas, costes
En este artículo, le mostraremos cómo calcular el beneficio o las pérdidas totales de cualquier operación, incluyendo la comisión y el swap. Hoy crearemos un modelo matemático más preciso, escribiremos el código basado en él y lo compararemos con un referente. También intentaremos meternos analizar los entresijos de la función principal de MQL5 para calcular el beneficio y llegaremos al fondo de todos los valores necesarios de la especificación.
Algoritmos de optimización de la población
Algoritmos de optimización de la población
Artículo de introducción a los algoritmos de optimización (AO). Clasificación. En el artículo, intentaremos crear un banco de pruebas (un conjunto de funciones) que servirá en el futuro para comparar los AO entre sí, e incluso, quizás, para identificar el algoritmo más universal de todos los ampliamente conocidos.
Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 29): Plataforma parlante
Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 29): Plataforma parlante
En este artículo aprenderemos a hacer hablar a la plataforma MT5. ¿Qué tal si hacemos que el EA sea más divertido? Operar en los mercados financieros suele ser una actividad extremadamente aburrida y monótona, pero podemos hacerla un poco menos tediosa. Este proyecto podría ser peligroso en caso de que tengas un problema que te haga adicto, pero en realidad con las modificaciones todo el escenario podría ser más entretenido, menos aburrido.
Trabajamos con matrices y vectores en MQL5
Trabajamos con matrices y vectores en MQL5
Para resolver problemas matemáticos, se han añadido a MQL5 matrices y vectores. Los nuevos tipos tienen métodos incorporados para escribir un código conciso y fácilmente comprensible que se acerque a una notación matemática. Los arrays son algo bueno, pero las matrices, en muchos casos, resultan mejores.
Aprendizaje automático y data science (Parte 03): Regresión matricial
Aprendizaje automático y data science (Parte 03): Regresión matricial
En esta ocasión, vamos a crear modelos usando matrices: estas ofrecen una gran flexibilidad y permiten crear modelos potentes que pueden manejar no solo cinco variables independientes, sino muchas otras, tantas como los límites computacionales de nuestro ordenador nos permitan. El presente artículo será muy interesante, eso seguro.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 14): Clusterización de datos
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 14): Clusterización de datos
Lo confieso: ha pasado más de un año desde que publiqué el último artículo. En tanto tiempo, me ha sido posible repensar mucho, desarrollar nuevos enfoques. Y en este nuevo artículo, me gustaría alejarme un poco del método anteriormente usado de aprendizaje supervisado, y sugerir una pequeña inmersión en los algoritmos de aprendizaje no supervisado. En particular, vamos a analizar uno de los algoritmos de clusterización, las k-medias.
Cómo avanzar en el aprendizaje automático
Cómo avanzar en el aprendizaje automático
Aquí tenemos una selección de materiales que resultarán útiles para que los tráders mejoren sus conocimientos sobre el trading algorítmico. La época de los algoritmos simples es cosa del pasado: ahora es difícil alcanzar el éxito sin utilizar el aprendizaje automático y las redes neuronales.
Qué podemos hacer con la ayuda de medias móviles
Qué podemos hacer con la ayuda de medias móviles
En este artículo, hemos recopilado algunos usos del indicador de media móvil. Si se requiere un análisis de curvas, para casi todos los métodos se han hecho indicadores que permiten visualizar una idea útil. En la mayoría de los casos, las ideas se han tomado prestadas de otros autores, pero, en conjunto, suelen ayudar a ver las tendencias principales con mayor precisión y, con suerte, a tomar mejores decisiones comerciales. Nivel de conocimiento de MQL5: inicial.
Usando la clase CCanvas en las aplicaciones MQL
Usando la clase CCanvas en las aplicaciones MQL
En este artículo, hablaremos sobre el uso de la clase CCanvas en las aplicaciones MQL, ofreciendo un análisis detallado y con ejemplos del tema. Asimismo, mostraremos a los usuarios los fundamentos necesarios para trabajar con esta herramienta.
Múltiples indicadores en un gráfico (Parte 01): Entendiendo los conceptos
Múltiples indicadores en un gráfico (Parte 01): Entendiendo los conceptos
Entienda cómo se puede agregar varios indicadores al mismo tiempo sin ocupar un área diferente de su gráfico. A mucha gente le gusta y se siente más segura operando cuando observa varios indicadores al mismo tiempo, por ejemplo, RSI, ESTOCÁSTICO, MACD, ADX, entre otros, y en algunos casos incluso diferentes activos que componen un índice determinado.
Websockets para MetaTrader 5 — Usando la API de Windows
Websockets para MetaTrader 5 — Usando la API de Windows
En este artículo, usaremos WinHttp.dll para crear un cliente de websocket para los programas de MetaTrader 5. El cliente se implementará finalmente como una clase, y también se probará contra la API de websocket de Binary.com.
Recetas MQL5 - órdenes ОСО
Recetas MQL5 - órdenes ОСО
En el comercio, el trader usa diferentes mecanismos e interacciones, también entre órdenes. En este artículo se propone una solución para procesar las órdenes OCO. Además, implica las clases de la Biblioteca Estándar, y también se crean los nuevos tipos de datos.
Conjunto de instrumentos para el marcado manual de gráficos y comercio (Parte III). Optimización y nuevos instrumentos
Conjunto de instrumentos para el marcado manual de gráficos y comercio (Parte III). Optimización y nuevos instrumentos
Desarrollo del dibujado de objetos gráficos en los gráficos usando atajos de teclado. Hemos añadido a la biblioteca nuevas herramientas, en particular, una línea recta que recorre vértices arbitrarios y un conjunto de rectángulos que nos permitirá estimar tanto el nivel como el momento del viraje. También mostramos la posibilidad de optimizar el código para mejorar el rendimiento. Hemos reescrito el ejemplo de la implementación como un indicador, lo cual nos permite establecer atajos de teclado junto con otros programas comerciales. El nivel de dominio del código es un poco superior al de un principiante.
Recetas MQL5 – Calendario económico
Recetas MQL5 – Calendario económico
El artículo está dedicado a las posibilidades programáticas del trabajo con el Calendario Económico. Para ello, crearemos una clase para acceder de forma simplificada a las propiedades del calendario y recibir eventos. Como ejemplo práctico, proponemos programar un indicador que usa datos sobre el volumen neto de las posiciones especulativas de CFTC.
Casi un constructor para crear asesores
Casi un constructor para crear asesores
Ofrecemos nuestro propio conjunto de funciones comerciales como asesor listo para usar. El método presentado nos permite obtener multitud de estrategias comerciales con solo añadir indicadores y cambiar los parámetros de entrada.
Usando AutoIt con MQL5
Usando AutoIt con MQL5
Descripción breve. En este artículo, exploraremos la creación de scripts del terminal MetraTrader 5 integrando MQL5 con AutoIt. En el presente material, abarcaremos cómo automatizar varias tareas manipulando la interfaz de usuario de los terminales, y también presentaremos una clase que utiliza la biblioteca AutoItX.
Stoploss de PriceAction Fijo o RSI fijo (Smart StopLoss)
Stoploss de PriceAction Fijo o RSI fijo (Smart StopLoss)
Los Stop Loss son una herramienta importante en cuanto a la gestión de dinero en el trading. El uso efectivo de stop-loss, take profit y el tamaño de lote puede hacer que un tráder sea más consistente en el comercio y, sobre todo, que logre mayor rentabilidad. Aunque el stop-loss es una gran herramienta, existen desafíos derivados de su uso. El principal es la caza de stop-loss. Este artículo analiza cómo reducir la caza de stop-loss en el trading y la compara con el uso clásico de stop-loss para determinar su rentabilidad.
Perceptrón Multicapa y Algoritmo de Retropropagación (Parte II): Implementación en Python e integración en MQL5
Perceptrón Multicapa y Algoritmo de Retropropagación (Parte II): Implementación en Python e integración en MQL5
Se ha puesto a disposición un paquete de Python con el propósito de desarrollar la integración en MQL, lo que abre las puertas a numerosas posibilidades como la exploración de datos, la creación y el uso de modelos de aprendizaje automático. Esta integración nativa de MQL5 en Python abre las puertas a muchas posibilidades de uso que nos permiten construir desde una simple regresión lineal a un modelo de aprendizaje profundo. Entendamos cómo instalar y preparar el entorno de desarrollo y usar algunas de las bibliotecas de aprendizaje automático.