¿Sabía que podemos obtener más precisión pronosticando ciertos indicadores técnicos que prediciendo el precio subyacente de un símbolo negociado? Únase a nosotros para explorar cómo aprovechar esta información para mejorar las estrategias de negociación.
En este artículo, analizaremos una de las famosas estrategias de Bill Williams, la analizaremos e intentaremos mejorarla con otros indicadores y predicciones.
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 abordará paso a paso cómo lograr este objetivo.
En la segunda parte del artículo pasaremos a la aplicación práctica del algoritmo BSO, realizaremos tests con funciones de prueba y compararemos la eficacia de BSO con otros métodos de optimización.
En este artículo, revisamos una estrategia clásica de negociación de crudo con el objetivo de mejorarla aprovechando algoritmos de aprendizaje automático supervisado. Construiremos un modelo de mínimos cuadrados para predecir los futuros precios del crudo Brent basándonos en el diferencial entre los precios del crudo Brent y del crudo WTI. Nuestro objetivo es identificar un indicador adelantado de futuros cambios en los precios del Brent.
En este artículo analizaremos un innovador método de optimización denominado BSO (Brain Storm Optimization), inspirado en el fenómeno natural de la tormenta de ideas. También discutiremos un nuevo enfoque de resolución de tareas de optimización multimodales que utiliza el método BSO y nos permite encontrar múltiples soluciones óptimas sin tener que determinar de antemano el número de subpoblaciones. En este artículo, también analizaremos los métodos de clusterización K-Means y K-Means++.
El artículo analiza un algoritmo BSA basado en el comportamiento de las aves, que se inspira en las interacciones colectivas de bandadas de aves en la naturaleza. Las diferentes estrategias de búsqueda de individuos en el BSA, que incluyen el cambio entre el comportamiento de vuelo, la vigilancia y la búsqueda de alimento, hacen que este algoritmo sea multidimensional. El algoritmo usa los principios del comportamiento de las bandadas, la comunicación, la adaptabilidad, el liderazgo y el seguimiento de las aves para encontrar con eficacia soluciones óptimas.
En este artículo, realizamos un estudio del algoritmo Boids, que se basa en ejemplos únicos del comportamiento de enjambre o bandada de animales. El algoritmo Boids, a su vez, ha servido de base para la creación de toda una clase de algoritmos agrupados bajo el nombre de "inteligencia de enjambre".
Búsqueda de arquitectura neuronal, un enfoque automatizado para determinar la configuración ideal de la red neuronal, puede ser una ventaja cuando se enfrentan muchas opciones y grandes conjuntos de datos de prueba. Analizamos cómo, cuando se combinan vectores propios, este proceso puede resultar aún más eficiente.
En este artículo finalizaremos el indicador Chart Trade, haciéndolo funcional hasta el punto de poder usarlo junto con algún Expert Advisor. Entonces, en este artículo finalizaremos el indicador Chart Trade, haciéndolo funcional hasta el punto de poder usarlo junto con algún Expert Advisor. Esto nos permitirá acceder y trabajar con el indicador, como si estuviera realmente vinculado al Expert Advisor. Pero lo haremos de una manera mucho más interesante que en el pasado.
En este artículo presentamos la implementación de un algoritmo de selección de características descrito en un artículo académico titulado "FREL: Un algoritmo de selección de características estable", llamado Ponderación de características como aprendizaje regularizado basado en energía.
En este artículo, continuaremos el análisis de los patrones de precios en la biblioteca DoEasy. Así, crearemos la clase de patrón "Barra interior" de las formaciones Price Action.
El algoritmo de optimización de ballenas (WOA) es un algoritmo metaheurístico inspirado en el comportamiento y las estrategias de caza de las ballenas jorobadas. La idea básica del WOA es imitar el método de alimentación denominado "red de burbujas", en el que las ballenas crean burbujas alrededor de la presa para atacarla después en espiral.
En este artículo, entenderemos por EA multidivisa un EA o robot comercial que utiliza indicadores ZigZag y Awesome Oscillator que filtran mutuamente sus señales.
La negociación con varias divisas no está disponible por defecto cuando se crea un asesor experto mediante el asistente. Examinamos dos posibles trucos que los operadores pueden utilizar para poner a prueba sus ideas con más de un símbolo a la vez.
En este artículo continuamos nuestra exploración de la familia de algoritmos del método de manejo de datos en grupo, con la implementación del algoritmo combinatorio junto con su encarnación refinada, el algoritmo combinatorio selectivo en MQL5.
En este artículo hablaremos sobre el paradigma de la POO y su aplicación en el código MQL5. Este será el segundo artículo de la serie. En él aprenderemos las características de la programación orientada a objetos y analizaremos ejemplos prácticos. La última vez escribimos un Asesor Experto basado en la Acción del Precio (Price Action) utilizando el indicador EMA y datos de velas. Ahora convertiremos su código procedimental en un código orientado a objetos.
En este artículo vamos a discutir en detalle cómo escribir una clase de gestor de riesgos para el comercio manual a partir de cero. Esta clase también puede utilizarse como clase base para que la hereden los traders algorítmicos que utilizan programas automatizados.
En este artículo, nos sumergiremos en el mundo de la hibridación de algoritmos de optimización analizando tres tipos clave: la mezcla de estrategias y la hibridación secuencial y paralela. Asimismo, realizaremos una serie de experimentos combinando y probando los algoritmos de optimización correspondientes.
Hoy estudiaremos el algoritmo de colonia artificial de abejas. Asimismo, complementaremos nuestros conocimientos con nuevos principios para el estudio de los espacios funcionales. En este artículo hablaremos sobre mi interpretación de la versión clásica del algoritmo.
En este artículo empezaremos a desarrollar métodos de búsqueda de patrones de precios usando datos de series temporales. Un patrón tiene una serie de parámetros comunes a todas las clases y tipos de patrones. Todos los datos de este tipo se centrarán en la clase de objeto de patrón abstracto básico. Hoy crearemos una clase de patrón abstracto y una clase de patrón Pin-bar.
El presente artículo presenta un experimento único cuyo objetivo es investigar el comportamiento de los algoritmos de optimización basados en poblaciones en el contexto de su capacidad para abandonar eficientemente los mínimos locales cuando la diversidad en la población es baja y alcanzar los máximos globales. Los trabajos en este campo nos permitirán comprender mejor qué algoritmos específicos pueden continuar con éxito la búsqueda a partir de las coordenadas fijadas por el usuario como punto de partida, y qué factores influyen en su éxito en este proceso.
En este artículo presentaremos una forma de implementar problemas de optimización con múltiples objetivos y restricciones al seleccionar «Custom Max» en la pestaña Setting del terminal MetaTrader 5. Como ejemplo, el problema de optimización podría ser: Maximizar el Factor de Beneficio, el Beneficio Neto y el Factor de Recuperación, de forma que la reducción sea inferior al 10%, el número de pérdidas consecutivas sea inferior a 5 y el número de operaciones por semana sea superior a 5.
Desarrollando el tema del artículo anterior sobre el multibot, hemos decidido crear una plantilla más flexible y funcional, que tenga grandes posibilidades, y que se pueda utilizar eficazmente en freelance, además de como base para desarrollar asesores de divisa y periodo múltiple con posibilidad de integración con soluciones externas.
Operar con noticias puede ser complicado y abrumador, en este artículo repasaremos los pasos para obtener datos de noticias. Además, conoceremos el calendario económico de MQL5 y lo que ofrece.
En este artículo, continuaremos desarrollando los elementos gráficos de la librería DoEasy, y añadiremos el desplazamiento vertical de los controles del objeto formulario y algunas funciones y métodos útiles que serán necesarios más adelante.
Como el objetivo aquí es ser didáctico. Mantendré las cosas en su forma más sencilla. Es decir, implementaremos solo lo necesario: la multiplicación de matrices. Verás que esto será suficiente para simular la multiplicación de una matriz por un escalar. La gran dificultad que muchas personas tienen a la hora de implementar un código utilizando la factorización de matrices es que, a diferencia de una factorización escalar, donde en casi todos los casos el orden de los factores no altera el resultado, cuando se usan matrices, la cosa no es así.
Después de haber tomado un descanso en el desarrollo y perfeccionamiento del servicio usado en la repetición/simulación, retomaremos el trabajo en él. Ahora que no utilizaremos algunos recursos, como las variables globales del terminal, es necesario reestructurar por completo algunas partes de él. No se preocupen, este proceso se explicará adecuadamente para que todos puedan seguir el desarrollo del servicio.
Un último detalle: Aunque no se incluye en este artículo, explicaré el código del servicio que se estará utilizando en el próximo, ya que usaremos este mismo código como trampolín para lo que realmente estamos desarrollando. Así que ten un poco de paciencia y espera el próximo artículo, pues las cosas se están poniendo cada día más interesantes.
Aunque los módulos se comunican de manera adecuada, existe un error al intentar utilizar el indicador de mouse en el servicio de repetición. Necesitamos corregir esto ahora, antes de pasar al siguiente paso. Además, se ha corregido una incidencia en el código del indicador de mouse. Esta versión finalmente se ha vuelto estable y está debidamente finalizada.
Es la primera vez que se actualiza la funcionalidad del sistema de indicadores. En el artículo anterior Múltiples indicadores en un gráfico expliqué el código base para poder utilizar más de un indicador dentro de una subventana, pero lo que se presentó era sólo la base inicial de un sistema mucho mayor.
En este artículo, implementaremos el indicador de control de manera que pueda integrarse en el sistema de mensajes que está en desarrollo. Aunque no es algo muy complejo de hacer, es necesario entender algunos detalles sobre cómo inicializar este módulo. El contenido expuesto aquí tiene como objetivo, pura y simplemente, la didáctica. En ningún caso debe considerarse como una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.
En este artículo, veremos cómo construir el primero de los módulos, realmente funcional, para ser utilizado en el sistema de repetición/simulador. Además de tener como propósito general servir para otras cosas también. El módulo que se construirá aquí será el del indicador de mouse.
En este artículo, presentaré un tema muy importante, que pocos comprenden realmente: Eventos personalizados. Peligros. Ventajas y fallos causados por tales elementos. Este tema es clave para quienes desean convertirse en programadores profesionales en MQL5 o en cualquier otro tipo de lenguaje. Por ello, nos centraremos en MQL5 y MetaTrader 5.
Este artículo permitirá a los principiantes escribir desde cero la implementación de un script para el equilibrio de riesgos en la negociación simultánea de varios instrumentos comerciales, mientras que los usuarios experimentados podrán obtener nuevas ideas para la implementación de sus soluciones en cuanto a las opciones propuestas en este artículo.
Vamos a crear algo más interesante. El código que mostré antes quedará completamente obsoleto. No quiero arruinar la sorpresa. Sigue el artículo para entender mejor. Desde el inicio de esta secuencia sobre cómo desarrollar un sistema de repetición/simulación, he dicho que la idea es usar la plataforma MetaTrader 5 de manera idéntica, tanto en el sistema que estamos desarrollando como en el mercado real. Es importante que esto se haga de manera adecuada. No querrás entrenar y aprender a luchar usando determinadas herramientas y en el momento de la pelea tener que usar otras.
En este artículo analizaremos el principio de construcción de algoritmos multipoblacionales y como ejemplo de este tipo de algoritmos consideraremos la evolución de grupos sociales (ESG), un nuevo algoritmo de autor. Así, analizaremos los conceptos básicos, los mecanismos de interacción con la población y las ventajas de este algoritmo, y revisaremos su rendimiento en problemas de optimización.
