El generador de estrategias de trading de MQL5 Wizard simplifica enormemente los procesos de pruebas de los conceptos de trading. En este artículo se describe el modo de desarrollar un módulo de gestión de dinero y habilitarlo en MQL5 Wizard. Como ejemplo, vamos a considerar un algoritmo de gestión de dinero, en el cual se determina el tamaño de la operación mediante los resultados de la transacción anterior. Además, el artículo aborda la descripción del formato de la clase creada para MQL5 Wizard.
En este artículo se explica el modo de escribir su propia clase de señales de trading con la implementación de señales en el cruce del precio con el promedio móvil y la manera de incluirla en el generador de estrategias de trading de MQL5 Wizard, también se describe la estructura y el formato de la clase generada para MQL5 Wizard.
En este artículo continuamos con la descripción de los algoritmos del motor comercial CStrategy. En la tercera parte de esta serie de artículos se analizan con detalle ejemplos de escritura de estrategias comerciales específicas que utilizan este enfoque. Además, se presta gran atención a los algoritmos auxiliares: el sistema de registro y el acceso a los datos bursátiles con la ayuda de un indexador convencional (Close[1], Open[0], etc.).
En este artículo se describe cómo crear la aplicación que visualiza los canales RSS. Además, hablaremos sobre los aspectos del uso de la Biblioteca estándar durante la creación de los programas interactivos en MetaTrader 5.
Los sockets... ¿Qué podría existir sin ellos en este mundo de información? Aparecieron por primera vez en 1982 y prácticamente no han cambiado hasta el día de hoy, siguen funcionando para nosotros cada segundo. Son la base de una red, las terminaciones nerviosas del Matrix en el que vivimos.
Sistema comercial Rayos Elder basado en los indicadores Bulls Power, Bears Power y Moving Average (EMA — promediación exponencial). Este sistema fue descrito por Alexander Elder en su libro "Vivir del Trading" (Trading for a living).
A pesar de que muchos tráders hasta ahora prefieren el comercio manual, resultará difícil evitar la automatización de operaciones rutinarias en nuestro caso. En el artículo se muestra la creación de un experto de señal multisímbolo para el comercio manual.
En el artículo se analiza un enfoque sobre la prueba de estrés de estrategias comerciales con ayuda de símbolos personalizados Para este objetivo se crea una clase de símbolo de usuario. Con su ayuda, se obtendrán los datos de ticks desde fuentes de terceros y se cambiarán las propiedades del símbolo. Según los resultados del trabajo realizado, se ofrecerán variantes de cambio de las condiciones comerciales con respecto a las cuales se simula la estrategia comercial.
Es la continuación del artículo anterior que describe la creación de la interfaz gráfica para gestionar la optimización. Aquí, vamos a considerar la lógica del funcionamiento de la extensión creada. Vamos a crear un envoltorio para el terminal MetaTrader 5 con el fin de iniciarlo como un proceso controlado usando C#. Además, vamos a analizar el trabajo con los archivos de configuración y archivos de los ajustes. La lógica del programa será dividida en dos partes: en la primera estarán descritos los métodos que se invocan después de pulsar algún botón, la segunda parte se encargará del inicio y de la gestión de la optimización.
No es ningún secreto que el éxito del funcionamiento de cualquier robot comercial depende de la correcta elección de sus parámetros (su optimización). Pero los parámetros óptimos para un intervalo temporal no siempre resultan los mejores en otro intervalo de la historia. Con frecuencia, asesores que son rentables en la simulación, dan pérdidas en tiempo real. Aquí nos surje la pregunta concerniente a la necesidad de optimizar continuamente. Allá donde aparece mucho trabajo rutinario, el hombre busca la forma de automatizarlo. En este artículo proponemos nuestro enfoque particular para solucionar esta tarea.
Este artículo describe el proceso de la creación de una extensión para el terminal MetaTrader. La solución propuesta ayuda a automatizar el proceso de de la optimización iniciando la optimización en otros terminales. Basándose en el presente artículo, serán escritos algunos artículos más, que conciernen a este tema. La extensión está escrita usando el lenguaje C# y las plantillas de programación, lo que demuestra adicionalmente la capacidad del terminal para expandir las posibilidades diseñadas inicialmente en él a través del desarrollo de sus propios módulos, así como, demuestra la facilidad de crear las interfaces gráficas personalizadas usando el lenguaje con una funcionalidad más conveniente para eso.
Existen diferentes enfoques para estudiar y analizar los mercados, pero los principales son dos: técnico y fundamental. En el primer caso, se realiza la recopilación, el procesamiento y el estudio de algunos datos numéricos y de las características relacionadas con el mercado: precio, volúmenes, etc. En el segundo, se realiza el análisis de los eventos y noticias, que, a su vez, influyen directa o indirectamente en los mercados. En el presente artículo, se consideran los métodos para medir la velocidad del movimiento del precio y el estudio de estrategias comerciales basadas en ellos.
Presentamos una manera simple y rápida de crear las ventanas gráficas usando el editor Visual Studio, con la integración posterior en el código MQL del Asesor Experto. Este artículo está destinado para un vasto círculo de lectores y no requiere ningunos conocimientos de C# y tecnología .Net.
Aplicación de Reinforcement learning para el desarrollo de expertos autodidactas. En el artículo anterior ya nos familiarizamos con el algoritmo de Random Decision Forest y escribimos un sencillo experto autodidacta basado en Reinforcement learning (aprendizaje por refuerzo). Se destacaron las principales ventajas de este enfoque, tales como la sencillez de escritura del algoritmo comercial y la alta velocidad de entrenamiento. El aprendizaje por refuerzo (en lo sucesivo AR) se implementa fácilmente en cualquier experto comercial y aumenta su velocidad de optimización.
El presente artículo es una continuación lógica del artículo anterior «Patrones de viraje: poniendo a prueba el patrón Pico/Valle doble». Ahora vamos a considerar otro patrón de reversión bastante bien conocido, llamado «Cabeza- Hombros», compararemos la eficacia del trading de ambos patrones e intentaremos combinar el trading con estos dos patrones en un sistema comercial único.
En la práctica del comercio, los tráders buscan con frecuencia los puntos de viraje de tendencia, puesto que precisamente en el momento en el que surge una tendencia, el precio tiene el mayor potencial de movimiento. Precisamente por ello, en la práctica del análisis técnico se analizan diferentes patrones de viraje. Uno de los más famosos y más utilizados en el patrón del pico/valle doble. En este artículo ofrecemos una variante de detección automática del patrón, y también ponemos a prueba su rentabilidad con datos históricos.
La principal ventaja de los robots comerciales es su funcionamiento ininterrumpido las 24 horas del día en un servidor VPS remoto. Pero a veces es necesario intervenir en su funcionamiento manualmente, y ahora no disponemos de acceso directo al servidor. ¿Podemos gestionar de forma remota el funcionamiento del asesor? En este artículo se presenta una de las variantes de control de robots a través de comandos externos.
Desde hace mucho en el foro se discute la cuestión del uso de órdenes limitadas en vez de colocar el Take Profit estándar para la posición. ¿En qué consiste la ventaja de este enfoque y cómo se puede implementarlo en la negociación? En este artículo me gustaría proponerles mi propia visión de las respuestas a estas preguntas.
Existen diferenets estrategias comerciales. Unas buscan la dirección del movimiento y comercian según la tendencia. Otras definen los intervalos de las oscilaciones de precio y comercian dentro de estos corredores. Así que nos surge la pregunta, ¿podemos combinar los dos enfoques para aumentar la rentabilidad de nuestro comercio?
El artículo describe cómo añadir a los expertos en MQL5 la posibilidad de trabajar con el servidor de bases de datos Microsoft SQL Server. Usaremos la importación de funciones de DLL. Para crear la DLL, se utilizará la plataforma Microsoft .NET y el lenguaje C#. Los métodos utilizados en el artículo, aunque con algunos cambios poco significativos, funcionan también para los expertos escritos en MQL4.
Tiene ante usted la segunda parte del artículo sobre la creación de un experto de señal multisímbolo para el comercio manual. Ya hemos creado la interfaz gráfica. En esta parte del artículo hablaremos sobre cómo conectar dicha interfaz con la funcionalidad del programa necesario.
Vamos a ver los métodos de construcción y entrenamiento de conjuntos de redes neuronales con la estructura bagging. También vamos a definir las peculiaridades de la optimización de los hiperparámetros de los clasificadores de redes neuronales individuales que componen el conjunto. Asimismo, compararemos la calidad de la red neuronal optimizada obtenida en el artículo anterior de la serie, y el conjunto creado de redes neuronales. Para finalizar, analizaremos las diferentes opciones para mejorar aún más la calidad de clasificación del conjunto.
Las razones para transferir el código de un indicador a un asesor pueden ser muchas. ¿Cómo valorar las ventajas y desventajas de este enfoque? En este artículo ofrecemos una tecnología para transferir el código del indicador a un asesor. Asimismo, se han realizado varios experimentos para evaluar la velocidad de funcionamiento del asesor.
El lenguaje de programación MQL permite implementar el concepto del diseño modular de las estrategias comerciales. En este artículo, se muestra el ejemplo del desarrollo del Asesor Experto multimódulo compuesto de los módulos de archivos compilados separadamente.
En este artículo, vamos a continuar el desarrollo de la aplicación MQL para el trabajo con los resultados de la optimización empezado en los artículos anteriores. Esta vez, mostraremos cómo se puede formar la tabla de los mejores resultados después de optimizar los parámetros indicando otro criterio a través de la interfaz gráfica.
Random Forest (RF) (en castellano, Bosques Aleatorios) con aplicación del bagging es uno de los métodos del aprendizaje automático más fuerte, que cede un poco ante el boosting del gradiente (Potenciación del gradiente). En este artículo, se realiza el intento de desarrollar un sistema comercial autoenseñable, que toma decisiones a base de la experiencia adquirida de la interacción con el mercado.
En el artículo se analiza la posibilidad de crear un feed de noticias flexible, que ofrecezca multitud de opciones para elegir el tipo de noticias y su fuente. El artículo muestra cómo se pueden integrar web API con el terminal MetaTrader 5.
En este artículo, se muestra el ejemplo de la aplicación MQL con la interfaz gráfica en la que se muestran los gráficos del balance de multisímbolos y reducción del depósito según los resultados de la última prueba.
Como se sabe, los canales de precios se forman por las tendencias de precios. Una de las señales más fuertes del cambio de la tendencia es la ruptura del canal actual. En este artículo, yo propongo intentar automatizar el proceso de la búsqueda de las señales de este tipo, y ver si es posible formar su propia estrategia a base de eso.
El artículo se basa en el libro de R.Vince "Las matemáticas de la gestión de capital". En este se analizan los métodos empíricos y paramétricos usados para localizar el tamaño óptimo de lote comercial, sobre cuyas bases se han escrito los módulos comerciales de gestión de capital para el wizard MLQ5.
El artículo describe los métodos de funcionamiento de los mapas de Kohonen. Le resultará interesante tanto a los investigadores del mercado con habilidades básicas de programación en MQL4 y MQL5, como a los programadores expertos que sufren dificultades con la aplicación de los mapas de Kohonen en sus proyectos.
En este artículo se considera una de las versiones de la implementación práctica del Asesor Experto para el comercio por los niveles de DiNapoli a través de las herramientas estándar MQL5. Ha sido realizado el testeo de sus resultados, y han sido sacadas conclusiones.
En la vida de cada trader pueden ocurrir diferentes situaciones. A menudo usamos el historial de transacciones rentables para intentar restablecer una estrategia, y usando el historial de pérdidas, tratamos de mejorarla. En ambos casos comparamos las transacciones con indicadores conocidos. En este artículo, se propone la técnica de comparación por lotes de las transacciones con una serie de indicadores.
En el artículo final de la serie sobre el asesor comercial multiplataforma, hablaremos sobre las clases CExpertAdvisor y CExpertAdvisors, que sirven de contendores para los componentes del experto anteriormente descritos. Asimismo, analizaremos la implementación del monitoreo de las nuevas barras y el guardado de datos.
Uno de los aspectos más interesantes de los Mapas con Función de Auto-Organización (mapas Kohonen o SOM, por sus siglas en inglés) es que aprenden a clasificar datos sin supervisión. En su forma más básica, produce un mapa de similitud de datos de entrada (agrupación). Los mapas SOM se pueden usar para la clasificación y visualización de datos de alta dimensión. En este artículo consideraremos varias aplicaciones sencillas de los mapas Kohonen.
Este artículo trata sobre la creación de asesores expertos utilizando el lenguaje gráfico UML, usado para el modelado visual de sistemas de software orientados a objetos. La principal ventaja de este enfoque es la visualización del proceso de modelado. El artículo contiene un ejemplo que muestra el modelado de la estructura y propiedades de un asesor experto usando el modelador de ideas de software.
Algunos operadores realizan todas sus operaciones de forma automática, y algunos hacen una mezcla de operaciones automáticas y manuales basadas en las salidas de varios indicadores. Y como miembro de este último grupo, necesitaba una herramienta interactiva para poder evaluar de forma dinámica los niveles de riesgo y de beneficio, directamente desde el gráfico. En este artículo vamos a presentar una forma de implementación de un Expert Advisor con un riesgo de pérdida de patrimonio y relación R/R predefinidos. Se pueden modificar los parámetros de riesgo, R/R y el tamaño del lote durante la ejecución en el panel del EA.
El objetivo de este artículo es investigar las posibilidades de la automatización del trading y el análisis, en base a algunos conceptos del libro de James Hyerczyk "Pattern, Price & Time: Using Gann Theory in Trading Systems" (Modelo, precio y tiempo: el uso de la teoría de Gann en los sistemas de trading), en forma de indicadores y Expert Advisors. Sin querer ser exhaustivo, solo investigamos el "Modelo" en este artículo; la primera parte de la teoría de Gann.
El uso del enfoque orientado a objetos de MQL5 simplifica enormemente la creación de Expert Advisors multidivisa, multisistema y con multiperíodo. Imagine su único EA operando con docenas de estrategias de trading, con todos los instrumentos disponibles y todos los períodos de tiempo posibles. Además, se prueba el EA fácilmente en el probador, y dispone de uno o varios sistemas funcionales de gestión de dinero para todas las estrategias que lo componen.
MQL5 proporciona a los programadores un conjunto muy completo de funciones y API orientados a objetos, permitiéndoles hacer todo lo que quieran en el entorno de MetaTrader. Sin embargo, hoy en día, la tecnología web es una herramienta extremadamente versátil y puede resultar útil cuando le surge la necesidad de hacer algo muy específico, quiere sorprender sus clientes con algo diferente o simplemente no dispone del tiempo suficiente para dominar una parte concreta de la librería estándar de MQL5. A través del ejercicio de hoy, vamos a recorrer un ejemplo práctico acerca de cómo puede manejar el tiempo que dedica al desarrollo al mismo tiempo que crea un impresionante cóctel tecnológico.
