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Aplicación de la teoría de juegos a algoritmos comerciales
Aplicación de la teoría de juegos a algoritmos comerciales
Hoy crearemos un asesor comercial adaptativo de autoaprendizaje basado en DQN de aprendizaje automático, con inferencia causal multivariante, que negociará con éxito simultáneamente en 7 pares de divisas, con agentes de diferentes pares intercambiando información entre sí.
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 11): Desarrollo de un sistema de negociación de cuadrícula multinivel
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 11): Desarrollo de un sistema de negociación de cuadrícula multinivel
En este artículo, desarrollamos un sistema EA de trading de cuadrícula multinivel utilizando MQL5, centrándonos en la arquitectura y el diseño del algoritmo que hay detrás de las estrategias de trading de cuadrícula. Exploramos la implementación de una lógica de red multicapa y técnicas de gestión de riesgos para hacer frente a las condiciones variables del mercado. Por último, ofrecemos explicaciones detalladas y consejos prácticos para guiarle en la creación, prueba y perfeccionamiento del sistema de negociación automatizado.
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 9): Creación de un asesor experto para la estrategia de ruptura asiática
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 9): Creación de un asesor experto para la estrategia de ruptura asiática
En este artículo, creamos un Asesor Experto en MQL5 para la estrategia de ruptura asiática calculando los máximos y mínimos de la sesión y aplicando un filtro de tendencia con una media móvil. Implementamos estilos dinámicos para objetos, entradas de tiempo definidas por el usuario y una sólida gestión de riesgos. Por último, mostramos técnicas de pruebas retrospectivas y optimización para perfeccionar el sistema.
Desarrollo de asesores expertos autooptimizables en MQL5 (Parte 6): Prevención del cierre de posiciones
Desarrollo de asesores expertos autooptimizables en MQL5 (Parte 6): Prevención del cierre de posiciones
Únase a nuestro debate de hoy, en el que buscaremos un procedimiento algorítmico para minimizar el número total de veces que nos detienen en operaciones ganadoras. El problema al que nos enfrentamos es muy complejo, y la mayoría de las soluciones que se plantean en los debates comunitarios carecen de normas establecidas y fijas. Nuestro enfoque algorítmico para resolver el problema aumentó la rentabilidad de nuestras operaciones y redujo nuestra pérdida media por operación. Sin embargo, aún quedan avances por realizar para filtrar completamente todas las operaciones que se detendrán. Nuestra solución es un buen primer paso que cualquiera puede probar.
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 14): Herramienta Parabolic SAR (Stop and Reverse)
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 14): Herramienta Parabolic SAR (Stop and Reverse)
Incorporar indicadores técnicos en el análisis de la acción del precio es un enfoque muy eficaz. Estos indicadores suelen resaltar niveles clave de reversiones y retrocesos, lo que ofrece información valiosa sobre la dinámica del mercado. En este artículo, mostramos cómo desarrollamos una herramienta automatizada que genera señales utilizando el indicador Parabolic SAR.
Redes neuronales en el trading: Clusterización doble de series temporales (DUET)
Redes neuronales en el trading: Clusterización doble de series temporales (DUET)
El framework DUET ofrece un enfoque innovador del análisis de series temporales, combinando la clusterización temporal y por canales para revelar patrones ocultos en los datos analizados. Esto permite a los modelos adaptarse a los cambios a lo largo del tiempo y mejorar la calidad de las previsiones eliminando el ruido.
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte IX): Organización del código (II): Modularización
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte IX): Organización del código (II): Modularización
En este debate, damos un paso más allá al desglosar nuestro programa MQL5 en módulos más pequeños y manejables. Estos componentes modulares se integrarán posteriormente en el programa principal, mejorando su organización y facilidad de mantenimiento. Este enfoque simplifica la estructura de nuestro programa principal y permite reutilizar los componentes individuales en otros asesores expertos (EA) y desarrollos de indicadores. Al adoptar este diseño modular, creamos una base sólida para futuras mejoras, lo que beneficia tanto a nuestro proyecto como a la comunidad de desarrolladores en general.
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte IX): Organización del código (I)
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte IX): Organización del código (I)
Este debate profundiza en los retos que se plantean al trabajar con grandes bases de código. Exploraremos las mejores prácticas para la organización del código en MQL5 e implementaremos un enfoque práctico para mejorar la legibilidad y la escalabilidad del código fuente de nuestro Panel de administración de operaciones. Además, nuestro objetivo es desarrollar componentes de código reutilizables que puedan beneficiar a otros desarrolladores en el desarrollo de sus algoritmos. Sigue leyendo y únete a la conversación.
Ingeniería de características con Python y MQL5 (Parte III): El ángulo del precio (2) Coordenadas polares
Ingeniería de características con Python y MQL5 (Parte III): El ángulo del precio (2) Coordenadas polares
En este artículo, hacemos nuestro segundo intento de convertir los cambios en los niveles de precios de cualquier mercado en un cambio correspondiente en el ángulo. En esta ocasión, seleccionamos un enfoque matemáticamente más sofisticado que el que elegimos en nuestro primer intento, y los resultados obtenidos sugieren que nuestro cambio de enfoque puede haber sido la decisión correcta. Únase a nosotros hoy para debatir cómo podemos utilizar las coordenadas polares para calcular el ángulo formado por los cambios en los niveles de precios, de una manera significativa, independientemente del mercado que esté analizando.
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 5): Desarrollo de la estrategia Adaptive Crossover RSI Trading Suite
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 5): Desarrollo de la estrategia Adaptive Crossover RSI Trading Suite
En este artículo, desarrollamos el sistema Adaptive Crossover RSI Trading Suite, que utiliza cruces de medias móviles de 14 y 50 períodos como señales, confirmadas por un filtro RSI de 14 períodos. El sistema incluye un filtro de días de negociación, flechas de señal con anotaciones y un panel de control en tiempo real para la supervisión. Este enfoque garantiza precisión y adaptabilidad en el comercio automatizado.
Desarrollo de asesores expertos autooptimizables en MQL5 (Parte 5): Reglas de negociación autoadaptativas
Desarrollo de asesores expertos autooptimizables en MQL5 (Parte 5): Reglas de negociación autoadaptativas
Las mejores prácticas, que definen cómo utilizar un indicador de forma segura, no siempre son fáciles de seguir. Las condiciones de mercado tranquilas pueden producir, sorprendentemente, lecturas en el indicador que no califican como señal de negociación, lo que conlleva la pérdida de oportunidades para los operadores algorítmicos. Este artículo propondrá una posible solución a este problema, al analizar cómo construir aplicaciones de negociación capaces de adaptar sus reglas de negociación a los datos de mercado disponibles.
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 4): Creación de un sistema de recuperación de zonas multinivel
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 4): Creación de un sistema de recuperación de zonas multinivel
En este artículo, desarrollamos un sistema de recuperación de zonas multinivel en MQL5 que utiliza el RSI para generar señales de trading. Cada instancia de señal se añade dinámicamente a una estructura de matriz, lo que permite al sistema gestionar múltiples señales simultáneamente dentro de la lógica de recuperación de zona. Mediante este enfoque, demostramos cómo manejar de manera efectiva escenarios complejos de gestión comercial, manteniendo al mismo tiempo un diseño de código escalable y robusto.
Redes neuronales en el trading: Modelos híbridos de secuencias de grafos (GSM++)
Redes neuronales en el trading: Modelos híbridos de secuencias de grafos (GSM++)
Los modelos híbridos de secuencias de grafos (GSM++) combinan los puntos fuertes de distintas arquitecturas para posibilitar un análisis de datos de gran precisión y optimizar los costes computacionales. Estos modelos se adaptan eficazmente a los datos dinámicos del mercado, mejorando la presentación y el procesamiento de la información financiera.
Desarrollo de asesores expertos autooptimizables en MQL5 (Parte 4): Dimensionamiento dinámico de posiciones
Desarrollo de asesores expertos autooptimizables en MQL5 (Parte 4): Dimensionamiento dinámico de posiciones
El uso exitoso del trading algorítmico requiere un aprendizaje continuo e interdisciplinario. Sin embargo, la infinita gama de posibilidades puede consumir años de esfuerzo sin producir resultados tangibles. Para abordar esta cuestión, proponemos un marco que introduce gradualmente la complejidad, lo que permite a los operadores perfeccionar sus estrategias de forma iterativa en lugar de dedicar un tiempo indefinido a resultados inciertos.
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 9): Flujo externo
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 9): Flujo externo
Este artículo explora una nueva dimensión del análisis utilizando librerías externas diseñadas específicamente para análisis avanzados. Estas librerías, como pandas, proporcionan potentes herramientas para procesar e interpretar datos complejos, lo que permite a los operadores obtener una visión más profunda de la dinámica del mercado. Al integrar estas tecnologías, podemos salvar la brecha entre los datos brutos y las estrategias viables. Únase a nosotros para sentar las bases de este enfoque innovador y liberar el potencial de combinar la tecnología con la experiencia en el comercio.
Integración de las API de los brókers con los Asesores Expertos usando MQL5 y Python
Integración de las API de los brókers con los Asesores Expertos usando MQL5 y Python
En este artículo, analizaremos la implementación de MQL5 en colaboración con Python para realizar operaciones relacionadas con los brókers. Imagina tener un asesor experto (Expert Advisor, EA) funcionando continuamente alojado en un VPS, ejecutando operaciones en tu nombre. En algún momento, la capacidad de la EA para gestionar fondos se vuelve primordial. Esto incluye operaciones como recargar su cuenta de trading e iniciar retiradas. En este debate, analizaremos las ventajas y la aplicación práctica de estas funciones, garantizando una integración perfecta de la gestión de fondos en su estrategia comercial. ¡Estén atentos!
Redes neuronales en el trading: Aprendizaje multitarea basado en el modelo ResNeXt (Final)
Redes neuronales en el trading: Aprendizaje multitarea basado en el modelo ResNeXt (Final)
Continuamos nuestra exploración del framework de aprendizaje multitarea basado en ResNeXt, que destaca por su modularidad, su alta eficiencia desde el punto de vista computacional y su capacidad de identificar patrones consistentes en los datos. El uso de un único codificador y de "cabezas" especializadas reduce el riesgo de sobreentrenamiento del modelo y mejora la calidad de las predicciones.
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 7): Signal Pulse EA
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 7): Signal Pulse EA
Aproveche todo el potencial del análisis multitemporal con «Signal Pulse», un asesor experto MQL5 que integra las bandas de Bollinger y el oscilador estocástico para ofrecer señales de trading precisas y de alta probabilidad. Descubra cómo implementar esta estrategia y visualizar eficazmente las oportunidades de compra y venta utilizando flechas personalizadas. Ideal para operadores que buscan mejorar su capacidad de juicio mediante análisis automatizados en múltiples marcos temporales.
Desarrollo de asesores expertos autooptimizables en MQL5 (Parte 3): Estrategias dinámicas de seguimiento de tendencias y reversión a la media
Desarrollo de asesores expertos autooptimizables en MQL5 (Parte 3): Estrategias dinámicas de seguimiento de tendencias y reversión a la media
Los mercados financieros suelen clasificarse en dos tipos: los que se mueven dentro de un rango y los que siguen una tendencia. Esta visión estática del mercado puede facilitarnos las operaciones a corto plazo. Sin embargo, está desconectado de la realidad del mercado. En este artículo, buscamos comprender mejor cómo se mueven exactamente los mercados financieros entre estos dos modos posibles y cómo podemos utilizar nuestra nueva comprensión del comportamiento del mercado para ganar confianza en nuestras estrategias de negociación algorítmica.
Operar con noticias de manera sencilla (Parte 6): Ejecución de operaciones (III)
Operar con noticias de manera sencilla (Parte 6): Ejecución de operaciones (III)
En este artículo se implementará la filtración de noticias para eventos de noticias individuales basándose en sus identificadores. Además, se mejorarán las consultas SQL anteriores para proporcionar información adicional o reducir el tiempo de ejecución de la consulta. Además, se hará funcional el código creado en los artículos anteriores.
Operar con noticias de manera sencilla (Parte 3): Ejecución de operaciones
Operar con noticias de manera sencilla (Parte 3): Ejecución de operaciones
En este artículo, nuestro experto en negociación de noticias comenzará a abrir operaciones basándose en el calendario económico almacenado en nuestra base de datos. Además, mejoraremos los gráficos del experto para mostrar información más relevante sobre los próximos acontecimientos del calendario económico.
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 3): Sistema RSI de recuperación de zona para la gestión dinámica de operaciones
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 3): Sistema RSI de recuperación de zona para la gestión dinámica de operaciones
En este artículo, creamos un sistema (un EA) de recuperación de zona RSI en MQL5, utilizando señales RSI para lanzar operaciones y una estrategia de recuperación para gestionar las pérdidas. Implementamos una clase «ZoneRecovery» para automatizar las entradas de operaciones, la lógica de recuperación y la gestión de posiciones. El artículo concluye con información sobre backtesting para optimizar el rendimiento y mejorar la eficacia del EA.
Evaluación visual y ajuste comercial en MetaTrader 5
Evaluación visual y ajuste comercial en MetaTrader 5
En el simulador de estrategias no solo es posible optimizar los parámetros de un robot comercial. Hoy le mostraremos cómo evaluar post-facto la historia comercial de su cuenta y realizar ajustes en el trading en el simulador cambiando el tamaño de las órdenes stop para las posiciones abiertas.
Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 10): Estrategia de Cruce Dorado y Cruce de la Muerte (EA)
Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 10): Estrategia de Cruce Dorado y Cruce de la Muerte (EA)
¿Sabías que el Cruce Dorado y el Cruce de la Muerte están entre las estrategias más fiables para detectar tendencias de mercado a largo plazo? Un Cruce Dorado señala una tendencia alcista cuando una media móvil corta cruza por encima de una más larga, mientras que un Cruce de la Muerte indica una tendencia bajista cuando la media corta cruza por debajo. A pesar de su sencillez y eficacia, aplicar estas estrategias manualmente suele llevar a perder oportunidades o a ejecutar operaciones con retraso.
Dominando las operaciones con archivos en MQL5: desde E/S básicas hasta la creación de un lector CSV personalizado
Dominando las operaciones con archivos en MQL5: desde E/S básicas hasta la creación de un lector CSV personalizado
Este artículo se centra en las técnicas esenciales de manejo de archivos MQL5, que abarcan registros de operaciones, procesamiento CSV e integración de datos externos. Ofrece tanto comprensión conceptual como orientación práctica sobre codificación. Los lectores aprenderán a crear paso a paso una clase de importador CSV personalizada, adquiriendo habilidades prácticas para aplicaciones del mundo real.
Redes neuronales en el trading: Transformador jerárquico de doble torre (Hidformer)
Redes neuronales en el trading: Transformador jerárquico de doble torre (Hidformer)
Hoy le proponemos introducir un framework de transformador jerárquico de dos torres (Hidformer) desarrollado para la previsión de series temporales y el análisis de datos. Los autores del framework propusieron varias mejoras en la arquitectura del Transformer que mejoran la precisión de las predicciones y reducen el consumo de recursos computacionales.