Una guía completa para desarrollar un algoritmo de trading automatizado basado en la estrategia de ruptura de estructura (BoS, Break of Structure). Información detallada sobre todos los aspectos de la creación de un asesor en MQL5 y su prueba en MetaTrader 5, desde el análisis de soportes y resistencias de precios, hasta la gestión de riesgos.
En este artículo, analizaremos una de las famosas estrategias de Bill Williams, la analizaremos e intentaremos mejorarla con otros indicadores y predicciones.
En este artículo presentaremos un nuevo método complejo de previsión de series temporales que combina armoniosamente las ventajas de los modelos lineales y los transformadores.
Hace tiempo que sabemos que el preprocesamiento de los datos de origen desempeña un papel fundamental en la estabilidad del entrenamiento de los modelos. Y para el procesamiento en línea de datos de origen "brutos" solemos utilizar una capa de normalización por lotes. Pero a veces tenemos que invertir el procedimiento. En este artículo analizaremos un posible enfoque para resolver este tipo de problemas.
Este artículo simplifica el arbitraje triangular y le muestra cómo utilizar predicciones y software especializado para operar con divisas de forma más inteligente, incluso si es nuevo en el mercado. ¿Listo para operar con experiencia?
El algoritmo de Conformer que le mostraremos hoy se desarrolló para la previsión meteorológica, una esfera del saber que, por su constante variabilidad, puede compararse con los mercados financieros. El Conformer es un método completo que combina las ventajas de los modelos de atención y las ecuaciones diferenciales ordinarias.
Una guía paso a paso para crear e implementar un algoritmo de trading automatizado en MQL5 basado en la estrategia de trading Fair Value Gap (FVG). Un tutorial detallado sobre la creación de un asesor experto que puede ser útil tanto para principiantes como para operadores experimentados.
En el vertiginoso mundo de los mercados financieros, separar las señales significativas del ruido es crucial para operar con éxito. Al emplear sofisticadas arquitecturas de redes neuronales, los autocodificadores destacan a la hora de descubrir patrones ocultos en los datos de mercado, transformando datos ruidosos en información práctica. En este artículo, exploramos cómo los autocodificadores están revolucionando las prácticas de negociación, ofreciendo a los operadores una poderosa herramienta para mejorar la toma de decisiones y obtener una ventaja competitiva en los dinámicos mercados actuales.
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 el quinto artículo de nuestra serie, nos familiarizaremos con el mundo de los arrays en MQL5. Este artículo ha sido pensado para principiantes. En este artículo intentaremos repasar conceptos complejos de programación de manera simplificada para que el material resulte comprensible para todos. Asimismo, exploraremos conceptos básicos, discutiremos diferentes cuestiones y compartiremos conocimientos.
En este artículo, proporcionaremos otro indicador basado en la volatilidad llamado Chaikin Volatility. Entenderemos cómo construir un indicador personalizado después de identificar cómo se puede utilizar y construir. Compartiremos algunas estrategias sencillas que se pueden utilizar y luego las pondremos a prueba para entender cuál puede ser mejor.
En este artículo, le presentamos el algoritmo GTGAN, introducido en enero de 2024 para resolver problemas complejos de disposición arquitectónica con restricciones gráficas.
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 el artículo anterior, nos familiarizamos con uno de los métodos para detectar objetos en una imagen. Sin embargo, el procesamiento de una imagen estática se diferencia ligeramente del trabajo con series temporales dinámicas que incluyen la dinámica de los precios que hemos analizado. En este artículo les presentaré un método de detección de objetos en vídeo que resulta algo más cercano al problema que estamos resolviendo.
En este artículo, intentaremos desarrollar nuestra propia estrategia de trading. Toda estrategia de trading debe basarse en algún tipo de ventaja estadística. Además, esta ventaja debería existir durante mucho tiempo.
En trabajos anteriores, siempre evaluábamos el estado actual del entorno. Al mismo tiempo, la dinámica de los cambios en los indicadores siempre permaneció «entre bastidores». En este artículo quiero presentarle un algoritmo que permite evaluar el cambio directo de los datos entre 2 estados ambientales sucesivos.
En las partes anteriores, el Asesor Experto (EA) en desarrollo sólo podía utilizar un tamaño de posición fijo para operar. Esto es aceptable para las pruebas, pero no es aconsejable cuando se opera en una cuenta real. Hagamos posible el comercio utilizando tamaños de posición variables.
¿Podemos beneficiarnos de la estacionalidad al crear modelos para Deep Learning con Python? ¿Ayuda el filtrado de datos para los modelos ONNX a obtener mejores resultados? ¿Qué periodo de tiempo debemos utilizar? Trataremos todo esto a lo largo de este artículo.
Tras empezar a desarrollar un EA multidivisa, ya hemos obtenido algunos resultados y hemos conseguido realizar varias iteraciones de mejora del código. Sin embargo, nuestro EA fue incapaz de trabajar con órdenes pendientes y reanudar la operación después del reinicio del terminal. Añadamos estas características.
En este artículo, le propongo abordar la creación de una estrategia comercial desde una perspectiva diferente. Hoy no pronosticaremos los movimientos futuros de los precios, sino que trataremos de construir un sistema comercial basado en el análisis de datos históricos.
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.
Embárquese en la siguiente fase de nuestro viaje MQL5. En este artículo para principiantes analizaremos el resto de funciones de la matriz y desmitificaremos conceptos complejos para que pueda elaborar estrategias de negociación eficaces. Hablaremos de ArrayPrint, ArrayInsert, ArraySize, ArrayRange, ArrarRemove, ArraySwap, ArrayReverse y ArraySort. Aumente su experiencia en negociación algorítmica con estas funciones de matriz esenciales. ¡Únase a nosotros en el camino hacia el dominio de MQL5!
En nuestros modelos, a menudo utilizamos varios algoritmos de atención. Y, probablemente, lo más frecuente es utilizar transformadores. Su principal desventaja es la necesidad de recursos. En este artículo, estudiaremos un nuevo algoritmo que puede ayudar a reducir los costes informáticos sin perder calidad.
Este artículo continúa con el tema de la predicción del próximo movimiento de los precios. Le invito a conocer la arquitectura del Transformador Multifuturo. Su idea principal es descomponer la distribución multimodal del futuro en varias distribuciones unimodales, lo que permite simular eficazmente varios modelos de interacción entre agentes en la escena.
En este artículo, discutiremos cómo utilizar el coeficiente generalizado de Hurst y la prueba del coeficiente de varianza para analizar el comportamiento de las series de precios en MQL5.
Los modelos que creamos son cada vez más grandes y complejos. Esto aumenta los costes no sólo de su formación, sino también de su funcionamiento. Sin embargo, el tiempo necesario para tomar una decisión suele ser crítico. A este respecto, consideremos los métodos para optimizar el rendimiento del modelo sin pérdida de calidad.
En esta serie, seguiremos desvelando los secretos de la programación. En nuestro nuevo artículo, aprenderemos los fundamentos de las estructuras, las clases y las funciones de tiempo y adquiriremos nuevas habilidades para lograr una programación eficiente. Esta guía será probablemente útil no solo para los principiantes, sino también para los desarrolladores experimentados, ya que simplifica conceptos complejos, ofreciendo información valiosa para dominar MQL5. Así que hoy podrá seguir aprendiendo cosas nuevas, mejorando sus conocimientos de programación y dominando el mundo del trading algorítmico.
Este artículo presenta un método bastante eficaz de previsión de trayectorias de múltiples agentes, capaz de adaptarse a diversas condiciones ambientales.
Ya hemos avanzado bastante en el desarrollo del asesor multidivisa con varias estrategias funcionando en paralelo. Basándonos en nuestra experiencia, revisaremos la arquitectura de nuestra solución y trataremos de mejorarla antes de avanzar demasiado.
Seguimos hablando de algoritmos para entrenar modelos de predicción de trayectorias. En este artículo nos familiarizaremos con un método llamado "AutoBots".
El proyecto consiste en utilizar Python para realizar previsiones basadas en el aprendizaje profundo en los mercados financieros. Exploraremos los entresijos de la comprobación del rendimiento del modelo utilizando métricas clave como el error medio absoluto (MAE, Mean Absolute Error), el error medio cuadrático (MSE, Mean Squared Error) y R-cuadrado (R2), y aprenderemos a envolverlo todo en un ejecutable. También haremos un fichero modelo ONNX con su EA.
Hoy continuaremos con el desarrollo de un asesor multidivisa con varias estrategias funcionando en paralelo. Intentaremos transferir todo el trabajo relacionado con la apertura de posiciones de mercado desde el nivel de las estrategias al nivel de un experto que gestiona estas. Las propias estrategias solo negociarán virtualmente, sin abrir posiciones de mercado.
La calidad de las predicciones de los estados futuros desempeña un papel importante en el método Goal-Conditioned Predictive Coding, del que hablamos en el artículo anterior. En este artículo quiero presentarte un algoritmo que puede mejorar significativamente la calidad de la predicción en entornos estocásticos, como los mercados financieros.
En este artículo, analizaremos el uso del trailing stop en el trading: su utilidad y eficacia, y cómo podemos utilizarlo. La eficacia de un trailing stop depende en gran medida de la volatilidad del precio y de la selección del nivel de stop loss. Para fijar un stop loss pueden usarse diversos métodos.
En este artículo, seguiremos estudiando los fundamentos de la programación MQL5. Hoy veremos los arrays, las funciones definidas por el usuario, los preprocesadores y el procesamiento de eventos. Para una mayor claridad, todos los pasos de cada explicación irán acompañado de un código. Esta serie de artículos sienta las bases para el aprendizaje de MQL5, prestando especial atención a la explicación de cada línea de código.
