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Múltiples indicadores en un gráfico (Parte 06): Convirtamos el MetaTrader 5 en un sistema RAD (II)
Múltiples indicadores en un gráfico (Parte 06): Convirtamos el MetaTrader 5 en un sistema RAD (II)
En el artículo anterior mostré cómo crear un Chart Trade utilizando los objetos de MetaTrader 5, por medio de la conversión de la plataforma en un sistema RAD. El sistema funciona muy bien, y creo que muchos han pensado en crear una librería para tener cada vez más funcionalidades en el sistema propuesto, y así lograr desarrollar un EA que sea más intuitivo a la vez que tenga una interfaz más agradable y sencilla de utilizar.
Analizando por qué fallan los asesores expertos
Analizando por qué fallan los asesores expertos
En este artículo, ofrecemos un análisis de los datos de divisas para entender mejor por qué los asesores expertos pueden tener un buen rendimiento en algunos intervalos y un mal rendimiento en otros.
Aprenda por qué y cómo diseñar su sistema de trading algorítmico
Aprenda por qué y cómo diseñar su sistema de trading algorítmico
En este artículo, mostraremos los fundamentos de MQL que permitirán a los tráders principiantes diseñar su propio sistema de trading algorítmico (Asesor Experto) mediante el diseño de un sistema de trading algorítmico simple después de mencionar algunas ideas básicas de MQL5
Matrices y vectores en MQL5
Matrices y vectores en MQL5
La matriz y el vector de tipos de datos especiales nos permiten escribir un código próximo a la notación matemática. Esto elimina la necesidad de crear ciclos anidados y recordar la indexación correcta de las matrices que participan en los cálculos, aumentando la fiabilidad y la velocidad del desarrollo de programas complejos.
Desarrollo de robots comerciales usando programación visual
Desarrollo de robots comerciales usando programación visual
El artículo muestra las capacidades del editor botbrains.app, una plataforma sin código para desarrollar robots comerciales. Para crear un robot comercial, no necesitamos programar: simplemente debemos arrastrar los bloques necesarios al esquema, indicar sus parámetros y establecer los vínculos entre ellos.
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.
Gestionando el Horario (Parte 1): Fundamentos
Gestionando el Horario (Parte 1): Fundamentos
Funciones y fragmentos de código que simplifican y aclaran el manejo del tiempo, la diferencia con el bróker y los cambios en el horario de verano o invierno. La sincronización precisa puede ser un elemento crucial en el trading. A la hora actual, ¿la bolsa de valores de Londres o Nueva York está ya abierta o sigue cerrada? ¿Cuándo comienza y finaliza el horario comercial para el trading en Fórex? Para un tráder que comercia de forma manual y en vivo, esto no supone un gran problema.
Patrones con ejemplos (Parte I): Pico múltiple
Patrones con ejemplos (Parte I): Pico múltiple
El artículo inicia un ciclo de análisis de patrones de reversión en el marco del trading algorítmico. Comenzaremos la idea examinando la primera y más interesante familia entre estos patrones, originada a partir de los patrones Double Top y Double Bottom.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 12): Dropout
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 12): Dropout
A la hora de proseguir el estudio de las redes neuronales, probablemente merezca la pena prestar un poco de atención a los métodos capaces de aumentar su convergencia durante el entrenamiento. Existen varios de estos métodos. En este artículo, proponemos al lector analizar uno de ellos: el Dropout (dilución).
Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte XVIII): Interactividad del objeto de cuenta con cualquier otro objeto de la biblioteca
Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte XVIII): Interactividad del objeto de cuenta con cualquier otro objeto de la biblioteca
En el presente artículo, hemos organizado el funcionamiento del objeto de cuenta en el nuevo objeto básico de todos los objetos de la biblioteca, hemos mejorado el objeto básico CBaseObj y hemos puesto a prueba el establecimiento de los parámetros monitoreados, así como la obtención de eventos para cualquier objeto de la biblioteca.
Swaps (parte I) : Bloqueo de posiciones y posiciones sintéticas
Swaps (parte I) : Bloqueo de posiciones y posiciones sintéticas
En este artículo intentaremos expandir el concepto clásico de los métodos de swap en el comercio, y también hablaremos sobre por qué hemos llegado a la conclusión de que este concepto merece una atención especial y es absolutamente recomendable para el análisis y el estudio.
Unos cuantos consejos para clientes que acaban de empezar
Unos cuantos consejos para clientes que acaban de empezar
La sabiduría popular, cuya autoría suele atribuirse a personas famosas, dice: "Quien no hace nada, no se equivoca". Si no consideramos también la inactividad como un error, entonces resulta difícil no estar de acuerdo con esto. Sin embargo, es posible también analizar los errores que se han cometido con anterioridad (los propios y los ajenos), con objeto de reducir al mínimo los que podamos cometer en el futuro. Ahora haremos un intento de aclararnos con las posibles situaciones que puedan aparecer durante el proceso de trabajo en el servicio homónimo.
Símbolo personalizados: fundamentos de uso en la práctica
Símbolo personalizados: fundamentos de uso en la práctica
El presente artículo está dedicado a la generación programática de los símbolos personalizados que sirven para mostrar varios métodos populares de representación de cotizaciones. Asimismo, ofrecemos una adaptación poco invasiva de asesores para comerciar con un símbolo real desde el gráfico del símbolo personalizado derivado. Los códigos fuente se adjuntan al artículo.
Cómo trabajar con el módem GSM de un experto de MQL5
Cómo trabajar con el módem GSM de un experto de MQL5
En la actualidad existen medios suficientes para monitorizar a distancia una cuenta comercial, con toda comodidad: con la ayuda de los terminales móviles, las notificaciones push y el trabajo con ICQ. Pero para todo ello se debe tener conexión a internet. Este artículo describe la creación un experto que les permitirá mantenerse en contacto con su terminal comercial, incluso en el caso de que el internet móvil no está disponible, más concretamente con ayuda de llamadas y mensajes SMS.
Tercera generación de neuroredes: "Neuroredes profundas"
Tercera generación de neuroredes: "Neuroredes profundas"
El artículo está dedicado a una corriente nueva con muy buenas perspectivas en el aprendizaje automático, al así llamado "aprendizaje profundo" y más concretamente a las "neuroredes profundas". Se ha efectuado una breve panorámica de las neuroredes de 2 generación, sus arquitecturas de conexiones y tipos, métodos y normas de aprendizaje principales, así como de sus defectos más destacables. A continuacón se estudia la historia de la aparición y el desarrollo de las neuroredes de tercera generación, sus tipos principales, sus particularidades y métodos de aprendizaje. Se han realizado experimentos prácticos sobre la construcción y aprendizaje con datos reales de neurored profunda, iniciada con los pesos del auto-codificador acumulado. Se han estudiado todas las etapas, desde los datos de origen hasta la obtención de la métrica. En la última parte del artículo, se adjunta la implementación programática de una neurored profunda en forma de indicador-experto en MQL4/R.
Pronosticación de series temporales (Parte 2): el método de los mínimos cuadrados de los vectores de soporte (LS-SVM)
Pronosticación de series temporales (Parte 2): el método de los mínimos cuadrados de los vectores de soporte (LS-SVM)
En el artículo se analiza la teoría y el uso práctico del algoritmo de pronosticación de series temporales usando como base el método de vectores de soporte. Asimismo, presentamos su implementación en MQL, además de varios indicadores de prueba y expertos. Esta tecnología todavía no ha sido implementada en MQL. Vamos a comenzar familiarizándonos con el aparato matemático.
Técnicas útiles y exóticas para el comercio automático
Técnicas útiles y exóticas para el comercio automático
En el presente artículo, mostraremos algunos trucos muy útiles e interesantes para comerciar de forma automatizada. Alguna de estas técnicas podría resultar familiar al lector, o quizá no, pero intentaremos exponer los métodos más interesantes y explicar por qué merece la pena utilizarlos. Y lo que es más importante: mostraremos lo que pueden hacer en la práctica. Vamos a escribir asesores expertos y comprobar todas las técnicas descritas en la historia de cotizaciones.
Nuevo enfoque a la interpretación de la divergencia clásica e inversa. Parte 2
Nuevo enfoque a la interpretación de la divergencia clásica e inversa. Parte 2
En este artículo vamos a analizar en clave crítica la divergencia clásica y estudiar la efectividad de diferentes indicadores. Asimismo, ofreceremos distintas variantes de filtrado para aumentar la precisión de análisis y continuaremos analizando soluciones no estándar. Como resultado, crearemos una herramienta atípica para resolver la tarea marcada.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 11): Variaciones de GTP
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 11): Variaciones de GTP
Hoy en día, quizás uno de los modelos de lenguaje de redes neuronales más avanzados sea GPT-3, que en su versión máxima contiene 175 mil millones de parámetros. Obviamente, no vamos a crear semejante monstruo en condiciones domésticas. Pero sí que podemos ver qué soluciones arquitectónicas se pueden usar en nuestro trabajo y qué ventajas nos ofrecerán.
Algoritmo de autoadaptación (Parte IV): Funcionalidad adicional y pruebas
Algoritmo de autoadaptación (Parte IV): Funcionalidad adicional y pruebas
Seguimos completando el algoritmo con la funcionalidad mínima necesaria y realizando pruebas con el material obtenido. La rentabilidad ha resultado baja, pero los artículos nos muestran un modelo que nos permite comerciar con beneficios de una forma completamente automática con instrumentos comerciales completamente diferentes, y no solo diferentes, sino que también se comercian en mercados fundamentalmente distintos.
Algoritmo de autoadaptación (Parte III): Renunciando a la optimización
Algoritmo de autoadaptación (Parte III): Renunciando a la optimización
No podemos obtener un algoritmo verdaderamente estable si para seleccionar los parámetros utilizamos la optimización basada en datos históricos. Un algoritmo estable en sí mismo debe saber qué parámetros se necesitan para trabajar con cualquier instrumento comercial en cualquier momento. El algoritmo no debe suponer ni adivinar: debe saber con certeza.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 10): Multi-Head Attention (atención multi-cabeza)
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 10): Multi-Head Attention (atención multi-cabeza)
Ya hemos hablado con anterioridad del mecanismo de auto-atención (self-attention) en las redes neuronales. En la práctica, en las arquitecturas de las redes neuronales modernas, se usan varios hilos de auto-atención paralelos para buscar diversas dependencias entre los elementos de la secuencia. Vamos a ver la implementación de este enfoque y evaluar su influencia en el rendimiento general de la red.
Desarrollando un algoritmo de autoadaptación (Parte II): Aumentando la efectividad
Desarrollando un algoritmo de autoadaptación (Parte II): Aumentando la efectividad
En este artículo, continuaremos el tema del anterior. No obstante, primero flexibilizaremos el algoritmo desarrollado anteriormente. El algoritmo se ha vuelto más estable, con un aumento en el número de velas en la ventana de análisis o con un aumento en el porcentaje del umbral del preponderancia de velas descendentes o ascendentes. Hemos tenido que llegar a un compromiso y establecer un tamaño de muestra más grande para el análisis o un porcentaje mayor de preponderancia de la vela predominante.
Desarrollando un algoritmo de autoadaptación (Parte I): Encontrando un patrón básico
Desarrollando un algoritmo de autoadaptación (Parte I): Encontrando un patrón básico
En la presente serie de artículos, mostraremos un ejemplo de desarrollo de algoritmos autoadaptativos que tengan en cuenta los factores máximos que surgen en los mercados. Asimismo, veremos la sistematización de estas situaciones, su descripción dentro de una lógica y su consideración a la hora de comerciar. Comenzaremos con un algoritmo muy simple, que con el tiempo adquirirá su propia teoría y evolucionará hasta convertirse en un proyecto muy complejo.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 8): Mecanismos de atención
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 8): Mecanismos de atención
En artículos anteriores, ya hemos puesto a prueba diferentes variantes para organizar las redes neuronales, incluyendo las redes convolucionales, adoptadas de algoritmos de procesamiento de imágenes. En el presente artículo, les proponemos analizar los mecanismos de atención, cuya aparición impulsó el desarrollo de los modelos de lenguaje.
Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte II): Inmersión
Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte II): Inmersión
En el presente artículo, continuaremos con el tema de la fuerza bruta. Intentaremos destacar mejor los patrones con la ayuda de la nueva versión mejorada de nuestro programa y trataremos de encontrar la diferencia en la estabilidad usando distintos segmentos temporales y diferentes marcos temporales para las cotizaciones.