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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.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 3): Redes convolucionales
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 3): Redes convolucionales
Continuando el tema de la redes neuronales, proponemos al lector analizar las redes neuronales convolucionales. Este tipo de redes neuronales ha sido desarrollado para buscar objetos en una imagen. Asimismo, analizaremos cómo nos pueden ayudar al operar en los mercados financieros.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 7): Métodos de optimización adaptativos
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 7): Métodos de optimización adaptativos
En artículos anteriores, hemos usado el descenso de gradiente estocástico para entrenar una red neuronal utilizando una única tasa de aprendizaje para todas las neuronas de la red. En este artículo, proponemos al lector buscar métodos de aprendizaje adaptativo que nos permitan modificar la tasa de aprendizaje de cada neurona. Vamos a echar un vistazo a las ventajas y desventajas de este enfoque.
Cómo Pedir un Robot de Comercio en MQL5 y MQL4
Cómo Pedir un Robot de Comercio en MQL5 y MQL4
El servicio "Freelance" es la mayor bolsa para el encargo de robots comerciales e indicadores técnicos. Cientos de desarrolladores profesionales están preparados para escribir una aplicación comercial para el terminal MetaTrader 4/5.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 6): Experimentos con la tasa de aprendizaje de la red neuronal
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 6): Experimentos con la tasa de aprendizaje de la red neuronal
Ya hemos hablado sobre algunos tipos de redes neuronales y su implementación. En todos los casos, hemos usado el método de descenso de gradiente para entrenar las redes neuronales, lo cual implica la elección de una tasa de aprendizaje. En este artículo, queremos mostrar con ejemplos lo importante que resulta elegir correctamente la tasa de aprendizaje, y también su impacto en el entrenamiento de una red neuronal.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 5): Cálculos multihilo en OpenCL
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 5): Cálculos multihilo en OpenCL
Ya hemos analizado algunos tipos de implementación de redes neuronales. Podemos ver con facilidad que se repiten las mismas operaciones para cada neurona de la red. Y aquí sentimos el legítimo deseo de aprovechar las posibilidades que ofrece la computación multihilo de la tecnología moderna para acelerar el proceso de aprendizaje de una red neuronal. En el presente artículo, analizaremos una de las opciones para tal implementación.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 4): Redes recurrentes
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 4): Redes recurrentes
Continuamos nuestra inmersión en el mundo de las redes neuronales. En el presente artículo, hablaremos de las redes neuronales recurrentes. Este tipo de redes neuronales se ofrece para su utilización con series temporales, que son precisamente los gráficos de precios en la plataforma comercial MetaTrader 5.
Enfoque científico sobre el desarrollo de algoritmos comerciales
Enfoque científico sobre el desarrollo de algoritmos comerciales
En el presente artículo, estudiaremos con ejemplos la metodología de desarrollo de algoritmos comerciales usando un enfoque científico secuencial sobre el análisis de las posibiles patrones de formación de precio y la construcción de algoritmos comerciales basados en dichas leyes.
Aprendizaje de máquinas de Yándex (CatBoost) sin estudiar Python y R
Aprendizaje de máquinas de Yándex (CatBoost) sin estudiar Python y R
En el artículo, descricribiremos las etapas del proceso de aprendizaje de máquinas usando un ejemplo concreto, y también adjuntaremos un código sobre el mismo. Para obtener los modelos, no necesitaremos conocer ningún lenguaje de programación como Python o R. Los conocimientos requeridos de MQL5 no serán profundos, iguales, por cierto, que los del autor del presente artículo; por eso, esperamos que este artículo sirva de guía para un amplio círculo de lectores que deseen valorar de forma experimental las posibilidades del aprendizaje de máquinas e implementar estas en sus desarrollos.
Instrumental para el comercio manual rápido: Funcionalidad básica
Instrumental para el comercio manual rápido: Funcionalidad básica
En la actualidad, cada vez son más los tráders que dan el salto a los sistemas comerciales automáticos. Muchos de ellos, o bien demandan una configuración inicial, o bien (una parte de los mismos) que los sistemas ya estén totalmente automatizados. No obstante, queda una parte significativa de tráders que comercian manualmente, a la antigua. En este artículo, crearemos un conjunto de herramientas para el comercio automático rápido con la ayuda de atajos de teclado y la ejecución de acciones comerciales rápidas en un solo clic.
Cálculo de expresiones matemáticas (Parte 2). Parsers de Pratt y shunting yard
Cálculo de expresiones matemáticas (Parte 2). Parsers de Pratt y shunting yard
En el presente artículo, estudiaremos los principios de análisis y cálculo de expresiones matemáticas con ayuda de parsers basados en la prioridad de los operadores; implementaremos los parsers de Pratt y shunting yard, y la generación de código de bytes y el cálculo según este. Además, mostraremos el uso de los indicadores como funciones en las expresiones, y también el ajuste de las señales comerciales en los expertos con la ayuda de dichos indicadores.
Creando un EA gradador multiplataforma: simulación del asesor multidivisa
Creando un EA gradador multiplataforma: simulación del asesor multidivisa
En un solo mes, los mercados han caído más de un 30%. ¿Acaso no se trata del mejor momento para simular asesores basados en cuadrículas y martingale? Este artículo es una continuación de la serie de artículos "Creando un EA gradador multiplataforma" cuya publicación, en principio, no estaba planeada. Pero, si el propio mercado nos ofrece la posibilidad de organizar un test de estrés para el asesor gradador, ¿por qué no aprovechar la oportunidad? Pongámonos manos a la obra.
Cómo reducir los riesgos del tráder
Cómo reducir los riesgos del tráder
El comercio en los mercados financieros se relaciona con una serie de riesgos que deben ser tenidos en cuenta en los algoritmos de los sistemas comerciales. La reducción de dichos riesgos es una tarea vital a la hora de obtener beneficios en el trading.
El reproductor de trading basado en el historial de las transacciones
El reproductor de trading basado en el historial de las transacciones
El reproductor de trading. Solo son cuatro palabras, y no requieren ninguna explicación. Le viene a la mente un pequeño dispositivo con botones. Empieza a reproducir al presionar un botón y cambia la velocidad de reproducción al mover la palanca. En realidad, es muy parecido. En este artículo, quiero mostrar el reproductor que he desarrollado y que reproduce el historial de las operaciones como si fuera en tiempo real. El artículo trata algunos matices de la programación orientada a objetos, el trabajo con indicadores y la gestión de los gráficos.
Estudiando las clases de estrategias comerciales de la Biblioteca Estándar - Estrategias personalizadas
Estudiando las clases de estrategias comerciales de la Biblioteca Estándar - Estrategias personalizadas
En este artículo estudiaremos las clases de estrategias comerciales contenidas en la Biblioteca Estándar, también aprenderemos a añadir estrategias personalizadas y filtros/señales, respetando la lógica de los patrones y modelos del Wizard MQL5. Al final, usted será capaz de añadir fácilmente sus propias estrategias, usando los indicadores estándar de MetaTrader 5, y el Wizard MQL5 creará un código puro y un experto totalmente operativo.
Qué comprobaciones debe superar un robot comercial antes de ser publicado en el Mercado
Qué comprobaciones debe superar un robot comercial antes de ser publicado en el Mercado
Antes de su publicación, todos los productos del Mercado pasan por una comprobación preliminar de carácter obligatorio, con objeto de proporcionar un estándar único de calidad. En este artículo hablaremos de los errores más frecuentes que cometen los desarrolladores en sus indicadores técnicos y robots comerciales. Asimismo, mostraremos cómo puede usted comprobar por sí mismo su producto antes de enviarlo al Mercado.
MQL5 Wizard: crear asesores expertos sin programar
MQL5 Wizard: crear asesores expertos sin programar
¿Quiere probar una estrategia de trading sin perder tiempo en programar? En el MQL5 Wizard puede seleccionar el tipo de señales de trading, añadir módulos de posiciones de arrastre y gestionar dinero, ¡y su trabajo ha terminado! Cree su propia implementación de módulos o encárguelos a través del servicio Trabajos y combine sus nuevos módulos con los que ya posee.
¿Cómo copiar señales con la ayuda de un asesor según sus propias normas?
¿Cómo copiar señales con la ayuda de un asesor según sus propias normas?
Al suscribirse a una señal puede darse la situación siguiente: su cuenta comercial tiene un apalancamiento de 1:100, el proveedor tiene un apalancamiento de 1:500 y comercia con un lote mínimo, y sus balances comerciales son prácticamente iguales, además, el coeficiente de copiado es del 10% al 15%. En este artículo hablaremos de cómo aumentar el coeficiente de copiado en ese caso.
Estrategias con órdenes Expert Advisor multiuso
Estrategias con órdenes Expert Advisor multiuso
Este artículo se centra en torno a las estrategias que activamente usan órdenes pendientes, un metalenguaje que puede usarse para describir formalmente tales estrategias, así como en el uso de un Expert Advisor multiuso cuya operativa se basa en dichas descripciones.
La estrategia "Todo o Nada" en Forex
La estrategia "Todo o Nada" en Forex
El objetivo de este artículo es crear una estrategia comercial máximamente sencilla que implemente el principio de juego "Todo o Nada". No se plantea la tarea de crear un Asesor Experto rentable. El objetivo consiste en multiplicar el depósito inicial con la probabilidad máximamente posible. ¿Será posible usar Forex para conseguir grandes beneficios contra la probabilidad de perderlo todo, sin saber nada sobre el análisis técnico y sin usar ningunos indicadores?
Recetas MQL5 - Programando los canales móviles
Recetas MQL5 - Programando los canales móviles
En este artículo se muestra un método de programación del sistema de canales equidistantes. Se analizan ciertos matices en la construcción de este tipo de canales. Asimismo, se realiza una tipificación de los canales, proponiendo un método de canales móviles de tipo universal. Para implementar el código, se ha utilizado el instrumental de la POO.
Implementación de Indicadores como Classes por Ejemplos de Zigzag y ATR
Implementación de Indicadores como Classes por Ejemplos de Zigzag y ATR
El debate sobre la mejor forma de calcular indicadores es infinito. Dónde deberíamos calcular los valores de indicador: en el indicador mismo, o incrustar la lógica entera en un Expert Advisor que la use? Este artículo describe una de las variantes para mover el código fuente de un indicador personalizado iCustom al código de un Expert Advisor o script con optimización de cálculos y modelizacion del valor prev_calculated.