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MQL5 Wizard: Nueva Versión
MQL5 Wizard: Nueva Versión
Este artículo contiene descripciones de los nuevos elementos disponibles en el MQL5 Wizard actualizado. La arquitectura actualizada de señales nos permite crear robots de trading basados en la combinación de varios patrones de mercado. El ejemplo que contiene este artículo explica el procedimiento de creación interactiva de un Asesor Experto.
Cómo Poner a Prueba un Robot de Trading antes de Comprarlo
Cómo Poner a Prueba un Robot de Trading antes de Comprarlo
Comprar un robot de trading en el Mercado de MQL5 (Market) tiene un beneficio distintivo sobre todas las demás opciones similares: un sistema automatizado que se puede poner a prueba en profundidad en el terminal de MetaTrader 5. Antes de comprar un Asesor Experto (EA, por sus siglas en inglés) debería simularlo en todos sus modos poco favorables en el Probador de Estrategias incorporado para obtener un control absoluto del sistema.
Oportunidades ilimitadas con Meta Trader 5 y MQL5
Oportunidades ilimitadas con Meta Trader 5 y MQL5
En este artículo me gustaría mostrar un ejemplo de cómo puede ser el programa de un operador y qué resultados pueden obtenerse en 9 meses, empezando el aprendizaje de MQL5 desde cero. También mostraré lo multifuncional e informativo que puede ser dicho programa para un operador ocupando el mínimo espacio en el gráfico de precio. Y podremos ver lo colorido, brillante e intuitivamente claro que pueden ser para el usuario los paneles de información sobre transacciones. Así como muchas otras características...
Cómo crear un experto en sólo unos minutos con ayuda de EA Tree: Parte 1
Cómo crear un experto en sólo unos minutos con ayuda de EA Tree: Parte 1
El programa EA Tree es el primer instrumento que permite construir el código de un asesor, sobre la base del método de esquema de bloques "drag and drop". La creación de asesores en EA Tree se lleva a cabo mediante la construcción de bloques que pueden contener funciones del lenguaje MQL5, indicadores técnicos y personalizados, o valores numéricos. Las salidas de los bloques pueden conectarse con las entradas de otros bloques, formando un "árbol de bloques". En base al árbol de bloques, el programa EA Tree genera el código fuente del asesor, que después puede ser compilado en la plataforma comercial MetaTrader 5.
Cómo preparar la descripción de un producto para el Mercado
Cómo preparar la descripción de un producto para el Mercado
En el Mercado MQL5 se ofrecen muchos productos, pero su descripción, en ocasiones, deja mucho que desear. Muchos textos resultan incomprensibles para los traders normales y necesitan mejoras. Este artículo le ayudará a presentar su producto de manera atractiva. Utilizando los conocimientos proporcionados por este artículo podrá realizar una buena descripción que explique a sus compradores, de manera rentable, qué es precisamente lo que vende.
MQL5 Wizard: Cómo crear un módulo de gestión de riesgo y dinero
MQL5 Wizard: Cómo crear un módulo de gestión de riesgo y dinero
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.
MQL5 Wizard: Cómo crear un módulo de señales de trading
MQL5 Wizard: Cómo crear un módulo de señales de trading
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.
WebRequest multiflujo asincrónico en MQL5
WebRequest multiflujo asincrónico en MQL5
En el artículo se analiza una biblioteca que permite aumentar la efectividad del trabajo con solicitudes HTTP en MQL5. La ejecución de WebRequest en el modo no bloqueante se ha implementado en flujos adicionales usando gráficos y expertos auxiliares, intercambio de eventos personalizados y lectura de recursos compartidos. Se adjuntan los códigos fuente.
Desarrollo de una Startup social tecnológica, Parte II: Programamos el cliente REST en MQL5
Desarrollo de una Startup social tecnológica, Parte II: Programamos el cliente REST en MQL5
Hoy vamos a dar forma acabada a la idea de publicación de las señales comerciales del EA en el Twitter a base de PHP. Hemos empezado a hablar sobre eso en la primera parte del artículo. Vamos a reunir las partes separadas del SDSS. En cuanto al lado del cliente de la arquitectura del sistema, vamos a utilizar la nueva función WebRequest() del MQL5 para el envío de las señales comerciales vía HTTP.
Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte XIX): Clase de mensajes de la biblioteca
Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte XIX): Clase de mensajes de la biblioteca
En el artículo, analizaremos la muestra de mensajes de texto. Ahora que tenemos un número suficiente de mensajes de texto distintos, merece la pena que pensemos en organizar un método para guardarlos, mostrarlos y adaptarlos a otros idiomas desde el ruso. Asimismo, también deberíamos pensar en un modo de añadir nuevos idiomas a la biblioteca y alternar rápidamente entre ellos.
Implementando OLAP en la negociación (Parte 3): analizando las cotizaciones con el fin de desarrollar las estrategias comerciales
Implementando OLAP en la negociación (Parte 3): analizando las cotizaciones con el fin de desarrollar las estrategias comerciales
En este artículo, continuaremos analizando la tecnología OLAP en aplicación al trading, ampliando la funcionalidad representada en dos artículos anteriores. Esta vez, al análisis operativo se le someterán las cotizaciones. Mostraremos cómo se hacen y se comprueban las hipótesis sobre las estrategias comerciales a base de los indicadores agregados del historial. Además, presentaremos los Asesores Expertos para analizar las regularidades barra por barra y el trading adaptativo.
14 000 robots comerciales en MetaTrader Market
14 000 robots comerciales en MetaTrader Market
En la mayor tienda de aplicaciones comerciales ya tiene a su disposición 13 970 productos. Entre ellos, encontrará 4 800 robots, 6 500 indicadores, 2 400 utilidades y otras soluciones. En este caso, además, la mitad de las aplicaciones (6 000) se pueden alquilar. Una cuarta parte del total de los productos (3 800) es de acceso gratuito.
Construimos un asesor usando módulos individuales
Construimos un asesor usando módulos individuales
Durante el desarrollo de indicadores, asesores y scripts, el desarrollor se ve obligado a crear constantemente fragmentos de código terminados, que no tienen relación directa con la estrategia de trading. En el artículo vamos a analizar diferentes métodos para proyectar asesores usando los bloques individuales proyectados anteriormente: trailing, filtros, horarios, etcétera. Asimismo, hemos analizado las peculiaridades de este tipo de proyectos.
Creando un EA gradador multiplataforma (Parte III): cuadrícula de correcciones con martingale
Creando un EA gradador multiplataforma (Parte III): cuadrícula de correcciones con martingale
En este artículo, intentaremos crear el mejor asesor posible de aquellos que funcionan según el principio del gradador. Como siempre, se tratará de un asesor multiplataforma, capaz de funcionar tanto en MetaTrader 4, como en MetaTrader 5. El primer asesor era bueno en todo, excepto en que no podía traer beneficios en un periodo de tiempo prolongado. El segundo asesor podía funcionar en intervalos superiores a varios años. Pero era incapaz de lograr más de un 50% de beneficio anual con una reducción máxima inferior al 50%.
Cómo crear y testear personalmente los instrumentos de la Bolsa de Moscú en MetaTrader 5
Cómo crear y testear personalmente los instrumentos de la Bolsa de Moscú en MetaTrader 5
En este artículo, se describe cómo se puede crear su propio símbolo de un instrumento de la bolsa de valores usando el lenguaje MQL5. En particular, se puede utilizar las cotizaciones bursátiles del sitio web popular «Finam.ru». Otra opción considerada es la posibilidad de trabajar con un formato aleatorio de los archivos de texto usados para crear un símbolo personalizado. Por esa razón, podemos trabajar con cualquier instrumento financiero y fuente de datos. Después de crear un símbolo personalizado, podemos usar todas las posibilidades del Simulador de Estrategias de MetaTrader 5 para testear los algoritmos comerciales para los instrumentos bursátiles.
Usando indicadores para la optimización RealTime de EAs
Usando indicadores para la optimización RealTime de EAs
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.
Implementando OLAP en la negociación (Parte 2): Visualización de los resultados del análisis interactivo de los datos multidimensionales
Implementando OLAP en la negociación (Parte 2): Visualización de los resultados del análisis interactivo de los datos multidimensionales
En este artículo, se consideran diversos aspectos del desarrollo de la interfaz gráfica interactiva de un programa MQL diseñado para el procesamiento analítico en línea (OLAP) del historial de la cuenta y de los informes comerciales. Para obtener un resultado visual, se usan las ventanas maximizadas y de escala, una disposición adaptable de los controles «de goma» y un nuevo control para mostrar diagramas. A base de eso, fue implementado GUI con una selección de indicadores a lo largo de los ejes de coordenadas, funciones agregadas, tipos de los gráficos y ordenaciones.
Integración de MetaTrader 5 y Python: recibiendo y enviando datos
Integración de MetaTrader 5 y Python: recibiendo y enviando datos
En nuestra época, el procesamiento de datos requiere un extenso instrumental y muchas veces no se limita al entorno protegido (sandbox) de alguna determinada aplicación. Existen los lenguajes de programación especializados y universalmente reconocidos para procesar y analizar los datos, para la estadística y el aprendizaje automático. Python es el líder en este campo. En este artículo, se describe un ejemplo de la integración de MetaTrader 5 y Python a través de los sockets, así como, la obtención de las cotizaciones por medio de la API del terminal.
Extrayendo datos estructurados de las páginas HTML usando los selectores CSS
Extrayendo datos estructurados de las páginas HTML usando los selectores CSS
En este artículo, se describe un método universal para analizar y convertir los datos de documentos HTML basados en los selectores CSS. Ahora, en MQL tenemos disponibles los informes comerciales y del Simulador de Estrategias, los calendarios económicos preferibles, señales públicas y monitoreo de cuentas, fuentes adicionales de las cotizaciones en línea.
El poder del ZigZag (Parte II): Ejemplos de obtención, procesamiento y representación de datos.
El poder del ZigZag (Parte II): Ejemplos de obtención, procesamiento y representación de datos.
En la primera parte, describimos un indicador ZigZag modificado y una clase para la obtención de datos de los indicadores de este tipo. Ahora vamos a mostrar cómo crear indicadores basados ​​en dichas herramientas, además de escribir un experto para las pruebas, que realizará transacciones según las señales generadas por el indicador ZigZag. Como añadido, en este artículo se ofrecerá una nueva versión de la biblioteca de creación de interfaces gráficas EasyAndFast.
El poder del ZigZag (Parte I). Desarrollando la clase base del indicador
El poder del ZigZag (Parte I). Desarrollando la clase base del indicador
Muchos investigadores no prestan la atención suficiente a la definición del comportamiento de los precios. En este caso, además, se usan métodos complejos que con frecuencia son simplemente «cajas negras», tales como: aprendizaje de máquinas o redes neuronales. En estos casos, lo más importante es: «¿Qué datos suministrar a la entrada para el entrenamiento de este u otro modelo?»
Uso práctico de las redes neuronales de Kohonen en el trading algorítmico (Parte II) Optimización y previsión
Uso práctico de las redes neuronales de Kohonen en el trading algorítmico (Parte II) Optimización y previsión
A base de las herramientas universales para el trabajo con las redes de Kohonen, se construye un sistema del análisis y la selección de los parámetros óptimos del EA, así como se considera la previsión de las series temporales. En la primera parte, corregimos y mejoramos las clases de redes neuronales disponibles públicamente, completándolas con algoritmos necesarios. Ahora ha llegado el momento para aplicarlas en la práctica.
Martingale como base de una estrategia comercial a largo plazo
Martingale como base de una estrategia comercial a largo plazo
En este artículo, vamos a analizar con detalle el sistema martingale. Estudiaremos la posibilidad de aplicarlo, y cómo hacerlo de tal forma que reduzcamos los riesgos al mínimo. La principal desventaja de este sencillo sistema es la probabilidad de perder todo el depósito. Y usted debe tener este hecho en cuenta a la hora de comerciar, si es que finalmente decide usar dicho sistema de trading.
Aplicando el método de Montecarlo al aprendizaje por refuerzo
Aplicando el método de Montecarlo al aprendizaje por refuerzo
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.
Optimización separada de una estrategia en condiciones de tendencia y flat
Optimización separada de una estrategia en condiciones de tendencia y flat
En el artículo se analizará el uso del método de optimización separada en diferentes estados del mercado. La optimización separada consiste en la definición de los parámetros ideales de un sistema comercial con la ayuda de la optimización de manera separada para la tendencia ascendente y descendente. Para reducir el efecto de las señales falsas y mejorar la rentabilidad, los sistemas se hacen flexibles, es decir, poseen un cierto conjunto de ajustes o datos de entrada, hecho que se ve totalmente justificado por el comportamiento de un mercado en cambio constante.
Patrones de reversión: Testeando el patrón "Cabeza-Hombros"
Patrones de reversión: Testeando el patrón "Cabeza-Hombros"
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.
Reversión: creando un punto de entrada y escribiendo un algoritmo de comercio manual
Reversión: creando un punto de entrada y escribiendo un algoritmo de comercio manual
Este es el último artículo de la serie dedicada a la estrategia comercial de la reversión. En él intentaremos solucionar un problema que ha provocado inestabilidad en los resultados de la simulación en los anteriores artículos. Asimismo, escribiremos y simularemos nuestro propio algoritmo para el comercio manual en cualquier mercado con la ayuda de la reversión.
Aplicación de OpenCL para simular patrones de velas
Aplicación de OpenCL para simular patrones de velas
En este artículo analizaremos el algoritmo de implementación de un simulador de patrones de velas en el lenguaje OpenCL en el modo "OHLC en M1". Asimismo, compararemos su rapidez con el simulador de estrategias incorporado en el modo de optimización rápida y lenta.
Las 100 mejores pasadas de optimización (Parte 1). Creando un analizador de optimizaciones
Las 100 mejores pasadas de optimización (Parte 1). Creando un analizador de optimizaciones
En este artículo hablaremos sobre cómo crear una aplicación para seleccionar las mejores pasadas de optimización según varias opciones posibles. Esta aplicación sabe filtrar y clasificar los resultados de optimización según multitud de coeficientes. Las pasadas de optimización se registran en una base de datos, por eso usted siempre podrá seleccionar nuevos parámetros de trabajo sin tener que reoptimizar. Además, esto permite ver todas las pasadas de optimización en un único gráfico, calcular los coeficientes VaR paramétricos y construir el gráfico de distribución normal de las pasadas y resultados de comercio de la variante de combinación de coeficientes seleccionada. Asimismo, se construyen los gráficos de algunos de los coeficientes en una dinámica, comenzando desde el momento de inicio de la optimización (o desde una fecha seleccionada hasta otra fecha seleccionada).
Reversión: disminuyendo la reducción máxima y simulando otros mercados
Reversión: disminuyendo la reducción máxima y simulando otros mercados
En este artículo continuaremos analizando el tema de la reversión. Intentaremos disminuir la reducción máxima del balance hasta un nivel aceptable con los instrumentos analizados anteriormente. También vamos a comprobar si se reduce el beneficio obtenido. Asimismo, comprobaremos cómo funciona la reversión en otros mercados, tales como los mercados de valores, materias primas, índices y ETF, agrario. ¡Atención, el artículo contiene muchas imágenes!