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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.
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.
Pruebas de robustez en asesores expertos
Pruebas de robustez en asesores expertos
En el desarrollo de una estrategia hay muchos detalles complejos a tener en cuenta, muchos de los cuales no se destacan para los traders principiantes. Como resultado, muchos comerciantes, incluido yo mismo, hemos tenido que aprender estas lecciones a las duras penas. Este artículo se basa en mis observaciones de errores comunes que la mayoría de los traders principiantes encuentran al desarrollar estrategias en MQL5. Ofrecerá una variedad de consejos, trucos y ejemplos para ayudar a identificar la descalificación de un EA y probar la solidez de nuestros propios EA de una manera fácil de implementar. El objetivo es educar a los lectores, ayudándolos a evitar futuras estafas al comprar EA, así como a prevenir errores en el desarrollo de su propia estrategia.
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.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 53): Market Facilitation Index (MFI)
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 53): Market Facilitation Index (MFI)
El Market Facilitation Index (MFI) es otro indicador de Bill Williams que tiene como objetivo medir la eficiencia del movimiento de los precios en relación con el volumen. Como siempre, analizamos los distintos patrones de este indicador dentro de los límites de una clase de señales de ensamblaje del asistente y presentamos una variedad de informes de pruebas y análisis para los distintos patrones.
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.
Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 5): Desarrollar y probar la estrategia de negociación con LLMs (IV) - Probar la estrategia de trading
Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 5): Desarrollar y probar la estrategia de negociación con LLMs (IV) - Probar la estrategia de trading
Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial en la actualidad, los modelos de lenguaje (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial, por lo que debemos pensar en cómo integrar potentes LLM en nuestro trading algorítmico. Para la mayoría de las personas, resulta difícil ajustar estos potentes modelos según sus necesidades, implementarlos localmente y luego aplicarlos al comercio algorítmico. Esta serie de artículos adoptará un enfoque paso a paso para lograr este objetivo.
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.
La estrategia de negociación de la brecha del valor razonable inverso (Inverse Fair Value Gap, IFVG)
La estrategia de negociación de la brecha del valor razonable inverso (Inverse Fair Value Gap, IFVG)
Una brecha inversa del valor razonable (Inverse Fair Value Gap, IFVG) se produce cuando el precio vuelve a una brecha del valor razonable identificada previamente y, en lugar de mostrar la reacción de apoyo o resistencia esperada, no la respeta. Este comportamiento puede indicar un posible cambio en la dirección del mercado y ofrecer una ventaja comercial contraria. En este artículo, voy a presentar mi enfoque, desarrollado por mí mismo, para cuantificar y utilizar la brecha inversa del valor razonable como estrategia para los asesores expertos de MetaTrader 5.
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 asesor experto para el análisis de eventos de noticias basados en el calendario en MQL5
Desarrollo de un asesor experto para el análisis de eventos de noticias basados en el calendario en MQL5
La volatilidad tiende a alcanzar su punto máximo alrededor de eventos noticiosos de alto impacto, lo que crea oportunidades de ruptura significativas. En este artículo, describiremos el proceso de implementación de una estrategia de ruptura basada en el calendario. Cubriremos todo, desde la creación de una clase para interpretar y almacenar datos del calendario, el desarrollo de backtests realistas utilizando estos datos y, finalmente, la implementación del código de ejecución para operaciones en vivo.
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.
La estrategia comercial de captura de liquidez
La estrategia comercial de captura de liquidez
La estrategia de negociación basada en la captura de liquidez es un componente clave de Smart Money Concepts (SMC), que busca identificar y aprovechar las acciones de los actores institucionales en el mercado. Implica apuntar a áreas de alta liquidez, como zonas de soporte o resistencia, donde las órdenes grandes pueden desencadenar movimientos de precios antes de que el mercado reanude su tendencia. Este artículo explica en detalle el concepto de «liquidity grab» (captura de liquidez) y describe el proceso de desarrollo de la estrategia de negociación basada en la captura de liquidez en MQL5.
Gestión de Riesgo (Parte 1): Fundamentos para Construir una Clase de Gestión de Riesgo
Gestión de Riesgo (Parte 1): Fundamentos para Construir una Clase de Gestión de Riesgo
En este artículo exploraremos los fundamentos de la gestión de riesgo en el trading, y aprenderemos a crear nuestras primeras funciones para obtener el lote adecuado para una operación y el stop loss. Además, profundizaremos en cómo funcionan estas funciones, explicando cada paso detalladamente. Nuestro objetivo es proporcionar una comprensión clara de cómo aplicar estos conceptos en el trading automatizado. Al final, pondremos todo en práctica creando un script simple con el archivo de inclusión que hemos diseñado.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 52): Accelerator Oscillator (AC)
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 52): Accelerator Oscillator (AC)
El Accelerator Oscillator es otro indicador de Bill Williams que sigue la aceleración del impulso del precio y no solo su ritmo. Aunque es muy similar al oscilador Awesome que analizamos en un artículo reciente, busca evitar los efectos de retraso centrándose más en la aceleración que en la velocidad. Como siempre, examinamos qué patrones podemos obtener de esto y también qué importancia podría tener cada uno de ellos en el trading a través de un asesor experto creado por el Asistente MQL5 (MQL5 Wizard).
Cómo ganar dinero ejecutando encargos en el servicio "Freelance"
Cómo ganar dinero ejecutando encargos en el servicio "Freelance"
MQL5 Freelance es un servicio en línea donde los desarrolladores escriben aplicaciones comerciales para los tráders clientes a cambio de una remuneración. El servicio funciona con éxito desde 2010: hasta el momento se han realizado más de 100 000 trabajos con un coste total de 7 millones de dólares. Como puede ver, el servicio opera con unas cifras considerables.
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.
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 6): Recolector de señales de reversión a la media
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 6): Recolector de señales de reversión a la media
Aunque algunos conceptos pueden parecer sencillos a primera vista, ponerlos en práctica puede resultar bastante complicado. En el siguiente artículo, le guiaremos a través de nuestro innovador enfoque para automatizar un Asesor Experto (Expert Advisor, EA) que analiza hábilmente el mercado utilizando una estrategia de reversión a la media. Acompáñenos mientras desentrañamos las complejidades de este apasionante proceso de automatización.
Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 5): Desarrollar y probar la estrategia de negociación con LLMs (III) Ajuste del adaptador
Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 5): Desarrollar y probar la estrategia de negociación con LLMs (III) Ajuste del adaptador
Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial actual, los modelos de lenguaje (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial, por lo que deberíamos pensar en cómo integrar LLM potentes en nuestro trading algorítmico. Para la mayoría de las personas, es difícil ajustar estos poderosos modelos según sus necesidades, implementarlos localmente y luego aplicarlos al comercio algorítmico. Esta serie de artículos adoptará un enfoque paso a paso para lograr este objetivo.
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.
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 2): El sistema Kumo Breakout con Ichimoku y Awesome Oscillator
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 2): El sistema Kumo Breakout con Ichimoku y Awesome Oscillator
En este artículo, creamos un Asesor Experto (EA) que automatiza la estrategia Kumo Breakout utilizando el indicador Ichimoku Kinko Hyo y el Awesome Oscillator. Recorremos el proceso de inicialización de los indicadores, detección de condiciones de ruptura y codificación de entradas y salidas automáticas en las operaciones. Además, implementamos trailing stops y lógica de gestión de posiciones para mejorar el rendimiento del EA y su adaptabilidad a las condiciones del mercado.
Desarrollamos un asesor experto multidivisas (Parte 21): Preparación para un experimento importante y optimización del código
Desarrollamos un asesor experto multidivisas (Parte 21): Preparación para un experimento importante y optimización del código
Para continuar avanzando, sería bueno ver si podemos mejorar los resultados realizando periódicamente optimizaciones automáticas repetidas y generando un nuevo asesor experto. El escollo en muchos argumentos sobre el uso de la optimización de parámetros es la cuestión de cuánto tiempo pueden usarse los parámetros obtenidos para operar en el periodo futuro manteniendo los principales indicadores de rentabilidad y reducción en los niveles dados. ¿Es posible en general lograrlo?
Introducción a MQL5 (Parte 10): Guía de trabajo con indicadores incorporados en MQL5 para principiantes
Introducción a MQL5 (Parte 10): Guía de trabajo con indicadores incorporados en MQL5 para principiantes
Este artículo describe cómo trabajar con indicadores incorporados en MQL5, con especial atención en la creación de un asesor experto basado en el indicador RSI utilizando un enfoque de proyecto. Hoy aprenderá a obtener y utilizar los valores RSI, a gestionar las fluctuaciones de liquidez y a mejorar la visualización de las transacciones mediante objetos gráficos. Además, el artículo abordará otros aspectos importantes: el riesgo como porcentaje del depósito, los ratios riesgo/rentabilidad y la modificación del riesgo sobre la marcha para proteger los beneficios.
Operar con el Calendario Económico MQL5 (Parte 5): Mejorar el panel de control con controles adaptables y botones de filtro
Operar con el Calendario Económico MQL5 (Parte 5): Mejorar el panel de control con controles adaptables y botones de filtro
En este artículo, creamos botones para filtros de pares de divisas, niveles de importancia, filtros de tiempo y una opción de cancelación para mejorar el control del panel. Estos botones están programados para responder dinámicamente a las acciones del usuario, lo que permite una interacción fluida. También automatizamos su comportamiento para reflejar los cambios en tiempo real en el panel de control. Esto mejora la funcionalidad general, la movilidad y la capacidad de respuesta del panel.