Crear un artículo
MQL para "Dummies": Cómo Diseñar y Construir Clases de Objetos
MQL para "Dummies": Cómo Diseñar y Construir Clases de Objetos
Creando un modelo de programa de diseño visual demostramos cómo diseñar y construir clases en MQL5. Este artículo está escrito para programadores principiantes que están trabajando con aplicaciones MT5. Propondremos una tecnología sencilla y fácil de entender para crear clases sin necesidad de entrar muy a fondo en la teoría de programación orientada al objeto.
Procesando los eventos de transacciones en el Expert Advisor por medio de la función OnTrade()
Procesando los eventos de transacciones en el Expert Advisor por medio de la función OnTrade()
MQL5 introdujo infinidad de soluciones innovadoras, incluyendo el trabajo con distintos tipos de eventos (eventos de reloj, eventos sobre transacciones, eventos personalizados, etc.). La capacidad para gestionar eventos permite crear un tipo completamente nuevo de programas para el trading automático o semi-automático. En este artículo vamos a ver los eventos de transacciones y a escribir código para la función OnTrade(), encargada de procesar el evento Trade.
Redes neuronales en el trading: Modelos híbridos de secuencias de grafos (Final)
Redes neuronales en el trading: Modelos híbridos de secuencias de grafos (Final)
Continuamos nuestro estudio de los modelos híbridos de secuencias de grafos (GSM++) que integran las ventajas de distintas arquitecturas, proporcionando una gran precisión de análisis y una asignación eficiente de los recursos computacionales. Estos modelos revelan eficazmente patrones ocultos, reduciendo el impacto del ruido del mercado y mejorando la calidad de las previsiones.
Funciones en las aplicaciones MQL5
Funciones en las aplicaciones MQL5
Las funciones son componentes de importancia crítica en cualquier lenguaje de programación. Entre otras cosas, ayudan a los desarrolladores a aplicar el principio DRY (don't repeat youself, no te repitas). El artículo analiza las funciones y su creación en MQL5 usando aplicaciones sencillas que enriquecen nuestros sistemas comerciales sin complicarlos.
Cierres parciales condicionales (Parte 1): Creación de la clase base
Cierres parciales condicionales (Parte 1): Creación de la clase base
En este artículo implementaremos un nuevo método para la gestión de posiciones, parecido a los cierres parciales "simples" que implementamos anteriormente, pero con una diferencia importante. En lugar de basarse en niveles de takeprofit fijos, este enfoque aplica los cierres parciales al momento de cumplirse cierta condición específica. De ahí su nombre: "Cierres parciales condicionales". En esta primera parte de la implementación en MQL5 veremos cómo funciona esta técnica de gestión de posiciones.
Creando un EA gradador multiplataforma
Creando un EA gradador multiplataforma
En este artículo, vamos a prender a escribir asesores que funcionan tanto en MetaTrader 4, como en MetaTrader 5. Para ello, trataremos de escribir un asesor que funcione según el principio de creación de cuadrículas de órdenes. Un gradador es un experto cuyo principal principio de trabajo consiste en colocar simultáneamente varias órdenes límite por encima del precio actual, y la misma cantidad por debajo.
Movimiento de precios: Modelos matemáticos y análisis técnico
Movimiento de precios: Modelos matemáticos y análisis técnico
Pronosticar los movimientos de los pares de divisas es un factor importante para el éxito en el trading. Este artículo explora varios modelos de movimiento de precios, analiza sus ventajas y desventajas y además explora su aplicación práctica en estrategias comerciales. Asimismo, consideraremos enfoques que nos permitirán identificar patrones ocultos y mejorar la precisión de los pronósticos.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 58): Aprendizaje por refuerzo (DDPG) con patrones de media móvil y oscilador estocástico
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 58): Aprendizaje por refuerzo (DDPG) con patrones de media móvil y oscilador estocástico
La media móvil y el oscilador estocástico son indicadores muy comunes cuyos patrones colectivos analizamos en el artículo anterior, mediante una red de aprendizaje supervisado, para ver qué «patrones se mantendrían». Partiendo de los análisis de ese artículo, vamos un paso más allá y analizamos los efectos que tendría en el rendimiento el aprendizaje por refuerzo, cuando se utiliza con esta red entrenada. Los lectores deben tener en cuenta que nuestras pruebas se han realizado en un periodo de tiempo muy limitado. No obstante, seguimos aprovechando los requisitos mínimos de programación que ofrece el Asistente de MQL5 (MQL5 Wizard) para mostrar esto.
Redes neuronales en el trading: Generalización de series temporales sin vinculación a datos (Módulos básicos del modelo)
Redes neuronales en el trading: Generalización de series temporales sin vinculación a datos (Módulos básicos del modelo)
Seguimos familiarizándonos con el framework Mamba4Cast. Hoy profundizaremos en la implementación práctica de los enfoques propuestos. Mamba4Cast no ha sido diseñado para un largo periodo de calentamiento en cada nueva serie temporal, sino para un funcionamiento inmediato. Gracias al concepto de pronóstico Zero-Shot, el modelo es capaz de generar inmediatamente pronósticos de alta calidad sobre datos reales sin entrenamiento adicional ni ajuste de hiperparámetros.
Implementación de los cierres parciales en MQL5
Implementación de los cierres parciales en MQL5
En este artículo se desarrolla una clase para gestionar cierres parciales en MQL5 y se integra dentro de un EA de order blocks. Además, se presentan pruebas de backtest comparando la estrategia con y sin parciales, analizando en qué condiciones su uso puede maximizar y asegurar beneficios. Concluimos que especialmente en estilos de trading orientados a movimientos más amplios, el uso de parciales podría ser beneficioso.