En este artículo se describe la utilización de la función TesterWithDrawal() para estimar los riesgos en un sistema de trading que implica la retirada de cierta parte de los activos durante su funcionamiento. Además, describe cómo afecta esta función al algoritmo de cálculo de la reducción del patrimonio en el probador de estrategias. Esta función es muy útil durante la optimización de los parámetros de sus Asesores Expertos.
El proceso de optimización consume muchos recursos del ordenador o del crédito que tengamos en nuestra cuenta de MQL5.community. Este artículo apunta algunas ideas sencillas que pongo en práctica para simplificar o completar el fabuloso sistema optimizador que ofrece MT5, extraídas de mil lecturas en la documentación, en el foro y en artículos.
El lenguaje de programación MQL5 es capaz de resolver problemas a un nuevo nivel. Incluso aquellas tareas que ya tienen soluciones, gracias a la programación orientada a objetos pueden subir a un nivel superior. En este artículo veremos un sencillo ejemplo sobre la comprobación de una nueva barra en un gráfico, transformada en una herramienta más potente y versátil. ¿Qué herramienta? Lo veremos en este artículo.
Hoy en día, cualquier operador ha oído hablar de las redes neuronales y conoce las ventajas de su utilización. La mayoría de ellos creen que quien puede trabajar con redes neuronales es una especie de superman. En este artículo intentaré explicarle la arquitectura de la red neuronal, describir sus aplicaciones y dar ejemplos de su uso práctico.
En esta ocasión veremos la creación de un asesor multidivisa, cuyo algoritmo de comercio será construido para trabajar con las órdenes pendientes Buy Stop y Sell Stop. En el artículo estudiaremos las siguientes cuestiones: el comercio en un diapasón temporal indicado, cómo establecer/modificar/eleminar órdenes pendientes, la comprobación de la última posición sobre Take Profit o Stop Loss y el control del historial de operaciones en cada símbolo.
Continuamos con la serie de artículos sobre la programación en MQL5. Esta vez, veremos cómo obtener los resultados de cada pasada de optimización durante el proceso de optimización de los parámetros del Asesor Experto. Se hará la implementación de modo que si se cumplen las condiciones especificadas en los parámetros externos, se escriben los valores correspondientes a la pasada de optimización en un archivo. Además de los valores de las pruebas, guardaremos también los parámetros que han llevado a estos resultados.
Los desarrolladores de asesores comerciales ya no necesitan buscar traders que necesiten expertos, ellos mismos le encontrarán. Y lo que es más, ya los están encontrando, están encargando trabajos y pagando las tareas ya hechas en el servicio Freelance en MQL5.com. En los 4 años de existencia del servicio, con su ayuda tres mil traders han pagado más de 10 000 trabajos realizados. Además, la actividad de los traders y los desarrolladores crece sin cesar.
La programación de los Expert Advisors en MQL5 es sencilla, y se puede aprender con facilidad. En esta guía paso a paso, podrás ver los pasos básicos que requiere la escritura de un Expert Advisor sencillo, basándose en una elaborada estrategia de trading. La guía incluye la estructura de un Expert Advisor, el uso de los funciones de trading e indicadores técnicos integrados, los detalles del modo depuración y el uso del Simulador de estrategias.
Algoritmo de protección estadística de posiciones abiertas con swap (permutaciones) positivas contra movimientos no deseados de las cotizaciones. Para compensar el riesgo potencial que supone el movimiento de las cotizaciones en dirección opuesta a la posición abierta, en este artículo se presenta la variante Carry Trading de estrategia protegida.
¿Está permitido hacer operaciones de trading con este símbolo los lunes? ¿Hay suficiente dinero para abrir una posición? ¿Cuál sería el tamaño de la pérdida si se activa el Stop Loss? ¿Cómo se limita el número de órdenes pendientes? ¿Se ejecutó la operación de trading en la barra actual, o en la anterior? Si un robot de trading no puede ejecutar este tipo de verificaciones, cualquier estrategia de trading puede convertirse en una fuente de pérdidas. Este artículo muestra ejemplos de verificaciones que son útiles en cualquier Asesor Experto.
Casi todos los operadores llegan al mercado para ganar dinero, pero algunos también disfrutan de ello. Sin embargo, no solo la operativa manual puede proporcionarle una experiencia apasionante. El desarrollo de sistemas de trading automatizados también puede ser fascinante. Crear un robot de trading puede ser tan interesante como leer una buena novela de misterio.
El objetivo de este artículo es estudiar la rentabilidad de los algoritmos con diferentes entradas y salidas en el mercado usando órdenes Trailing Stop. Los tipos de entrada que se usaran son las entradas aleatorias y las entradas inversas. Las órdenes Stop que se usarán son las de tipo Trailing Stop y Trailing Take. El artículo describe los algoritmos generadores de ingresos con una rentabilidad en torno al 30% al año.
Encontrar reglas para un sistema de trading y programarlas en un Expert Advisor es la mitad del trabajo. De algún modo, hay que corregir el funcionamiento del Expert Advisor, ya que acumula los resultados del trading. En este artículo se describe una de las metodologías que permite mejorar el rendimiento de un Expert Advisor a través de una retroalimentación que mide la pendiente de la curva de balance.
En este artículo se describe la manera de utilizar las principales funcionalidades de la librería estándar de las clases de trading de MQL5 en la escritura de Asesores Expertos que implementan el cierre y la modificación de una posición, colocan una orden pendiente y comprueban el margen antes de colocar una operación. También se muestra el modo de utilizar las clases de trading en la obtención de los detalles de una orden y una operación.
La regla básica del trader: dejar correr el beneficio, cortar las pérdidas! Este artículo aborda una de las técnicas básicas, permitiendo seguir esta regla: mover el tope de pérdida dinámico (Stop Loss level) después de incrementar el beneficio de la posición, es decir el nivel Trailing Stop. Encontrará el procedimiento paso a paso para crear una clase Trailing Stop en los indicadores SAR y NRTR. Cualquiera podrá insertar este Trailing Stop en sus expertos o utilizarlo independientemente para controlar las posiciones de sus cuentas.
En este artículo aprenderás a recibir las señales de trading necesarias para el funcionamiento de un sistema de trading. Los ejemplos de formación de las 20 señales de trading se dan aquí como funciones personalizadas separadas, que se pueden utilizar durante el desarrollo de los Expert Advisors. Para tu comodidad, todas las funciones utilizadas en este artículo están incluidas en un archivo mqh, que se puede conectar fácilmente a un futuro Expert Advisor.
En este artículo se analiza el problema del cálculo del volumen total de la posición de un determinado símbolo y número mágico. El método propuesto requiere solamente la parte estrictamente necesaria del historial de las transacciones, encuentra el tiempo más próximo cuando el total de la posición es igual a cero, y lleva a cabo los cálculos con las últimas transacciones. También se analiza el trabajo del terminal de cliente con variables globales.
Este artículo trata el tema del desarrollo de paneles de control activos en MQL5. Los elementos de la interfaz se gestionan con el mecanismo de control de eventos. Además, existe una opción para una configuración flexible de propiedades de elementos de control. El panel de control activo permite trabajar con posiciones, así como configuración, modificaciones y eliminaciones de mercado y órdenes pendientes.
Navegando por Internet es fácil encontrar muchas estrategias que le darán un buen número de recomendaciones diversas. Tomemos una punto de vista interno y observemos el proceso de la creación de estrategias basado en las diferentes zonas horarias en continentes distintos.
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.
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.
Si hemos empezado a automatizar la optimización periódica, también deberíamos ocuparnos de la actualización automática de los ajustes de los asesores expertos que ya están trabajando en la cuenta comercial. También deberíamos permitirle ejecutar un asesor experto en el simulador de estrategias y cambiar su configuración en una sola pasada.
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.
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.
Hoy nuestro objetivo consiste en crear un sistema de optimización periódica automática de las estrategias comerciales utilizadas en un asesor experto final. El sistema se vuelve más complejo a medida que se desarrolla, por lo que de vez en cuando debemos examinarlo en su conjunto para detectar cuellos de botella y soluciones subóptimas.
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.
En este artículo, veremos cómo conectar una nueva estrategia al sistema de optimización automática que hemos creado. Veamos qué tipo de EA necesitamos crear y si será posible hacerlo sin cambiar los archivos de la librería o minimizando los cambios necesarios.
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.
En este artículo seguiremos conectando la nueva estrategia con el sistema de optimización automática que hemos creado. Asimismo, veremos qué cambios habrá que introducir en el EA de creación del proyecto de optimización y en los EAs de la segunda y tercera fase.
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.
En este artículo, presentaremos el framework Mamba4Cast y analizaremos más de cerca uno de sus componentes clave: la codificación posicional basada en marcas temporales. Asimismo, mostraremos cómo se forma la incorporación temporal considerando la estructura de calendario de los datos.
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.
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.
En este artículo veremos cómo Mamba4Cast convierte la teoría en un algoritmo comercial funcional, allanando además el camino para experimentos propios. No pierda la oportunidad de adquirir una gama completa de conocimientos y lograr inspiración para desarrollar su propia estrategia.
Le presentamos a Mantis, un modelo básico ligero para la clasificación de series temporales basado en el Transformer con preentrenamiento contrastivo y atención híbrida que ofrece precisión y escalabilidad récord.
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.
El framework Mantis transforma series temporales complejas en tokens informativos y sirve como una base sólida para un agente comercial inteligente en tiempo real.
En este artículo, construiremos paso a paso el núcleo del modelo inteligente TimeFound, adaptado a tareas de pronóstico de series temporales del mundo real. Si está interesado en la implementación práctica de algoritmos de parcheo de redes neuronales en MQL5, está en el lugar correcto.
Antes de continuar con el desarrollo de asesores expertos multidivisas, vamos a intentar crear un nuevo proyecto utilizando la biblioteca desarrollada. Usando este ejemplo, descubriremos cómo organizar mejor el almacenamiento del código fuente y cómo puede ayudarnos el uso del nuevo repositorio de código de MetaQuotes.
Hoy le proponemos familiarizarnos con la implementación práctica de un bloque de mezcla dispersa de expertos para series temporales en el entorno de computación OpenCL. Este artículo explica paso a paso el funcionamiento de la convolución multiventana enmascarada, así como la organización del aprendizaje de gradientes en condiciones de múltiples flujos de información.
