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Operar con noticias de manera sencilla (Parte 6): Ejecución de operaciones (III)
Operar con noticias de manera sencilla (Parte 6): Ejecución de operaciones (III)
En este artículo se implementará la filtración de noticias para eventos de noticias individuales basándose en sus identificadores. Además, se mejorarán las consultas SQL anteriores para proporcionar información adicional o reducir el tiempo de ejecución de la consulta. Además, se hará funcional el código creado en los artículos anteriores.
Operar con noticias de manera sencilla (Parte 3): Ejecución de operaciones
Operar con noticias de manera sencilla (Parte 3): Ejecución de operaciones
En este artículo, nuestro experto en negociación de noticias comenzará a abrir operaciones basándose en el calendario económico almacenado en nuestra base de datos. Además, mejoraremos los gráficos del experto para mostrar información más relevante sobre los próximos acontecimientos del calendario económico.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 51): Aprendizaje por refuerzo con SAC
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 51): Aprendizaje por refuerzo con SAC
Soft Actor Critic es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que utiliza tres redes neuronales. Una red de actores y dos redes de críticos. Estos modelos de aprendizaje automático se emparejan en una relación maestro-esclavo en la que los críticos se modelan para mejorar la precisión de las previsiones de la red de actores. Al tiempo que introducimos ONNX en esta serie, exploramos cómo estas ideas podrían ponerse a prueba como una señal personalizada de un asesor experto ensamblado por un asistente.
Kit de herramientas de negociación MQL5 (Parte 5): Ampliación de la libreria EX5 de gestión del historial con funciones de posición
Kit de herramientas de negociación MQL5 (Parte 5): Ampliación de la libreria EX5 de gestión del historial con funciones de posición
Descubra cómo crear funciones EX5 exportables para consultar y guardar de forma eficiente datos históricos de posición. En esta guía paso a paso, ampliaremos la libreria de gestión del historial EX5 mediante el desarrollo de módulos que recuperan las propiedades clave de la posición cerrada más recientemente. Entre ellos se incluyen el beneficio neto, la duración de la operación, el stop loss basado en pips, el take profit, los valores de beneficio y otros detalles importantes.
Cambiando a MQL5 Algo Forge (Parte 3): Uso de repositorios de terceros en su propio proyecto
Cambiando a MQL5 Algo Forge (Parte 3): Uso de repositorios de terceros en su propio proyecto
Hoy veremos cómo podemos conectar el código de otra persona desde cualquier repositorio en el almacenamiento MQL5 Algo Forge a nuestro proyecto. En el presente artículo, finalmente abordaremos esta tarea prometedora pero también compleja: cómo conectar y utilizar en la práctica bibliotecas de repositorios de terceros del almacenamiento MQL5 Algo Forge en nuestro proyecto.
Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 9): Asesor Experto de múltiples estrategias (III)
Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 9): Asesor Experto de múltiples estrategias (III)
¡Bienvenidos a la tercera entrega de nuestra serie sobre tendencias! Hoy profundizaremos en el uso de la divergencia como estrategia para identificar puntos de entrada óptimos dentro de la tendencia diaria predominante. También presentaremos un mecanismo de bloqueo de ganancias personalizado, similar a un stop-loss dinámico, pero con mejoras únicas. Además, actualizaremos el asesor experto Trend Constraint a una versión más avanzada, incorporando una nueva condición de ejecución comercial para complementar las existentes. A medida que avanzamos, continuaremos explorando la aplicación práctica de MQL5 en el desarrollo algorítmico, brindándole información más detallada y técnicas prácticas.
Integración de Discord con MetaTrader 5: Creación de un robot comercial con notificaciones en tiempo real
Integración de Discord con MetaTrader 5: Creación de un robot comercial con notificaciones en tiempo real
En este artículo veremos cómo integrar MetaTrader 5 y el servidor Discord para recibir notificaciones de transacciones en tiempo real desde cualquier parte del mundo. Además, aprenderemos a configurar la plataforma y Discord para asegurarnos de que las alertas se envían a Discord, y hablaremos de los problemas de seguridad que surgen al utilizar WebRequest y webhooks para estos métodos de notificación.
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?
Modelo de riesgo de cartera utilizando el criterio de Kelly y la simulación de Monte Carlo
Modelo de riesgo de cartera utilizando el criterio de Kelly y la simulación de Monte Carlo
Durante décadas, los operadores han utilizado la fórmula del criterio de Kelly para determinar la proporción óptima de capital que se debe asignar a una inversión o apuesta con el fin de maximizar el crecimiento a largo plazo y minimizar el riesgo de ruina. Sin embargo, seguir ciegamente el criterio de Kelly utilizando el resultado de una sola prueba retrospectiva suele ser peligroso para los operadores individuales, ya que en el trading en vivo, la ventaja comercial disminuye con el tiempo y el rendimiento pasado no es un indicador de resultados futuros. En este artículo, presentaré un enfoque realista para aplicar el criterio de Kelly a la asignación de riesgos de uno o más EA en MetaTrader 5, incorporando los resultados de la simulación de Monte Carlo de Python.
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte VIII): Panel de análisis
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte VIII): Panel de análisis
Hoy profundizamos en la incorporación de métricas de trading útiles dentro de una ventana especializada integrada en el EA del Panel de Administración. Este debate se centra en la implementación de MQL5 para desarrollar un panel de análisis y destaca el valor de los datos que proporciona a los administradores de operaciones bursátiles. El impacto es principalmente educativo, ya que se extraen valiosas lecciones del proceso de desarrollo, lo que beneficia tanto a los desarrolladores noveles como a los experimentados. Esta función demuestra las oportunidades ilimitadas que ofrece esta serie de desarrollo al equipar a los gestores comerciales con herramientas de software avanzadas. Además, exploraremos la implementación de las clases PieChart y ChartCanvas como parte de la continua expansión de las capacidades del panel del administrador de operaciones.
ADAM poblacional (Estimación Adaptativa de Momentos)
ADAM poblacional (Estimación Adaptativa de Momentos)
Este artículo presenta la transformación del conocido y popular método de optimización ADAM basado en gradientes en un algoritmo basado en poblaciones y su modificación con la introducción de individuos híbridos. El nuevo enfoque permite crear agentes que combinen elementos de soluciones exitosas mediante una distribución de probabilidades. Una innovación clave es la generación de poblaciones híbridas que acumulan de forma adaptativa la información de las soluciones más prometedoras, mejorando la eficacia de la búsqueda en espacios multidimensionales complejos.
Cambiamos a MQL5 Algo Forge (Parte 1): Creación del repositorio principal
Cambiamos a MQL5 Algo Forge (Parte 1): Creación del repositorio principal
Mientras trabajan en proyectos en el MetaEditor, los desarrolladores se enfrentan a la necesidad de gestionar las versiones del código. A pesar de los planes de traslado a GIT y el lanzamiento de MQL5 Algo Forge, la integración aún no está completa. El presente artículo analizará posibles formas de mejorar la usabilidad de las herramientas actuales.
Utilización del modelo de aprendizaje automático CatBoost como filtro para estrategias de seguimiento de tendencias
Utilización del modelo de aprendizaje automático CatBoost como filtro para estrategias de seguimiento de tendencias
CatBoost es un potente modelo de aprendizaje automático basado en árboles que se especializa en la toma de decisiones basada en características estacionarias. Otros modelos basados en árboles, como XGBoost y Random Forest, comparten características similares en cuanto a su solidez, capacidad para manejar patrones complejos e interpretabilidad. Estos modelos tienen una amplia gama de usos, desde el análisis de características hasta la gestión de riesgos. En este artículo, vamos a explicar el procedimiento para utilizar un modelo CatBoost entrenado como filtro para una estrategia clásica de seguimiento de tendencias con cruce de medias móviles.
Algoritmo de agujero negro — Black Hole Algorithm (BHA)
Algoritmo de agujero negro — Black Hole Algorithm (BHA)
El algoritmo de agujero negro (BHA) utiliza los principios de la gravedad de los agujeros negros para optimizar las soluciones. En este artículo, analizaremos cómo el BHA atrae las mejores soluciones evitando los extremos locales, y por qué este algoritmo se ha convertido en una poderosa herramienta para resolver problemas complejos. Descubra cómo ideas sencillas pueden dar lugar a resultados impresionantes en el mundo de la optimización.
Robot comercial multimodular en Python y MQL5 (Parte I): Creamos la arquitectura básica y los primeros módulos
Robot comercial multimodular en Python y MQL5 (Parte I): Creamos la arquitectura básica y los primeros módulos
Hoy desarrollaremos un sistema comercial modular que combina Python para el análisis de datos con MQL5 para la ejecución de transacciones. Sus cuatro módulos independientes supervisan en paralelo distintos aspectos del mercado: volúmenes, arbitraje, economía y riesgo, y utilizan RandomForest con 400 árboles para el análisis. Se hace especial hincapié en la gestión del riesgo, porque sin una gestión eficaz del riesgo, ni siquiera los algoritmos comerciales más avanzados sirven de mucho.
Cómo empezar a trabajar con MQL5 Algo Forge
Cómo empezar a trabajar con MQL5 Algo Forge
Le presentamos MQL5 Algo Forge, un portal especial para desarrolladores de algoritmos comerciales. El portal combina las características de Git con una interfaz fácil de usar para mantener y organizar proyectos dentro del ecosistema MQL5. Aquí podrá suscribirse a autores que le resulten interesantes, crear equipos y llevar a cabo proyectos conjuntos sobre trading algorítmico.
Modelos de regresión no lineal en la bolsa de valores
Modelos de regresión no lineal en la bolsa de valores
Modelos de regresión no lineal en la bolsa de valores: ¿Es posible predecir los mercados financieros? Consideremos la creación de un modelo para pronosticar precios para EURUSD y crear dos robots basados en él: en Python y MQL5.
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte VII): Usuario de confianza, recuperación y criptografía
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte VII): Usuario de confianza, recuperación y criptografía
Los avisos de seguridad, como los que se activan cada vez que actualiza el gráfico, agrega un nuevo par al chat con el EA del Panel de administración o reinicia la terminal, pueden volverse tediosos. En esta discusión, exploraremos e implementaremos una función que rastrea la cantidad de intentos de inicio de sesión para identificar a un usuario confiable. Después de una determinada cantidad de intentos fallidos, la aplicación pasará a un procedimiento de inicio de sesión avanzado, que también facilita la recuperación de la contraseña para los usuarios que la hayan olvidado. Además, cubriremos cómo se puede integrar eficazmente la criptografía en el Panel de administración para mejorar la seguridad.
Uso de reglas de asociación en el análisis de datos de Forex
Uso de reglas de asociación en el análisis de datos de Forex
¿Cómo aplicar las reglas predictivas del análisis minorista de supermercados al mercado Forex real? ¿Cómo se relacionan las compras de galletas, leche y pan con las transacciones bursátiles? El artículo analiza un enfoque innovador del trading algorítmico basado en el uso de reglas de asociación.
Desarrollamos un Asesor Experto multidivisas (Parte 20): Ordenando la cadena de etapas de optimización automática de proyectos (I)
Desarrollamos un Asesor Experto multidivisas (Parte 20): Ordenando la cadena de etapas de optimización automática de proyectos (I)
Ya hemos creado bastantes componentes que ayudan a organizar la optimización automática. Durante la creación, seguimos la estructura cíclica tradicional: desde la creación de código mínimo funcional hasta la refactorización y la obtención de código mejorado. Es hora de empezar a limpiar nuestra base de datos, que también es un componente clave en el sistema que estamos creando.
Observador de Connexus (Parte 8): Cómo agregar un observador de solicitudes
Observador de Connexus (Parte 8): Cómo agregar un observador de solicitudes
En esta última entrega de nuestra serie de bibliotecas Connexus, exploramos la implementación del patrón Observer, así como refactorizaciones esenciales de rutas de archivos y nombres de métodos. Esta serie cubrió todo el desarrollo de Connexus, diseñado para simplificar la comunicación HTTP en aplicaciones complejas.
Optimización de portafolios en Fórex: Síntesis de VaR y la teoría de Markowitz
Optimización de portafolios en Fórex: Síntesis de VaR y la teoría de Markowitz
¿Cómo funciona la negociación de portafolios en Fórex? ¿Cómo pueden sintetizarse la teoría de portafolios de Markowitz para optimizar las proporciones de los portafolios y el modelo VaR para optimizar el riesgo de los portafolios? Hoy crearemos un código de teoría de portafolios en el que, por un lado, obtendremos un riesgo bajo y, por otro, una rentabilidad aceptable a largo plazo.
Trading algorítmico basado en patrones de reversión 3D
Trading algorítmico basado en patrones de reversión 3D
Hoy descubriremos al lector el nuevo mundo del trading automatizado con barras 3D. ¿Qué aspecto tiene un robot comercial basado en barras de precios multidimensionales, y pueden los clústeres "amarillos" de barras tridimensionales predecir los cambios de tendencia? ¿Cómo es el trading en múltiples dimensiones?
Cliente en Connexus (Parte 7): Añadir la capa de cliente
Cliente en Connexus (Parte 7): Añadir la capa de cliente
En este artículo continuamos con el desarrollo de la biblioteca Connexus. En este capítulo creamos la clase CHttpClient, responsable de enviar una solicitud y recibir un orden. También cubrimos el concepto de simulaciones, dejando la biblioteca desacoplada de la función WebRequest, lo que permite una mayor flexibilidad para los usuarios.
Implementación de Breakeven en MQL5 (Parte 2): Breakeven basado en ATR y RRR
Implementación de Breakeven en MQL5 (Parte 2): Breakeven basado en ATR y RRR
En este artículo se finaliza la implementación del breakeven por atr y rr en MQL5, junto con el desarrollo desde cero de una clase que permite cambiar fácilmente el tipo de breakeven sin necesidad de reingresar los parámetros. Se realizan múltiples backtests para evaluar el rendimiento de cada tipo, analizando sus ventajas y desventajas en el contexto del trading algorítmico.
Análisis del sentimiento en Twitter con sockets
Análisis del sentimiento en Twitter con sockets
Este innovador bot comercial integra MetaTrader 5 con Python para aprovechar el análisis del sentimiento de las redes sociales en tiempo real para tomar decisiones comerciales automatizadas. Mediante el análisis del sentimiento en Twitter relacionado con instrumentos financieros específicos, el bot traduce las tendencias de las redes sociales en señales de negociación procesables. Utiliza una arquitectura cliente-servidor con comunicación por socket, lo que permite una interacción perfecta entre las capacidades de negociación de MT5 y la potencia de procesamiento de datos de Python.
De Python a MQL5: Un viaje hacia los sistemas de trading inspirados en la cuántica
De Python a MQL5: Un viaje hacia los sistemas de trading inspirados en la cuántica
El artículo analiza el desarrollo de un sistema de negociación inspirado en la cuántica, pasando de un prototipo en Python a una implementación en MQL5 para la negociación en el mundo real. El sistema utiliza principios de computación cuántica, como la superposición y el entrelazamiento, para analizar los estados del mercado, aunque funciona en ordenadores clásicos utilizando simuladores cuánticos. Las características principales incluyen un sistema de tres qubits para analizar ocho estados del mercado simultáneamente, períodos de revisión de 24 horas y siete indicadores técnicos para el análisis del mercado. Aunque los índices de precisión puedan parecer modestos, proporcionan una ventaja significativa cuando se combinan con estrategias adecuadas de gestión de riesgos.
Creación de un Panel de Administración de Operaciones en MQL5 (Parte V): Panel de Gestión de Operaciones (II)
Creación de un Panel de Administración de Operaciones en MQL5 (Parte V): Panel de Gestión de Operaciones (II)
En este artículo, mejoraremos el Panel de Gestión Comercial de nuestro Panel de Administración multifuncional. Hoy introduciremos una potente función de ayuda que simplificará el código, mejorando su legibilidad, su mantenimiento y su eficiencia. También demostraremos cómo integrar sin problemas botones adicionales y mejorar la interfaz para gestionar una gama más amplia de tareas de negociación. Ya sea para gestionar posiciones, ajustar órdenes o simplificar las interacciones de los usuarios, esta guía le ayudará a desarrollar un panel de gestión de operaciones sólido y sencillo de usar.
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte VI): Interfaz de múltiples funciones (I)
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte VI): Interfaz de múltiples funciones (I)
La función del administrador de operaciones va más allá de las comunicaciones por Telegram; también puede participar en diversas actividades de control, como la gestión de órdenes, el seguimiento de posiciones y la personalización de interfaces. En este artículo, compartiremos información práctica sobre cómo ampliar nuestro programa para admitir múltiples funcionalidades en MQL5. Esta actualización tiene como objetivo superar la limitación actual del Panel de administración, que se centra principalmente en la comunicación, permitiéndole gestionar una gama más amplia de tareas.
Operar con noticias de manera sencilla (Parte 5): Ejecución de operaciones (II)
Operar con noticias de manera sencilla (Parte 5): Ejecución de operaciones (II)
Este artículo ampliará la clase de gestión de operaciones para incluir órdenes de compra y venta con límite (buy-stop y sell-stop) con el fin de operar con eventos de noticias e implementar una restricción de vencimiento en estas órdenes para evitar cualquier operación nocturna. Se incorporará una función de deslizamiento (slippage) al experto para intentar prevenir o minimizar el posible deslizamiento que puede producirse al utilizar órdenes stop en las operaciones, especialmente durante eventos noticiosos.
Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 9): Asesor Experto de múltiples estrategias (II)
Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 9): Asesor Experto de múltiples estrategias (II)
El número de estrategias que se pueden integrar en un Asesor Experto es prácticamente ilimitado. Sin embargo, cada estrategia adicional aumenta la complejidad del algoritmo. Al incorporar múltiples estrategias, un Asesor Experto puede adaptarse mejor a las condiciones cambiantes del mercado, lo que puede mejorar su rentabilidad. Hoy exploraremos cómo implementar MQL5 para una de las estrategias más destacadas desarrolladas por Richard Donchian, mientras continuamos mejorando la funcionalidad de nuestro Asesor Experto Trend Constraint.