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Simulación de mercado: Iniciando SQL en MQL5 (III)
Simulación de mercado: Iniciando SQL en MQL5 (III)
En el artículo anterior vimos cómo podríamos desarrollar una clase en MQL5 capaz de darnos cierto soporte. Su finalidad es precisamente permitirnos colocar el código SQL dentro de un archivo de script. De este modo, no necesitaríamos escribir ese mismo código SQL como un string dentro del código MQL5. Aunque esa solución es funcional, contiene algunos detalles que podemos y debemos mejorar.
Simulación de mercado (Parte 23): Iniciando SQL (VI)
Simulación de mercado (Parte 23): Iniciando SQL (VI)
En este artículo, exploraremos cómo realizar la visualización y, en consecuencia, entender cómo está estructurada una base de datos. Esto se hizo al observar el diagrama interno de la base de datos. Aunque este tipo de cosa parezca algo innecesario, puede ser bastante válido si tú pretendes, de hecho, convertirte en un administrador de bases de datos. Y sí, hay personas que viven de hacer mantenimiento y creación de bases de datos.
Simulación de mercado: iniciando SQL en MQL5 (II)
Simulación de mercado: iniciando SQL en MQL5 (II)
Aunque muchos creen que podemos incluir sin problemas código SQL dentro de otro código, por lo general esto no es así. El motivo es que el código SQL siempre se incorpora al ejecutable como un string. Y este hecho de colocar el código SQL como string, si bien no genera inconvenientes en fragmentos pequeños, puede terminar provocándonos bastantes dolores de cabeza.
Simulación de mercado (Parte 24): Iniciando SQL (VII)
Simulación de mercado (Parte 24): Iniciando SQL (VII)
En el artículo anterior terminamos de hacer las debidas presentaciones sobre SQL. Así, lo que me había propuesto mostrar y explicar sobre SQL, a mi juicio, quedó debidamente explicado. Esto, para que todos los que vengan a ver el sistema de repetición/simulador en construcción consigan, como mínimo, tener alguna noción de lo que puede estar ocurriendo allí. Esto se debe a que no tiene sentido programar diversas cosas que SQL puede cubrir perfectamente.
Simulación de mercado: Iniciando SQL en MQL5 (I)
Simulación de mercado: Iniciando SQL en MQL5 (I)
En este artículo, comenzaremos a explorar el uso de SQL dentro de un código MQL5. Veremos cómo podemos crear una base de datos. O, mejor dicho, cómo podemos crear un archivo de base de datos en SQLite, utilizando, para ello, recursos o procedimientos incluidos en el lenguaje MQL5. Veremos también cómo crear una tabla y, después, cómo crear una relación entre tablas mediante una clave primaria y una clave foránea. Todo esto usando, nuevamente, MQL5. Veremos lo sencillo que es crear un código que, en el futuro, podrá portarse a otras implementaciones de SQL, usando una clase que nos ayude a ocultar la implementación creada. Y, lo más importante de todo, veremos que, en diversos momentos, podemos correr el riesgo de que algo no salga bien al usar SQL. Esto se debe a que, dentro del código MQL5, un código SQL siempre se colocará dentro de una STRING.
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 21): Herramienta de detección de cambios en la estructura del mercado
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 21): Herramienta de detección de cambios en la estructura del mercado
El asesor experto (EA) «Market Structure Flip Detector» actúa como su socio vigilante, observando constantemente los cambios en el sentimiento del mercado. Mediante el uso de umbrales basados en el rango verdadero medio (ATR), detecta eficazmente los cambios de estructura y señala cada «máximo más bajo» y cada «mínimo más alto» con indicadores claros. Gracias a la rápida ejecución de MQL5 y a su API flexible, esta herramienta ofrece análisis en tiempo real que ajusta la visualización para una legibilidad óptima y proporciona un panel de control en directo para supervisar el número de cambios de estructura y los tiempos. Además, las notificaciones de sonido y push personalizables le garantizan que se mantenga informado de las señales críticas, lo que le permite comprobar cómo unos datos sencillos y unas rutinas de apoyo pueden transformar los movimientos de los precios en estrategias prácticas.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 37): Uso de patrones de velas japonesas e inteligencia artificial para superar al mercado
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 37): Uso de patrones de velas japonesas e inteligencia artificial para superar al mercado
Los patrones de velas japonesas ayudan a los operadores a comprender la psicología del mercado e identificar tendencias en los mercados financieros, lo que permite tomar decisiones de inversión más informadas que pueden conducir a mejores resultados. En este artículo, exploraremos cómo utilizar los patrones de velas japonesas con modelos de IA para lograr un rendimiento óptimo en las operaciones comerciales.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 36): Cómo lidiar con mercados financieros sesgados
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 36): Cómo lidiar con mercados financieros sesgados
Los mercados financieros no están perfectamente equilibrados. Algunos mercados son alcistas, otros bajistas y otros presentan comportamientos laterales que indican incertidumbre en cualquier dirección. Esta información desequilibrada, cuando se utiliza para entrenar modelos de aprendizaje automático, puede resultar engañosa, ya que los mercados cambian con frecuencia. En este artículo vamos a analizar varias maneras de abordar este problema.
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte X): Interfaz basada en recursos externos
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte X): Interfaz basada en recursos externos
Actualmente estamos aprovechando las capacidades de MQL5 para utilizar recursos externos, como imágenes en formato BMP, para crear una interfaz de inicio con un estilo único para el Panel de Administración de Operaciones. La estrategia que se muestra aquí resulta especialmente útil al empaquetar múltiples recursos, incluyendo imágenes, sonidos y más, para una distribución más eficiente. En este artículo exploramos cómo se implementan estas características para ofrecer una interfaz moderna y visualmente atractiva para nuestro New_Admin_Panel EA.
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 20): Flujo externo (IV) — Correlation Pathfinder
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 20): Flujo externo (IV) — Correlation Pathfinder
Correlation Pathfinder ofrece un nuevo enfoque para comprender la dinámica de los pares de divisas, como parte de la serie de desarrollo de herramientas de análisis de la acción del precio. Esta herramienta automatiza la recopilación y el análisis de datos, lo que permite comprender cómo interactúan pares como el EUR/USD y el GBP/USD. Mejora tu estrategia de trading con información práctica y en tiempo real que te ayudará a gestionar el riesgo y a detectar oportunidades de forma más eficaz.
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 18): Introducción a la teoría de los cuartos (III) — Quarters Board
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 18): Introducción a la teoría de los cuartos (III) — Quarters Board
En este artículo mejoramos el script Quarters original con la introducción del Quarters Board, una herramienta que te permite alternar los niveles de cuartos directamente en el gráfico sin necesidad de volver a revisar el código. Puede activar o desactivar fácilmente niveles específicos, y el EA también proporciona comentarios sobre la dirección de la tendencia para ayudarle a comprender mejor los movimientos del mercado.
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte IX): Organización del código (III): Módulo de comunicación
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte IX): Organización del código (III): Módulo de comunicación
Únase a nosotros para profundizar en los últimos avances en el diseño de la interfaz MQL5, mientras presentamos el panel de comunicaciones rediseñado y continuamos nuestra serie sobre la creación del nuevo Panel de administración utilizando los principios de la modularización. Desarrollaremos la clase CommunicationsDialog paso a paso, explicando detalladamente cómo heredarla de la clase Dialog. Además, aprovecharemos las matrices y la clase ListView en nuestro desarrollo. Obtenga información útil para mejorar sus habilidades de desarrollo en MQL5: ¡lea el artículo y participe en el debate en la sección de comentarios!
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 34): Descomposición de series temporales, desglosando el mercado bursátil hasta su núcleo
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 34): Descomposición de series temporales, desglosando el mercado bursátil hasta su núcleo
En un mundo repleto de datos ruidosos e impredecibles, identificar patrones significativos puede resultar complicado. En este artículo, exploraremos la descomposición estacional, una potente técnica analítica que ayuda a separar los datos en sus componentes clave: tendencia, patrones estacionales y ruido. Al desglosar los datos de esta manera, podemos descubrir información oculta y trabajar con datos más claros y fáciles de interpretar.
De novato a experto: Noticias animadas utilizando MQL5 (III) — Información sobre indicadores
De novato a experto: Noticias animadas utilizando MQL5 (III) — Información sobre indicadores
En este artículo, mejoraremos el EA News Headline introduciendo una línea dedicada a la información de los indicadores: una visualización compacta en el gráfico de las señales técnicas clave generadas a partir de indicadores populares como el RSI, el MACD, el estocástico y el CCI. Este enfoque elimina la necesidad de múltiples subventanas de indicadores en la terminal MetaTrader 5, lo que mantiene su espacio de trabajo limpio y eficiente. Al aprovechar la API MQL5 para acceder a los datos de los indicadores en segundo plano, podemos procesar y visualizar información del mercado en tiempo real utilizando una lógica personalizada. Únase a nosotros para explorar cómo manipular los datos de los indicadores en MQL5 para crear un sistema de información inteligente y que ahorra espacio, todo ello en una sola línea horizontal en su gráfico de operaciones.
De novato a experto: Noticias animadas utilizando MQL5 (I)
De novato a experto: Noticias animadas utilizando MQL5 (I)
La accesibilidad a las noticias es un factor crítico a la hora de operar en el terminal MetaTrader 5. Aunque existen numerosas API de noticias, muchos operadores tienen dificultades para acceder a ellas e integrarlas de forma eficaz en su entorno de negociación. En este debate, nuestro objetivo es desarrollar una solución optimizada que lleve las noticias directamente al gráfico, donde más se necesitan. Lograremos esto mediante la creación de un asesor experto en titulares de noticias que monitorea y muestra actualizaciones de noticias en tiempo real desde fuentes API.
Visión por computadora para el trading (Parte 2): Complicamos la arquitectura para el análisis 2D de imágenes RGB
Visión por computadora para el trading (Parte 2): Complicamos la arquitectura para el análisis 2D de imágenes RGB
La visión por computadora para el trading: cómo funciona y cómo se desarrolla paso a paso. Creamos un algoritmo para reconocer imágenes RGB de los gráficos de precios utilizando un mecanismo de atención y una capa LSTM bidireccional. Como resultado, obtenemos un modelo de trabajo para predecir el precio del euro-dólar con una precisión de hasta el 55% en la sección de validación.
Algoritmo de camello — Camel Algorithm (CA)
Algoritmo de camello — Camel Algorithm (CA)
El algoritmo del camello, desarrollado en 2016, modela el comportamiento de los camellos en el desierto para resolver problemas de optimización, considerando factores como la temperatura, las reservas y la resistencia. Este artículo presenta una versión modificada del mismo (CAm) con mejoras clave: el uso de una distribución gaussiana en la generación de soluciones y la optimización de los parámetros del efecto oasis.
Creación de clases de negociación similares a MQL5 en Python para MetaTrader 5
Creación de clases de negociación similares a MQL5 en Python para MetaTrader 5
El paquete Python de MetaTrader 5 ofrece una forma sencilla de crear aplicaciones de trading para la plataforma MetaTrader 5 en lenguaje Python. Aunque se trata de una herramienta potente y útil, este módulo no es tan fácil de usar como el lenguaje de programación MQL5 a la hora de crear una solución de trading algorítmico. En este artículo, vamos a crear clases de trading similares a las que se ofrecen en MQL5 para crear una sintaxis similar y facilitar la creación de robots de trading en Python como en MQL5.
Criterio de independencia de Hilbert-Schmidt (HSIC)
Criterio de independencia de Hilbert-Schmidt (HSIC)
El presente artículo analiza la prueba estadística no paramétrica HSIC (Criterio de Independencia de Hilbert-Schmidt) diseñada para identificar dependencias lineales y no lineales en los datos. Para el cálculo de HSIC en el lenguaje MQL5, se propone la implementación de dos algoritmos: la prueba de permutación exacta y la aproximación gamma. La eficacia de los métodos se demuestra en el modelado de datos sintéticos de una relación no lineal entre las características y la variable objetivo.
De principiante a experto: sistema de análisis autogeométrico
De principiante a experto: sistema de análisis autogeométrico
Los patrones geométricos ofrecen a los operadores una forma concisa de interpretar la acción del precio. Muchos analistas dibujan líneas de tendencia, rectángulos y otras formas a mano y luego basan sus decisiones comerciales en las formaciones que ven. En este artículo exploramos una alternativa automatizada: aprovechar MQL5 para detectar y analizar los patrones geométricos más populares. Desglosaremos la metodología, discutiremos los detalles de implementación y destacaremos cómo el reconocimiento de patrones automatizado puede agudizar el conocimiento del mercado de un comerciante.
Modelos ocultos de Márkov en sistemas comerciales de aprendizaje automático
Modelos ocultos de Márkov en sistemas comerciales de aprendizaje automático
Los modelos ocultos de Márkov (HMM) son una potente clase de modelos probabilísticos diseñados para analizar datos secuenciales, donde los eventos observados dependen de alguna secuencia de estados no observados (ocultos) que forman un proceso de Márkov. Los principales supuestos del HMM incluyen la propiedad de Márkov para estados ocultos, lo que significa que la probabilidad de transición al siguiente estado depende solo del estado actual y la independencia de las observaciones dado el conocimiento del estado oculto actual.
Algoritmo basado en fractales — Fractal-Based Algorithm (FBA)
Algoritmo basado en fractales — Fractal-Based Algorithm (FBA)
Hoy veremos un nuevo método metaheurístico basado en un enfoque fractal que permite particionar el espacio de búsqueda para resolver problemas de optimización. El algoritmo identifica y separa secuencialmente las áreas prometedoras, creando una estructura fractal autosimilar que concentra los recursos computacionales en las áreas más prometedoras. El mecanismo de mutación único orientado a las mejores soluciones garantiza un equilibrio óptimo entre la exploración y la explotación del espacio de búsqueda, aumentando significativamente la eficiencia del algoritmo.
Simulación de mercado (Parte 22): Iniciando el SQL (V)
Simulación de mercado (Parte 22): Iniciando el SQL (V)
Antes de que tires la toalla y decidas abandonar el estudio sobre cómo usar SQL, déjame recordarte, mi querido lector, que aquí todavía estamos usando solo lo más básico de lo básico. Aún no hemos explorado algunas cosas que es posible hacer en SQL. En cuanto las exploremos, verás que SQL es mucho más práctico de lo que parece. Aunque, muy probablemente, yo termine cambiando la dirección de lo que estamos creando. Esto se debe a que el proceso de creación es dinámico. Voy a mostrar un poco más sobre cómo hacer las cosas en SQL. Esto se debe a que, de hecho, es algo que necesitas entender y conocer. Simplemente pensar que eres más capaz que toda una comunidad de programadores y desarrolladores solo te hará perder tiempo y oportunidades. Ten calma, porque esto se va a volver aún más interesante.
Trading de arbitraje en Forex: Sistema comercial matricial para retornar al valor justo con limitación del riesgo
Trading de arbitraje en Forex: Sistema comercial matricial para retornar al valor justo con limitación del riesgo
El artículo contiene una descripción detallada del algoritmo de cálculo de tipos cruzados, una visualización de la matriz de desequilibrios y recomendaciones para configurar de manera óptima los parámetros MinDiscrepancy y MaxRisk para un trading efectivo. El sistema calcula automáticamente el "valor justo" de cada par de divisas usando tipos de cambio cruzados, generando señales de compra para las desviaciones negativas y señales de venta para las desviaciones positivas.
Simulación de mercado (Parte 21): Iniciando SQL (IV)
Simulación de mercado (Parte 21): Iniciando SQL (IV)
Muchos de ustedes, queridos lectores, pueden tener un nivel de experiencia muy superior al mío en lo que respecta a trabajar con bases de datos y, así, por esta razón, tener una visión diferente de la mía. Pero, como era necesario definir y desarrollar alguna forma de explicar el motivo por el cual las bases de datos se crean como se crean, explicar por qué SQL tiene el formato que tiene y, sobre todo, por qué surgieron las claves primarias y las claves foráneas, fue necesario dejar las cosas un poco abstractas.
Visión por computadora para el trading (Parte 1): Creamos una funcionalidad básica sencilla
Visión por computadora para el trading (Parte 1): Creamos una funcionalidad básica sencilla
Sistema de previsión de EURUSD mediante visión por computadora y aprendizaje profundo. Descubra cómo las redes neuronales convolucionales pueden reconocer patrones de precios complejos en el mercado de divisas y predecir la evolución de los tipos con una precisión de hasta el 54%. El artículo revela la metodología de creación de un algoritmo que usa tecnologías de inteligencia artificial para analizar visualmente los gráficos en lugar de los indicadores técnicos tradicionales. El autor muestra el proceso de transformación de los datos de precios en "imágenes", su procesamiento por una red neuronal y una visión única de la "conciencia" de la IA a través de mapas de activación y mapas de calor de la atención. El práctico código Python que utiliza la biblioteca MetaTrader 5 permite a los lectores reproducir el sistema y aplicarlo a sus propias transacciones.
Simulación de mercado (Parte 20): Iniciando el SQL (III)
Simulación de mercado (Parte 20): Iniciando el SQL (III)
Aunque podemos hacer cosas con una base de datos de unas 10 entradas, esto se asimila mucho mejor cuando trabajamos con un archivo que tenga más de 15 mil registros. Es decir, si tú intentaras crear eso manualmente, sería una tarea enorme. Sin embargo, es difícil encontrar una base de datos, incluso con fines didácticos, disponible para descargar. Pero, en realidad, no necesitamos recurrir a eso. Podemos usar MetaTrader 5 para crear una base de datos para nosotros. En este artículo, veremos cómo hacerlo.
Algoritmo de optimización caótica — Chaos optimization algorithm (COA)
Algoritmo de optimización caótica — Chaos optimization algorithm (COA)
Hoy hablaremos de un algoritmo de optimización caótica (COA) mejorado, que combina los efectos del caos con mecanismos de búsqueda adaptativos. El algoritmo usa un conjunto de mapeos caóticos y componentes inerciales para explorar el espacio de búsqueda. El artículo revela los fundamentos teóricos de los métodos caóticos de optimización financiera.
Descifrando las estrategias de trading intradía de ruptura del rango de apertura
Descifrando las estrategias de trading intradía de ruptura del rango de apertura
Las estrategias de ruptura del rango de apertura (Opening Range Breakout, ORB) se basan en la idea de que el rango de negociación inicial establecido poco después de la apertura del mercado refleja niveles de precios significativos en los que compradores y vendedores acuerdan el valor. Al identificar rupturas por encima o por debajo de un determinado rango, los operadores pueden aprovechar el impulso que suele producirse cuando la dirección del mercado se vuelve más clara. En este artículo, exploraremos tres estrategias ORB adaptadas del Grupo Concretum.
Trading con algoritmos: La IA y su camino hacia las alturas doradas
Trading con algoritmos: La IA y su camino hacia las alturas doradas
En este artículo veremos un método para crear estrategias comerciales para el oro utilizando el aprendizaje automático. Considerando el enfoque propuesto para el análisis y la previsión de series temporales desde distintos ángulos, podemos determinar sus ventajas e inconvenientes en comparación con otras formas de crear sistemas comerciales basados únicamente en el análisis y la previsión de series temporales financieras.
Análisis angular de los movimientos de precios: un modelo híbrido para predecir los mercados financieros
Análisis angular de los movimientos de precios: un modelo híbrido para predecir los mercados financieros
¿Qué es el análisis angular de los mercados financieros? ¿Cómo usar los ángulos de precios y el aprendizaje automático para predecir con una exactitud de 67? ¿Cómo combinar un modelo de regresión y clasificación con características angulares y obtener un algoritmo que funcione? ¿Qué tiene que ver Gann con esto? ¿Por qué los ángulos de movimiento de los precios son una buena señal para el aprendizaje automático?
Determinamos la sobrecompra y la sobreventa usando la teoría del caos
Determinamos la sobrecompra y la sobreventa usando la teoría del caos
Hoy determinaremos la sobrecompra y la sobreventa del mercado mediante la teoría del caos; usando la integración de los principios de la teoría del caos, la geometría fractal y las redes neuronales, pronosticaremos los mercados financieros. El presente artículo demostrará la aplicación del exponente de Lyapunov como medida de la aleatoriedad del mercado y la adaptación dinámica de las señales comerciales. La metodología incluye un algoritmo de generación de ruido fractal, activación por tangente hiperbólica y optimización con impulso.
Arbitraje estadístico mediante reversión a la media en el trading de pares: Cómo superar al mercado con matemáticas
Arbitraje estadístico mediante reversión a la media en el trading de pares: Cómo superar al mercado con matemáticas
Este artículo describe los fundamentos del arbitraje estadístico a nivel de cartera. Su objetivo es facilitar la comprensión de los principios del arbitraje estadístico a lectores sin conocimientos matemáticos profundos y proponer un marco conceptual de partida. El artículo incluye un Asesor Experto en funcionamiento, algunas notas sobre su prueba retrospectiva de un año y las respectivas configuraciones de prueba retrospectiva (archivo .ini) para la reproducción del experimento.
Estrategias de reversión a la media con RSI2 de Larry Connors para operativa intradía
Estrategias de reversión a la media con RSI2 de Larry Connors para operativa intradía
Larry Connors es un reconocido operador bursátil y autor, conocido principalmente por su trabajo en el ámbito del trading cuantitativo y estrategias como el RSI de dos períodos (RSI2), que ayuda a identificar condiciones de sobrecompra y sobreventa a corto plazo en los mercados. En este artículo, primero explicaremos la motivación detrás de nuestra investigación, luego recrearemos tres de las estrategias más famosas de Connors en MQL5 y las aplicaremos al trading intradía del CFD del índice S&P 500.