En este artículo buscaremos patrones en el mercado, crearemos asesores expertos usando estos como base y verificaremos cuánto tiempo dichos patrones siguen funcionando y, en general, si se mantienen.
El artículo pretende describir las principales características del comercio de divisas de la forma más rápida y simple posible, para compartir verdades sencillas con los lectores principiantes. También intentaremos responder a las preguntas más interesantes en el entorno comercial, así como escribir un indicador simple.
Ya hemos analizado algunos tipos de implementación de redes neuronales. Podemos ver con facilidad que se repiten las mismas operaciones para cada neurona de la red. Y aquí sentimos el legítimo deseo de aprovechar las posibilidades que ofrece la computación multihilo de la tecnología moderna para acelerar el proceso de aprendizaje de una red neuronal. En el presente artículo, analizaremos una de las opciones para tal implementación.
En este artículo, el lector podrá familiarizarse con los métodos de aprendizaje automático activo basados en datos reales, descubriendo además cuáles son sus ventajas y desventajas. Puede que estos métodos terminen por ocupar un lugar en su arsenal de modelos de aprendizaje automático. El término transducción fue introducido por Vladímir Naúmovich Vápnik, el inventor de la máquina de vectores de soporte (SVM).
Todo tráder llega al mercado con el objetivo de ganar su primer millón de dólares. ¿Cómo podemos conseguirlo sin grandes riesgos y sin capital inicial? Los servicios MQL5 ofrecen estas posibilidades a los desarrolladores y tráders en cualquier país del mundo.
Continuamos nuestra inmersión en el mundo de las redes neuronales. En el presente artículo, hablaremos de las redes neuronales recurrentes. Este tipo de redes neuronales se ofrece para su utilización con series temporales, que son precisamente los gráficos de precios en la plataforma comercial MetaTrader 5.
Cada vez que hablamos de inteligencia artificial, en nuestra cabeza surgen todo tipo de ideas fantásticas, y nos parece que se trata de algo complicado e inalcanzable. Sin embargo, cada día oímos hablar de la inteligencia artificial en nuestra vida diaria. En las noticias se escribe con cada vez mayor frecuencia sobre los logros en el uso de redes neuronales. En el presente artículo, queremos mostrar al lector lo sencillo que puede resultar para cualquiera crear una red neuronal y usar los logros de la inteligencia artificial en el trading.
En el presente artículo, proseguiremos nuestro estudio de las redes neuronales, iniciado en el artículo anterior, y analizaremos un ejemplo de uso en los asesores de la clase CNet que hemos creado. Asimismo, analizaremos dos modelos de red neuronal que han mostrado resultados semejantes tanto en su tiempo de entrenamiento, como en la precisión de sus predicciones.
En el presente artículo, estudiaremos con ejemplos la metodología de desarrollo de algoritmos comerciales usando un enfoque científico secuencial sobre el análisis de las posibiles patrones de formación de precio y la construcción de algoritmos comerciales basados en dichas leyes.
El presente artículo describimos un modo de optimización rápida usando el método de enjambre de partículas, y presentamos una implementación en MQL lista para utilizar tanto en el modo de flujo único dentro de un EA, como en el modo paralelo de flujo múltiples como un complemento ejecutado en los agentes locales del simulador.
Nos hemos acostumbrado a analizar el mercado con la ayuda de barras o velas que "hacen cortes" en la serie temporal a intervalos regulares de tiempo. Pero, ¿cuánto deforma realmente este método de discretización la estructura real de los movimientos de mercado? Discretizar una señal sonora a intervalos temporales iguales resulta una solución aceptable, porque una función sonora supone una función que cambia con el tiempo. En sí misma, una señal es una amplitud que depende del tiempo, y esta propiedad en ella es fundamental.
Los tráders hablan con frecuencia sobre tendencias y mercado plano (flat), pero muchos de ellos no entienden correctamente qué es en realidad una tendencia o un flat, y son muy pocos los capaces de explicar estos conceptos. Alrededor de estos conceptos básicos, se ha ido formando un conjunto de prejuicios y confusiones que pervive a día de hoy. Y todo a pesar de que, para ganar dinero, es necesario comprender su sentido matemático y lógico. En este artículo, veremos con detalle qué es una tendencia, qué es el mercado plano, y cómo es la estructura de los mercados: de tendencia, plana, o de otro tipo. Asimismo, analizaremos cómo deberá ser una estrategia para ganar dinero en un mercado de tendencia, cómo deberá ser una estrategia para ganar dinero durante un mercado plano.
El trading siempre ha estado relacionado con la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre. Esto significa que los resultados de las decisiones tomadas no son totalmente obvios en el momento en que se toman. Por este motivo, resultan importantes los enfoques teóricos sobre la construcción de los modelos matemáticos que permiten describir estas situaciones ofreciendo información relevante e ilustrativa.
En el presente artículo, ofrecemos la descripción y las instrucciones del uso práctico de los módulos de red neuronal en la plataforma Matlab. Asimismo, comentaremos los aspectos principales de la construcción de un sistema comercial con uso de modelos de redes neuronales (RN). Para que resulte más fácil familiarizarse con el complejo de elementos comprimidos para el presente artículo, hemos tenido que modernizarlo de forma que se puedan compatibilizar varias funciones del modelo de RN.
En este artículo, vamos a crear la clase básica para todos los objetos de la biblioteca, encargada de añadir la funcionalidad de los eventos a todos sus herederos; asimismo, crearemos una clase para monitorear los eventos de la colección de símbolos basada en la nueva clase básica. Además, modificaremos las clases de la cuenta y los eventos de la cuenta para trabajar con la nueva funcionalidad del objeto básico.
Las zonas de sobrecompra/sobreventa caracterizan un determinado estado del mercado que se distingue por el debilitamiento de la dinámica de los precios de los instrumentos financieros. En este caso, además, dicha dinámica negativa se manifiesta en mayor medida en el estadio final del desarrollo de una tendencia de cualquier escala. Y dado que la magnitud del beneficio en el trading depende directamente de la posibilidad de abarcar la máxima amplitud en la tendencia, la precisión a la hora de detectar estas zonas supone una tarea de capital importancia al comerciar con cualquier instrumento financiero.
Another quarter of the year has passed and we have decided to sum up its results for MetaTrader AppStore - the largest store of trading robots and technical indicators for MetaTrader platforms. More than 500 developers have placed over 1 200 products in the Market by the end of the reported quarter.
En el artículo, analizaremos la actualización en tiempo real de los datos de las series temporales, así como el envío de mensajes sobre el evento "Nueva barra" al gráfico del programa de control de todas las series temporales de todos los símbolos para poder procesar estos eventos en nuestros propgramas. Para determinar la necesidad de actualizar las series temporales para el símbolo y los periodos del gráfico no actuales, usaremos la clase "Nuevo tick".
El tercer artículo actuará como puente entre los dos anteriores, pues en él se analizará el mecanismo de interacción con la DLL descrita en el primer artículo y los objetos para la descarga analizados en el segundo. Además, se mostrará el proceso de creación de un envoltorio para la clase que se importa desde DLL y se formará un archivo XML con la historia de transacciones, así como un método de interacción con los datos del envoltorio.
El presente artículo propone un conjunto de herramientas básico para el análisis OLAP de los informes del Simulador sobre las pasadas únicas y resultados de la optimización en forma de los archivos de los formatos estándar (tst y opt), así como, una interfaz gráfica interactiva para este instrumental. Los códigos fuente MQL se adjuntan.
El artículo está dedicado a la creación de la colección de series temporales de los marcos temporales establecidos para todos los símbolos utilizados en el programa. Vamos a crear la colección de series temporales, y también los métodos para establecer los parámetros de las series temporales contenidas en la colección. Asimismo, rellenaremos por primera vez con datos históricos las series temporales creadas en la colección.
En este artículo vamos a desarrollar una herramienta para el análisis de informes de la CFTC (Commodity Futures Trading Commission). Vamos a resolver los siguientes problemas: desarrollar un indicador que permita el uso de los datos de los informes de la CFTC directamente de los archivos de datos suministrados por la Comisión sin necesidad de un procesado o conversión intermedia. Además puede usarse para diferentes finalidades: para trazar los datos como un indicador, para proceder con los datos en los demás indicadores, en los scripts para el análisis automatizado y en los Expert Advisors para su uso en las estrategias de trading.
Aplicamos los métodos de la teoría de probabilidades y estadística matemática en el proceso del desarrollo y el testeo de estrategias comerciales. Buscamos un valor óptimo para los riesgos de la transacción usando las diferencias entre el precio y el paseo aleatorio. Ha sido demostrado que si los precios se comportan como un paseo aleatorio sin desviación (falta de una tendencia con dirección), el trading rentable es imposible.
En este artículo, presentamos el Pivot Mean Oscillator (PMO) o Oscilador de Promedio de Pivote, una implementación de la Media Móvil Acumulativa (CMA) como indicador comercial para las plataformas MetaTrader. En particular, primero presentaremos el Pivot Mean (PM) o Promedio de Pivote, como un índice de normalización para las series temporales que calcula la fracción entre cualquier punto de datos y la CMA. Entonces, construimos el PMO como la diferencia entre las medias móviles aplicadas a las dos señales de PM. También hemos realizado algunos experimentos preliminares con el símbolo EURUSD para probar la eficacia del indicador presentado, dejando un amplio espacio para otras consideraciones y mejoras.
En este artículo vamos a describir la definición programática de uno de los modelos de continuación del movimiento. La base del trabajo viene constituida por dos ondas: la principal y la de corrección. Como extremos se usarán fractales, además de los llamados fractales potenciales, los extremos que no se han formado aún como fractales.
El comercio en los mercados financieros se relaciona con una serie de riesgos que deben ser tenidos en cuenta en los algoritmos de los sistemas comerciales. La reducción de dichos riesgos es una tarea vital a la hora de obtener beneficios en el trading.
Antes de iniciar un robot en la cuenta comercial, habitualmente lo probamos y optimizamos usando el historial de las cotizaciones. Pues, aquí surge una pregunta razonable, ¿cómo nos pueden ayudar los resultados anteriores en el historial en el futuro? En este artículo, se muestra la aplicación del método de Monte Carlo para construir sus propios criterios de optimización de las estrategias comerciales. Aparte de eso, se consideran los criterios de la estabilidad del Asesor Experto.
Se han analizado 7 tipos de medias móviles (MA), asimismo, se ha desarrollado una estrategia comercial para trabajar con ellas. Se ha realizado la simulación y la comparación de diferentes MA en una estrategia comercial, dando una característica comparativa de la efectividad del uso de las diferentes MA.
Al buscar una Señal, los suscriptores en primer lugar se orientan por el crecimiento general en la cuenta comercial del Proveedor, y esto es lógico en cierta medida. Pero aparte de esto, conviene prestar atención a los riesgos potenciales que conlleva una estrategia comercial concreta. En este artículo vamos a mostrar cómo valorar de forma rápida y visual la Señal que le interese con la ayuda de varios índices.
Ha sido considerado otro criterio de usuario para la optimización de las estrategias comerciales basado en el análisis del gráfico del balance. Para eso, ha sido utilizado el cálculo de la regresión lineal con la ayuda de la librería ALGLIB.
En este artículo se consideran las técnicas que permiten emular con precisión la optimización walk-forward a través del Probador incorporado y librerías auxiliares implementadas en MQL.
¡La página MQL5.com recuerda perfectamente a cada uno de ustedes! Cuántas de sus operaciones han resultado épicas, cuán populares han resultado sus artículos y con cuánta frecuencia se han descargado sus programas del Code Base, es sólo una pequeña parte de lo que recuerda sobre usted MQL5.com. Los logros de cada uno de ustedes están disponibles en su perfil, pero ¿qué aspecto tiene la imagen en general? En este artículo construiremos una imagen general de los logros de todos los participantes de MQL5.community.
Ha pasado un año desde el lanzamiento de ventas en el Mercado de MQL5 (MQL5 Market). Ha sido un año de trabajo duro que ha resultado en el nuevo servicio de la mayor tienda de robots de trading e indicadores técnicos para la plataforma MetaTrader 5.
En el artículo, vamos a analizar la combinación de las listas de objetos de barra de cada periodo utilizado del símbolo en un objeto de series temporales del símbolo. De esta forma, tendremos preparado para cada símbolo un objeto que guarde las listas de todos los periodos utilizados de la serie temporal de un símbolo.
El Terminal de Cliente MetaTrader 5 ofrece un gran abanico de posibilidades para la optimización de parámetros de Asesores Expertos. Además de los criterios de optimización incluidos en el Probador de Estrategias, los desarrolladores tienen la posibilidad de crear sus propios criterios. Esto lleva a un número casi ilimitado de posibilidades para poner a prueba y optimizar los Asesores Expertos. Este artículo describe formas prácticas de crear estos criterios, tanto complejas como simples.
En este artículo me gustaría mostrar un ejemplo de cómo puede ser el programa de un operador y qué resultados pueden obtenerse en 9 meses, empezando el aprendizaje de MQL5 desde cero. También mostraré lo multifuncional e informativo que puede ser dicho programa para un operador ocupando el mínimo espacio en el gráfico de precio. Y podremos ver lo colorido, brillante e intuitivamente claro que pueden ser para el usuario los paneles de información sobre transacciones. Así como muchas otras características...
En el artículo se analiza la teoría y el uso práctico del algoritmo de pronosticación de series temporales usando como base la descomposición modal empírica, y se propone su implementación en MQL, además de presentarse indicadores de prueba y expertos.
Si el primer artículo de la serie estaba dedicado a la creación de la biblioteca DLL que utilizaremos en nuestro optimizador automático y en el robot, este estará completamente dedicado al lenguaje MQL5.
Con este artículo, comenzamos una nueva serie en la descripción de la biblioteca "DoEasy" para la creación rápida y sencilla de programas. Hoy, empezaremos a preparar la funcionalidad de la biblioteca para acceder a los datos de las series temporales de los símbolos y trabajar con los mismos. Asimismo, crearemos el objeto "Barra", encargado de guardar los datos tanto básicos como ampliados de la barra de la serie temporal, y también ubicaremos los objetos de barra en la lista de serie temporal para que resulte más cómodo buscar y clasificar dichos objetos.
En el presente artículo, finalizaremos la descripción del concepto de trabajo con solicitudes pendientes y crearemos la funcionalidad para eliminar órdenes pendientes y posiciones según una condición. De esta forma, dispondremos de toda una funcionalidad con la que podremos crear estrategias de usuario sencillas, para ser más exactos, una cierta lógica de comportamiento que el asesor activará al cumplirse las condiciones establecidas por el usuario.
