Muchos investigadores no prestan la atención suficiente a la definición del comportamiento de los precios. En este caso, además, se usan métodos complejos que con frecuencia son simplemente «cajas negras», tales como: aprendizaje de máquinas o redes neuronales. En estos casos, lo más importante es: «¿Qué datos suministrar a la entrada para el entrenamiento de este u otro modelo?»
En este artículo, vamos a analizar con detalle el sistema martingale. Estudiaremos la posibilidad de aplicarlo, y cómo hacerlo de tal forma que reduzcamos los riesgos al mínimo. La principal desventaja de este sencillo sistema es la probabilidad de perder todo el depósito. Y usted debe tener este hecho en cuenta a la hora de comerciar, si es que finalmente decide usar dicho sistema de trading.
Este es el último artículo de la serie dedicada a la estrategia comercial de la reversión. En él intentaremos solucionar un problema que ha provocado inestabilidad en los resultados de la simulación en los anteriores artículos. Asimismo, escribiremos y simularemos nuestro propio algoritmo para el comercio manual en cualquier mercado con la ayuda de la reversión.
La investigación de la aparición de gaps se relaciona con la situación en la que se da una diferencia sustancial entre el precio de cierre del marco temporal anterior y el precio de apertura del siguiente, así como en la dirección en la que irá la barra diaria. Uso de la función DLL GetOpenFileName de sistema.
Desde hace mucho en el foro se discute la cuestión del uso de órdenes limitadas en vez de colocar el Take Profit estándar para la posición. ¿En qué consiste la ventaja de este enfoque y cómo se puede implementarlo en la negociación? En este artículo me gustaría proponerles mi propia visión de las respuestas a estas preguntas.
La plataforma MetaTrader 5 no es solo una plataforma multimercado, sino que también permite usar diferentes sistemas de registro de posiciones. Estas posibilidades amplian considerablemente el instrumental para la implementación y formalización de las ideas comerciales. En el artículo, vamos a hablar sobre cómo procesar y considerar las propiedades de las posiciones al llevar su registro de forma independiente ("cobertura"). Así, en el artículo proponemos una clase derivada, mostrando a continuación ejemplos de procesamiento y obtención de las propiedades de la posición de cobertura.
En el artículo se analizan tres métodos con cuya ayuda podemos aumentar la calidad de clasificación de los conjuntos bagging y valorar su efectividad. Se ha evaluado cómo influye la optimización de los hiperparámetros de las redes neuronales ELM y los parámetros de post-procesado en la calidad de clasificación del conjunto.
Continuamos construyendo conjuntos. Ahora vamos a añadir al conjunto bagging creado anteriormente un combinador entrenable: una red neuronal profunda. Una red neuronal combina las mejores 7 salidas del conjunto después de la poda. La segunda recibe en la entrada las 500 salidas del conjunto, las poda y las combina. Construiremos las redes neuronales con la ayuda del paquete keras/TensorFlow de Python. Veremos brevemente las posibilidades del paquete. Y finalmente, realizaremos la simulación y compararemos la calidad de la clasificación de los conjuntos bagging y stacking.
La adición del widget proporciona a los sitios web un horario de publicación detallado de 500 índices e indicadores de las mayores economías mundiales. De esta forma, los tráders, aparte del contenido principal del sitio web, reciben de manera operativa información actual sobre todos los eventos importantes, complementada con explicaciones y gráficos.
Tiene ante usted la segunda parte del artículo sobre la creación de un experto de señal multisímbolo para el comercio manual. Ya hemos creado la interfaz gráfica. En esta parte del artículo hablaremos sobre cómo conectar dicha interfaz con la funcionalidad del programa necesario.
En este artículo se describe el constructor gráfico de estrategias. Se muestra como cualquier usuario puede crear los robots comerciales y las utilidades sin aplicar las técnicas de programación. Se puede simular los Asesores Expertos creados en el Probador de Estrategias, optimizarlos en la nube e iniciarlos en el gráfico en tiempo real.
Vamos a ver los métodos de construcción y entrenamiento de conjuntos de redes neuronales con la estructura bagging. También vamos a definir las peculiaridades de la optimización de los hiperparámetros de los clasificadores de redes neuronales individuales que componen el conjunto. Asimismo, compararemos la calidad de la red neuronal optimizada obtenida en el artículo anterior de la serie, y el conjunto creado de redes neuronales. Para finalizar, analizaremos las diferentes opciones para mejorar aún más la calidad de clasificación del conjunto.
Con este artículo terminamos la serie sobre el trading con las cestas de parejas de divisas. En este artículo, vamos a simular el último patrón y discutir sobre el uso de la metodología completa en el trading real. Han sido consideradas la entrada y la salida del mercado, la búsqueda y el análisis de los patrones, y la aplicación de los indicadores combinados.
El lenguaje de programación MQL permite implementar el concepto del diseño modular de las estrategias comerciales. En este artículo, se muestra el ejemplo del desarrollo del Asesor Experto multimódulo compuesto de los módulos de archivos compilados separadamente.
Terminamos el tema de la simulación de los patrones que surgen al comerciar con cestas de parejas de divisas. En este artículo, presentamos los resultados de la simulación de los patrones que monitorean el movimiento de las divisas de la pareja en relación una a otra.
En el artículo se analiza la construcción automática de las líneas de apoyo y resistencia a través de los máximos y mínimos locales de los gráficos de precio. Para definir estos extremos, usaremos el indicador ZigZag, conocido por todos.
En este artículo se considera una de las versiones de la implementación práctica del Asesor Experto para el comercio por los niveles de DiNapoli a través de las herramientas estándar MQL5. Ha sido realizado el testeo de sus resultados, y han sido sacadas conclusiones.
En el artículo se analizan el concepto de comercio nocturno, sus estrategias comerciales y su implementación en MQL5. Se han realizado varias simulaciones y se han sacado las conclusiones pertinentes.
Seguimos con la simulación de los patrones y la comprobación de las metodologías descritas en los artículos sobre la negociación con cestas de parejas de divisas. Vamos a considerar en la práctica si se puede usar los patrones de la intersección de la media móvil por el gráfico de WPR combinado, y si se puede, de qué manera.
El mini emulador del mercado es un indicador que sirve para la emulación parcial del trabajo en el terminal. Supuestamente, se puede usarlo para la simulación de las estrategias «manuales» del análisis y el trading en el mercado.
En este artículo se describe cómo construir el criterio personalizado de la optimización de R². Usando este criterio se puede evaluar la calidad de la curva del balance de la estrategia y eligir las estrategias más estables y crecientes regularmente. Se describen los principios de su construcción, así como los métodos estadísticos que se usan para evaluar las propiedades y la calidad de esta métrica.
El artículo está dedicado al gráfico "ruptura en tres líneas" (Three Line Break), propuesto por Steve Nison en «Más allá de las velas japonesas». La ventaja de este gráfico consiste en que con su ayuda se pueden filtrar oscilaciones de precios con respecto al movimiento anterior poco significativas. Vamos a echar un vistazo al principio de construción del gráfico, al código del indicador, así como a ejemplos de estrategias basadas en él.
El objetivo de este artículo es investigar las posibilidades de la automatización del trading y el análisis, en base a algunos conceptos del libro de James Hyerczyk "Pattern, Price & Time: Using Gann Theory in Trading Systems" (Modelo, precio y tiempo: el uso de la teoría de Gann en los sistemas de trading), en forma de indicadores y Expert Advisors. Sin querer ser exhaustivo, solo investigamos el "Modelo" en este artículo; la primera parte de la teoría de Gann.
En este artículo se describe el nuevo enfoque en las cuestiones de la cobertura (hedging) de posiciones y se pone punto en las discusiones entre los usuarios de MetaTrader 4 y MetaTrader 5 sobre esta materia. Se explican los algoritmos que hacen esta cobertura bastante segura tomando de ejemplo los esquemas y diagramas sencillos y usando los términos comprensible. El articulo está dedicado a la descripción del nuevo panel HedgeTerminal que en realidad representa un terminal de trading totalmente funcional dentro del terminal MetaTrader 5. Con su ayuda y gracias a la virtualización del comercio Usted puede controlar sus posiciones comerciales tal como está acostumbrado a hacerlo en MetaTrader 4.
Eche un vistazo a su terminal de cliente. ¿Qué sistema de presentación del precio puede ver? Barras, velas, líneas. Perseguimos el tiempo y los precios mientras que solo obtenemos beneficio a partir de los precios. ¿Debemos prestar atención solo a los precios cuando analizamos el mercado? Este artículo propone un algoritmo y un script para el trazado de punto y forma ("ceros y cruces"). Se consideran varios patrones de precio cuyo uso práctico se muestra mediante las recomendaciones que se incluyen.
Este artículo nos lleva en una nueva dirección a la hora de desarrollar Asesores Expertos, indicadores y scripts en MQL4 y MQL5. En el futuro, este modelo de programación se convertirá en un estándar para todos los operadores en la implementación de Asesores Expertos. Utilizando el modelo de programación basado en autómatas, los desarrolladores de MQL5 y Meta Trader 5 estarán cerca de poder crear un nuevo lenguaje, MQL6, y una nueva plataforma, Meta Trader 6.
Descubriremos un pequeño secreto: los visitantes de la página MQL5.com pasan la mayor parte del tiempo en la página de Johnpaul77. Es el líder de nuestra clasificación, cerca de 900 traders están suscritos a él, con un total conjunto de $5.7 millones en medios en cuentas reales. Hemos hecho una entrevista a los proveedores de la señal, ¡y resulta que son cuatro! Puede leer aquí cómo unos sencillos gamers indonesios se han convertido en suministradores de una señal top y qué instrumentos de análisis técnico usan, así como la distribución de los roles dentro de su colectivo.
En el artículo se estudia el evento de la profundidad de mercado BookEvent y su principio de procesamiento. En calidad de ejemplo se crea un programa MQL5, que procesa el estado de la profundidad de mercado. Se usa una aproximación orientada a objetos. Los resultados del procesamiento se muestran en la pantalla en forma de panel y de niveles de profundidad.
En este artículo se discuten las particularidades del uso de MetaTrader 5 como proveedor de señales comerciales para MetaTrader 4. Ustedes conocerán cómo crear un sencillo proveedor de señales desde MetaTrader 5 y cómo conectarlo a varios terminales MetaTrader 4. Además, conocerán cómo copiar en tiempo real las transacciones de los participantes de Automated Trading Championship a su cuenta real en MetaTrader 4.
Para crear robots comerciales ya no es una condición imprescindible conocer lenguajes de programación. Si antes esto era un obstáculo verdaderamente insalvable para llevar a cabo sus propias estrategias comerciales, ahora la aparición de la Guía MQL5 ha cambiado la situación radicalmente. Los traders novatos ya pueden dejar de preocuparse por su escasa o nula experiencia en el campo de la programación, con el nuevo wizard ya no le hará falta, ahora es posible general el código de un asesor rápidamente.
Las máquinas de vectores de soporte se usan desde hace mucho tiempo en campos como la bioinformática y matemáticas aplicadas para estudiar conjuntos de datos complejos y extraer patrones que se pueden usar para clasificar datos. Este artículo examina qué es una máquina de vectores de soporte, cómo funciona y por qué puede resultar muy útil a la hora de extraer patrones complejos. Después investigaremos cómo se puede aplicar al mercado y usar potencialmente para tomar decisiones de trading. Usando la Herramienta de Aprendizaje de Máquina de Vectores de Soporte, el artículo facilitará ejemplos listos que permitirán a los lectores experimentar con sus propias operaciones de trading.
Esta es la continuación de otro artículo acerca de la clase POO de MQL5, en el cual se le mostró el modo de implementar un Asesor Experto orientado a objetos desde cero y se le dieron algunos trucos sobre la programación orientada a objetos. Hoy, le voy a mostrar los fundamentos técnicos necesarios para desarrollar un Asesor Experto capaz de hacer trading con noticias. Mi objetivo es seguir proporcionándole ideas acerca de la POO y también abarcar un nuevo tema en esta serie de artículos, trabajando con el sistema de archivos.
Random Walk (RW) es muy parecido a los datos del mercado real, pero tiene algunos detalles significativos. En este artículo veremos las propiedades de Random Walk, que simularemos usando el juego de cara o cruz. Para estudiar las propiedades de los datos se desarrolló el indicador de tendencias.
¿Hay alguna correlación entre el comportamiento de precios del pasado y sus tendencias futuras? ¿Por qué el precio repite hoy el carácter de su movimiento del día anterior? ¿Se pueden usar estadísticas para predecir la dinámica de los precios? Hay una respuesta, y es afirmativa. Si tiene alguna duda de ello, este artículo es para usted. Le explicaré cómo crear un filtro funcional para un sistema de trading en MQL5, revelando un patrón interesante en cambios de precio.
Hay muchos tipos de gráficos que proporcionan informaciones acerca del estado actual del mercado. Muchos de ellos, como el gráfico de punto y figura, se remontan a tiempos remotos. Este artículo describe un ejemplo de un gráfico de punto y figura usando un indicador en tiempo real.
En este artículo se describen los métodos econométricos de análisis, el análisis de la correlación y el análisis de la varianza condicional en particular. ¿Cuáles son les beneficios del método descrito en este artículo? El uso de los modelos GARCH no lineales permite la representación formal de las series analizadas desde un punto de vista matemático y crear predicciones para un número determinado de pasos.
Este articulo está dedicado a la aplicación práctica del concepto de la lógica difusa al análisis de los mercados financieros. Proponemos el ejemplo del indicador que genera señales basadas en dos reglas difusas del indicador Envelopes. El indicador desarrollado utiliza varios buffers de indicador: 7 buffers para los cálculos, 5 buffers para la representación de los gráficos y 2 buffers de color.
En el artículo vamos a hablar del gráfico "Renko" y mostraremos una de las variantes de su realización en el lenguaje MQL5, en forma de indicador. El indicador tiene multitud de modificaciones que lo distinguen del gráfico clásico. La representación se realiza no sólo en la ventana del indicador, sino también el gráfico principal. Además, se ve realizada la representación del indicador en forma de línea en "ZigZag". Les mostraremos, igualmente, varios ejemplos de estrategias de trabajo con el gráfico.
En este artículo se propone un indicador del gráfico Kagi con varias opciones de trazado y funciones adicionales. Además, se tiene en cuenta el principio de representación gráfica del indicador y las características de su implementación en MQL5. Los casos más conocidos de su implementación en el trading se muestran en la estrategia de intercambio Yin/Yang, alejándose de la línea de tendencia y aumentando los "hombros" o disminuyendo las "cinturas" de manera coherente.
