Recetas MQL5 – Obteniendo las propiedades de una posición de cobertura abierta

Recetas MQL5 – Obteniendo las propiedades de una posición de cobertura abierta

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.
Rayos Elder (Bulls Power y Bears Power)

Rayos Elder (Bulls Power y Bears Power)

Sistema comercial Rayos Elder basado en los indicadores Bulls Power, Bears Power y Moving Average (EMA — promediación exponencial). Este sistema fue descrito por Alexander Elder en su libro "Vivir del Trading" (Trading for a living).
950 sitios web transmiten el calendario económico de MetaQuotes

950 sitios web transmiten el calendario económico de MetaQuotes

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.
14 000 robots comerciales en MetaTrader Market

14 000 robots comerciales en MetaTrader Market

En la mayor tienda de aplicaciones comerciales ya tiene a su disposición 13 970 productos. Entre ellos, encontrará 4 800 robots, 6 500 indicadores, 2 400 utilidades y otras soluciones. En este caso, además, la mitad de las aplicaciones (6 000) se pueden alquilar. Una cuarta parte del total de los productos (3 800) es de acceso gratuito.
Neuroredes profundas (Parte VII). Conjunto de neuroredes: stacking

Neuroredes profundas (Parte VII). Conjunto de neuroredes: stacking

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.
Constructor gráfico de estrategias. Creando robots comerciales sin programación

Constructor gráfico de estrategias. Creando robots comerciales sin programación

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.
Neuroredes profundas (Parte VI). Conjunto de clasificadores de redes neuronales: bagging

Neuroredes profundas (Parte VI). Conjunto de clasificadores de redes neuronales: bagging

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.
Desarrollando los Asesores Expertos multimódulo

Desarrollando los Asesores Expertos multimódulo

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.
Cómo reducir los riesgos del tráder

Cómo reducir los riesgos del tráder

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.
Comercio por los niveles de DiNapoli

Comercio por los niveles de DiNapoli

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.
R cuadrado como evaluación de la calidad de la curva del balance de la estrategia

R cuadrado como evaluación de la calidad de la curva del balance de la estrategia

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.
Arbitraje triangular

Arbitraje triangular

Este artículo está dedicado a un método del trading popular, el arbitraje triangular. Este tema ha sido analizado lo más detallado posible, han sido considerados las ventajas y desventajas de la estrategia, ha sido desarrollado el código del Asesor Experto.
Sistema comercial de DiNapoli

Sistema comercial de DiNapoli

En el artículo se analiza un sistema comercial que usa los niveles de Fibonacci, desarrollado y descrito por Joe DiNapoli. También se explican los conceptos básicos y la esencia del sistema, ilustrado con el ejemplo de un sencillo indicador.
Patrones disponibles al comerciar con cestas de divisas. Parte II

Patrones disponibles al comerciar con cestas de divisas. Parte II

Continuamos con la conversación sobre los patrones que puede detectar el tráder al comerciar con cestas de parejas de divisas. En esta parte se describen los patrones formados al usar los indicadores de tendencia combinados. Como herramienta de análisis se utilizan indicadores basados en el índice de la divisa.
Cálculo del coeficiente de Hurst

Cálculo del coeficiente de Hurst

En este artículo se explica detalladamente el sentido del exponente de Hurst, la interpretación de sus valores y el algoritmo del cálculo. Se muestran los resultados del análisis de algunos segmentos de los mercados financieros y se presenta el método de trabajo con los productos informáticos de MetaTrader 5 que implementan la idea del análisis fractal.
Localización automática de extremos basada en un salto de precio establecido

Localización automática de extremos basada en un salto de precio establecido

Al automatizar estrategias comerciales que usen modelos gráficos, es necesario encontrar los extremos en los gráficos para su posterior procesamiento e interpretación. Los instrumentos existentes no siempre dan la posibilidad de hacer esto. Los algoritmos presentados en el artículo permiten encontrar todos los extremos en los gráficos. Los instrumentos desarrollados son igualmente efectivos tanto para trabajar en el mercado de tendencia, como para el movimiento lateral. Los datos obtenidos dependen en poca medida del marco temporal elegido, y se definen solo por la escala establecida.
Patrones disponibles al comerciar con cestas de divisas

Patrones disponibles al comerciar con cestas de divisas

Continuando con el artículo anterior, donde se analizaba el comercio con las cestas de divisas, estudiaremos los patrones que puede detectar el tráder. También profundizaremos en los aspectos positivos y negativos de cada patrón y veremos las recomendaciones que se dan para cada uno de ellos. Como instrumento de análisis se han adoptado indicadores construidos sobre el oscilador de Williams.
Ejemplo de desarrollo de una estrategia con spread para futuros en la bolsa de Moscú

Ejemplo de desarrollo de una estrategia con spread para futuros en la bolsa de Moscú

MetaTrader 5 permite desarrollar y simular robots que comercien simultáneamente en varios instrumentos. El simulador de estrategias incorporado en la plataforma descarga de forma automática del servidor comercial del bróker la historia de ticks y tiene en cuenta las especificaciones de los contratos: el desarrollador no tiene que hacer nada con sus propias manos. Esto permite reproducir todas las condiciones del entorno comercial de forma fácil y extraordinariamente fiable. MetaTrader 5 permite desarrollar y poner a prueba robots, incluso simulando intervalos de milisegundos entre la llegada de ticks de diferentes símbolos. En este artículo mostraremos cómo realizar el desarrollo y la simulación de una estretegia de spread con dos futuros de la bolsa de Moscú.
Valoración rápida de señales: actividad comercial, gráficos de reducción/carga y distribuciones MFE/MAE

Valoración rápida de señales: actividad comercial, gráficos de reducción/carga y distribuciones MFE/MAE

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.
Qué comprobaciones debe superar un robot comercial antes de ser publicado en el Mercado

Qué comprobaciones debe superar un robot comercial antes de ser publicado en el Mercado

Antes de su publicación, todos los productos del Mercado pasan por una comprobación preliminar de carácter obligatorio, con objeto de proporcionar un estándar único de calidad. En este artículo hablaremos de los errores más frecuentes que cometen los desarrolladores en sus indicadores técnicos y robots comerciales. Asimismo, mostraremos cómo puede usted comprobar por sí mismo su producto antes de enviarlo al Mercado.
Por dónde comenzar a crear un robot comercial para la Bolsa de Moscú MOEX

Por dónde comenzar a crear un robot comercial para la Bolsa de Moscú MOEX

Muchos tráders de la Bolsa de Moscú querrían automatizar sus algoritmos comerciales, pero no saben por dónde empezar. El lenguaje MQL5 propone no solo un conjunto enorme de funciones comerciales, sino también clases preparadas, que facilitan al máximo los primeros pasos en el trading automático.
Creando un ayudante para el comercio manual

Creando un ayudante para el comercio manual

El número de robots comerciales para trabajar en los mercados de divisas está creciendo últimamente como una bola de nieve. En ellos se implementan diferentes conceptos y estrategias, pero nadie ha conseguido hasta el momento crear una muestra perfecta de inteligencia artificial que nunca tenga pérdidas. Por eso, muchos tráders se mantienen fieles al comercio manual. Precisamente para esos especialistas se crean los ayudantes robotizados, los llamados paneles comerciales. Este artículo es otro ejemplo más de la creación de un panel comercial partiendo "desde cero".
Se ha añadido a MetaTrader 5 el sistema de cobertura de registro de posiciones

Se ha añadido a MetaTrader 5 el sistema de cobertura de registro de posiciones

Para ampliar las posibilidades de los tráders de divisas fórex, se ha añadido a la plataforma un segundo sistema de registro: la cobertura. Ahora puede haber multitud de posiciones de un instrumento, incluidas las posiciones opuestas. Esto hace que sea posible poner en práctica estrategias de negociación con el llamado bloqueo, si el precio va en contra del tráder, este tiene la posibilidad de abrir una posición en la dirección opuesta.
Recetas MQL5 - Escribiendo nuestra propia profundidad de mercado

Recetas MQL5 - Escribiendo nuestra propia profundidad de mercado

Este artículo enseñará a los lectores a trabajar de forma programática con la profundidad de mercado, también describirá el principio de funcionamiento de la clase CMarketBook, que ampliará de forma orgánica la biblioteca estándar de clases MQL5 y proporcionará métodos cómodos para trabajar con la profundidad del mercado.
Cómo elegir correctamente un producto para comprar en el Mercado. Guía paso a paso

Cómo elegir correctamente un producto para comprar en el Mercado. Guía paso a paso

En esta guía paso a paso, se describen las recomendaciones y consejos que pueden ayudarle a entender y decidir qué producto debe comprar en el Mercado. En este artículo intentaremos entender cómo encontrar un producto adecuado, cómo cribar lo que no necesitamos, cómo determinar la efectividad de un producto y en qué medida le será necesario a usted mismo.