Algorithmic Trading Articles for Sistemas comerciales

Introducción a MQL5 (Parte 17): Creación de asesores expertos para reversiones de tendencias

Este artículo enseña a los principiantes cómo crear un Asesor Experto (EA) en MQL5 que opera basándose en el reconocimiento de patrones gráficos utilizando rupturas y reversiones de líneas de tendencia. Al aprender a recuperar dinámicamente los valores de las líneas de tendencia y compararlos con la evolución de los precios, los lectores podrán desarrollar EA capaces de identificar y operar con patrones gráficos como líneas de tendencia ascendentes y descendentes, canales, cuñas, triángulos y mucho más.

Modelo matricial de pronóstico basado en cadenas de Márkov

Hoy vamos a crear un modelo matricial de pronóstico basado en las cadenas de Márkov. ¿Qué son las cadenas de Márkov y cómo se puede usar una cadena de Márkov para negociar en Forex?

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)

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

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.

Redes neuronales en el trading: Pronóstico de series temporales con descomposición modal adaptativa (Final)

El artículo analiza la adaptación y la implementación práctica del framework ACEFormer usando MQL5 en el contexto del trading algorítmico. Hoy mostraremos las decisiones arquitectónicas clave, las características del entrenamiento y los resultados de las pruebas del modelo con datos reales.

Algoritmos avanzados de ejecución de órdenes en MQL5: TWAP, VWAP y órdenes Iceberg

Un marco MQL5 que ofrece algoritmos de ejecución de nivel institucional (TWAP, VWAP, Iceberg) a los operadores minoristas a través de un gestor de ejecución unificado y un analizador de rendimiento para un corte y análisis de órdenes más fluido y preciso.

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.

Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 17): Dominar la estrategia de scalping Grid-Mart con un panel de control dinámico

En este artículo, exploramos la estrategia de scalping Grid-Mart, automatizándola en MQL5 con un panel de control dinámico para obtener información comercial en tiempo real. Detallamos su lógica martingala basada en cuadrículas y sus características de gestión de riesgos. También guiamos en las pruebas retrospectivas y la implementación para obtener un rendimiento sólido.

$Algoritmo basado en fractales — Fractal-Based Algorithm (FBA)$

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.

Redes neuronales en el trading: Pronóstico de series temporales con descomposición modal adaptativa (ACEFormer)

Lo invitamos a explorar la arquitectura ACEFormer, una solución moderna que combina la efectividad de la atención probabilística con la descomposición adaptativa de series temporales. Este material resultará útil para quienes buscan un equilibrio entre el rendimiento computacional y la precisión de los pronósticos en los mercados financieros.

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.

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.

Creación de interfaces gráficas dinámicas MQL5 mediante el escalado de imágenes basado en recursos con interpolación bicúbica en gráficos de trading

En este artículo exploramos las interfaces gráficas dinámicas MQL5, utilizando interpolación bicúbica para un escalado de imágenes de alta calidad en los gráficos de trading. Detallamos opciones de posicionamiento flexibles que permiten el centrado dinámico o el anclaje en esquina con desplazamientos personalizados.

Redes neuronales en el trading: Optimización de LSTM para la predicción de series temporales multivariadas (Final)

Continuamos implementando el framework DA-CG-LSTM, que ofrece métodos innovadores para el análisis y pronóstico de series temporales. El uso de CG-LSTM y atención dual permite una detección más precisa de las dependencias de largo y corto plazo en los datos, lo cual resulta particularmente útil para trabajar con los mercados financieros.

Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 16): Ruptura del rango de medianoche con BoS (Break of Structure) basada en la acción del precio

En este artículo, automatizamos la estrategia de ruptura de rango de medianoche con ruptura de estructura en MQL5 y detallamos el código para la detección de ruptura y la ejecución de operaciones. Definimos parámetros de riesgo precisos para entradas, stops y ganancias. Se incluyen pruebas retrospectivas y optimización para el trading práctico.

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.

Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 15): Patrón armónico Cypher de acción del precio con visualización

En este artículo, exploramos la automatización del patrón armónico Cypher en MQL5, detallando su detección y visualización en los gráficos de MetaTrader 5. Implementamos un Asesor Experto que identifica puntos de oscilación, valida patrones basados en Fibonacci y ejecuta operaciones con anotaciones gráficas claras. El artículo concluye con una guía sobre cómo realizar pruebas retrospectivas y optimizar el programa para lograr un trading efectivo.

Redes neuronales en el trading: Optimización LSTM para la previsión de series temporales multivariantes (DA-CG-LSTM)

En este artículo presentamos el algoritmo DA-CG-LSTM, que ofrece nuevos enfoques para el análisis y la previsión de series temporales. En él aprenderemos cómo los innovadores mecanismos de atención y la flexibilidad de los modelos mejoran la precisión de las predicciones.

Desarrollamos un asesor experto multidivisas (Parte 26): Informador para instrumentos comerciales

Antes de continuar con el desarrollo de asesores expertos multidivisas, vamos a intentar crear un nuevo proyecto utilizando la biblioteca desarrollada. Usando este ejemplo, descubriremos cómo organizar mejor el almacenamiento del código fuente y cómo puede ayudarnos el uso del nuevo repositorio de código de MetaQuotes.

Creación de un sistema personalizado de detección de regímenes de mercado en MQL5 (Parte 2): Asesor experto

Este artículo detalla la construcción de un Asesor Experto Adaptativo (MarketRegimeEA) utilizando el detector de régimen de la Parte 1. Cambia automáticamente las estrategias comerciales y los parámetros de riesgo para mercados con tendencia, rango o volátiles. Se incluyen optimización práctica, manejo de transiciones y un indicador de múltiples marcos de tiempo.

Creación de un sistema personalizado de detección de regímenes de mercado en MQL5 (Parte 1): Indicador

Este artículo detalla la creación de un sistema de detección de regímenes de mercado MQL5 utilizando métodos estadísticos como la autocorrelación y la volatilidad. Se proporciona el código para que las clases clasifiquen las condiciones de tendencia, rango y volatilidad y un indicador personalizado.

Redes neuronales en el trading: Actor—Director—Crítico (Final)

El framework Actor—Director—Critic supone una evolución de la arquitectura clásica de aprendizaje de agentes. El artículo presenta la experiencia práctica de su aplicación y adaptación a las condiciones de los mercados financieros.

En este artículo veremos cómo aplicar en la práctica algunos criterios de tendencia, y también intentaremos desarrollar algunos criterios nuevos. La atención se centrará en la eficacia de la aplicación de estos criterios al análisis de datos de mercado y al trading.

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.

Formulación de un Asesor Experto Multipar Dinámico (Parte 2): Diversificación y optimización de carteras

La diversificación y optimización de la cartera distribuye estratégicamente las inversiones entre múltiples activos para minimizar el riesgo, al tiempo que selecciona la combinación ideal de activos para maximizar la rentabilidad basándose en métricas de rendimiento ajustadas al riesgo.

Redes neuronales en el trading: Actor—Director—Crítico (Actor—Director—Critic)

Hoy le presentamos el framework Actor-Director-Critic, que combina el aprendizaje jerárquico y la arquitectura multicomponente para crear estrategias comerciales adaptativas. En este artículo, detallaremos cómo el uso del Director para clasificar las acciones del Actor ayuda a optimizar eficazmente las decisiones comerciales y a aumentar la solidez de los modelos en el entorno de los mercados financieros.

Pruebas retrospectivas manuales simplificadas: herramientas personalizadas en MQL5 para el Probador de Estrategias

En este artículo diseñamos un conjunto de herramientas MQL5 personalizadas para facilitar las pruebas retrospectivas manuales en el Probador de Estrategias. Explicamos su diseño e implementación, centrándonos en los controles comerciales interactivos. A continuación mostramos cómo utilizarlo para probar estrategias de forma eficaz.

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.

Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 14): Estrategia Trade Layering con técnicas estadísticas basadas en MACD y RSI

En este artículo se presenta una estrategia de trade layering que combina los indicadores MACD y RSI con métodos estadísticos para automatizar un trading dinámico en MQL5. Se analiza la arquitectura de este enfoque en cascada, se detalla su implementación mediante segmentos clave de código y se orienta al lector sobre cómo realizar pruebas retrospectivas para optimizar el rendimiento. Finalmente, concluimos destacando el potencial de la estrategia y preparando el escenario para futuras mejoras en el trading automatizado.

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.

Introducción a MQL5 (Parte 15): Guía para principiantes sobre cómo crear indicadores personalizados (IV)

En este artículo, aprenderás a crear un indicador de acción del precio en MQL5, centrándote en puntos clave como el mínimo (L), el máximo (H), el mínimo más alto (HL), el máximo más alto (HH), el mínimo más bajo (LL) y el máximo más bajo (LH) para analizar tendencias. También verás cómo identificar zonas de precios caros (premium) y baratos (discount), marcar el nivel de retroceso del 50%, y utilizar la relación riesgo-beneficio para calcular los objetivos de beneficio. El artículo también trata sobre cómo determinar los puntos de entrada, los niveles de stop loss (SL) y take profit (TP) basándose en la estructura de la tendencia.

Redes neuronales en el trading: Jerarquía de habilidades para el comportamiento adaptativo de agentes (Final)

El artículo analiza la aplicación práctica del framework HiSSD en tareas de trading algorítmico. Muestra cómo la jerarquía de habilidades y la arquitectura adaptativa pueden usarse para construir estrategias de negociación sostenibles.

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.

Aprendizaje automático en la negociación de tendencias unidireccionales tomando el oro como ejemplo

En este artículo analizaremos un enfoque interesante: la negociación solo en la dirección seleccionada (compra o venta). Para ello, utilizaremos técnicas de inferencia causal y aprendizaje automático.

Técnicas avanzadas de gestión y optimización de la memoria en MQL5

Descubra técnicas prácticas para optimizar el uso de la memoria en los sistemas de trading MQL5. Aprenda a crear asesores expertos e indicadores eficientes, estables y de rápido rendimiento. Exploraremos cómo funciona realmente la memoria en MQL5, las trampas comunes que ralentizan sus sistemas o provocan fallos y, lo más importante, cómo solucionarlos.

Redes neuronales en el trading: Jerarquía de habilidades para el comportamiento adaptativo de agentes (HiSSD)

Hoy nos familiarizaremos con el framework HiSSD, que combina el aprendizaje jerárquico y los enfoques multiagente para crear sistemas adaptativos. En este artículo, detallaremos cómo este enfoque innovador ayuda a identificar patrones ocultos en los mercados financieros y a optimizar las estrategias comerciales en un entorno descentralizado.

Asesor experto de scalping Ilan 3.0 Ai con aprendizaje automático

¿Recuerda el asesor experto Ilan 1.6 Dymanic? Hoy intentaremos mejorarlo usando el aprendizaje automático. Así, en el presente artículo reanimaremos el antiguo desarrollo y añadiremos aprendizaje automático con una tabla Q. Paso a paso.

Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 13): Algoritmo de trading para patrón Hombro-Cabeza-Hombro

En este artículo automatizamos el patrón Hombro-Cabeza-Hombro en MQL5. Analizamos su arquitectura, implementamos un EA para detectarlo y operar, y realizamos una prueba retrospectiva de los resultados. El proceso revela un algoritmo de negociación práctico con margen para mejoras.

Redes neuronales en el trading: Detección de anomalías en el dominio de la frecuencia (Final)

Seguimos trabajando en la aplicación de los planteamientos del framework CATCH, que combina la transformada de Fourier y el mecanismo de parcheo de frecuencias para posibilitar una detección precisa de las anomalías del mercado. En este artículo, finalizaremos nuestra propia visión de los enfoques propuestos y probaremos los nuevos modelos con datos históricos reales.