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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.
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 12): Implementación de la estrategia Mitigation Order Blocks (MOB)
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 12): Implementación de la estrategia Mitigation Order Blocks (MOB)
En este artículo creamos un sistema de trading en MQL5 que se encarga de detectar de forma automática los "order blocks", un concepto utilizado en el método Smart Money. Describimos las reglas de la estrategia, implementamos la lógica en MQL5 e integramos la gestión de riesgos para una ejecución eficaz de las operaciones. Por último, realizamos pruebas retrospectivas del sistema para evaluar su rendimiento y perfeccionarlo con el fin de obtener resultados óptimos.
Explorando técnicas avanzadas de aprendizaje automático en la estrategia Darvas Box Breakout
Explorando técnicas avanzadas de aprendizaje automático en la estrategia Darvas Box Breakout
La estrategia Darvas Box Breakout, creada por Nicolas Darvas, es un enfoque técnico de negociación que detecta posibles señales de compra cuando el precio de una acción sube por encima de un rango establecido, lo que sugiere un fuerte impulso alcista. En este artículo, aplicaremos este concepto estratégico como ejemplo para explorar tres técnicas avanzadas de aprendizaje automático. Entre ellas se incluyen el uso de un modelo de aprendizaje automático para generar señales en lugar de filtrar operaciones, el empleo de señales continuas en lugar de discretas y el uso de modelos entrenados en diferentes marcos temporales para confirmar las operaciones.
Redes neuronales en el trading: Detección adaptativa de anomalías del mercado (Final)
Redes neuronales en el trading: Detección adaptativa de anomalías del mercado (Final)
Seguimos construyendo los algoritmos que sustentan el framework DADA, una herramienta avanzada para detectar anomalías en las series temporales. Este enfoque permite distinguir eficazmente las fluctuaciones aleatorias de los valores atípicos significativos. A diferencia de los métodos clásicos, el DADA se adapta dinámicamente a los distintos tipos de datos, seleccionando el nivel de compresión óptimo en cada caso.
Operar con el Calendario Económico MQL5 (Parte 6): Automatizar la entrada de operaciones con análisis de noticias y temporizadores de cuenta regresiva
Operar con el Calendario Económico MQL5 (Parte 6): Automatizar la entrada de operaciones con análisis de noticias y temporizadores de cuenta regresiva
En este artículo, implementamos la entrada automática de operaciones utilizando el Calendario Económico MQL5, aplicando filtros definidos por el usuario y desfases temporales para identificar eventos noticiosos que cumplan los requisitos. Comparamos los pronósticos y los valores anteriores para determinar si abrir una operación de COMPRA o VENTA. Los temporizadores de cuenta regresiva dinámicos muestran el tiempo restante hasta la publicación de las noticias y se reinician automáticamente después de una operación.
Redes neuronales en el trading: Detección adaptativa de anomalías del mercado (DADA)
Redes neuronales en el trading: Detección adaptativa de anomalías del mercado (DADA)
Hoy vamos a familiarizarnos con el framework DADA, un método innovador para detectar anomalías en las series temporales. Este ayuda a distinguir las fluctuaciones aleatorias de las presuntas anomalías. A diferencia de los métodos tradicionales, el DADA puede adaptarse de forma flexible a distintos datos. En lugar de un nivel de compresión fijo, usa múltiples opciones y elige la más adecuada para cada caso.
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 15): Introducción a la teoría de los cuartos (I) - Dibujando la teoría de cuartos
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 15): Introducción a la teoría de los cuartos (I) - Dibujando la teoría de cuartos
Los puntos de soporte y resistencia son niveles críticos que indican posibles reversiones y continuaciones de la tendencia. Aunque identificar estos niveles puede resultar complicado, una vez que los localices, estarás bien preparado para navegar por el mercado. Si necesitas más ayuda, échale un vistazo a la herramienta Quarters Drawer que aparece en este artículo, te ayudará a identificar los niveles de soporte y resistencia principales y secundarios.
Kit de herramientas de negociación MQL5 (Parte 8): Cómo implementar y utilizar la librería History Manager en sus proyectos
Kit de herramientas de negociación MQL5 (Parte 8): Cómo implementar y utilizar la librería History Manager en sus proyectos
Descubra cómo importar y utilizar sin esfuerzo la librería History Manager en su código MQL5 para procesar los historiales de operaciones en su cuenta MetaTrader 5 en el último artículo de esta serie. Con simples llamadas a funciones de una sola línea en MQL5, puede gestionar y analizar de forma eficaz sus datos de trading. Además, aprenderá a crear diferentes scripts de análisis del historial comercial y a desarrollar un asesor experto basado en precios como ejemplos prácticos de uso. El EA de ejemplo aprovecha los datos de precios y la librería History Manager para tomar decisiones de trading informadas, ajustar los volúmenes de operaciones e implementar estrategias de recuperación basadas en operaciones cerradas anteriormente.
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 17): Asesor experto TrendLoom Tool
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 17): Asesor experto TrendLoom Tool
Como observador de la acción del precio y trader, he notado que cuando una tendencia se confirma en múltiples marcos temporales, suele continuar en esa dirección. Lo que puede variar es la duración de la tendencia, y esto depende del tipo de trader que seas, si mantienes posiciones a largo plazo o te dedicas al scalping. Los plazos que elijas para la confirmación desempeñan un papel crucial. Echa un vistazo a este artículo para conocer un sistema rápido y automatizado que te ayuda a analizar la tendencia general en diferentes marcos temporales con solo hacer clic en un botón o mediante actualizaciones periódicas.
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 16): Introducción a la teoría de los cuartos (II) - Intrusion Detector EA
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 16): Introducción a la teoría de los cuartos (II) - Intrusion Detector EA
En nuestro artículo anterior presentamos un script sencillo llamado «The Quarters Drawer». Partiendo de esa base, ahora damos el siguiente paso creando un Asesor Experto (Expert Advisor, EA) de monitoreo, destinado a seguir estos cuartos y a proporcionar supervisión sobre posibles reacciones del mercado en dichos niveles. Acompáñenos mientras exploramos el proceso de desarrollo de una herramienta de detección de zonas en este artículo.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 56): Fractales de Bill Williams
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 56): Fractales de Bill Williams
Los fractales de Bill Williams son un indicador potente que es fácil pasar por alto cuando se ve por primera vez en un gráfico de precios. Parece demasiado recargado y probablemente no lo suficientemente incisivo. Nuestro objetivo es desvelar este indicador examinando lo que sus diversos patrones podrían lograr cuando se analizan con pruebas de avance en todos los casos, con un asesor experto creado por un asistente.
Análisis de múltiples símbolos con Python y MQL5 (Parte 3): Tipos de cambio triangulares
Análisis de múltiples símbolos con Python y MQL5 (Parte 3): Tipos de cambio triangulares
Los operadores suelen enfrentarse a pérdidas por señales falsas, mientras que esperar a la confirmación puede llevar a perder oportunidades. Este artículo presenta una estrategia comercial triangular que utiliza el precio de la plata en dólares (XAGUSD) y euros (XAGEUR), junto con el tipo de cambio EURUSD, para filtrar el ruido. Al aprovechar las relaciones entre mercados, los operadores pueden descubrir el sentimiento oculto y perfeccionar sus entradas en tiempo real.
Aplicación de la teoría de juegos a algoritmos comerciales
Aplicación de la teoría de juegos a algoritmos comerciales
Hoy crearemos un asesor comercial adaptativo de autoaprendizaje basado en DQN de aprendizaje automático, con inferencia causal multivariante, que negociará con éxito simultáneamente en 7 pares de divisas, con agentes de diferentes pares intercambiando información entre sí.
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 11): Desarrollo de un sistema de negociación de cuadrícula multinivel
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 11): Desarrollo de un sistema de negociación de cuadrícula multinivel
En este artículo, desarrollamos un sistema EA de trading de cuadrícula multinivel utilizando MQL5, centrándonos en la arquitectura y el diseño del algoritmo que hay detrás de las estrategias de trading de cuadrícula. Exploramos la implementación de una lógica de red multicapa y técnicas de gestión de riesgos para hacer frente a las condiciones variables del mercado. Por último, ofrecemos explicaciones detalladas y consejos prácticos para guiarle en la creación, prueba y perfeccionamiento del sistema de negociación automatizado.
El filtro de Kalman para estrategias de reversión a la media en Forex
El filtro de Kalman para estrategias de reversión a la media en Forex
El filtro de Kalman es un algoritmo recursivo utilizado en el trading algorítmico para estimar el estado real de una serie temporal financiera filtrando el ruido de los movimientos de precios. Actualiza dinámicamente las predicciones basándose en nuevos datos del mercado, lo que lo hace valioso para estrategias adaptativas como la reversión a la media. Este artículo presenta primero el filtro de Kalman, cubriendo su cálculo e implementación. A continuación, aplicamos el filtro a una estrategia clásica de reversión a la media en el mercado de divisas como ejemplo. Por último, realizamos diversos análisis estadísticos comparando el filtro con una media móvil en diferentes pares de divisas.
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 9): Creación de un asesor experto para la estrategia de ruptura asiática
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 9): Creación de un asesor experto para la estrategia de ruptura asiática
En este artículo, creamos un Asesor Experto en MQL5 para la estrategia de ruptura asiática calculando los máximos y mínimos de la sesión y aplicando un filtro de tendencia con una media móvil. Implementamos estilos dinámicos para objetos, entradas de tiempo definidas por el usuario y una sólida gestión de riesgos. Por último, mostramos técnicas de pruebas retrospectivas y optimización para perfeccionar el sistema.
Desarrollo de asesores expertos autooptimizables en MQL5 (Parte 6): Prevención del cierre de posiciones
Desarrollo de asesores expertos autooptimizables en MQL5 (Parte 6): Prevención del cierre de posiciones
Únase a nuestro debate de hoy, en el que buscaremos un procedimiento algorítmico para minimizar el número total de veces que nos detienen en operaciones ganadoras. El problema al que nos enfrentamos es muy complejo, y la mayoría de las soluciones que se plantean en los debates comunitarios carecen de normas establecidas y fijas. Nuestro enfoque algorítmico para resolver el problema aumentó la rentabilidad de nuestras operaciones y redujo nuestra pérdida media por operación. Sin embargo, aún quedan avances por realizar para filtrar completamente todas las operaciones que se detendrán. Nuestra solución es un buen primer paso que cualquiera puede probar.
Redes neuronales en el trading: Clusterización doble de series temporales (DUET)
Redes neuronales en el trading: Clusterización doble de series temporales (DUET)
El framework DUET ofrece un enfoque innovador del análisis de series temporales, combinando la clusterización temporal y por canales para revelar patrones ocultos en los datos analizados. Esto permite a los modelos adaptarse a los cambios a lo largo del tiempo y mejorar la calidad de las previsiones eliminando el ruido.
Operaciones de arbitraje en Forex: Panel de evaluación de correlaciones
Operaciones de arbitraje en Forex: Panel de evaluación de correlaciones
Hoy analizaremos la creación de un panel de arbitraje en el lenguaje MQL5. ¿Cómo obtener tipos de cambio justos en Forex de formas diferentes? En esta ocasión, crearemos un indicador para obtener las desviaciones de los precios de mercado respecto a los tipos justos, y para estimar el beneficio de las vías de arbitraje para cambiar una divisa por otra (como en el arbitraje triangular).
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 13): Herramienta RSI Sentinel
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 13): Herramienta RSI Sentinel
La evolución de los precios puede analizarse eficazmente identificando divergencias, con indicadores técnicos como el RSI que proporcionan señales de confirmación cruciales. En el siguiente artículo, explicamos cómo el análisis automatizado de divergencias del RSI puede identificar continuaciones y reversiones de tendencias, ofreciendo así información valiosa sobre el sentimiento del mercado.
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 12): Flujo externo (III) TrendMap
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 12): Flujo externo (III) TrendMap
El flujo del mercado está determinado por las fuerzas entre alcistas y bajistas. Hay niveles específicos que el mercado respeta debido a las fuerzas que actúan sobre ellos. Los niveles de Fibonacci y VWAP son especialmente poderosos a la hora de influir en el comportamiento del mercado. Acompáñame en este artículo mientras exploramos una estrategia basada en los niveles VWAP y Fibonacci para la generación de señales.
Predicción de tendencias con LSTM para estrategias de seguimiento de tendencias
Predicción de tendencias con LSTM para estrategias de seguimiento de tendencias
La memoria a corto y largo plazo (Long Short-Term Memory, LSTM) es un tipo de red neuronal recurrente (Recurrent Neural Network, RNN) diseñada para modelar datos secuenciales capturando de manera efectiva las dependencias a largo plazo y abordando el problema del gradiente que se desvanece. En este artículo, exploraremos cómo utilizar LSTM para predecir tendencias futuras, mejorando el rendimiento de las estrategias de seguimiento de tendencias. El artículo tratará sobre la introducción de conceptos clave y la motivación detrás del desarrollo, la obtención de datos de MetaTrader 5, el uso de esos datos para entrenar el modelo en Python, la integración del modelo de aprendizaje automático en MQL5 y la reflexión sobre los resultados y las aspiraciones futuras basadas en pruebas estadísticas retrospectivas.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 53): Market Facilitation Index (MFI)
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 53): Market Facilitation Index (MFI)
El Market Facilitation Index (MFI) es otro indicador de Bill Williams que tiene como objetivo medir la eficiencia del movimiento de los precios en relación con el volumen. Como siempre, analizamos los distintos patrones de este indicador dentro de los límites de una clase de señales de ensamblaje del asistente y presentamos una variedad de informes de pruebas y análisis para los distintos patrones.
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 5): Desarrollo de la estrategia Adaptive Crossover RSI Trading Suite
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 5): Desarrollo de la estrategia Adaptive Crossover RSI Trading Suite
En este artículo, desarrollamos el sistema Adaptive Crossover RSI Trading Suite, que utiliza cruces de medias móviles de 14 y 50 períodos como señales, confirmadas por un filtro RSI de 14 períodos. El sistema incluye un filtro de días de negociación, flechas de señal con anotaciones y un panel de control en tiempo real para la supervisión. Este enfoque garantiza precisión y adaptabilidad en el comercio automatizado.
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 4): Creación de un sistema de recuperación de zonas multinivel
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 4): Creación de un sistema de recuperación de zonas multinivel
En este artículo, desarrollamos un sistema de recuperación de zonas multinivel en MQL5 que utiliza el RSI para generar señales de trading. Cada instancia de señal se añade dinámicamente a una estructura de matriz, lo que permite al sistema gestionar múltiples señales simultáneamente dentro de la lógica de recuperación de zona. Mediante este enfoque, demostramos cómo manejar de manera efectiva escenarios complejos de gestión comercial, manteniendo al mismo tiempo un diseño de código escalable y robusto.
Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 5): Desarrollar y probar la estrategia de negociación con LLMs (IV) - Probar la estrategia de trading
Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 5): Desarrollar y probar la estrategia de negociación con LLMs (IV) - Probar la estrategia de trading
Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial en la actualidad, los modelos de lenguaje (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial, por lo que debemos pensar en cómo integrar potentes LLM en nuestro trading algorítmico. Para la mayoría de las personas, resulta difícil ajustar estos potentes modelos según sus necesidades, implementarlos localmente y luego aplicarlos al comercio algorítmico. Esta serie de artículos adoptará un enfoque paso a paso para lograr este objetivo.
Redes neuronales en el trading: Modelos híbridos de secuencias de grafos (GSM++)
Redes neuronales en el trading: Modelos híbridos de secuencias de grafos (GSM++)
Los modelos híbridos de secuencias de grafos (GSM++) combinan los puntos fuertes de distintas arquitecturas para posibilitar un análisis de datos de gran precisión y optimizar los costes computacionales. Estos modelos se adaptan eficazmente a los datos dinámicos del mercado, mejorando la presentación y el procesamiento de la información financiera.