Algoritmo de protección estadística de posiciones abiertas con swap (permutaciones) positivas contra movimientos no deseados de las cotizaciones. Para compensar el riesgo potencial que supone el movimiento de las cotizaciones en dirección opuesta a la posición abierta, en este artículo se presenta la variante Carry Trading de estrategia protegida.
El objetivo de este artículo es estudiar la rentabilidad de los algoritmos con diferentes entradas y salidas en el mercado usando órdenes Trailing Stop. Los tipos de entrada que se usaran son las entradas aleatorias y las entradas inversas. Las órdenes Stop que se usarán son las de tipo Trailing Stop y Trailing Take. El artículo describe los algoritmos generadores de ingresos con una rentabilidad en torno al 30% al año.
Encontrar reglas para un sistema de trading y programarlas en un Expert Advisor es la mitad del trabajo. De algún modo, hay que corregir el funcionamiento del Expert Advisor, ya que acumula los resultados del trading. En este artículo se describe una de las metodologías que permite mejorar el rendimiento de un Expert Advisor a través de una retroalimentación que mide la pendiente de la curva de balance.
En este artículo se describe la manera de utilizar las principales funcionalidades de la librería estándar de las clases de trading de MQL5 en la escritura de Asesores Expertos que implementan el cierre y la modificación de una posición, colocan una orden pendiente y comprueban el margen antes de colocar una operación. También se muestra el modo de utilizar las clases de trading en la obtención de los detalles de una orden y una operación.
En este artículo se analiza el problema del cálculo del volumen total de la posición de un determinado símbolo y número mágico. El método propuesto requiere solamente la parte estrictamente necesaria del historial de las transacciones, encuentra el tiempo más próximo cuando el total de la posición es igual a cero, y lleva a cabo los cálculos con las últimas transacciones. También se analiza el trabajo del terminal de cliente con variables globales.
Este artículo se centra en enfoque orientado a objetos para hacer lo que hicimos en el artículo "Guía paso a paso para escribir un Expert Advisor en MQL5 para principiantes" -creando un sencillo Expert Advisor. La mayoría de la gente piensa que esto es muy difícil, pero le quiero garantizar que al finalizar la lectura de este artículo, será capaz de escribir su propio Expert Advisor basado en la orientación a objetos.
El concepto de diversificación de activos en los mercados financieros es bastante antiguo, y siempre ha atraído a los operadores principiantes. En este artículo, el autor propone un enfoque muy simplificado para la implementación de un Expert Advisor multidivisa, para una introducción inicial a este tipo de estrategias de trading.
Navegando por Internet es fácil encontrar muchas estrategias que le darán un buen número de recomendaciones diversas. Tomemos una punto de vista interno y observemos el proceso de la creación de estrategias basado en las diferentes zonas horarias en continentes distintos.
Hoy nos familiarizaremos con el Algoritmo Dialéctico (DA), un nuevo método de optimización global inspirado en el concepto filosófico de la dialéctica. El algoritmo explota la singular división de la población en pensadores especulativos y prácticos. Las pruebas demuestran un impresionante rendimiento de hasta el 98% en tareas pequeñas y una eficiencia global del 57,95%. El artículo explica estas métricas y presenta una descripción detallada del algoritmo y resultados experimentales con distintos tipos de características.
Este artículo constituye la cuarta entrega de nuestra serie sobre gestión de riesgo en MQL5, donde continuamos explorando técnicas avanzadas para proteger y optimizar nuestras estrategias de trading. Luego de haber sentado bases importantes en artículos anteriores, ahora nos centraremos en finalizar todos aquellos métodos pendientes que dejamos en la tercera parte, incluyendo funciones para verificar si se han alcanzado ciertos límites de pérdidas o ganancias. Además, presentaremos nuevos eventos clave que permiten una gestión más precisa y ágil.
El artículo relata la experiencia del desarrollo de un sistema comercial híbrido que combine el análisis técnico clásico con las redes neuronales. El autor describe detalladamente la arquitectura del sistema, desde el análisis básico de patrones y la estructura de la red neuronal hasta los mecanismos de toma de decisiones comerciales, compartiendo código real y observaciones de carácter práctico.
El algoritmo Royal Flush Optimization del autor ofrece una nueva perspectiva en la resolución de problemas de optimización sustituyendo la clásica codificación binaria de los algoritmos genéticos por un enfoque basado en sectores e inspirado en los principios del póquer. El RFO demuestra cómo la simplificación de los principios básicos puede dar lugar a un método de optimización eficaz y práctico. El artículo presenta un análisis detallado del algoritmo y los resultados de las pruebas.
En este artículo, aprenderás a desarrollar un indicador de Order Blocks basado en el volumen de la profundidad de mercado y a optimizarlo mediante buffers para mejorar su precisión. Concluimos esta fase del proyecto y nos preparamos para las siguientes, en las que implementaremos una clase de gestión de riesgos y un bot de trading que aprovechará las señales generadas por el indicador.
Si hemos empezado a automatizar la optimización periódica, también deberíamos ocuparnos de la actualización automática de los ajustes de los asesores expertos que ya están trabajando en la cuenta comercial. También deberíamos permitirle ejecutar un asesor experto en el simulador de estrategias y cambiar su configuración en una sola pasada.
Continuamos nuestro estudio de los modelos híbridos de secuencias de grafos (GSM++) que integran las ventajas de distintas arquitecturas, proporcionando una gran precisión de análisis y una asignación eficiente de los recursos computacionales. Estos modelos revelan eficazmente patrones ocultos, reduciendo el impacto del ruido del mercado y mejorando la calidad de las previsiones.
En este artículo implemento la gestión de riesgo desarrollada en publicaciones anteriores e incorporo el indicador de order blocks presentado en otros artículos. Además, realizaré un backtest para comparar los resultados con la aplicación de la gestión de riesgo y evaluaré el impacto del riesgo dinámico.
Las funciones son componentes de importancia crítica en cualquier lenguaje de programación. Entre otras cosas, ayudan a los desarrolladores a aplicar el principio DRY (don't repeat youself, no te repitas). El artículo analiza las funciones y su creación en MQL5 usando aplicaciones sencillas que enriquecen nuestros sistemas comerciales sin complicarlos.
Muchos podrían sugerir que deberíamos dejar de usar Excel y pasar a Python directamente, haciendo uso de algunos paquetes que permitirían a Python crear un archivo de Excel para poder analizar los resultados después. Pero, como se mencionó en el artículo anterior, aunque esta solución sea la más sencilla para muchos programadores, no será bien recibida por algunos usuarios. Y, en este asunto, el usuario siempre tiene la razón. Tú, como programador, debes encontrar la forma de hacer que las cosas funcionen.
Hoy nuestro objetivo consiste en crear un sistema de optimización periódica automática de las estrategias comerciales utilizadas en un asesor experto final. El sistema se vuelve más complejo a medida que se desarrolla, por lo que de vez en cuando debemos examinarlo en su conjunto para detectar cuellos de botella y soluciones subóptimas.
En este artículo implementaremos un nuevo método para la gestión de posiciones, parecido a los cierres parciales "simples" que implementamos anteriormente, pero con una diferencia importante. En lugar de basarse en niveles de takeprofit fijos, este enfoque aplica los cierres parciales al momento de cumplirse cierta condición específica. De ahí su nombre: "Cierres parciales condicionales". En esta primera parte de la implementación en MQL5 veremos cómo funciona esta técnica de gestión de posiciones.
En este artículo se estudia el uso del breakeven aplicado a estrategias automáticas en MQL5. Se parte de una explicación sencilla sobre qué es, cómo se implementa y cuáles son sus posibles variantes. Luego, se integra la funcionalidad dentro de un bot de Order Blocks, creado en el último artículo sobre gestión de riesgo. Para evaluar su comportamiento, se ejecutaron dos backtest bajo condiciones específicas: uno sin breakeven y otro con esta función activa.
En este artículo, veremos cómo conectar una nueva estrategia al sistema de optimización automática que hemos creado. Veamos qué tipo de EA necesitamos crear y si será posible hacerlo sin cambiar los archivos de la librería o minimizando los cambios necesarios.
El método BOA, inspirado en el clásico juego del billar, modela el proceso de búsqueda de soluciones óptimas como un juego de bolas que intentan acertar en las troneras que representan los mejores resultados. En este artículo revisaremos los fundamentos del BOA, su modelo matemático y su eficacia para resolver diversos problemas de optimización.
Este artículo propone otro enfoque original para crear sistemas comerciales basados en el aprendizaje automático, usando la clusterización y el etiquetado de transacciones para estrategias de retorno a la media.
En este artículo comenzaremos a construir la clase C_Orders para poder enviar órdenes al servidor de negociación. Lo haremos poco a poco, ya que el objetivo es explicar detalladamente cómo se realizará esto a través del sistema de mensajería.
Hoy vamos a desmontar mi primer robot de arbitraje: un proveedor de liquidez (si lo podemos llamar así) en activos sintéticos. Hoy en día este bot está funcionando con éxito como un módulo en un gran sistema de aprendizaje automático, pero he puesto en marcha un viejo robot de arbitraje de divisas de la nube, así que le propongo echarle un vistazo, y pensar en lo que podemos hacer con él hoy.
En este artículo, vamos a prender a escribir asesores que funcionan tanto en MetaTrader 4, como en MetaTrader 5. Para ello, trataremos de escribir un asesor que funcione según el principio de creación de cuadrículas de órdenes. Un gradador es un experto cuyo principal principio de trabajo consiste en colocar simultáneamente varias órdenes límite por encima del precio actual, y la misma cantidad por debajo.
En este artículo daremos inicio a la creación de la clase principal de gestión de riesgo, la cual será fundamental para administrar el riesgo en el sistema. Nos enfocaremos en construir las bases, definiendo estructuras, variables y funciones esenciales. Además, implementaremos los métodos necesarios para asignar valores a las pérdidas y ganancias máximas, estableciendo así los cimientos de esta gestión.
En este artículo, explicaremos cómo instalar fácilmente MetaTrader 5 en las populares versiones de Linux Ubuntu y Debian. Estos sistemas se usan ampliamente no solo en el hardware de los servidores, sino también en los ordenadores habituales de los tráders.
Hoy crearemos un indicador profesional para analizar la fuerza de las divisas en MQL5. Esta guía paso a paso le enseñará cómo desarrollar una poderosa herramienta comercial con un tablero visual para MetaTrader 5. Asimismo, aprenderá a calcular la fuerza de los pares de divisas en múltiples marcos temporales (H1, H4, D1), a implementar actualizaciones dinámicas de datos y a crear una interfaz fácil de usar.
¿Qué es el análisis cuantitativo de tendencias en el mercado Forex? Recopilamos estadísticas sobre las tendencias, su magnitud y distribución en el par de divisas EURUSD. Cómo el análisis cuantitativo de tendencias puede ayudarle a crear un asesor comercial rentable.
Pronosticar los movimientos de los pares de divisas es un factor importante para el éxito en el trading. Este artículo explora varios modelos de movimiento de precios, analiza sus ventajas y desventajas y además explora su aplicación práctica en estrategias comerciales. Asimismo, consideraremos enfoques que nos permitirán identificar patrones ocultos y mejorar la precisión de los pronósticos.
En este artículo, presentaremos el framework Mamba4Cast y analizaremos más de cerca uno de sus componentes clave: la codificación posicional basada en marcas temporales. Asimismo, mostraremos cómo se forma la incorporación temporal considerando la estructura de calendario de los datos.
Seguimos familiarizándonos con el framework Mamba4Cast. Hoy profundizaremos en la implementación práctica de los enfoques propuestos. Mamba4Cast no ha sido diseñado para un largo periodo de calentamiento en cada nueva serie temporal, sino para un funcionamiento inmediato. Gracias al concepto de pronóstico Zero-Shot, el modelo es capaz de generar inmediatamente pronósticos de alta calidad sobre datos reales sin entrenamiento adicional ni ajuste de hiperparámetros.
Asesor de autoaprendizaje con red neuronal basada en matriz de estados. Hoy combinaremos cadenas de Márkov con una red neuronal multicapa MLP, escrita en la biblioteca ALGLIB MQL5. ¿Cómo podemos combinar las cadenas de Márkov y las redes neuronales para realizar previsiones en Forex?
En este artículo veremos cómo Mamba4Cast convierte la teoría en un algoritmo comercial funcional, allanando además el camino para experimentos propios. No pierda la oportunidad de adquirir una gama completa de conocimientos y lograr inspiración para desarrollar su propia estrategia.
Le presentamos a Mantis, un modelo básico ligero para la clasificación de series temporales basado en el Transformer con preentrenamiento contrastivo y atención híbrida que ofrece precisión y escalabilidad récord.
En este artículo se desarrolla una clase para gestionar cierres parciales en MQL5 y se integra dentro de un EA de order blocks. Además, se presentan pruebas de backtest comparando la estrategia con y sin parciales, analizando en qué condiciones su uso puede maximizar y asegurar beneficios. Concluimos que especialmente en estilos de trading orientados a movimientos más amplios, el uso de parciales podría ser beneficioso.
El framework Mantis transforma series temporales complejas en tokens informativos y sirve como una base sólida para un agente comercial inteligente en tiempo real.
El artículo describe una variante de emulación de opciones a través de un activo subyacente, implementada en el lenguaje de programación MQL5. Asimismo, se comparan las ventajas y desventajas del enfoque elegido con opciones bursátiles reales utilizando el ejemplo del mercado de futuros FORTS de la bolsa de Moscú MOEX y la bolsa de criptomonedas Bybit.