Optimización paralela con el método de enjambre de partículas (Particle Swarm Optimization)
El presente artículo describimos un modo de optimización rápida usando el método de enjambre de partículas, y presentamos una implementación en MQL lista para utilizar tanto en el modo de flujo único dentro de un EA, como en el modo paralelo de flujo múltiples como un complemento ejecutado en los agentes locales del simulador.
Recetas MQL5 - Servicios
Este artículo describe las capacidades versátiles de los servicios, como los programas MQL5 que no requieren un gráfico vinculante. Asimismo, se detallan las diferencias de los servicios respecto a otros programas MQL5, enfatizando los matices del trabajo del desarrollador con los servicios. Como ejemplos, el lector podrá estudiar varias tareas que abarcan una amplia gama de funcionalidades que pueden implementarse como un servicio.
Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte IX): Compatibilidad con MQL4 - Preparando los datos
En artículos anteriores, comenzamos a crear una gran biblioteca multiplataforma, cuyo cometido es simplificar la escritura de programas para las plataformas MetaTrader 5 y MetaTrader 4. En la novena parte, hemos creado una clase que monitoreará los eventos de modificación de las órdenes y posiciones de mercado. En el presente artículo, comenzaremos a desarrollar la biblioteca para hacerla totalmente compatible con MQL4.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 32): Aprendizaje Q distribuido
En uno de los artículos de esta serie, nos familiarizamos con el método de aprendizaje Q. Este método promedia las recompensas de cada acción. En 2017 se presentaron dos trabajos que muestran un mayor éxito al estudiar la función de distribución de recompensas. Vamos a analizar la posibilidad de utilizar esta tecnología para resolver nuestros problemas.
Metalenguaje de líneas-solicitudes gráficas Aprendizaje del trading y el trading cualificado
El artículo describe un lenguaje simple y accesible para las solicitudes de trading gráficas compatible con el análisis técnico tradicional. El Gterminal adjunto es un asesor experto semiautomatizado que usa los resultados del trading del análisis gráfico. Más usado para la autoformación y la formación de los traders principiantes.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 29): Algoritmo actor-crítico con ventaja (Advantage actor-critic)
En los artículos anteriores de esta serie, nos familiarizamos con dos algoritmos de aprendizaje por refuerzo. Obviamente, cada uno de ellos tiene sus propias ventajas y desventajas. Como suele suceder en estos casos, se nos ocurre combinar ambos métodos en un algoritmo que incorporaría lo mejor de los dos, y así compensar las carencias de cada uno de ellos. En este artículo, hablaremos de dicho método.
Desarrollando un EA de trading desde cero (Parte 16): Acceso a los datos en la Web (II)
Saber cómo introducir los datos de la Web en un EA no es tan obvio, o mejor dicho, no es tan simple que puede hacerse sin conocer y entender realmente todas las características que están presentes en MetaTrader 5.
Terminal Service Client. Cómo convertir un ordenador de bolsillo en un el amigo del hermano mayor
En este artículo se describe la forma de conectarse mediante una PDA a un ordenador remoto que tiene instalado el Terminal de cliente MT4.
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 84): Clases herederas del objeto gráfico abstracto estándar
En este artículo, analizaremos la creación de las clases herederas del objeto gráfico abstracto estándar del terminal. El objeto de esta clase describirá las propiedades comunes para todos los objetos gráficos, es decir, se tratará simplemente de un cierto objeto gráfico. Para aclarar su pertenencia a un objeto gráfico real, necesitaremos heredar de él, y en la clase del objeto heredado, escribir las propiedades inherentes a ese objeto gráfico en particular.
Previsión usando modelos ARIMA en MQL5
En este artículo, continuaremos el desarrollo de la clase CArima para construir modelos ARIMA añadiendo métodos de predicción intuitivos.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 65): Aprendizaje supervisado ponderado por distancia (DWSL)
En este artículo, le presentaremos un interesante algoritmo que se basa en la intersección de los métodos de aprendizaje supervisado y por refuerzo.
Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 28): Rumbo al futuro (III)
Nuestro sistema de órdenes todavía falla en hacer una cosa, pero FINALMENTE lo resolveremos...
Evaluación de modelos ONNX usando métricas de regresión
La regresión es una tarea que consiste en predecir un valor real a partir de un ejemplo sin etiquetar. Para evaluar la precisión de las predicciones de los modelos de regresión, se usan las llamadas métricas de regresión.
Comprensión y uso eficaz del simulador de estrategias MQL5
Para los desarrolladores de MQL5 resulta imperativo dominar herramientas importantes y valiosas. Una de esas herramientas es el simulador de estrategias. El presente artículo es una guía práctica para utilizar el simulador de estrategias MQL5.
Estrategia comercial con el indicador de mejora de reconocimiento de velas Doji
El indicador sobre metabarras ha detectado más velas que el clásico. Veamos si aporta un beneficio real en el trading automatizado.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 14): Clusterización de datos
Lo confieso: ha pasado más de un año desde que publiqué el último artículo. En tanto tiempo, me ha sido posible repensar mucho, desarrollar nuevos enfoques. Y en este nuevo artículo, me gustaría alejarme un poco del método anteriormente usado de aprendizaje supervisado, y sugerir una pequeña inmersión en los algoritmos de aprendizaje no supervisado. En particular, vamos a analizar uno de los algoritmos de clusterización, las k-medias.
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de luciérnagas (Firefly Algorithm - FA)
Hoy analizaremos el método de optimización «Búsqueda con ayuda del algoritmo de luciérnagas» 'Firefly Algorithm Search' (FA). Tras modificar el algoritmo, este ha pasado de ocupar un lugar marginal a convertirse en un verdadero líder en la tabla de calificación.
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Williams PR
Aquí tenemos un nuevo artículo de nuestra serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. En dicha serie, escribimos sistemas en el lenguaje MQL5 para su uso en MetaTrader 5. En este artículo, analizaremos el indicador de rango porcentual de Williams (Williams' %R).
Filtrado por Historial
El artículo describe el uso del trading virtual como una parte integral del filtro del trade abierto.
La inactividad es el estímulo del progreso. Marcado semiautomático de una plantilla.
Entre las docenas de ejemplos de cómo trabajar con gráficos, hay un método para marcar manualmente una plantilla. Líneas de tendencia, canales, niveles de apoyo/resistencia, etc. se imponen en un gráfico. Por supuesto que hay algunos programas especiales para este tipo de programas. Cada uno decide pos sí mismo/a qué método utilizar. En este artículo, ofrezco varios métodos de marcado manual para que los considere, con la subsecuente automatización de algunos elementos de acciones rutinarias repetidas.
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 75): Métodos de trabajo con primitivas y texto en el elemento gráfico básico
En el presente artículo, continuaremos el desarrollo de la clase de elemento gráfico de todos los elementos gráficos de la biblioteca creados sobre la base de la Biblioteca Estándar CCanvas. En concreto, crearemos los métodos para dibujar las primitivas gráficas y los métodos para mostrar el texto en un objeto de elemento gráfico.
El modelado de la apuestas como medio para desarrollar la "intuición del mercado"
Este artículo aborda la noción de "intuición del mercado" y cómo desarrollarla. El método descrito en el artículo está basado en el modelado de las apuestas financieras en forma de un juego sencillo.
Tutorial de DirectX (Parte I): Dibujamos el primer triángulo
Este es un artículo introductorio sobre DirectX; en él describiremos las peculiaridades del trabajo con la API, ayudando al lector a comprender el orden de inicialización de sus componentes. Asimismo, ofreceremos un ejemplo sobre cómo escribir un script MQL que muestre un triángulo usando DirectX.
Redes neuronales de propagación inversa del error en matrices MQL5
El artículo describe la teoría y la práctica de la aplicación del algoritmo de propagación inversa del error en MQL5 con la ayuda de matrices. Asimismo, incluye clases y ejemplos preparados del script, el indicador y el asesor.
Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 66): Clases de Colección de Señales MQL5.com
En este artículo, crearemos una clase de colección de señales del Servicio de señales de MQL5.com con funciones para gestionar las señales suscritas, y también modificaremos la clase del objeto de instantánea de la profundidad de mercado para mostrar el volumen total de la profundidad de mercado de compra y venta.
Desarrollamos un indicador Heiken Ashi personalizado utilizando MQL5
En este artículo, aprenderemos cómo crear nuestro propio indicador usando MQL5 según nuestras preferencias. Dicho indicador se utilizará en MetaTrader 5 para interpretar gráficos o como parte de asesores expertos.
Enfoque ideal sobre el desarrollo y el análisis de sistemas comerciales
En el presente artículo, trataremos de mostrar con qué criterio elegir un sistema o señal para invertir nuestro dinero, además de cuál es el mejor enfoque para desarrollar sistemas comerciales y por qué este tema es tan importante en el comercio en fórex.
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 74): Elemento gráfico básico sobre la clase CCanvas
En esta ocasión, vamos a revisar el concepto de construcción de objetos gráficos del artículo anterior y a preparar una clase básica para todos los objetos gráficos de la biblioteca creados sobre la base de la clase CCanvas de la Biblioteca Estándar.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 16): Una nueva mirada a los árboles de decisión
En la última parte de nuestra serie sobre aprendizaje automático y trabajo con big data, vamos a volver a los árboles de decisión. Este artículo va dirigido a los tráders que desean comprender el papel de los árboles de decisión en el análisis de las tendencias del mercado. Asimismo, contiene toda la información básica sobre la estructura, la finalidad y el uso de estos árboles. Hoy analizaremos las raíces y ramas de los árboles algorítmicos y veremos cuál es su potencial en relación con las decisiones comerciales. También echaremos juntos un nuevo vistazo a los árboles de decisión y veremos cómo pueden ayudarnos a superar los retos de los mercados financieros.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 27): Aprendizaje Q profundo (DQN)
Seguimos explorando el aprendizaje por refuerzo. En este artículo, hablaremos del método de aprendizaje Q profundo o deep Q-learning. El uso de este método permitió al equipo de DeepMind crear un modelo capaz de superar a los humanos jugando a los videojuegos de ordenador de Atari. Nos parece útil evaluar el potencial de esta tecnología para las tareas comerciales.
Enviar mensajes desde un Asesor Experto mediante Skype
Este artículo aborda la manera de enviar mensajes internos y mensajes SMS desde un Asesor Experto a un teléfono móvil mediante Skype.
Promediación efectiva de algoritmos con retraso mínimo: Uso en indicadores y en Asesores Expertos
Este artículo describe las funciones de promediación personalizadas de alta calidad desarrolladas por el autor: JJMASeries(), JurXSeries(), JLiteSeries(), ParMASeries(), LRMASeries(), T3Series(). El autor considera la sustitución en caliente de estas funciones en los indicadores utilizando la llamada de la función SmoothXSeries().
Cómo ser un mejor programador (parte 03): 5 cosas que evitar para convertirse en un programador exitoso de MQL5
Este es un artículo de lectura obligada para todo aquel que quiera mejorar su carrera como programador. Esta serie de artículos tiene como objetivo hacer de usted el mejor programador posible, sin importar la experiencia que tenga. Las ideas debatidas funcionan tanto para principiantes como para profesionales de la programación en MQL5.
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 95): Elementos de control de los objetos gráficos compuestos
En este artículo, analizaremos el instrumental usado para gestionar los objetos gráficos compuestos, a saber, los elementos de gestión del objeto gráfico estándar extendido. Hoy nos desviaremos un poco del tema del desplazamiento de objetos gráficos compuestos y crearemos un manejador de eventos de cambio del gráfico en el que se encuentra el objeto gráfico compuesto; también trabajaremos con los objetos de gestión de objetos gráficos compuestos.
Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 22): Un nuevo sistema de órdenes (V)
Hoy seguiremos desarrollando el nuevo sistema de ordenes. No es nada fácil implementar un nuevo sistema, muchas veces nos encontramos con problemas que dificultan mucho el proceso, cuando suceden hay que parar y volver a analizar el rumbo que se está tomando.
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 93): Preparando la funcionalidad para crear objetos gráficos compuestos
En el presente artículo, comenzaremos a desarrollar la funcionalidad necesaria para crear objetos gráficos compuestos. Nuestra biblioteca ofrecerá soporte a la creación de objetos gráficos compuestos complejos en los que dichos objetos podrán tener cualquier jerarquía de relaciones. Vamos a preparar todas las clases necesarias para la posterior implementación de tales objetos.
Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 08): Un salto conceptual (I)
¿Cómo implementar una nueva funcionalidad de la forma más sencilla posible? Aquí daremos un paso atrás y luego daremos dos pasos adelante.
Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 20): Un nuevo sistema de órdenes (III)
Continuemos con la implantación del nuevo sistema de órdenes. La creación de este sistema es algo que exige un buen dominio de MQL5, así como entender cómo funciona en realidad la plataforma MetaTrader 5 y qué recursos nos proporciona.
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Relative Vigor Index
Bienvenidos a un nuevo artículo de nuestra serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. En esta ocasión, analizaremos el Índice de Vigor Relativo (Relative Vigor Index, RVI).
Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 05): Gatillos manuales (II)
Aprenda a crear un EA que opere automáticamente de forma sencilla y segura. Al final del artículo anterior, pensé que sería apropiado permitir el uso del EA de forma manual, al menos durante un tiempo.