Artículos de programación MQL4 y MQL5

Probablemente mucha gente esté cansada de intentar predecir el mercado bursátil constantemente. ¿No le gustaría tener una bola de cristal que le ayudara a tomar decisiones de inversión más informadas? Las redes neuronales de autoaprendizaje podrían ser su solución. En este artículo, analizaremos si estos potentes algoritmos pueden ayudarnos a "subirnos a la ola" y ser más astutos que el mercado bursátil. Mediante el análisis de grandes cantidades de datos y la identificación de patrones, las redes neuronales de autoaprendizaje pueden hacer predicciones que a menudo resultan más precisas que las realizadas por los tráders. Veamos si estas tecnologías de vanguardia pueden usarse para tomar decisiones de inversión inteligentes y ganar más.

Ejemplos de transmisión de indicadores a un perceptrón. En el artículo ofreceremos conceptos generales y presentaremos un asesor listo para usar muy simple, así como los resultados de su optimización y sus pruebas forward.

En este artículo analizaremos el algoritmo de optimización "Algoritmo del Mono" (MA). La capacidad de estos ágiles animales para superar obstáculos complicados y alcanzar las copas de los árboles más inaccesibles fue la base de la idea del algoritmo MA.

En el artículo anterior mostré cómo crear un Chart Trade utilizando los objetos de MetaTrader 5, por medio de la conversión de la plataforma en un sistema RAD. El sistema funciona muy bien, y creo que muchos han pensado en crear una librería para tener cada vez más funcionalidades en el sistema propuesto, y así lograr desarrollar un EA que sea más intuitivo a la vez que tenga una interfaz más agradable y sencilla de utilizar.

Hoy vamos a construir la segunda parte del sistema Times & Trade para analizar el mercado. En el artículo anterior Times & Trade ( I ) presenté un sistema alternativo para organizar un gráfico de manera que tengamos un indicador que nos permita interpretar las operaciones que se han ejecutado en el mercado lo más rápido posible.

En el artículo anterior nos familiarizamos con el transformador de decisión. Sin embargo, el complejo entorno estocástico del mercado de divisas no nos permitió aprovechar plenamente el potencial del método presentado. Hoy veremos un algoritmo que tiene como objetivo mejorar el rendimiento de los algoritmos en entornos estocásticos.

De manera consciente o inconsciente, el tráder moderno está casi siempre en busca de nuevas ideas, probando constantemente nuevas estrategias, modificándolas y descartando las que han fracasado. Este proceso de investigación requiere mucho tiempo y se ve acompañado por muchos errores. En esta serie de artículos, intentaré demostrar que el Wizard MQL5 es un verdadero apoyo para el tráder. Gracias al Wizard, el tráder podrá ahorrar tiempo a la hora de poner en práctica sus ideas. Asimismo, podrá reducir la probabilidad de que surjan errores por duplicación de código. En lugar de perder el tiempo con el código, los tráders tendrán la posibilidad de poner en práctica su filosofía comercial.

Hoy le proponemos introducir un algoritmo bastante nuevo, el Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC), que permite la construcción de políticas de variable latente dentro de un marco de maximización de la entropía.

En este artículo, vamos a finalizar la fase en la que estamos desarrollando el simulador para nuestro sistema. El propósito principal aquí será ajustar el algoritmo visto en el artículo anterior. Este algoritmo tiene como objetivo crear el movimiento de RANDOM WALK. Por lo tanto, es fundamental comprender el contenido de los artículos anteriores para seguir lo que se explicará aquí. Si no has seguido el desarrollo del simulador, te aconsejo que veas esta secuencia desde el principio. De lo contrario, podrías perderte en lo que se explicará aquí.

Continuamos la serie para principiantes. Hoy veremos cómo crear constantes y variables, además de registrar la fecha, los colores y otros datos útiles. Asimismo, aprenderemos a crear enumeraciones como días de la semana o estilos de cadena (sólido, punteado, etc.). Las variables y las expresiones son la base de la programación: se encuentran necesariamente en el 99% de los programas, por lo que comprenderlas es fundamental. Y así, si es usted nuevo en el mundo de la programación, este es un buen comienzo. Nivel de conocimientos de programación: muy básico, dentro del ámbito de mi artículo anterior (el enlace está al principio).

En este artículo, entenderemos por asesor multidivisa un asesor o robot comercial que puede comerciar (abrir/cerrar órdenes, gestionar órdenes, por ejemplo, trailing-stop y trailing-profit, etc.) con más de un par de símbolos de un gráfico. En este artículo, usaremos las señales de dos indicadores, las Bandas de Bollinger® y el Canal de Keltner.

En este artículo crearemos un modelo matemático para simular la formación de precios multidivisa y completaremos el estudio del principio de diversificación en la búsqueda de mecanismos para aumentar la eficiencia del trading que inicié en el artículo anterior con cálculos teóricos.

En el quinto artículo de nuestra serie, nos familiarizaremos con el mundo de los arrays en MQL5. Este artículo ha sido pensado para principiantes. En este artículo intentaremos repasar conceptos complejos de programación de manera simplificada para que el material resulte comprensible para todos. Asimismo, exploraremos conceptos básicos, discutiremos diferentes cuestiones y compartiremos conocimientos.

En el artículo anterior, presentamos el método DDPG, que nos permite entrenar modelos en un espacio de acción continuo. Sin embargo, al igual que otros métodos de aprendizaje Q, el DDPG tiende a sobreestimar los valores de la función Q. Con frecuencia, este problema provoca que entrenemos los agentes con una estrategia subóptima. En el presente artículo, analizaremos algunos enfoques para superar el problema mencionado.

Sumérjase en el mundo de ONNX, un potente formato abierto para compartir modelos de aprendizaje automático. Descubra cómo el uso de ONNX puede revolucionar el trading algorítmico en MQL5, permitiendo a los tráders integrar sin problemas modelos avanzados de IA y llevar sus estrategias al siguiente nivel. Descubra los secretos de la compatibilidad multiplataforma y aprenda a liberar todo el potencial de ONNX en sus operaciones MQL5. Mejore sus operaciones con esta guía detallada de ONNX.

En el último artículo, creamos una herramienta capaz de crear y editar arquitecturas de redes neuronales. Hoy querríamos proponerles continuar con el desarrollo de esta herramienta, para lograr que resulte más fácil de usar. En cierto modo, esto se aleja un poco de nuestro tema, pero estará de acuerdo con que la organización del espacio de trabajo desempeña un papel importante en el resultado final.

Cuando los primeros sistemas capaces de factorizar algo comenzaron a ser producidos, todo requería la intervención de ingenieros con un amplio conocimiento sobre lo que se estaba diseñando. Estamos hablando de los albores de la computación, una época en la que ni siquiera existían terminales que permitieran la programación de algo. A medida que el desarrollo avanzaba y crecía el interés para que más personas pudieran crear algo, surgían nuevas ideas y métodos para programar esas máquinas, que antes dependían de la modificación de la posición de los conectores. Fue entonces cuando aparecieron los primeros terminales.

En este artículo, intentaremos desarrollar nuestra propia estrategia de trading. Toda estrategia de trading debe basarse en algún tipo de ventaja estadística. Además, esta ventaja debería existir durante mucho tiempo.

Vamos a hacer uso del Chart Trade nuevamente... pero ahora será un indicador y podrá o no estar presente en el gráfico.

En este artículo hablaremos de los problemas relacionados con los explicadores y la explicabilidad en la IA. Los modelos de IA suelen tomar decisiones difíciles de explicar. Además, el uso de múltiples explicadores suele provocar el llamado "problema del desacuerdo". Al fin y al cabo, la comprensión clara del funcionamiento de los modelos resulta fundamental para aumentar la confianza en la IA.

Una guía paso a paso para crear e implementar un algoritmo de trading automatizado en MQL5 basado en la estrategia de trading Fair Value Gap (FVG). Un tutorial detallado sobre la creación de un asesor experto que puede ser útil tanto para principiantes como para operadores experimentados.

El problema del aprendizaje por refuerzo reside en la necesidad de definir una función de recompensa, que puede ser compleja o difícil de formalizar. Para resolver esto, se están estudiando enfoques basados en la variedad de acciones y la exploración del entorno que permiten aprender habilidades sin una función de recompensa explícita.

Las redes neuronales lo son todo. Vamos a comprobar en la práctica si esto es así. MetaTrader 5 como herramienta autosuficiente para el uso de redes neuronales en el trading. Una explicación sencilla.

Continuamos analizando los algoritmos de aprendizaje no supervisado. Hoy hablaremos sobre el uso de autocodificadores en el entrenamiento de modelos recurrentes.

La teoría de categorías es un apartado diverso y en expansión de las matemáticas, que solo recientemente ha comenzado a ser trabajado por la comunidad MQL5. Esta serie de artículos tiene por objetivo repasar algunos de sus conceptos para crear una biblioteca abierta y seguir usando este maravilloso apartado en la creación de estrategias comerciales.

En este artículo analizaremos los indicadores estándar de la categoría de osciladores. Asimismo, crearemos plantillas listas para su uso en asesores: declaración y configuración de parámetros, inicialización y desinicialización de indicadores, y también obtención de datos y señales de los búferes de indicador en asesores.