Artículos sobre programación y uso de robots comerciales en el lenguaje MQL5
Los Asesores Expertos creados para la plataforma MetaTrader ejecutan una gran variedad de funciones ideadas por sus desarrolladores. Los robots comerciales son capaces de realizar el seguimiento de los instrumentos financieros 24 horas al día, copiar las operaciones, confeccionar y enviar los informes, analizar las noticias, e incluso facilitar al operador una interfaz gráfica personalizada desarrollada por encargo.
Los artículos contienen las técnicas de programación, ideas matemáticas para el procesamiento de datos, consejos para la creación y el encargo de robots comerciales.
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Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 68): Clase de objeto de ventana de gráfico y clases de objetos de indicador en la ventana del gráfico
En este artículo, seguiremos desarrollando la clase de objeto de gráfico. Para ello, le añadiremos una lista de objetos de ventana de gráfico, en la que, a su vez, estarán disponibles las listas de indicadores colocados en ellos.
Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 67): Clase de objeto de gráfico
En este artículo, crearemos una clase de objeto de gráfico (de un gráfico de un instrumento comercial) y modificaremos la clase de colección de objetos de señal mql5 para que cada objeto de señal guardado en la colección actualice también todos sus parámetros al actualizarse la lista.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 13): Normalización por lotes (Batch Normalization)
En el artículo anterior, comenzamos a analizar varios métodos para mejorar la calidad del aprendizaje de la red neuronal. En este artículo, proponemos al lector continuar con este tema y analizar la normalización por lotes de los datos, un enfoque muy interesante.
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.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 12): Dropout
A la hora de proseguir el estudio de las redes neuronales, probablemente merezca la pena prestar un poco de atención a los métodos capaces de aumentar su convergencia durante el entrenamiento. Existen varios de estos métodos. En este artículo, proponemos al lector analizar uno de ellos: el Dropout (dilución).
Técnicas útiles y exóticas para el comercio automático
En el presente artículo, mostraremos algunos trucos muy útiles e interesantes para comerciar de forma automatizada. Alguna de estas técnicas podría resultar familiar al lector, o quizá no, pero intentaremos exponer los métodos más interesantes y explicar por qué merece la pena utilizarlos. Y lo que es más importante: mostraremos lo que pueden hacer en la práctica. Vamos a escribir asesores expertos y comprobar todas las técnicas descritas en la historia de cotizaciones.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 11): Variaciones de GTP
Hoy en día, quizás uno de los modelos de lenguaje de redes neuronales más avanzados sea GPT-3, que en su versión máxima contiene 175 mil millones de parámetros. Obviamente, no vamos a crear semejante monstruo en condiciones domésticas. Pero sí que podemos ver qué soluciones arquitectónicas se pueden usar en nuestro trabajo y qué ventajas nos ofrecerán.
Algoritmo de autoadaptación (Parte IV): Funcionalidad adicional y pruebas
Seguimos completando el algoritmo con la funcionalidad mínima necesaria y realizando pruebas con el material obtenido. La rentabilidad ha resultado baja, pero los artículos nos muestran un modelo que nos permite comerciar con beneficios de una forma completamente automática con instrumentos comerciales completamente diferentes, y no solo diferentes, sino que también se comercian en mercados fundamentalmente distintos.
Aplicación práctica de las redes neuronales en el trading (Parte 2). Visión por computadora
El uso de la visión por computadora permite entrenar redes neuronales con la representación visual de la tabla de precios y los indicadores. Este método nos permitirá utilizar con mayor libertad todo el complejo de indicadores técnicos, pues no requiere su suministro digital a la red neuronal.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 10): Multi-Head Attention (atención multi-cabeza)
Ya hemos hablado con anterioridad del mecanismo de auto-atención (self-attention) en las redes neuronales. En la práctica, en las arquitecturas de las redes neuronales modernas, se usan varios hilos de auto-atención paralelos para buscar diversas dependencias entre los elementos de la secuencia. Vamos a ver la implementación de este enfoque y evaluar su influencia en el rendimiento general de la red.
Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 64): Profundidad del mercado, clases del objeto de instantánea y del objeto de serie de instantáneas del DOM
En este artículo, vamos a crear dos clases: la clase del objeto de instantánea del DOM y la clase del objeto de serie de instantáneas del DOM, además, simularemos la creación de la serie de datos del DOM.
Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte II): Nuevos horizontes
Este artículo prosigue con el tema de la fuerza bruta, ofreciendo al algoritmo de nuestro programa nuevas posibilidades para el análisis de mercado, y acelerando la velocidad de análisis y la calidad de los resultados finales, lo cual brinda un punto de vista de máxima calidad sobre los patrones globales en el marco de este enfoque.
Algoritmo de autoadaptación (Parte III): Renunciando a la optimización
No podemos obtener un algoritmo verdaderamente estable si para seleccionar los parámetros utilizamos la optimización basada en datos históricos. Un algoritmo estable en sí mismo debe saber qué parámetros se necesitan para trabajar con cualquier instrumento comercial en cualquier momento. El algoritmo no debe suponer ni adivinar: debe saber con certeza.
Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 62): Actualización de las series de tick en tiempo real, preparando para trabajar con la Profundidad del mercado
En este artículo, vamos a desarrollar la actualización de la colección de datos de tick en tiempo real, y prepararemos una clase del objeto de símbolo para manejar la Profundidad del mercado, con la que empezaremos a trabajar a partir del siguiente artículo.
Desarrollando un algoritmo de autoadaptación (Parte II): Aumentando la efectividad
En este artículo, continuaremos el tema del anterior. No obstante, primero flexibilizaremos el algoritmo desarrollado anteriormente. El algoritmo se ha vuelto más estable, con un aumento en el número de velas en la ventana de análisis o con un aumento en el porcentaje del umbral del preponderancia de velas descendentes o ascendentes. Hemos tenido que llegar a un compromiso y establecer un tamaño de muestra más grande para el análisis o un porcentaje mayor de preponderancia de la vela predominante.
Desarrollando un algoritmo de autoadaptación (Parte I): Encontrando un patrón básico
En la presente serie de artículos, mostraremos un ejemplo de desarrollo de algoritmos autoadaptativos que tengan en cuenta los factores máximos que surgen en los mercados. Asimismo, veremos la sistematización de estas situaciones, su descripción dentro de una lógica y su consideración a la hora de comerciar. Comenzaremos con un algoritmo muy simple, que con el tiempo adquirirá su propia teoría y evolucionará hasta convertirse en un proyecto muy complejo.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 8): Mecanismos de atención
En artículos anteriores, ya hemos puesto a prueba diferentes variantes para organizar las redes neuronales, incluyendo las redes convolucionales, adoptadas de algoritmos de procesamiento de imágenes. En el presente artículo, les proponemos analizar los mecanismos de atención, cuya aparición impulsó el desarrollo de los modelos de lenguaje.
Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte II): Inmersión
En el presente artículo, continuaremos con el tema de la fuerza bruta. Intentaremos destacar mejor los patrones con la ayuda de la nueva versión mejorada de nuestro programa y trataremos de encontrar la diferencia en la estabilidad usando distintos segmentos temporales y diferentes marcos temporales para las cotizaciones.
Remuestreo avanzado y selección de modelos CatBoost con el método de fuerza bruta
Este artículo describe uno de los posibles enfoques respecto a la transformación de datos para mejorar las capacidades generalizadoras del modelo, y también analiza la iteración sobre los modelos CatBoost y la elección del mejor de ellos.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 7): Métodos de optimización adaptativos
En artículos anteriores, hemos usado el descenso de gradiente estocástico para entrenar una red neuronal utilizando una única tasa de aprendizaje para todas las neuronas de la red. En este artículo, proponemos al lector buscar métodos de aprendizaje adaptativo que nos permitan modificar la tasa de aprendizaje de cada neurona. Vamos a echar un vistazo a las ventajas y desventajas de este enfoque.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 6): Experimentos con la tasa de aprendizaje de la red neuronal
Ya hemos hablado sobre algunos tipos de redes neuronales y su implementación. En todos los casos, hemos usado el método de descenso de gradiente para entrenar las redes neuronales, lo cual implica la elección de una tasa de aprendizaje. En este artículo, queremos mostrar con ejemplos lo importante que resulta elegir correctamente la tasa de aprendizaje, y también su impacto en el entrenamiento de una red neuronal.
Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 59): Objeto para almacenar los datos de un tick
A partir de este artículo, procedemos a la creación de la funcionalidad de la biblioteca para trabajar con los datos de precios. Hoy, crearemos una clase del objeto que va a almacenar todos los datos de los precios que llegan con un tick.
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 58): Series temporales de los datos de búferes de indicadores
En conclusión del tema de trabajo con series temporales, vamos a organizar el almacenamiento, la búsqueda y la ordenación de los datos que se guardan en los búferes de indicadores. En el futuro, eso nos permitirá realizar el análisis a base de los valores de los indicadores que se crean a base de la biblioteca en nuestros programas. El concepto general de todas las clases de colección de la biblioteca permite encontrar fácilmente los datos necesarios en la colección correspondiente, y por tanto, lo mismo también será posible en la clase que vamos a crear hoy.
Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones
En este artículo buscaremos patrones en el mercado, crearemos asesores expertos usando estos como base y verificaremos cuánto tiempo dichos patrones siguen funcionando y, en general, si se mantienen.
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 57): Objeto de datos del búfer de indicador
En este artículo, vamos a desarrollar el objeto que incluirá todos los datos de un búfer de un indicador. Estos objetos serán necesarios para almacenar los datos de serie de los búferes de indicadores, a través de los cuales será posible ordenar y comparar los datos de los búferes de cualquier indicador, así como otros datos parecidos.
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 56): Objeto del indicador personalizado, obtención de datos de parte de los objetos de indicador en la colección
En el presente artículo, vamos a considerar la creación de un objeto del indicador personalizado para usarlo en los asesores expertos. Mejoraremos un poco las clases de la biblioteca y escribiremos los métodos para obtener los datos de parte de los objetos de indicador en los expertos.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 5): Cálculos multihilo en OpenCL
Ya hemos analizado algunos tipos de implementación de redes neuronales. Podemos ver con facilidad que se repiten las mismas operaciones para cada neurona de la red. Y aquí sentimos el legítimo deseo de aprovechar las posibilidades que ofrece la computación multihilo de la tecnología moderna para acelerar el proceso de aprendizaje de una red neuronal. En el presente artículo, analizaremos una de las opciones para tal implementación.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 4): Redes recurrentes
Continuamos nuestra inmersión en el mundo de las redes neuronales. En el presente artículo, hablaremos de las redes neuronales recurrentes. Este tipo de redes neuronales se ofrece para su utilización con series temporales, que son precisamente los gráficos de precios en la plataforma comercial MetaTrader 5.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 3): Redes convolucionales
Continuando el tema de la redes neuronales, proponemos al lector analizar las redes neuronales convolucionales. Este tipo de redes neuronales ha sido desarrollado para buscar objetos en una imagen. Asimismo, analizaremos cómo nos pueden ayudar al operar en los mercados financieros.
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.
Símbolo personalizados: fundamentos de uso en la práctica
El presente artículo está dedicado a la generación programática de los símbolos personalizados que sirven para mostrar varios métodos populares de representación de cotizaciones. Asimismo, ofrecemos una adaptación poco invasiva de asesores para comerciar con un símbolo real desde el gráfico del símbolo personalizado derivado. Los códigos fuente se adjuntan al artículo.
Aprendizaje de máquinas de Yándex (CatBoost) sin estudiar Python y R
En el artículo, descricribiremos las etapas del proceso de aprendizaje de máquinas usando un ejemplo concreto, y también adjuntaremos un código sobre el mismo. Para obtener los modelos, no necesitaremos conocer ningún lenguaje de programación como Python o R. Los conocimientos requeridos de MQL5 no serán profundos, iguales, por cierto, que los del autor del presente artículo; por eso, esperamos que este artículo sirva de guía para un amplio círculo de lectores que deseen valorar de forma experimental las posibilidades del aprendizaje de máquinas e implementar estas en sus desarrollos.
Enfoque científico sobre el desarrollo de algoritmos comerciales
En el presente artículo, estudiaremos con ejemplos la metodología de desarrollo de algoritmos comerciales usando un enfoque científico secuencial sobre el análisis de las posibiles patrones de formación de precio y la construcción de algoritmos comerciales basados en dichas leyes.
Instrumental para el comercio manual rápido: Trabajando con órdenes abiertas y órdenes pendientes
En este artículo, ampliaremos las posibilidades del instrumental, añadiremos al mismo las capacidades de abrir posiciones comerciales, y también crearemos un recuadro para registrar las órdenes abiertas y las órdenes pendientes con la posibilidad de editar las mismas.
Instrumental para el comercio manual rápido: Funcionalidad básica
En la actualidad, cada vez son más los tráders que dan el salto a los sistemas comerciales automáticos. Muchos de ellos, o bien demandan una configuración inicial, o bien (una parte de los mismos) que los sistemas ya estén totalmente automatizados. No obstante, queda una parte significativa de tráders que comercian manualmente, a la antigua. En este artículo, crearemos un conjunto de herramientas para el comercio automático rápido con la ayuda de atajos de teclado y la ejecución de acciones comerciales rápidas en un solo clic.
Cálculo de expresiones matemáticas (Parte 2). Parsers de Pratt y shunting yard
En el presente artículo, estudiaremos los principios de análisis y cálculo de expresiones matemáticas con ayuda de parsers basados en la prioridad de los operadores; implementaremos los parsers de Pratt y shunting yard, y la generación de código de bytes y el cálculo según este. Además, mostraremos el uso de los indicadores como funciones en las expresiones, y también el ajuste de las señales comerciales en los expertos con la ayuda de dichos indicadores.
Creando un EA gradador multiplataforma: simulación del asesor multidivisa
En un solo mes, los mercados han caído más de un 30%. ¿Acaso no se trata del mejor momento para simular asesores basados en cuadrículas y martingale? Este artículo es una continuación de la serie de artículos "Creando un EA gradador multiplataforma" cuya publicación, en principio, no estaba planeada. Pero, si el propio mercado nos ofrece la posibilidad de organizar un test de estrés para el asesor gradador, ¿por qué no aprovechar la oportunidad? Pongámonos manos a la obra.
Pronosticación de series temporales (Parte 2): el método de los mínimos cuadrados de los vectores de soporte (LS-SVM)
En el artículo se analiza la teoría y el uso práctico del algoritmo de pronosticación de series temporales usando como base el método de vectores de soporte. Asimismo, presentamos su implementación en MQL, además de varios indicadores de prueba y expertos. Esta tecnología todavía no ha sido implementada en MQL. Vamos a comenzar familiarizándonos con el aparato matemático.
Pronosticación de series temporales (Parte 1): el método de descomposición modal empírica (EMD)
En el artículo se analiza la teoría y el uso práctico del algoritmo de pronosticación de series temporales usando como base la descomposición modal empírica, y se propone su implementación en MQL, además de presentarse indicadores de prueba y expertos.
El enfoque econométrico en la búsqueda de leyes de mercado: autocorrelación, mapas de calor y diagramas de dispersión
Investigación ampliada de características estacionales: autocorrelación, mapas de calor y diagramas de dispersión. El objetivo de este artículo es mostrar que la "memoria del mercado" tiene un carácter estacional que se muestra a través de la maximización de la correlación de los incrementos de orden aleatorio.