Artículos sobre programación en el lenguaje MQL5

Este artículo presenta el Algoritmo de Irrigación Artificial (ASHA), un nuevo método metaheurístico desarrollado para resolver problemas generales de optimización. Basado en la modelización de los procesos de flujo y almacenamiento del agua, este algoritmo construye el concepto de un campo ideal en el que cada unidad de recurso (agua) es invocada para encontrar una solución óptima. Hoy descubriremos cómo el ASHA adapta los principios de flujo y acumulación para asignar eficazmente los recursos en el espacio de búsqueda, y también veremos su aplicación y los resultados de sus pruebas.

¿Las posiciones de los planetas y las estrellas afectan los mercados financieros? Armémonos de estadísticas y big data y embarquémonos en un viaje apasionante hacia el mundo donde las estrellas y los gráficos bursátiles se cruzan.

En el proceso de análisis de la situación del mercado, dividimos este en segmentos individuales, identificando las tendencias clave. Sin embargo, los métodos tradicionales de análisis suelen centrarse en un solo aspecto, lo cual limita nuestra percepción. En este artículo, presentaremos un método que nos permitirá seleccionar varios objetos, ofreciéndonos una comprensión más completa y variada de la situación.

Los ciclos son de gran importancia en nuestras vidas. El día y la noche, las estaciones, los días de la semana y muchos otros ciclos de distinta naturaleza están presentes en la vida de cualquier persona. En este artículo, consideraremos los ciclos en los mercados financieros.

Este artículo revelará el potencial del modelo Value at Risk (VaR) para optimizar un portafolio multidivisa. Usando el poder de Python y la funcionalidad de MetaTrader 5, hoy demostraremos cómo implementar el análisis VaR para la asignación eficiente de capital y la gestión de posiciones. Desde los fundamentos teóricos hasta la aplicación práctica, el artículo abarcará todos los aspectos de la aplicación de uno de los sistemas de cálculo del riesgo más sólidos, el VaR, a la negociación algorítmica.

Este artículo presenta la versión original del algoritmo de optimización de la quimiotaxis bacteriana (BCO) y su versión modificada. Hoy veremos con detalle todas las diferencias, centrándonos en la nueva versión de BCOm, que simplifica el mecanismo de movimiento bacteriano, reduce la dependencia de la historia de cambios de posición y utiliza operaciones matemáticas más sencillas en comparación con la versión original, sobrecargada computacionalmente. También realizaremos pruebas y extraeremos conclusiones.

El artículo considera el Algoritmo de Algas Artificiales (Artificial Algae Algorithm, AAA) basado en procesos biológicos característicos de las microalgas. El algoritmo incluye movimiento en espiral, proceso evolutivo y adaptación, lo que le permite resolver problemas de optimización. El artículo analiza en profundidad los principios de funcionamiento del AAA y su potencial en la modelización matemática, destacando la conexión entre la naturaleza y las soluciones algorítmicas.

En este artículo, me gustaría presentarles un interesante método de predicción de trayectorias desarrollado para resolver problemas en el campo de los movimientos de vehículos autónomos. Los autores del método combinaron los mejores elementos de varias soluciones arquitectónicas.

El análisis directo de nubes de puntos evita alcanza un tamaño de datos innecesario y mejora la eficacia de los modelos en tareas de clasificación y segmentación. Estos enfoques demuestran un alto rendimiento y solidez frente a las perturbaciones de los datos de origen.

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.

Continuamos nuestro análisis del método del Transformador Vectorial Jerárquico. En este artículo finalizaremos la construcción del modelo. También lo entrenaremos y probaremos con datos históricos reales.

Crearemos un indicador basado en el Cuadrado de Gann de 9, construido elevando al cuadrado el tiempo y el precio. Prepararemos el código y probaremos el indicador en la plataforma en diferentes intervalos de tiempo.

Como ejemplo de programa de servicio, consideraremos la creación y actualización de gráficos del índice del dólar (USDX) y del índice del euro (EURX). Al lanzar el servicio, comprobaremos la disponibilidad del instrumento sintético requerido, lo crearemos en caso de que no exista y lo colocaremos en la ventana de Observación del Mercado. A continuación, se creará la historia del instrumento sintético, de minutos y ticks, y se abrirá el gráfico del instrumento creado.

En este artículo se analiza el algoritmo de búsqueda tabú, uno de los primeros y más conocidos métodos de la metaheurística. Hoy mostraremos con detalle cómo funciona el algoritmo, empezando por la selección de una solución inicial y la exploración de las opciones vecinas, centrándonos en el uso de la lista tabú. El artículo abarcará los aspectos clave del algoritmo y sus características.

Hoy proponemos al lector introducir el método del transformador vectorial jerárquico (HiVT), desarrollado para la previsión rápida y precisa de series temporales multimodales.

En este artículo, veremos cómo podemos hacer algo muy parecido a lo que se encuentra en lenguajes como C, C++ y Java. Se trata de enviar un número casi infinito de parámetros dentro de una función o procedimiento. Aunque, aparentemente, se trate de un tema avanzado. En mi opinión, lo que se verá aquí puede ser implementado con facilidad por cualquier persona que haya comprendido los conceptos anteriores. Siempre y cuando se hayan comprendido los conceptos vistos anteriormente. El contenido expuesto aquí tiene un propósito puramente didáctico. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea aprender y estudiar los conceptos mostrados.

La comprensión del comportamiento de los agentes es importante en distintos ámbitos, pero la mayoría de los métodos se centran en una única tarea (comprensión, eliminación del ruido, predicción), lo cual reduce su eficacia en escenarios del mundo real. En este artículo, propongo al lector introducir un modelo capaz de adaptarse a diferentes tareas.

El artículo está dedicado al algoritmo AMO, que modela la migración estacional de los animales en busca de condiciones óptimas para la vida y la reproducción. Las principales características de AMO incluyen el uso de vecindad topológica y un mecanismo de actualización probabilística, lo que lo hace fácil de implementar y flexible para diversas tareas de optimización.

El asesor experto dinámico de múltiples pares aprovecha las estrategias de correlación y correlación inversa para optimizar el rendimiento comercial. Al analizar datos del mercado en tiempo real, identifica y explota la relación entre pares de divisas.

Piense en un asesor experto independiente. Anteriormente, analizamos un Asesor Experto basado en indicadores que también se asoció con un script independiente para dibujar la geometría de riesgo y recompensa. Hoy discutiremos la arquitectura de un Asesor Experto MQL5, que integra todas las características en un solo programa.

Este artículo presenta una guía completa para implementar un sistema comercial sofisticado utilizando análisis de red de causalidad (CNA) y autorregresión vectorial (Vector autoregression, VAR) en MQL5. Abarca los fundamentos teóricos de estos métodos, ofrece explicaciones detalladas de las funciones clave del algoritmo de negociación e incluye código de ejemplo para su aplicación.

En este artículo, refactorizamos el código existente utilizado para enviar mensajes y capturas de pantalla de MQL5 a Telegram organizándolo en funciones modulares y reutilizables. Esto agilizará el proceso, permitiendo una ejecución más eficiente y una gestión del código más sencilla en múltiples instancias.

En el artículo de hoy analizaremos la relación entre los tipos de cambio futuros y los bonos gubernamentales. Los bonos se encuentran entre las formas más populares de valores de renta fija y serán el foco de nuestro debate. Únase a nosotros mientras exploramos si podemos mejorar una estrategia clásica utilizando IA.

Las Máquinas de Boltzmann Restringidas (Restricted Boltzmann Machines, RBMs) son un tipo de red neuronal desarrollada a mediados de la década de 1980, en una época en la que los recursos computacionales eran extremadamente costosos.. Desde sus inicios, se basó en el muestreo de Gibbs y la divergencia contrastiva para reducir la dimensionalidad o capturar las probabilidades y propiedades ocultas en los conjuntos de datos de entrenamiento. Analizamos cómo la retropropagación puede lograr un rendimiento similar cuando la RBM "incorpora" precios en un perceptrón multicapa para pronósticos.

Este artículo profundiza en la aplicación de la teoría de juegos de John Nash, específicamente el Equilibrio de Nash, en el trading. Se analiza cómo los traders pueden utilizar scripts de Python y MetaTrader 5 para identificar y explotar las ineficiencias del mercado utilizando los principios de Nash. El artículo proporciona una guía paso a paso sobre la implementación de estas estrategias, incluido el uso de modelos ocultos de Markov (HMM) y análisis estadístico, para mejorar el rendimiento comercial.

En este artículo, automatizaremos las estrategias comerciales con la estrategia Parabolic SAR en MQL5: Creación de un asesor experto eficaz. El EA realizará operaciones basadas en las tendencias identificadas por el indicador Parabolic SAR.

Este artículo analiza la creación de una interfaz de mensajería para MetaTrader 5, dirigida a los administradores de sistemas, para facilitar la comunicación con otros traders directamente dentro de la plataforma. Las integraciones recientes de plataformas sociales con MQL5 permiten una rápida transmisión de señales a través de diferentes canales. Imagina poder validar las señales enviadas con un solo clic: "SÍ" o "NO". Sigue leyendo para obtener más información.

Una gran cantidad de los modelos que hemos revisado hasta ahora se basan en la arquitectura del Transformer. No obstante, pueden resultar ineficientes al trabajar con secuencias largas. En este artículo le propongo familiarizarse con una rama alternativa de pronóstico de series temporales basada en modelos del espacio de estados.

En el mundo de los macrodatos, hay millones de conjuntos de datos alternativos que pueden mejorar nuestras estrategias de negociación. En esta serie de artículos le ayudaremos a identificar los conjuntos de datos públicos más informativos.

En este artículo, continuaremos analizando el algoritmo de colmena artificial ABHA profundizando en la codificación y observando los métodos restantes. Recordemos que cada abeja en el modelo está representada como un agente individual cuyo comportamiento dependerá de información interna y externa, así como del estado motivacional. Probaremos el algoritmo con varias funciones y resumiremos los resultados presentándolos en una tabla de calificación.

La mayoría de los métodos modernos de pronóstico de series temporales multimodales utilizan el enfoque de canales independientes. Esto ignora la dependencia natural de los diferentes canales de la misma serie temporal. Un uso coherente de ambos enfoques (canales independientes y mixtos) es la clave para mejorar el rendimiento de los modelos.

En nuestra serie sobre la integración de MQL5 con paquetes de procesamiento de datos, nos adentramos en la poderosa combinación del aprendizaje automático y el análisis predictivo. Exploraremos cómo conectar a la perfección MQL5 con librerías populares de aprendizaje automático, para habilitar sofisticados modelos predictivos para los mercados financieros.