Artículos sobre programación en el lenguaje MQL5
Aprenda el lenguaje de programación de estrategias comerciales MQL5 leyendo numerosos artículos la mayor parte de los cuales han sido escritos por Ustedes - miembros de MQL5.community. Con el fin de buscar rápidamente la respuesta sobre una u otra cuestión de programación, todos los artículos están divididos en categorías: "Integración", "Probador", "Estrategias comerciales", etc.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 72): Predicción de trayectorias en entornos ruidosos
La calidad de las predicciones de los estados futuros desempeña un papel importante en el método Goal-Conditioned Predictive Coding, del que hablamos en el artículo anterior. En este artículo quiero presentarte un algoritmo que puede mejorar significativamente la calidad de la predicción en entornos estocásticos, como los mercados financieros.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 76): Exploración de diversos patrones de interacción con Multi-future Transformer
Este artículo continúa con el tema de la predicción del próximo movimiento de los precios. Le invito a conocer la arquitectura del Transformador Multifuturo. Su idea principal es descomponer la distribución multimodal del futuro en varias distribuciones unimodales, lo que permite simular eficazmente varios modelos de interacción entre agentes en la escena.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 48): Conceptos que hay que entender y comprender
¿Qué tal aprender algo nuevo? En este artículo, aprenderás cómo transformar scripts y servicios y por qué es útil hacerlo.
Asesor Experto Grid-Hedge Modificado en MQL5 (Parte II): Creación de un EA de cuadrícula simple
En este artículo, exploramos la estrategia de cuadrícula (grid) clásica, detallando su automatización mediante un Asesor Experto (EA) en MQL5 y analizando los resultados iniciales del backtest. Destacamos la necesidad de que la estrategia tenga una gran capacidad de retención y esbozamos planes para optimizar parámetros clave como la distancia, el takeProfit y el tamaño de los lotes en futuras entregas. La serie pretende mejorar la eficacia de las estrategias de negociación y su adaptabilidad a las distintas condiciones del mercado.
Inferencia causal en problemas de clasificación de series temporales
En este artículo, examinaremos la teoría de la inferencia causal utilizando el aprendizaje automático, así como la implementación del enfoque personalizado en Python. La inferencia causal y el pensamiento causal tienen sus raíces en la filosofía y la psicología y desempeñan un papel importante en nuestra comprensión de la realidad.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 58): Volvemos a trabajar en el servicio
Después de haber tomado un descanso en el desarrollo y perfeccionamiento del servicio usado en la repetición/simulación, retomaremos el trabajo en él. Ahora que no utilizaremos algunos recursos, como las variables globales del terminal, es necesario reestructurar por completo algunas partes de él. No se preocupen, este proceso se explicará adecuadamente para que todos puedan seguir el desarrollo del servicio.
Factorización de matrices: lo básico
Como el objetivo aquí es ser didáctico. Mantendré las cosas en su forma más sencilla. Es decir, implementaremos solo lo necesario: la multiplicación de matrices. Verás que esto será suficiente para simular la multiplicación de una matriz por un escalar. La gran dificultad que muchas personas tienen a la hora de implementar un código utilizando la factorización de matrices es que, a diferencia de una factorización escalar, donde en casi todos los casos el orden de los factores no altera el resultado, cuando se usan matrices, la cosa no es así.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 55): Módulo de control
En este artículo, implementaremos el indicador de control de manera que pueda integrarse en el sistema de mensajes que está en desarrollo. Aunque no es algo muy complejo de hacer, es necesario entender algunos detalles sobre cómo inicializar este módulo. El contenido expuesto aquí tiene como objetivo, pura y simplemente, la didáctica. En ningún caso debe considerarse como una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.
Clase básica de algoritmos de población como base para una optimización eficaz
El presente material supone un intento único de investigación para combinar una variedad de algoritmos de población en una sola clase y simplificar la aplicación de técnicas de optimización. Este enfoque no solo descubre oportunidades para el desarrollo de nuevos algoritmos, incluidas variantes híbridas, sino que también crea un banco de pruebas básico y versátil. Este banco se convertirá así en una herramienta clave para seleccionar el algoritmo óptimo según un problema específico.
Técnicas del Asistente MQL5 (MQL5 Wizard) que debe conocer (Parte 10). El RBM no convencional
Las máquinas de Boltzmann restringidas (RBM, Restrictive Boltzmann Machines) son, en el nivel básico, una red neuronal de dos capas que es competente en la clasificación no supervisada a través de la reducción de la dimensionalidad. Tomamos sus principios básicos y examinamos si lo rediseñamos y entrenamos de forma poco ortodoxa, podríamos obtener un filtro de señal útil.
Factorización de matrices: lo básico
Como el objetivo aquí es ser didáctico. Mantendré las cosas en su forma más sencilla. Es decir, implementaremos solo lo necesario: la multiplicación de matrices. Verás que esto será suficiente para simular la multiplicación de una matriz por un escalar. La gran dificultad que muchas personas tienen a la hora de implementar un código utilizando la factorización de matrices es que, a diferencia de una factorización escalar, donde en casi todos los casos el orden de los factores no altera el resultado, cuando se usan matrices, la cosa no es así.
Marcado de datos en el análisis de series temporales (Parte 6): Aplicación y prueba en EA utilizando ONNX
Esta serie de artículos presenta varios métodos de etiquetado de series temporales, que pueden crear datos que se ajusten a la mayoría de los modelos de inteligencia artificial, y el etiquetado de datos específico según las necesidades puede hacer que el modelo de inteligencia artificial entrenado se ajuste más al diseño esperado, mejorar la precisión de nuestro modelo, ¡e incluso ayudar al modelo a dar un salto cualitativo!
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 51): Esto complica las cosas (III)
En este artículo comprenderás una de las cosas más complejas que existen en la programación MQL5: la forma correcta de obtener el ID del gráfico y por qué a veces los objetos no se trazan en él. El contenido expuesto aquí tiene como objetivo, pura y simplemente, ser didáctico. En ningún caso debe considerarse como una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 53): Esto complica las cosas (V)
En este artículo, presentaré un tema muy importante, que pocos comprenden realmente: Eventos personalizados. Peligros. Ventajas y fallos causados por tales elementos. Este tema es clave para quienes desean convertirse en programadores profesionales en MQL5 o en cualquier otro tipo de lenguaje. Por ello, nos centraremos en MQL5 y MetaTrader 5.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 57): Diseccionamos el servicio de prueba
Un último detalle: Aunque no se incluye en este artículo, explicaré el código del servicio que se estará utilizando en el próximo, ya que usaremos este mismo código como trampolín para lo que realmente estamos desarrollando. Así que ten un poco de paciencia y espera el próximo artículo, pues las cosas se están poniendo cada día más interesantes.
Desarrollamos un Asesor Experto multidivisas (Parte 4): Órdenes pendientes virtuales y guardado del estado
Tras empezar a desarrollar un EA multidivisa, ya hemos obtenido algunos resultados y hemos conseguido realizar varias iteraciones de mejora del código. Sin embargo, nuestro EA fue incapaz de trabajar con órdenes pendientes y reanudar la operación después del reinicio del terminal. Añadamos estas características.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 54): El nacimiento del primer módulo
En este artículo, veremos cómo construir el primero de los módulos, realmente funcional, para ser utilizado en el sistema de repetición/simulador. Además de tener como propósito general servir para otras cosas también. El módulo que se construirá aquí será el del indicador de mouse.
Desarrollando un cliente MQTT para MetaTrader 5: un enfoque TDD - Final
Este artículo es la última parte de una serie que describe nuestros pasos de desarrollo de un cliente MQL5 nativo para el protocolo MQTT 5.0. Aunque la biblioteca aún no está lista para la producción, en esta parte utilizaremos nuestro cliente para actualizar un símbolo personalizado con ticks (o precios) procedentes de otro broker. Por favor, consulte la parte inferior de este artículo para obtener más información sobre el estado actual de la biblioteca, lo que falta para que sea totalmente compatible con el protocolo MQTT 5.0, una posible hoja de ruta, y cómo seguir y contribuir a su desarrollo.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 56): Adecuación de los módulos
Aunque los módulos se comunican de manera adecuada, existe un error al intentar utilizar el indicador de mouse en el servicio de repetición. Necesitamos corregir esto ahora, antes de pasar al siguiente paso. Además, se ha corregido una incidencia en el código del indicador de mouse. Esta versión finalmente se ha vuelto estable y está debidamente finalizada.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 15): Máquinas de vectores de soporte utilizando el polinomio de Newton
Las máquinas de vectores de soporte clasifican los datos en función de clases predefinidas explorando los efectos de aumentar su dimensionalidad. Se trata de un método de aprendizaje supervisado bastante complejo dado su potencial para tratar datos multidimensionales. Para este artículo consideramos cómo su implementación muy básica de datos bidimensionales puede hacerse más eficientemente con el polinomio de Newton al clasificar precio-acción.
Formulación Genérica de Optimización (GOF, Generic Optimization Formulation) utilizando el `Criterio máximos del usuario` (Custom Max) con múltiples restricciones en el Probador de Estrategias
En este artículo presentaremos una forma de implementar problemas de optimización con múltiples objetivos y restricciones al seleccionar «Custom Max» en la pestaña Setting del terminal MetaTrader 5. Como ejemplo, el problema de optimización podría ser: Maximizar el Factor de Beneficio, el Beneficio Neto y el Factor de Recuperación, de forma que la reducción sea inferior al 10%, el número de pérdidas consecutivas sea inferior a 5 y el número de operaciones por semana sea superior a 5.
Superar los retos de integración de ONNX
ONNX es una gran herramienta para la integración de código complejo de IA entre diferentes plataformas, es una gran herramienta que viene con algunos desafíos que uno debe abordar para obtener el máximo provecho de ella, En este artículo se discuten los problemas comunes que podría enfrentar y cómo mitigarlos.
Algoritmos de optimización de la población: Resiliencia ante el estancamiento en los extremos locales (Parte I)
El presente artículo presenta un experimento único cuyo objetivo es investigar el comportamiento de los algoritmos de optimización basados en poblaciones en el contexto de su capacidad para abandonar eficientemente los mínimos locales cuando la diversidad en la población es baja y alcanzar los máximos globales. Los trabajos en este campo nos permitirán comprender mejor qué algoritmos específicos pueden continuar con éxito la búsqueda a partir de las coordenadas fijadas por el usuario como punto de partida, y qué factores influyen en su éxito en este proceso.
Trabajamos con modelos ONNX en formato float16 y float8
Los formatos de datos usados para representar modelos de aprendizaje automático desempeñan un papel clave en su eficacia. En los últimos años, se han desarrollado varios tipos de datos nuevos específicamente para trabajar con modelos de aprendizaje profundo. En este artículo nos centraremos en dos nuevos formatos de datos que se han generalizado en los modelos modernos.
Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 1): Para EAs e Indicadores Técnicos
Este artículo está dirigido a principiantes y desarrolladores avanzados de MQL5. Proporciona un fragmento de código para definir y limitar los indicadores generadores de señales a tendencias en plazos superiores. De este modo, los operadores pueden mejorar sus estrategias incorporando una perspectiva de mercado más amplia, lo que da lugar a señales de negociación potencialmente más sólidas y fiables.
Desarrollo de un Asesor Experto multidivisas (Parte 4): Órdenes pendientes virtuales y guardado del estado
Tras empezar a desarrollar un EA multidivisa, ya hemos obtenido algunos resultados y hemos conseguido realizar varias iteraciones de mejora del código. Sin embargo, nuestro EA fue incapaz de trabajar con órdenes pendientes y reanudar la operación después del reinicio del terminal. Añadamos estas características.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 15): Máquinas de vectores de soporte utilizando el polinomio de Newton
Las máquinas de vectores de soporte clasifican los datos en función de clases predefinidas explorando los efectos de aumentar su dimensionalidad. Se trata de un método de aprendizaje supervisado bastante complejo dado su potencial para tratar datos multidimensionales. Para este artículo consideramos cómo su implementación muy básica de datos bidimensionales puede hacerse más eficientemente con el polinomio de Newton al clasificar precio-acción.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 13): DBSCAN para la clase experta de señales
El agrupamiento basado en densidad para aplicaciones con ruido (DBSCAN) es una forma no supervisada de agrupar datos que apenas requiere parámetros de entrada, salvo solo 2, lo cual, en comparación con otros enfoques como k-means, es una ventaja. Profundizamos en cómo esto podría ser constructivo para probar y eventualmente operar con Asesores Expertos montados por Wizard MQL5.