Artículos sobre programación en el lenguaje MQL5

El presente artículo describe modelos de aprendizaje jerárquico que ofrecen un enfoque eficiente para resolver problemas complejos de aprendizaje automático. Los modelos jerárquicos constan de varios niveles; cada uno de ellos es responsable de diferentes aspectos del problema.

Hoy pronosticaremos la volatilidad extrema futura utilizando una clasificación binaria. Asimismo, crearemos un indicador de previsión de volatilidad extrema usando el aprendizaje automático.

En este artículo, analizaremos métodos utilizados para crear indicadores personalizados que se dibujan con la ayuda de la clase CCanvas de la Biblioteca estándar, y también consideraremos las propiedades de los gráficos para transformar coordenadas. Prestaremos especial atención a los indicadores que rellenan de transparencia el área entre las dos líneas.

El entrenamiento offline del modelo se realiza sobre los datos de una muestra de entrenamiento previamente preparada. Esto nos ofrecerá una serie de ventajas, pero la información sobre el entorno estará muy comprimida con respecto al tamaño de la muestra de entrenamiento, lo que, a su vez, limitará el alcance del estudio. En este artículo, querríamos familiarizarnos con un método que permite llenar la muestra de entrenamiento con los datos más diversos posibles.

¡Bienvenidos a la tercera entrega de nuestra serie sobre tendencias! Hoy profundizaremos en el uso de la divergencia como estrategia para identificar puntos de entrada óptimos dentro de la tendencia diaria predominante. También presentaremos un mecanismo de bloqueo de ganancias personalizado, similar a un stop-loss dinámico, pero con mejoras únicas. Además, actualizaremos el asesor experto Trend Constraint a una versión más avanzada, incorporando una nueva condición de ejecución comercial para complementar las existentes. A medida que avanzamos, continuaremos explorando la aplicación práctica de MQL5 en el desarrollo algorítmico, brindándole información más detallada y técnicas prácticas.

La memoria a corto y largo plazo (Long Short-Term Memory, LSTM) es un tipo de red neuronal recurrente (Recurrent Neural Network, RNN) diseñada para modelar datos secuenciales capturando de manera efectiva las dependencias a largo plazo y abordando el problema del gradiente que se desvanece. En este artículo, exploraremos cómo utilizar LSTM para predecir tendencias futuras, mejorando el rendimiento de las estrategias de seguimiento de tendencias. El artículo tratará sobre la introducción de conceptos clave y la motivación detrás del desarrollo, la obtención de datos de MetaTrader 5, el uso de esos datos para entrenar el modelo en Python, la integración del modelo de aprendizaje automático en MQL5 y la reflexión sobre los resultados y las aspiraciones futuras basadas en pruebas estadísticas retrospectivas.

El presente artículo continúa la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5. Hoy analizaremos los grupos monoidales como un medio que normaliza conjuntos de monoides y los hace más comparables entre una gama más amplia de conjuntos de monoides y tipos de datos.

En este artículo analizaremos el método de componentes principales, una técnica de reducción de la dimensionalidad para el análisis de datos, y cómo podemos aplicar este utilizando valores propios y vectores. Como siempre, intentaremos desarrollar un prototipo de la clase de señales del asesor experto que se pueda utilizar en el Wizard MQL5.

Todos los modelos de los que hemos hablado anteriormente analizan el estado del entorno como una secuencia temporal. Sin embargo, las propias series temporales también pueden representarse como características de frecuencia. En este artículo, presentaremos un algoritmo que utiliza las características de frecuencia de una secuencia temporal para predecir los estados futuros.

Este artículo implementaremos un simulador rápido de estrategias para modelos de aprendizaje automático utilizando Numba. En cuanto a su velocidad, superará en un factor de 50 a un simulador de estrategias puramente basado en Python. El autor recomienda usar esta biblioteca para acelerar los cálculos matemáticos, y especialmente cuando se utilizan ciclos.

A medida que el modelo se entrena con el búfer de reproducción de experiencias, la política actual del Actor se aleja cada vez más de los ejemplos almacenados, lo cual reduce la eficacia del entrenamiento del modelo en general. En este artículo, analizaremos un algoritmo para mejorar la eficiencia del uso de las muestras en los algoritmos de aprendizaje por refuerzo.

Siempre que analizamos métodos de aprendizaje por refuerzo, nos enfrentamos al problema de explorar eficientemente el entorno. Con frecuencia, la resolución de este problema hace que el algoritmo se complique, llevándonos al entrenamiento de modelos adicionales. En este artículo veremos un enfoque alternativo para resolver el presente problema.

Los perceptrones, o redes con una sola capa oculta, pueden ser una buena opción para quienes estén familiarizados con los fundamentos del comercio automatizado y quieran sumergirse en las redes neuronales. Paso a paso veremos como se pueden implementar en el ensamblado de clases de señales que forma parte de las clases del Wizard MQL5 para asesores expertos.

La correcta comprensión de las cosas nos permite hacer más con menos esfuerzo. En este artículo, explicaré por qué es necesario ajustar la aplicación de la plantilla antes de que el servicio comience a interactuar realmente con el gráfico. Además, ¿qué tal si mejoramos el indicador del mouse para que podamos hacer más cosas con él?

Este artículo presenta a los usuarios principiantes la creación de un Asesor Experto MQL5 que identifica y opera con un patrón técnico clásico de gráficos: el patrón Cabeza y Hombros. Explica cómo detectar el patrón utilizando la acción del precio, dibujarlo en el gráfico, establecer los niveles de entrada, stop loss y take profit, y automatizar la ejecución de las operaciones basándose en el patrón.

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 analizaremos el principio de construcción de algoritmos multipoblacionales y como ejemplo de este tipo de algoritmos consideraremos la evolución de grupos sociales (ESG), un nuevo algoritmo de autor. Así, analizaremos los conceptos básicos, los mecanismos de interacción con la población y las ventajas de este algoritmo, y revisaremos su rendimiento en problemas de optimización.

En este artículo, analizamos cómo se puede aplicar la causalidad estadística para identificar variables predictivas. Exploraremos el vínculo entre causalidad y entropía de transferencia, además de presentar código MQL5 para detectar transferencias direccionales de información entre dos variables.

Hoy crearemos un asesor comercial adaptativo de autoaprendizaje basado en DQN de aprendizaje automático, con inferencia causal multivariante, que negociará con éxito simultáneamente en 7 pares de divisas, con agentes de diferentes pares intercambiando información entre sí.

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.

Este proyecto tiene como objetivo aprovechar el lenguaje MQL5 para desarrollar un conjunto integral de herramientas de análisis para MetaTrader 5. Estas herramientas, que van desde scripts e indicadores hasta modelos de IA y asesores expertos, automatizarán el proceso de análisis del mercado. En ocasiones, este desarrollo producirá herramientas capaces de realizar análisis avanzados sin intervención humana y pronosticar resultados para las plataformas adecuadas. Ninguna oportunidad jamás se perderá. Únase a mí mientras exploramos el proceso de creación de un conjunto sólido de herramientas personalizadas para el análisis de mercado. Comenzaremos desarrollando un programa MQL5 simple que he llamado "Proyector de gráficos" (Chart Projector).

En este artículo, presentamos el algoritmo de optimización aritmética (AOA) basado en operaciones aritméticas simples: suma, resta, multiplicación y división. Estas operaciones matemáticas básicas sirven como base para encontrar soluciones óptimas a diversos problemas.

¿Cómo funciona la negociación de portafolios en Fórex? ¿Cómo pueden sintetizarse la teoría de portafolios de Markowitz para optimizar las proporciones de los portafolios y el modelo VaR para optimizar el riesgo de los portafolios? Hoy crearemos un código de teoría de portafolios en el que, por un lado, obtendremos un riesgo bajo y, por otro, una rentabilidad aceptable a largo plazo.

El artículo habla de un método de optimización basado en los principios del sistema inmune del organismo -Micro Artificial immune system, (Micro-AIS)-, una modificación del AIS. El Micro-AIS usa un modelo más simple del sistema inmunitario y operaciones sencillas de procesamiento de la información inmunitaria. El artículo también analizará las ventajas e inconvenientes del Micro-AIS en comparación con el AIS convencional.

Este artículo se centra en el aprovechamiento de los indicadores MetaTrader 5 incorporados para filtrar las señales fuera de tendencia. Avanzando desde el artículo anterior exploraremos cómo hacerlo utilizando código MQL5 para comunicar nuestra idea al programa final.

Agregaremos Deep Learning a esos tres ejemplos que se publicaron en artículos anteriores y compararemos los resultados con los anteriores. El objetivo es aprender cómo agregar DL (Deep Learning) a otro EA.

Este artículo analiza el algoritmo AOS (Atomic Orbital Search), que usa conceptos de modelos orbitales atómicos para modelar la búsqueda de soluciones. El algoritmo se basa en distribuciones de probabilidad y en la dinámica de las interacciones en el átomo. El artículo analiza con detalle los aspectos matemáticos del AOS, incluida la actualización de las posiciones de las soluciones candidatas y los mecanismos de absorción y liberación de energía. El AOS descubre nuevos horizontes para la aplicación de los principios cuánticos a los problemas computacionales al ofrecer un enfoque innovador de la optimización.

Continuamos con el tema de la exploración del entorno en los modelos de aprendizaje por refuerzo. En este artículo, analizaremos otro algoritmo: Go-Explore, que permite explorar eficazmente el entorno en la etapa de entrenamiento del modelo.