Artículos sobre simulación de estrategias en el lenguaje MQL5
¿Cómo podemos desarrollar, escribir y probar una estrategia comercial, cómo podemos encontrar los parámetros óptimos del sistema y cómo podemos analizar los resultados obtenidos? La plataforma MetaTrader ofrece a los desarrolladores de robots comerciales un abanico de posibilidades para una comprobación rápida y precisa de las ideas comerciales. Lea estos artículos para llegar a saber cómo probar los robots multidivisas y usar las posibilidades de MQL5 Cloud Network para la optimización.
A los desarrolladores de los sistemas automáticos de trading les recomendamos empezar a estudiar a partir de los fundamentos de la simulación y los algoritmos de generación de ticks en el Probador de Estrategias.
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Optimización separada de una estrategia en condiciones de tendencia y flat
En el artículo se analizará el uso del método de optimización separada en diferentes estados del mercado. La optimización separada consiste en la definición de los parámetros ideales de un sistema comercial con la ayuda de la optimización de manera separada para la tendencia ascendente y descendente. Para reducir el efecto de las señales falsas y mejorar la rentabilidad, los sistemas se hacen flexibles, es decir, poseen un cierto conjunto de ajustes o datos de entrada, hecho que se ve totalmente justificado por el comportamiento de un mercado en cambio constante.
Optimización de color de estrategias comerciales
En este artículo, vamos a realizar un experimento del coloreo de los resultados de la optimización. Como se sabe, el color se determina por tres parámetros: los niveles del color rojo, verde y azul (RGB en inglés, Red — rojo, Green — verde, Blue — azul). Hay otros métodos de codificar el color, pero igualmente se usan tres parámetros. Así, tres parámetros de la simulación pueden ser convertidos en un color que el trader percibe visualmente. Lea este artículo para averiguar si esta representación va a ser útil.
Gestión de la optimización (Parte 2): Creando los objetos clave y la lógica de la aplicación
Es la continuación del artículo anterior que describe la creación de la interfaz gráfica para gestionar la optimización. Aquí, vamos a considerar la lógica del funcionamiento de la extensión creada. Vamos a crear un envoltorio para el terminal MetaTrader 5 con el fin de iniciarlo como un proceso controlado usando C#. Además, vamos a analizar el trabajo con los archivos de configuración y archivos de los ajustes. La lógica del programa será dividida en dos partes: en la primera estarán descritos los métodos que se invocan después de pulsar algún botón, la segunda parte se encargará del inicio y de la gestión de la optimización.
Algoritmos de optimización de la población: Colonia artificial de abejas (Artificial Bee Colony - ABC)
Hoy estudiaremos el algoritmo de colonia artificial de abejas. Asimismo, complementaremos nuestros conocimientos con nuevos principios para el estudio de los espacios funcionales. En este artículo hablaremos sobre mi interpretación de la versión clásica del algoritmo.
Modelando series temporales con ayuda de símbolos personalizados según las leyes de distribución establecidas
En el artículo se presenta una panorámica de las posibilidades del terminal a la hora de crear y trabajar con símbolos personalizados, ofreciendo diversas opciones de modelado de la historia comercial con la ayuda de símbolos personalizados, de tendencia y diferentes patrones gráficos.
Multibot en MetaTrader: iniciamos múltiples robots desde un gráfico
En este artículo, veremos una plantilla simple para crear un robot MetaTrader universal que se pueda usar en varios gráficos, pero adjunto a uno solo, sin necesidad de configurar cada ejemplar del robot en cada gráfico individual.
Visualizando la optimización de una estrategia comercial en MetaTrader 5
En el artículo se ha implementado una aplicación MQL con interfaz gráfica para la visualización ampliada del proceso de optimización. La interfaz gráfica ha sido creada con la ayuda de la última versión de la biblioteca EasyAndFast. En ocasiones, a muchos usarios les surge la siguiente pregunta: ¿para qué necesitamos las interfaces gráficas en las aplicaciones MQL? En este artículo se muestra uno de los numerosos casos en los que pueden resultar útiles para los tráders.
Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte IV): Funcionalidad mínima
En este artículo, mostraremos una versión mejorada de la fuerza bruta, basada en los objetivos establecidos en el artículo anterior, y trataremos de abarcar este tema de la forma más amplia posible usando los asesores y la configuración obtenidos con este método. También ofreceremos a la comunidad la posibilidad de probar la nueva versión del programa.
Algoritmos de optimización de la población: Evolución diferencial (Differential Evolution, DE)
En este artículo, hablaremos del algoritmo que muestra los resultados más controvertidos entre todos los anteriormente analizados, el algoritmo de Evolución Diferencial (DE).
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.
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de optimización de cuco (Cuckoo Optimization Algorithm — COA)
El siguiente algoritmo que analizaremos será la optimización de la búsqueda de cuco usando los vuelos de Levy. Este es uno de los últimos algoritmos de optimización, así como el nuevo líder en la clasificación.
Gradient boosting (CatBoost) en las tareas de construcción de sistemas comerciales. Un enfoque ingenuo
Entrenamiento del clasificador CatBoost en el lenguaje Python, exportación al formato mql5; análisis de los parámetros del modelo y simulador de estrategias personalizado. Para preparar los datos y entrenar el modelo, se usan el lenguaje de programación Python y la biblioteca MetaTrader5.
Valoración visual de los resultados de optimización
La conversación en este artículo se centrará en cómo crear gráficos para todas las pasadas de optimización y elegir el criterio personalizado óptimo. Y también sobre cómo, teniendo un conocimiento mínimo de MQL5 y un gran ánimo de trabajar, usando los artículos del sitio y los comentarios en el foro, podremos escribir lo que queramos.
Probando y optimizando estrategias de opciones binarias en MetaTrader 5
Probando y optimizando estrategias de opciones binarias en MetaTrader 5
Matemáticas del mercado: beneficios, pérdidas, costes
En este artículo, le mostraremos cómo calcular el beneficio o las pérdidas totales de cualquier operación, incluyendo la comisión y el swap. Hoy crearemos un modelo matemático más preciso, escribiremos el código basado en él y lo compararemos con un referente. También intentaremos meternos analizar los entresijos de la función principal de MQL5 para calcular el beneficio y llegaremos al fondo de todos los valores necesarios de la especificación.
Experimentos con redes neuronales (Parte 2): Optimización inteligente de una red neuronal
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.
Introducción a MQL5 (Parte 1): Guía del trading algorítmico para principiantes
El presente artículo supone una guía de programación en MQL5 para principiantes que le abrirá la puerta al fascinante mundo del trading algorítmico. Aquí aprenderá los fundamentos de MQL5, el lenguaje de programación para estrategias comerciales en MetaTrader 5, que le guiará en el mundo del trading automatizado. Desde la comprensión de los conceptos básicos hasta los primeros pasos en la programación, este artículo está diseñado para liberar el potencial del trading algorítmico para todos los lectores, incluso para aquellos que no tienen absolutamente ninguna experiencia en programación. Espero que disfrute de este viaje al mundo del trading con MQL5.
Algoritmos de optimización de la población: Optimización de colonias de hormigas (ACO)
En esta ocasión, analizaremos el algoritmo de optimización de colonias de hormigas (ACO). El algoritmo es bastante interesante y ambiguo al mismo tiempo. Intentaremos crear un nuevo tipo de ACO.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 06): Primeras mejoras (I)
En este artículo empezaremos a estabilizar todo el sistema, porque sin eso corremos el riesgo de no poder cumplir los siguientes pasos.
Experimentos con redes neuronales (Parte 1): Recordando la geometría
Las redes neuronales lo son todo. En este artículo, usaremos la experimentación y enfoques no estándar para desarrollar un sistema comercial rentable y comprobaremos si las redes neuronales pueden ser de alguna ayuda para los comerciantes.
Optimización móvil continua (Parte 8): Mejorando el programa y corrigiendo los errores encontrados
A petición de los usuarios y lectores del presente ciclo de artículos, el programa ha sido modificado, y ahora podemos decir que el este artículo contiene la nueva versión del autooptimizador. Asimismo, hemos introducido en el autooptimizador tanto las mejoras solicitadas, como algunas nuevas cuya idea surgió durante la corrección del programa.
La magia de los intervalos comerciales de tiempo con Frames Analyzer
¿Qué es Frames Analyzer? Se trata de un complemento para que cualquier experto comercial analice marcos de optimización durante la optimización de parámetros en el simulador de estrategias, así como fuera del simulador mediante la lectura de un archivo MQD o una base de datos creada inmediatamente después de la optimización de parámetros. El usuario podrá compartir estos resultados de optimización con otros tráders que tengan la herramienta Frames Analyzer para analizarlos juntos.
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.
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.
Comprensión y uso eficaz del simulador de estrategias MQL5
Para los desarrolladores de MQL5 resulta imperativo dominar herramientas importantes y valiosas. Una de esas herramientas es el simulador de estrategias. El presente artículo es una guía práctica para utilizar el simulador de estrategias MQL5.
Estrategia comercial con el indicador de mejora de reconocimiento de velas Doji
El indicador sobre metabarras ha detectado más velas que el clásico. Veamos si aporta un beneficio real en el trading automatizado.
Modelo de aprendizaje profundo GRU en Python usando ONNX en asesores expertos, GRU vs LSTM
El artículo está dedicado al desarrollo de un modelo de aprendizaje profundo GRU ONNX en Python. En la parte práctica, implementaremos este modelo en un asesor comercial y, a continuación, compararemos el rendimiento del modelo GRU con LSTM (memoria a largo plazo).
Redes neuronales de propagación inversa del error en matrices MQL5
El artículo describe la teoría y la práctica de la aplicación del algoritmo de propagación inversa del error en MQL5 con la ayuda de matrices. Asimismo, incluye clases y ejemplos preparados del script, el indicador y el asesor.
Teoría de categorías en MQL5 (Parte 8): Monoides
El presente artículo continúa la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5. Aquí presentamos los monoides como un dominio (conjunto) que distingue la teoría de categorías de otros métodos de clasificación de datos al incluir reglas y un elemento de identidad.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 21): Desbloqueando las redes neuronales: desmitificando los algoritmos de optimización
Sumérjase en el corazón de las redes neuronales mientras desmitificamos los algoritmos de optimización utilizados dentro de la red neuronal. En este artículo, descubra las técnicas clave que liberan todo el potencial de las redes neuronales, impulsando sus modelos a nuevas cotas de precisión y eficacia.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 32): Sistema de órdenes (I)
De todas las cosas desarrolladas hasta ahora, esta, como seguramente también notarás y con el tiempo estarás de acuerdo, es la más desafiante de todas. Lo que tenemos que hacer es algo simple: hacer que nuestro sistema simule lo que hace un servidor comercial en la práctica. Esto de tener que implementar una forma de simular exactamente lo que haría el servidor comercial parece simple. Al menos en palabras. Pero necesitamos hacer esto de manera que, para el usuario del sistema de repetición/simulación, todo suceda de la manera más invisible o transparente posible.
Algoritmos de optimización de la población: Búsqueda de bancos de peces (Fish School Search — FSS)
La búsqueda de bancos de peces (FSS) es un nuevo algoritmo de optimización moderno inspirado en el comportamiento de los peces en un banco, la mayoría de los cuales, hasta el 80%, nadan en una comunidad organizada de parientes. Se ha demostrado que las asociaciones de peces juegan un papel importante a la hora de buscar alimento y protegerse contra los depredadores de forma eficiente.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 01): Primeros experimentos (I)
¿Qué te parece crear un sistema para estudiar el mercado cuando está cerrado o simular situaciones de mercado? Aquí iniciaremos una nueva secuencia de artículos para tratar este tema.
Estrategia de Bill Williams con y sin otros indicadores y predicciones
En este artículo, analizaremos una de las famosas estrategias de Bill Williams, la analizaremos e intentaremos mejorarla con otros indicadores y predicciones.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 20): FOREX (I)
La intención inicial de este artículo no será cubrir todas las características de FOREX, sino más bien adaptar el sistema de manera que puedas realizar al menos una repetición del mercado. La simulación quedará para otro momento. Sin embargo, en caso de que no tengas los ticks y solo tengas las barras, con un poco de trabajo, puedes simular posibles transacciones que podrían haber ocurrido en FOREX. Esto será hasta que te muestre cómo adaptar el simulador. El hecho de intentar trabajar con datos provenientes de FOREX dentro del sistema sin modificarlo conlleva errores de rango.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 3): Entropía de Shannon
El tráder moderno está casi siempre a la búsqueda de nuevas ideas, probando constantemente nuevas estrategias, modificándolas y descartando las que han fracasado. En esta serie de artículos, intentaré demostrar que el Wizard MQL5 es un verdadero apoyo para el tráder.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 22): FOREX (III)
Para aquellos que aún no han comprendido la diferencia entre el mercado de acciones y el mercado de divisas (forex), a pesar de que este ya es el tercer artículo en el que abordo esto, debo dejar claro que la gran diferencia es el hecho de que en forex no existe, o mejor dicho, no se nos informa acerca de algunas cosas que realmente ocurrieron en la negociación.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 16): Un nuevo sistema de clases
Precisamos organizarnos mejor. El código está creciendo y si no lo organizamos ahora, será imposible hacerlo después. Así que vamos a dividir para conquistar. El hecho de que MQL5 nos permita usar clases nos ayudará en esta tarea. Pero para hacerlo, es necesario que tengas algún conocimiento sobre algunas cosas relacionadas con las clases. Y tal vez lo que más confunde a los aspirantes y principiantes es la herencia. Así que en este artículo, te mostraré de manera práctica y sencilla cómo usar estos mecanismos.
Algoritmos de optimización de la población: Enjambre de partículas (PSO)
En este artículo, analizaremos el popular algoritmo de optimización de la población «Enjambre de partículas» (PSO — particle swarm optimisation). Con anterioridad, ya discutimos características tan importantes de los algoritmos de optimización como la convergencia, la tasa de convergencia, la estabilidad, la escalabilidad, y también desarrollamos un banco de pruebas y analizamos el algoritmo RNG más simple.
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de optimización de la dinámica espiral (Spiral Dynamics Optimization, SDO)
Este artículo presenta un algoritmo de optimización basado en los patrones de las trayectorias en espiral en la naturaleza, como las conchas de los moluscos: el algoritmo de optimización de la dinámica espiral o SDO. El algoritmo propuesto ha sido repensado y modificado a fondo por el autor: en el artículo analizaremos por qué estos cambios han sido necesarios.