Artículos sobre automatización de sistemas comerciales en el lenguaje MQL5

En este artículo se describe la manera de utilizar las principales funcionalidades de la librería estándar de las clases de trading de MQL5 en la escritura de Asesores Expertos que implementan el cierre y la modificación de una posición, colocan una orden pendiente y comprueban el margen antes de colocar una operación. También se muestra el modo de utilizar las clases de trading en la obtención de los detalles de una orden y una operación.

En este artículo hablaremos sobre cómo crear una aplicación para seleccionar las mejores pasadas de optimización según varias opciones posibles. Esta aplicación sabe filtrar y clasificar los resultados de optimización según multitud de coeficientes. Las pasadas de optimización se registran en una base de datos, por eso usted siempre podrá seleccionar nuevos parámetros de trabajo sin tener que reoptimizar. Además, esto permite ver todas las pasadas de optimización en un único gráfico, calcular los coeficientes VaR paramétricos y construir el gráfico de distribución normal de las pasadas y resultados de comercio de la variante de combinación de coeficientes seleccionada. Asimismo, se construyen los gráficos de algunos de los coeficientes en una dinámica, comenzando desde el momento de inicio de la optimización (o desde una fecha seleccionada hasta otra fecha seleccionada).

Un gran programa comienza con un pequeño archivo, que a su vez va creciendo y llenándose con multitud de funciones y objetos. La mayoría de los programadores de robots afronta este problema con la ayuda de archivos de inclusión. Pero resulta mejor comenzar a escribir cualquier programa para trading directamente en un proyecto: es más rentable en todos los sentidos.

Empezar a ganar dinero en MQL5.com, sin ser vendedor de programas en el Mercado o suministrador de señales que den beneficios ya es posible. Elija los productos según sus criterios clave y remítase a ellos con la ayuda de los diferentes recursos que internet le proporciona. ¡Haga una valoración de los posibles compradores y el dinero será suyo!

Al buscar una Señal, los suscriptores en primer lugar se orientan por el crecimiento general en la cuenta comercial del Proveedor, y esto es lógico en cierta medida. Pero aparte de esto, conviene prestar atención a los riesgos potenciales que conlleva una estrategia comercial concreta. En este artículo vamos a mostrar cómo valorar de forma rápida y visual la Señal que le interese con la ayuda de varios índices.

Los tráders hablan con frecuencia sobre tendencias y mercado plano (flat), pero muchos de ellos no entienden correctamente qué es en realidad una tendencia o un flat, y son muy pocos los capaces de explicar estos conceptos. Alrededor de estos conceptos básicos, se ha ido formando un conjunto de prejuicios y confusiones que pervive a día de hoy. Y todo a pesar de que, para ganar dinero, es necesario comprender su sentido matemático y lógico. En este artículo, veremos con detalle qué es una tendencia, qué es el mercado plano, y cómo es la estructura de los mercados: de tendencia, plana, o de otro tipo. Asimismo, analizaremos cómo deberá ser una estrategia para ganar dinero en un mercado de tendencia, cómo deberá ser una estrategia para ganar dinero durante un mercado plano.

En la práctica del comercio, los tráders buscan con frecuencia los puntos de viraje de tendencia, puesto que precisamente en el momento en el que surge una tendencia, el precio tiene el mayor potencial de movimiento. Precisamente por ello, en la práctica del análisis técnico se analizan diferentes patrones de viraje. Uno de los más famosos y más utilizados en el patrón del pico/valle doble. En este artículo ofrecemos una variante de detección automática del patrón, y también ponemos a prueba su rentabilidad con datos históricos.

El artículo se basa en el libro de R.Vince "Las matemáticas de la gestión de capital". En este se analizan los métodos empíricos y paramétricos usados para localizar el tamaño óptimo de lote comercial, sobre cuyas bases se han escrito los módulos comerciales de gestión de capital para el wizard MLQ5.

La sabiduría popular, cuya autoría suele atribuirse a personas famosas, dice: "Quien no hace nada, no se equivoca". Si no consideramos también la inactividad como un error, entonces resulta difícil no estar de acuerdo con esto. Sin embargo, es posible también analizar los errores que se han cometido con anterioridad (los propios y los ajenos), con objeto de reducir al mínimo los que podamos cometer en el futuro. Ahora haremos un intento de aclararnos con las posibles situaciones que puedan aparecer durante el proceso de trabajo en el servicio homónimo.

El objetivo de este artículo es estudiar la rentabilidad de los algoritmos con diferentes entradas y salidas en el mercado usando órdenes Trailing Stop. Los tipos de entrada que se usaran son las entradas aleatorias y las entradas inversas. Las órdenes Stop que se usarán son las de tipo Trailing Stop y Trailing Take. El artículo describe los algoritmos generadores de ingresos con una rentabilidad en torno al 30% al año.

Comprenda cómo desarrollar un EA para tráding programando lo menos posible

Investigando las características estacionales de las series temporales financieras con la ayuda de diagramas Boxplot. Cada diagrama de caja individual ofrece una buena imagen sobre la distribución de los valores en el conjunto de datos. A pesar de sus similitudes visuales, no debemos confundir el diagrama de caja con el gráfico de velas japonesas.

En el artículo se describen las reglas del sistema comercial de Bill Williams, el orden de uso del módulo MQL5 desarrollado para la búsqueda y marcado de patrones de este sistema en el gráfico, el comercio automático según los patrones hallados, y también se presentan los resultados de la simulación con diferentes instrumentos comerciales.

Tras analizar una ingente cantidad de estrategias comerciales, ejecutar multitud de encargos de preparación de programas para los terminales MT5 y MT4, y visitar distintos sitios web de MetaTrader, hemos llegado a la conclusión de que una mayoría aplastante de esta diversidad se construye en la práctica sobre un número fijo de funciones elementales, acciones y valores que se repiten de un programa a otro. El resultado de semejante trabajo es la biblioteca multiplataforma "DoEasy", que permite crear fácil y rápidamente programas para МetaТrader 5 y МetaТrader 4

En el artículo se analizan las posibilidades de la optimización bayesiana de los hiperparámetros de las neuroredes profundas obtenidas con diferentes formas de entrenamiento. Se compara la calidad de la clasificación de las DNN con los hiperparámetros óptimos en diferentes variedades de entrenamiento. Se ha comprobado mediante forward tests la profundidad de la efectividad de los hiperparámetros óptimos de la DNN. Se han definido los posibles campos de mejora de la calidad de la clasificación.

El artículo ofrece una descripción de las formas de utilización del análisis de regresión múltiple para el desarrollo de sistemas de trading. Muestra el uso del análisis de regresión para la automatización de la búsqueda de estrategias. Se proporciona como ejemplo una ecuación de regresión generada e integrada en un asesor experto sin necesidad de disponer de habilidades de programación.

En este artículo trataremos de explicar con detalle qué son la cuadrícula y el martingale, y qué tienen en común. También intentaremos analizar cómo de viables son en realidad estas estrategias. En el artículo habrá una parte matemática y otra práctica.

En este artículo vamos a crear un objeto de símbolo que será el objeto básico para crear la colección de símbolos. Con su ayuda, podremos obtener los datos de los símbolos necesarios para su posterior análisis y comparación.

El concepto de diversificación de activos en los mercados financieros es bastante antiguo, y siempre ha atraído a los operadores principiantes. En este artículo, el autor propone un enfoque muy simplificado para la implementación de un Expert Advisor multidivisa, para una introducción inicial a este tipo de estrategias de trading.

Hay muchos criterios que permiten determinar el rendimiento y la rentabilidad de un sistema de trading. No obstante, los traders están siempre dispuestos a poner a prueba de choque cualquier sistema. En este artículo se explica cómo se pueden utilizar las estadísticas basadas en la medida del rendimiento, en la plataforma MetaTrader 5. Se incluye la clase para convertir la interpretación de las estadísticas para traders a una que no se contradice con la descripción presente en el libro "Statistika dlya traderov" (Estadísticas para traders) escrito por S.V. Bulashev. Se incluye también un ejemplo de optimización de una función personalizada.

Continuamos creando la funcionalidad para comerciar con la ayuda de solicitudes comerciales. En el presente artículo, implementaremos la posibilidad de colocar órdenes pendientes según una condición.

En el presente artículo, finalizaremos la descripción del concepto de trabajo con solicitudes pendientes y crearemos la funcionalidad para eliminar órdenes pendientes y posiciones según una condición. De esta forma, dispondremos de toda una funcionalidad con la que podremos crear estrategias de usuario sencillas, para ser más exactos, una cierta lógica de comportamiento que el asesor activará al cumplirse las condiciones establecidas por el usuario.

Análisis de la historia comercial y la construcción de los gráficos HTML de distribuciónde de los resultados comerciales dependiendo de la hora de entrada en la posición. Los gráficos se representan en tres segmentos, por horas, días y meses.

MetaTrader 5 permite desarrollar y simular robots que comercien simultáneamente en varios instrumentos. El simulador de estrategias incorporado en la plataforma descarga de forma automática del servidor comercial del bróker la historia de ticks y tiene en cuenta las especificaciones de los contratos: el desarrollador no tiene que hacer nada con sus propias manos. Esto permite reproducir todas las condiciones del entorno comercial de forma fácil y extraordinariamente fiable. MetaTrader 5 permite desarrollar y poner a prueba robots, incluso simulando intervalos de milisegundos entre la llegada de ticks de diferentes símbolos. En este artículo mostraremos cómo realizar el desarrollo y la simulación de una estretegia de spread con dos futuros de la bolsa de Moscú.

Continuando con el artículo anterior, donde se analizaba el comercio con las cestas de divisas, estudiaremos los patrones que puede detectar el tráder. También profundizaremos en los aspectos positivos y negativos de cada patrón y veremos las recomendaciones que se dan para cada uno de ellos. Como instrumento de análisis se han adoptado indicadores construidos sobre el oscilador de Williams.

Todo aquel que utilice asesores comerciales o suscripciones a señales, tarde o temprano necesitará un hosting 24/7 fiable para su plataforma comercial. Le recomendamos utilizar MetaTrader VPS por varios motivos. Podrá pagar y gestionar el servicio a través de su cuenta en MQL5.community.

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.

Este artículo resume y sistematiza los principios para la creación de algoritmos de sistemas de trading. El artículo aborda el diseño del algoritmo del experto. Como ejemplo, se aborda la clase CExpert Advisor, que se puede utilizar para un desarrollo rápido y sencillo de los sistemas de trading.

La investigación de la aparición de gaps se relaciona con la situación en la que se da una diferencia sustancial entre el precio de cierre del marco temporal anterior y el precio de apertura del siguiente, así como en la dirección en la que irá la barra diaria. Uso de la función DLL GetOpenFileName de sistema.

En este artículo se analiza el problema del cálculo del volumen total de la posición de un determinado símbolo y número mágico. El método propuesto requiere solamente la parte estrictamente necesaria del historial de las transacciones, encuentra el tiempo más próximo cuando el total de la posición es igual a cero, y lleva a cabo los cálculos con las últimas transacciones. También se analiza el trabajo del terminal de cliente con variables globales.

En el presente artículo, vamos a analizar el modelo de las figuras técnicas de Merrill, e intentaremos averiguar hasta qué punto estos patrones técnicos son útiles hoy en día. Para este propósito, crearemos una herramienta para testearlos y aplicaremos este modelo a diferentes tipos de datos, a saber: precio de cierre, sus máximos y mínimos, indicadores del tipo oscilatorio.

En este artículo se describe el nuevo enfoque en las cuestiones de la cobertura (hedging) de posiciones y se pone punto en las discusiones entre los usuarios de MetaTrader 4 y MetaTrader 5 sobre esta materia. Es la continuación de la primera parte: “Trading bidireccional y cobertura (hedging) de posiciones en MetaTrader 5 usando el panel HedgeTerminal, Parte 1”. En la segunda parte se describe la integración de los EAs personalizados con HedgeTerminalAPI, una biblioteca especial de virtualización que permite tradear bidireccionalmente estando en un entorno cómodo que permite gestionar sus posiciones de una manera sencilla y clara.

En el presente artículo, proseguiremos nuestro estudio de las redes neuronales, iniciado en el artículo anterior, y analizaremos un ejemplo de uso en los asesores de la clase CNet que hemos creado. Asimismo, analizaremos dos modelos de red neuronal que han mostrado resultados semejantes tanto en su tiempo de entrenamiento, como en la precisión de sus predicciones.

En este artículo se propone un indicador del gráfico Kagi con varias opciones de trazado y funciones adicionales. Además, se tiene en cuenta el principio de representación gráfica del indicador y las características de su implementación en MQL5. Los casos más conocidos de su implementación en el trading se muestran en la estrategia de intercambio Yin/Yang, alejándose de la línea de tendencia y aumentando los "hombros" o disminuyendo las "cinturas" de manera coherente.

En este artículo han sido formalizadas y programadas las reglas de las estrategias comerciales llamadas «Turtle Soup» y «Turtle Soup Plus One» del libro titulado «Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies», escrito por Linda Raschke y Laurence Connors. Las estrategias descritas en este libro recibieron bastante amplia acogida, pero es importante comprender que sus autores las ideaban basándose en el comportamiento del mercado de hace 15-20 años.

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.