Artículos sobre análisis de datos y estadísticas en MQL5

En este artículo, se describe cómo se puede crear su propio símbolo de un instrumento de la bolsa de valores usando el lenguaje MQL5. En particular, se puede utilizar las cotizaciones bursátiles del sitio web popular «Finam.ru». Otra opción considerada es la posibilidad de trabajar con un formato aleatorio de los archivos de texto usados para crear un símbolo personalizado. Por esa razón, podemos trabajar con cualquier instrumento financiero y fuente de datos. Después de crear un símbolo personalizado, podemos usar todas las posibilidades del Simulador de Estrategias de MetaTrader 5 para testear los algoritmos comerciales para los instrumentos bursátiles.

Aplicamos los métodos de la teoría de probabilidades y estadística matemática en el proceso del desarrollo y el testeo de estrategias comerciales. Buscamos un valor óptimo para los riesgos de la transacción usando las diferencias entre el precio y el paseo aleatorio. Ha sido demostrado que si los precios se comportan como un paseo aleatorio sin desviación (falta de una tendencia con dirección), el trading rentable es imposible.

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).

En este artículo vamos a describir la definición programática de uno de los modelos de continuación del movimiento. La base del trabajo viene constituida por dos ondas: la principal y la de corrección. Como extremos se usarán fractales, además de los llamados fractales potenciales, los extremos que no se han formado aún como fractales.

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.

En el proceso del análisis técnico, a menudo a los traders se les plantea la tarea de comparar varias series temporales. La realización de este análisis requiere las herramientas correspondientes. En este artículo, yo propongo desarrollar una herramienta para el análisis gráfico y la búsqueda de las correlaciones entre dos y más series temporales.

En el artículo se describen varios métodos personalizados de valoración de la historia comercial. Para ello, se describen dos clases para su descarga y análisis. La primera reúne la historia comercial en un breve recuadro. El segundo se ha pensado para los cálculos estadísticos: calcula una serie de índices y construye los gráficos con cuya ayuda se valora el rendimiento de las transacciones de forma más cómoda.

La adición del widget proporciona a los sitios web un horario de publicación detallado de 500 índices e indicadores de las mayores economías mundiales. De esta forma, los tráders, aparte del contenido principal del sitio web, reciben de manera operativa información actual sobre todos los eventos importantes, complementada con explicaciones y gráficos.

El monitoreo de la cuenta comercial es un informe detallado de todas las transacciones realizadas.

La mayoría de los suscriptores eligen una señal comercial por la belleza de su curva de balance o según el número de suscriptores. Por eso, muchos proveedores de hoy se preocupan de que sus estadísticas sean bonitas, en lugar de prestar atención a la calidad real de la señal. A menudo juegan con los volúmenes de las transacciones y confieren artificialmente a la curva de balance un aspecto ideal. En este artículo vamos a analizar los criterios de fiabilidad de las señales, así como los métodos que ayudan al proveedor a mejorar la calidad de las mismas. Además, mostraremos el análisis de una señal en concreto, junto con los métodos que podrían ayudar al proveedor a hacerla más rentable y con menos riesgos.

El servicio de señales comerciales se desarrolla a pasos agigantados. A la hora de confiar nuestro dinero a un proveedor de señales, querríamos minimizar el riesgo de pérdida del depósito. Pero, ¿cómo aclararse entre semejante cantidad de señales? ¿Cómo encontrar precisamente aquella que nos reportará beneficios? En este artículo vamos a crear un método para analizar visualmente la historia de transacciones de las señales comrciales en el gráfico del instrumento.

Antes de iniciar un robot en la cuenta comercial, habitualmente lo probamos y optimizamos usando el historial de las cotizaciones. Pues, aquí surge una pregunta razonable, ¿cómo nos pueden ayudar los resultados anteriores en el historial en el futuro? En este artículo, se muestra la aplicación del método de Monte Carlo para construir sus propios criterios de optimización de las estrategias comerciales. Aparte de eso, se consideran los criterios de la estabilidad del Asesor Experto.

En este artículo, vamos a continuar el desarrollo de la aplicación MQL para el trabajo con los resultados de la optimización empezado en los artículos anteriores. Esta vez, mostraremos cómo se puede formar la tabla de los mejores resultados después de optimizar los parámetros indicando otro criterio a través de la interfaz gráfica.

Continuamos desarrollar el tema del procesamiento y el análisis de los resultados de la optimización. Ahora nuestra tarea consiste en seleccionar 100 mejores resultados de la optimización y mostrarlos en la tabla de la interfaz gráfica. Hagamos que el usuario obtenga el gráfico del balance de multisímbolos y de la reducción (drawdown) en gráficos separados seleccionando una fila de la tabla de los resultados de la optimización.

En el simulador de estrategias de la plataforma comercial MetaTrader 5 solo existen dos variantes de optimización: la iteración completa de parámetros y el algoritmo genético. En este artículo se propone una nueva variante de optimización de estrategias comerciales: el método del recocido. Se muestra el algoritmo del método, su implementación y su método de inclusión en cualquier asesor. El algoritmo desarrollado se ha puesto a prueba con el asesor Moving Average.

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.

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.

El comercio en los mercados financieros se relaciona con una serie de riesgos que deben ser tenidos en cuenta en los algoritmos de los sistemas comerciales. La reducción de dichos riesgos es una tarea vital a la hora de obtener beneficios en el trading.

En el artículo se expone una tecnología con cuya ayuda cualquiera podrá crear su propia estrategia comercial combinando un conjunto individual de indicadores, y también desarrollar sus propias señales para entrar en el mercado.

En el artículo se analizan el concepto de comercio nocturno, sus estrategias comerciales y su implementación en MQL5. Se han realizado varias simulaciones y se han sacado las conclusiones pertinentes.

Este artículo desarrolla las ideas propuestas en la parte anterior y continua su análisis. Aquí se describen las cuestiones de la distribución de los beneficios, la modelación y el estudio de las regularidades estadísticas.

Se han analizado 7 tipos de medias móviles (MA), asimismo, se ha desarrollado una estrategia comercial para trabajar con ellas. Se ha realizado la simulación y la comparación de diferentes MA en una estrategia comercial, dando una característica comparativa de la efectividad del uso de las diferentes MA.

El mini emulador del mercado es un indicador que sirve para la emulación parcial del trabajo en el terminal. Supuestamente, se puede usarlo para la simulación de las estrategias «manuales» del análisis y el trading en el mercado.

En la vida de cada trader pueden ocurrir diferentes situaciones. A menudo usamos el historial de transacciones rentables para intentar restablecer una estrategia, y usando el historial de pérdidas, tratamos de mejorarla. En ambos casos comparamos las transacciones con indicadores conocidos. En este artículo, se propone la técnica de comparación por lotes de las transacciones con una serie de indicadores.

En este artículo se considera el método clásico de la construcción de la divergencia y el modo de la interpretación distinto de él. Este nuevo método de la interpretación ha sido puesto como base de la estrategia comercial descrita en el presente artículo.

Ha sido considerado otro criterio de usuario para la optimización de las estrategias comerciales basado en el análisis del gráfico del balance. Para eso, ha sido utilizado el cálculo de la regresión lineal con la ayuda de la librería ALGLIB.

Este artículo continúa la serie de publicaciones sobre las neuroredes profundas. Vamos a analizar la selección de ejemplos (eliminación de ruidos), la reducción de los datos de entrada y la división del conjunto en train/val/test durante la preparación de los datos.

En este artículo se describe el uso de los métodos del cálculo de probabilidades y la estadística matemática en el análisis de los sistemas comerciales.

En este segundo artículo de la serie sobre redes neuronales profundas se analizarán la transformación y la selección en el proceso de preparación de los datos para el entrenamiento del modelo.

Esta serie de artículos continúa y desarrolla el tema de las neuroredes profundas (DNN), que ha sido incluidas en los últimos tiempos en muchas áreas aplicadas, incluyendo el trading. Se analizan las corrientes de dicho tema, comprobándose con experimentos prácticos los nuevos métodos e ideas. El primer artículo de la serie está dedicado a la preparación de los datos para las DNN.

En este artículo se consideran las técnicas que permiten emular con precisión la optimización walk-forward a través del Probador incorporado y librerías auxiliares implementadas en MQL.

Para trabajar con la gráfica, en MQL5 ha sido creada una librería especial— Graphic.mqh. El ejemplo de su aplicación práctica se describe en este artículo y se explica la esencia de los ordenamientos. Existe por lo menos un artículo separado para cada tipo de ordenamiento, y para algunos de ellos ya has sido publicadas las investigaciones completas, por eso aquí se describe sólo la idea general.

En el artículo se analizan las cuestiones concernientes a la valoración de los índices estadísticos más importantes en el servicio "SEÑALES". El lector podrá valorar varios parámetros adicionales que ayudarán a aclarar los resultados del comercio de una señal desde una perspectiva un poco distinta a los enfoques tradicionales. Se analizan conceptos tales como la gestión correcta y la transacción ideal. Asimismo, se estudian cuestiones tocantes a la elección óptima de los resultados obtenidos y la compilación de un portafolio de varias fuentes de señales.

En el artículo se analiza la aplicación de la fórmula bayesiana para aumentar la fiabilidad de los sistemas comerciales usando las señales de varios indicadores independientes. Los cálculos teóricos se comprueban con la ayuda de un sencillo experto universal, adaptable para trabajar con indicadores aleatorios.

En el artículo se analiza la ideología y la metodología de construcción de un sistema recomendatorio para el comercio operativo usando como base la combinación de las posibilidades de pronosticación con la ayuda del análisis espectral singular (AES) y un método importante de aprendizaje de máquinas basado en el teorema de Bayes.

En el artículo se analiza un sistema comercial que usa los niveles de Fibonacci, desarrollado y descrito por Joe DiNapoli. También se explican los conceptos básicos y la esencia del sistema, ilustrado con el ejemplo de un sencillo indicador.

Cuando la cobertura (hedging) fue introducida en MetaTrader 5, apareció una perfecta oportunidad de negociar simultáneamente con varios Asesores Expertos en la misma cuenta. Además, puede surgir la situación cuando una estrategia es rentable, mientras que la otra trae pérdidas, y al final el gráfico del beneficio baila alrededor de cero. En este caso, es útil construir los gráficos del Balance y la Equidad para cada estrategia comercial por separado.

En este artículo se explica detalladamente el sentido del exponente de Hurst, la interpretación de sus valores y el algoritmo del cálculo. Se muestran los resultados del análisis de algunos segmentos de los mercados financieros y se presenta el método de trabajo con los productos informáticos de MetaTrader 5 que implementan la idea del análisis fractal.

Guía de desarrollo de estrategias para opciones binarias y su correspondiente simulación en el Simulador de Estrategias de MetaTrader 4, usando la utilidad Binary-Options-Strategy-Tester del Mercado en MQL5.com.