Artículos de programación MQL4 y MQL5

Seguimos hablando de algoritmos para entrenar modelos de predicción de trayectorias. En este artículo nos familiarizaremos con un método llamado "AutoBots".

Este artículo permitirá a los principiantes escribir desde cero la implementación de un script para el equilibrio de riesgos en la negociación simultánea de varios instrumentos comerciales, mientras que los usuarios experimentados podrán obtener nuevas ideas para la implementación de sus soluciones en cuanto a las opciones propuestas en este artículo.

El artículo analizará diversos aspectos prácticos relacionados con el uso de algoritmos de optimización para encontrar los mejores parámetros de un asesor sobre la marcha, y también virtualizar las operaciones comerciales y la lógica del asesor. El lector puede usar este artículo a modo de instrucciones para implementar algoritmos de optimización en un asesor comercial.

Hoy continuaremos con el desarrollo de un asesor multidivisa con varias estrategias funcionando en paralelo. Intentaremos transferir todo el trabajo relacionado con la apertura de posiciones de mercado desde el nivel de las estrategias al nivel de un experto que gestiona estas. Las propias estrategias solo negociarán virtualmente, sin abrir posiciones de mercado.

En este artículo vamos a cambiar el indicador de mouse para poder interactuar con el indicador de control, ya que esta se está realizando de forma errática.

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.

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.

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.

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.

Los muros numéricos (Number Walls) son una variante de los registros de desplazamiento lineal hacia atrás (Linear Shift Back Registers) que pre-evalúan las secuencias para su predictibilidad mediante la comprobación de la convergencia. Veamos cómo se pueden utilizar estas ideas en MQL5.

Embárquese en una apasionante exploración en la que el análisis financiero se encuentra con el trading algorítmico mientras desentrañamos el arte de unir a la perfección R y MetaTrader 5. Este artículo es su guía para unir los reinos de la finura analítica en R con las formidables capacidades comerciales de MetaTrader 5.

En este artículo, analizaremos el uso del trailing stop en el trading: su utilidad y eficacia, y cómo podemos utilizarlo. La eficacia de un trailing stop depende en gran medida de la volatilidad del precio y de la selección del nivel de stop loss. Para fijar un stop loss pueden usarse diversos métodos.

En este artículo nos ocuparemos de dibujar los indicadores de símbolo y periodo múltiple. Asimismo, mejoraremos los métodos de la clase para representar correctamente las flechas que muestran los datos de los indicadores de flecha calculados sobre un símbolo/periodo que no se corresponde con el símbolo/periodo del gráfico actual.

Vamos resolver la cuestión del ID del gráfico, pero al mismo tiempo, vamos empezar a garantizar que el usuario pueda hacer uso de una plantilla personal, enfocada en analizar el activo que desea estudiar y simular. 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.

En este artículo complicaremos un poco las cosas. Utilizando lo que vimos en los artículos anteriores, comenzaremos a liberar el archivo de plantilla para que el usuario pueda utilizar una plantilla personalizada. Sin embargo, haré los cambios poco a poco, ya que también modificaré el indicador con el fin de reducir la carga de MetaTrader 5.

¿Qué tal aprender algo nuevo? En este artículo, aprenderás cómo transformar scripts y servicios y por qué es útil hacerlo.

En este artículo finalizaremos el indicador Chart Trade, haciéndolo funcional hasta el punto de poder usarlo junto con algún Expert Advisor. Entonces, en este artículo finalizaremos el indicador Chart Trade, haciéndolo funcional hasta el punto de poder usarlo junto con algún Expert Advisor. Esto nos permitirá acceder y trabajar con el indicador, como si estuviera realmente vinculado al Expert Advisor. Pero lo haremos de una manera mucho más interesante que en el pasado.

¿Cansado de perder tiempo buscando ese archivo que es necesario para que tu aplicación funcione? ¿Qué tal si incluimos todo en el ejecutable? Así nunca perderás tiempo buscando las cosas. Sé que muchos utilizan exactamente esa forma de distribuir y guardar las cosas. Pero existe una manera mucho más adecuada. Al menos en lo que respecta a la distribución de ejecutables y almacenamiento de los mismos. La forma que explicaré aquí, puede ser de gran ayuda. Ya que puedes usar el propio MetaTrader 5 como un gran ayudante, así como el MQL5. No es algo tan complejo ni difícil de entender.

En este artículo, analizaremos el algoritmo genético binario (BGA), que modela los procesos naturales que ocurren en el material genético de los seres vivos en la naturaleza.

Existen bastantes estrategias comerciales distintas. Para diversificar los riesgos y aumentar la estabilidad de los resultados comerciales, puede resultar útil utilizar varias estrategias que funcionen en paralelo. Pero si cada estrategia se implementa como un asesor independiente, se hace mucho más difícil gestionar su trabajo conjunto en una cuenta comercial. Para resolver este problema, es deseable implementar el funcionamiento de diferentes estrategias de negociación en un asesor.

Lo principal en este artículo es precisamente la presentación y explicación de la clase C_ChartFloatingRAD. Tenemos el indicador Chart Trade, que funciona de una manera bastante interesante. No obstante, si te das cuenta, aún tenemos un número bastante reducido de objetos en el gráfico. Y aun así, tenemos exactamente el comportamiento esperado. Se pueden editar los valores presentes en el indicador. La pregunta es: ¿Cómo es esto posible? En este artículo comenzarás a entenderlo.

En el artículo anterior, expliqué cómo puedes manipular los datos de la plantilla para usarlos en un OBJ_CHART. Allí solo introduje el tema sin entrar en muchos detalles, ya que en esa versión el trabajo se hizo de una manera muy simplificada. Sin embargo, se hizo de esa forma precisamente para facilitar la explicación del contenido. Pues, a pesar de parecer simple hacer ciertas cosas, algunas no son tan evidentes, y sin comprender la parte más simple y básica, no entenderás realmente lo que estoy haciendo.

Gran parte de las personas que quieren, o desean aprender a programar, no tienen en realidad idea de lo que están haciendo. Lo que hacen es intentar crear las cosas de una determinada manera. Sin embargo, cuando programamos no estamos realmente intentando crear una solución. Si intentas hacerlo de esta manera, generarás más problemas que soluciones. Aquí haremos algo un poco más avanzado, y por consecuencia diferente.

Por asesor multidivisa en este artículo nos referimos a un asesor o robot comercial que utiliza dos indicadores RSI con líneas de intersección: un RSI rápido que se cruza con uno lento.

En este artículo exploraremos la aplicación de modelos de regresión del paquete Scikit-learn e intentaremos convertirlos al formato ONNX y utilizaremos los modelos resultantes dentro de programas MQL5. Adicionalmente, compararemos la precisión de los modelos originales con sus versiones ONNX tanto para precisión flotante como doble. Además, examinaremos la representación ONNX de los modelos de regresión con el fin de comprender mejor su estructura interna y sus principios de funcionamiento.

En este artículo, analizaremos varios métodos utilizados en algoritmos genéticos binarios y otros algoritmos poblacionales. Asimismo, repasaremos los principales componentes del algoritmo, como la selección, el cruce y la mutación, así como su impacto en el proceso de optimización. Además, estudiaremos las formas de presentar la información y su repercusión en los resultados de la optimización.

En esta serie de artículos, presentaremos varias técnicas de marcado de series temporales que pueden producir datos que se ajusten a la mayoría de los modelos de inteligencia artificial (IA). El marcado dirigido de datos puede hacer que un modelo de IA entrenado resulte más relevante para las metas y objetivos del usuario, mejorando la precisión del modelo y ayudando a este a dar un salto de calidad.

En este artículo, seguiremos familiarizándonos con el lenguaje de programación MQL5. Esta serie de artículos no es solo un tutorial, sino también una puerta de entrada al mundo de la programación. ¿Qué hace especiales a estos artículos? Hemos procurado que las explicaciones sean sencillas para que los conceptos complejos resulten accesibles a todos. Aunque el material es accesible, para obtener los mejores resultados será necesario reproducir activamente todo lo que vamos a tratar. Solo así obtendremos el máximo beneficio de estos artículos.

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.

Continuamos la serie para principiantes. Hoy veremos cómo crear constantes y variables, además de registrar la fecha, los colores y otros datos útiles. Asimismo, aprenderemos a crear enumeraciones como días de la semana o estilos de cadena (sólido, punteado, etc.). Las variables y las expresiones son la base de la programación: se encuentran necesariamente en el 99% de los programas, por lo que comprenderlas es fundamental. Y así, si es usted nuevo en el mundo de la programación, este es un buen comienzo. Nivel de conocimientos de programación: muy básico, dentro del ámbito de mi artículo anterior (el enlace está al principio).

Este artículo presenta un nuevo enfoque para resolver problemas de optimización combinando las ideas de los algoritmos de optimización de forrajeo bacteriano (BFO) y las técnicas utilizadas en el algoritmo genético (GA) en un algoritmo híbrido BFO-GA. Dicha técnica utiliza enjambres bacterianos para buscar una solución óptima de manera global y operadores genéticos para refinar los óptimos locales. A diferencia del BFO original, ahora las bacterias pueden mutar y heredar genes.