Artículos de programación MQL4 y MQL5

En este artículo, revisamos una estrategia clásica de negociación de crudo con el objetivo de mejorarla aprovechando algoritmos de aprendizaje automático supervisado. Construiremos un modelo de mínimos cuadrados para predecir los futuros precios del crudo Brent basándonos en el diferencial entre los precios del crudo Brent y del crudo WTI. Nuestro objetivo es identificar un indicador adelantado de futuros cambios en los precios del Brent.

En este artículo presentaremos un nuevo método complejo de previsión de series temporales que combina armoniosamente las ventajas de los modelos lineales y los transformadores.

Este artículo explora cómo las noticias económicas, el comportamiento de los inversores y diversos factores pueden influir en los cambios de tendencia del mercado. Incluye un vídeo explicativo y procede incorporando código MQL5 a nuestro programa para detectar los cambios de tendencia, alertarnos y tomar las medidas oportunas en función de las condiciones del mercado. Este artículo se basa en otros anteriores de la serie.

La regresión simbólica es una forma de regresión que parte de supuestos mínimos o nulos sobre cómo sería el modelo subyacente que traza los conjuntos de datos objeto de estudio. Aunque puede implementarse mediante Métodos Bayesianos o Redes Neuronales, veremos cómo una implementación con Algoritmos Genéticos puede ayudar a personalizar una clase de señal experta utilizable en el asistente MQL5.

La inferencia bayesiana es la adopción del teorema de Bayes para actualizar la hipótesis de probabilidad a medida que se dispone de nueva información. Esto intuitivamente se inclina hacia la adaptación en el análisis de series de tiempo, por lo que observamos cómo podríamos usarlo para crear clases personalizadas no solo para la señal sino también para la gestión de dinero y los trailing stops.

En este artículo, vamos construir una neurona básica. Aunque parezca algo simple, y muchos piensen que el código es totalmente trivial y sin propósito, quiero que tú, querido lector y entusiasta del tema de redes neuronales, te diviertas explorando este sencillo esbozo de una neurona. No tengas miedo de modificar el código para entenderlo mejor.

Anteriormente hemos evaluado la selección de un grupo de instancias de estrategias comerciales para mejorar el rendimiento cuando trabajan juntas solo durante el mismo periodo de tiempo en el que se han optimizado las instancias individuales. Veamos qué ocurre en el periodo forward.

En esta cuarta parte, revisamos los asesores expertos (EA) Simple Hedge y Simple Grid desarrollados anteriormente. Nuestro enfoque se centra en perfeccionar Simple Grid EA a través del análisis matemático y un enfoque de fuerza bruta, apuntando al uso óptimo de la estrategia. Este artículo profundiza en la optimización matemática de la estrategia, preparando el escenario para la futura exploración de la optimización basada en codificación en entregas posteriores.

El presente artículo pretende demostrar la aparición de regresiones espurias cuando se intenta aplicar el análisis de regresión a procesos no estacionarios utilizando la simulación de Montecarlo.

El artículo analiza un algoritmo BSA basado en el comportamiento de las aves, que se inspira en las interacciones colectivas de bandadas de aves en la naturaleza. Las diferentes estrategias de búsqueda de individuos en el BSA, que incluyen el cambio entre el comportamiento de vuelo, la vigilancia y la búsqueda de alimento, hacen que este algoritmo sea multidimensional. El algoritmo usa los principios del comportamiento de las bandadas, la comunicación, la adaptabilidad, el liderazgo y el seguimiento de las aves para encontrar con eficacia soluciones óptimas.

En este artículo, realizamos un estudio del algoritmo Boids, que se basa en ejemplos únicos del comportamiento de enjambre o bandada de animales. El algoritmo Boids, a su vez, ha servido de base para la creación de toda una clase de algoritmos agrupados bajo el nombre de "inteligencia de enjambre".

El algoritmo de Conformer que le mostraremos hoy se desarrolló para la previsión meteorológica, una esfera del saber que, por su constante variabilidad, puede compararse con los mercados financieros. El Conformer es un método completo que combina las ventajas de los modelos de atención y las ecuaciones diferenciales ordinarias.

En este artículo, pasaremos rápidamente por algunos métodos para obtener la función que podría representar nuestros datos en la base. No me adentraré en detalles sobre cómo usar estadísticas y estudios de probabilidad para interpretar los resultados. Dejo esto como tarea para aquellos que realmente deseen profundizar en la parte matemática del asunto. De todas formas, estudiar estos temas será crucial para que puedas comprender todo lo que involucra los estudios de redes neuronales. Aquí seré bastante suave con el tema.

En este artículo presentamos la implementación de un algoritmo de selección de características descrito en un artículo académico titulado "FREL: Un algoritmo de selección de características estable", llamado Ponderación de características como aprendizaje regularizado basado en energía.

Es muy probable que no te hayas dado cuenta de que el modelado de las matrices era un tanto extraño, ya que no se indicaban filas y columnas, solo columnas. Esto resulta muy raro al leer un código que realiza factorizaciones de matrices. Si esperabas ver las filas y columnas indicadas, podrías haberte sentido bastante confundido al intentar implementar la factorización. Además, esa forma de modelar las matrices no es, ni de cerca, la mejor manera. Esto se debe a que, cuando modelamos matrices de esa forma, nos enfrentamos a ciertas limitaciones que nos obligan a usar otras técnicas o funciones que no serían necesarias si el modelado se realiza de manera más adecuada.

Descubra la guía definitiva para principiantes sobre cómo crear asesores expertos (Expert Advisors, EAs) con MQL5 en nuestro artículo completo. Aprenda paso a paso cómo construir EA usando pseudocódigo y aprovechar el poder del código generado por IA. Ya sea que sea nuevo en el comercio algorítmico o busque mejorar sus habilidades, esta guía proporciona un camino claro para crear EA efectivos.

En este artículo, continuaremos el análisis de los patrones de precios en la biblioteca DoEasy. Así, crearemos la clase de patrón "Barra interior" de las formaciones Price Action.

Una guía paso a paso para crear e implementar un algoritmo de trading automatizado en MQL5 basado en la estrategia de trading Fair Value Gap (FVG). Un tutorial detallado sobre la creación de un asesor experto que puede ser útil tanto para principiantes como para operadores experimentados.

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.

El algoritmo de optimización de ballenas (WOA) es un algoritmo metaheurístico inspirado en el comportamiento y las estrategias de caza de las ballenas jorobadas. La idea básica del WOA es imitar el método de alimentación denominado "red de burbujas", en el que las ballenas crean burbujas alrededor de la presa para atacarla después en espiral.

En este artículo, entenderemos por EA multidivisa un EA o robot comercial que utiliza indicadores ZigZag y Awesome Oscillator que filtran mutuamente sus señales.

Aprenda a crear indicadores personalizados utilizando MQL5. Este artículo introductorio le guiará a través de los fundamentos de la construcción de indicadores personalizados simples y demostrar un enfoque práctico para la codificación de diferentes indicadores personalizados para cualquier programador MQL5 nuevo en este interesante tema.

Las variables y los tipos de datos son temas muy importantes no solo en la programación MQL5, sino también en cualquier lenguaje de programación. Las variables y los tipos de datos de MQL5 pueden dividirse en simples y extendidos. Aquí veremos las variables y los tipos de datos extendidos. Ya analizamos los sencillos en un artículo anterior.

Este artículo supone la sexta parte de la serie que describe las etapas de desarrollo de un cliente MQL5 nativo para el protocolo MQTT 5.0. En esta parte, describiremos los principales cambios en nuestra primera refactorización, obteniendo un borrador de trabajo de nuestras clases de construcción de paquetes, creando los paquetes PUBLISH y PUBACK y la semántica de los códigos de motivo PUBACK.