A finales de enero de 2012 la empresa de desarrollo de software que está detrás de Meta Trader 5 anunció el soporte nativo de OpenCL en MQL5. Utilizando un ejemplo ilustrativo, el artículo plantea los fundamentos de programación en OpenCL en el entorno MQL5 y proporciona algunos ejemplos de la optimización simple del programa para incrementar la velocidad de operación.
Random Walk (RW) es muy parecido a los datos del mercado real, pero tiene algunos detalles significativos. En este artículo veremos las propiedades de Random Walk, que simularemos usando el juego de cara o cruz. Para estudiar las propiedades de los datos se desarrolló el indicador de tendencias.
Este artículo trata las distribuciones de probabilidad (normal, log-normal, binomial, logística, exponencial, distribución Cauchy, distribución Student's t, distribución Laplace, distribución Poisson, distribución de Secante Hiperbólico, distribución Beta y Gamma) de variables aleatorias usadas en Estadísticas Aplicadas. También trata las clases para gestionar estas distribuciones.
En el artículo se describe el uso del paquete Rattle para la búsqueda automática de patrones capaces de predecir "longs" y "shorts" para las parejas de divisas del mercado Fórex. El artículo será de utilidad tanto a los principiantes, como a los traders experimentados.
La lógica difusa extiende los límites habituales de la lógica matemática y teoría de conjuntos. En este artículo se muestran principales principios de esta teoría, así como se describen dos sistemas de inferencia lógica difusa tipo Mamdani y Sugeno. Se dan los ejemplos de implementación de los modelos difusos a base de estos dos sistemas usando los medios de la biblioteca FuzzyNet para MQL5.
En este artículo se describen los métodos econométricos de análisis, el análisis de la correlación y el análisis de la varianza condicional en particular. ¿Cuáles son les beneficios del método descrito en este artículo? El uso de los modelos GARCH no lineales permite la representación formal de las series analizadas desde un punto de vista matemático y crear predicciones para un número determinado de pasos.
Muchos intentos de aplicar los métodos estadísticos a la realidad objetiva, como las series financieras, fracasan cuando se encuentran con los procesos no estacionarios, "colas gruesas" de las distribuciones probabilísticas que los acompañan y el insuficiente volumen de la información financiera. En este artículo intentaré referirme no a las series financieras como tales, sino a su presentación subjetiva, en este caso a la forma en que un trader intenta dominar las series, como el sistema de trading. La educción de las regularidades estadísticas de los resultados del trading es una tarea muy apasionante. En algunos casos, pueden sacarse verdaderas conclusiones sobre el modelo de este proceso y estas pueden aplicarse al sistema de trading.
Todos somos conscientes de que "No obtener beneficios en el pasado garantizará el éxito en el futuro". Sin embargo, todavía es muy actual el poder estimar los sistemas de trading. Este artículo trata sobre algunos métodos simples y convenientes que ayudarán a estimar los resultados de trade.
El artículo está dedicado a una corriente nueva con muy buenas perspectivas en el aprendizaje automático, al así llamado "aprendizaje profundo" y más concretamente a las "neuroredes profundas". Se ha efectuado una breve panorámica de las neuroredes de 2 generación, sus arquitecturas de conexiones y tipos, métodos y normas de aprendizaje principales, así como de sus defectos más destacables. A continuacón se estudia la historia de la aparición y el desarrollo de las neuroredes de tercera generación, sus tipos principales, sus particularidades y métodos de aprendizaje. Se han realizado experimentos prácticos sobre la construcción y aprendizaje con datos reales de neurored profunda, iniciada con los pesos del auto-codificador acumulado. Se han estudiado todas las etapas, desde los datos de origen hasta la obtención de la métrica. En la última parte del artículo, se adjunta la implementación programática de una neurored profunda en forma de indicador-experto en MQL4/R.
La primera demostración de los resultados de las pruebas de una estrategia basada en el lote 0,1 se está convirtiendo en un estándar de facto en el foro. Habiendo recibido un "no tan mal" de los profesionales, un principiante ve que la prueba "0,1" consigue resultados muy modestos y decide introducir una gestión del dinero agresiva pensando que la esperanza matemática positiva proporciona resultados positivos automáticamente. Veamos qué resultados pueden obtenerse. Junto con eso, intentaremos construir varios gráficos de balance artificiales que son muy instructivos.
La programación de los Expert Advisors en MQL5 es sencilla, y se puede aprender con facilidad. En esta guía paso a paso, podrás ver los pasos básicos que requiere la escritura de un Expert Advisor sencillo, basándose en una elaborada estrategia de trading. La guía incluye la estructura de un Expert Advisor, el uso de los funciones de trading e indicadores técnicos integrados, los detalles del modo depuración y el uso del Simulador de estrategias.
El desarrollo de estrategias de trading se basa inicialmente en la búsqueda de pautas para entrar y salir del mercado, así como en el mantenimiento de las posiciones. Si somos capaces de poner algunas pautas en forma de reglas para el trading automatizado, entonces se encargará el trader del cálculo del volumen de las posiciones, el valor de los diferenciales, así como el mantenimiento de un nivel seguro de fondos hipotecarios para garantizar las posiciones abiertas en el modo automatizado. En este artículo usaremos el lenguaje MQL5 para realizar ejemplos sencillos sobre cómo llevar a cabo estos cálculos.
Los traders no siempre tienen la capacidad ni las ganas de estar sentados frente al terminal de trading durante horas. Especialmente si el sistema de trading está más o menos formalizado y puede identificar automáticamente algunos de los estados de mercado. Este artículo describe cómo generar un informe de resultados de trading (usando un Asesor Experto, Indicador o Script) como archivo HTML y cómo subirlo por FTP a un servidor WWW. También explicaremos cómo enviar notificaciones de eventos de trading como mensajes SMS a teléfonos móviles.
En este artículo se discuten las particularidades del uso de MetaTrader 5 como proveedor de señales comerciales para MetaTrader 4. Ustedes conocerán cómo crear un sencillo proveedor de señales desde MetaTrader 5 y cómo conectarlo a varios terminales MetaTrader 4. Además, conocerán cómo copiar en tiempo real las transacciones de los participantes de Automated Trading Championship a su cuenta real en MetaTrader 4.
¿Se puede tradear hoy en día en una cuenta real utilizando MetaTrader 5? ¿Cómo organizar este trading? Se aporta la base teórica de estas preguntas, así como los códigos con la ayuda de los cuales se realiza el copiado de las transacciones del terminal MetaTrader 5 a MetaTrader 4. Este artículo será útil tanto para los desarrolladores de los Asesores Expertos, como para los traders que operan en el mercado.
Encontrar reglas para un sistema de trading y programarlas en un Expert Advisor es la mitad del trabajo. De algún modo, hay que corregir el funcionamiento del Expert Advisor, ya que acumula los resultados del trading. En este artículo se describe una de las metodologías que permite mejorar el rendimiento de un Expert Advisor a través de una retroalimentación que mide la pendiente de la curva de balance.