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El presente artículo supone una guía de programación en MQL5 para principiantes que le abrirá la puerta al fascinante mundo del trading algorítmico. Aquí aprenderá los fundamentos de MQL5, el lenguaje de programación para estrategias comerciales en MetaTrader 5, que le guiará en el mundo del trading automatizado. Desde la comprensión de los conceptos básicos hasta los primeros pasos en la programación, este artículo está diseñado para liberar el potencial del trading algorítmico para todos los lectores, incluso para aquellos que no tienen absolutamente ninguna experiencia en programación. Espero que disfrute de este viaje al mundo del trading con MQL5.

En este artículo, crearemos un modelo de bosque aleatorio en Python, entrenaremos el modelo y lo guardaremos como un pipeline ONNX con preprocesamiento de datos. Además, usaremos el modelo en el terminal MetaTrader 5.

Este artículo supone la introducción a toda una serie de artículos sobre programación. Partimos del supuesto de que el lector no se ha enfrentado nunca a la programación. Así que empezaremos por lo básico. Nivel de conocimientos de programación: principiante absoluto.

El stop loss y el take profit pueden tener una influencia significativa en los resultados de las transacciones. En este artículo, veremos varias formas de buscar órdenes stop óptimas.

En este artículo revisaremos la estructura de los búferes de los indicadores de periodo y símbolo múltiple y organizaremos la muestra de los búferes de color de estos indicadores en el gráfico.

En este artículo, hablaremos de la aplicación práctica de la cuantificación en la construcción de modelos arbóreos. Asimismo, analizaremos los métodos de selección de tablas cuantificadas y el preprocesamiento de datos. El material se presentará sin fórmulas matemáticas complejas, en un lenguaje accesible.

En este artículo, hablaremos de la aplicación teórica de la cuantificación en la construcción de modelos arbóreos. Asimismo, analizaremos los métodos de cuantificación implementados en CatBoost. El material se presentará sin fórmulas matemáticas complejas, en un lenguaje accesible.

Los modelos lingüísticos (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial que evoluciona rápidamente, por lo que debemos plantearnos cómo integrar unos LLM potentes en nuestro comercio algorítmico. A la mayoría de la gente le resulta difícil adaptar estos modelos a sus necesidades, implantarlos de forma local y luego aplicarlos al trading algorítmico. En esta serie de artículos abordaremos un enfoque paso a paso para lograr este objetivo.

En este artículo, presentaremos un algoritmo de permutación de barras de precio y detallaremos cómo se pueden utilizar las pruebas de permutación para identificar los casos en los que se ha fabricado el rendimiento de la estrategia para engañar a los posibles compradores del asesor.

En este artículo analizaremos los principios de la creación de los indicadores de símbolo/periodo múltiple y la obtención de datos de ellos en asesores e indicadores. Asimismo, veremos los principales matices de uso de los indicadores múltiples en asesores e indicadores, y su representación a través de los búferes del indicador personalizado.

Los modelos lingüísticos (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial que evoluciona rápidamente, por lo que debemos plantearnos cómo integrar unos LLM potentes en nuestro comercio algorítmico. A la mayoría de la gente le resulta difícil personalizar estos potentes modelos para adaptarlos a sus necesidades, implantarlos de forma local y luego aplicarlos al trading algorítmico. En esta serie de artículos abordaremos un enfoque paso a paso para lograr este objetivo.

Toda persona moderna está familiarizada con el concepto de estacionalidad, por ejemplo, todos estamos acostumbrados al aumento del precio de las verduras frescas en invierno o a la subida del precio del combustible durante las heladas severas, pero pocas personas saben que existen patrones similares en el mercado de divisas.

En este artículo, presentaremos una aplicación de varias medidas de rentabilidad y riesgo consideradas alternativas al ratio de Sharpe e investigaremos diferentes curvas de capital hipotéticas para analizar sus características.

En este artículo de referencia, echaremos un vistazo a los indicadores estándar de la categoría de Indicadores de tendencia. Asimismo, crearemos plantillas listas para usar estos indicadores en asesores expertos: declaración y configuración de parámetros, inicialización y desinicialización de indicadores, y también obtención de datos y señales de los búferes de indicador en asesores.

En este artículo, nos adentraremos en la aplicación de técnicas de bootstrapping como forma de evaluar la rentabilidad futura de una estrategia automatizada.

DRAKON es un lenguaje de programación visual especialmente diseñado para simplificar la interacción entre especialistas de distintas ramas (biólogos, físicos, ingenieros...) y programadores en proyectos espaciales rusos (por ejemplo, al crear el complejo "Burán"). En este artículo, hablaremos sobre cómo DRAKON hace que la creación de algoritmos sea accesible e intuitiva, incluso si nunca nos hemos enfrentado al código. Asimismo, también veremos cómo el lenguaje DRAKON ayuda tanto al cliente a explicar sus pensamientos al encargar robots comerciales, como al programador a cometer menos errores en funciones complejas.

En este artículo analizaremos el trading de pares: qué principios lo sustentan, y si existen perspectivas de su aplicación en la práctica. Al mismo tiempo, intentaremos crear una estrategia de trading de pares.

En este artículo, veremos los indicadores estándar de la categoría de Volúmenes y los Indicadores de Bill Williams. Asimismo, crearemos plantillas listas para su uso en asesores: declaración y configuración de parámetros, inicialización y desinicialización de indicadores, y también obtención de datos y señales de los búferes de indicador en asesores.

En este artículo analizaremos los indicadores estándar de la categoría de osciladores. Asimismo, crearemos plantillas listas para su uso en asesores: declaración y configuración de parámetros, inicialización y desinicialización de indicadores, y también obtención de datos y señales de los búferes de indicador en asesores.

En el presente artículo consideraremos la creación de una clase de panel informativo para utilizarla en indicadores y asesores. Este será el artículo introductorio de una pequeña serie de artículos con plantillas para la conexión y el uso de indicadores estándar en asesores. Empezaremos creando un panel, un análogo de la ventana de datos de MetaTrader 5.

En este artículo, hablaremos del algoritmo que muestra los resultados más controvertidos entre todos los anteriormente analizados, el algoritmo de Evolución Diferencial (DE).

En este artículo, le presentaremos un interesante algoritmo que se basa en la intersección de los métodos de aprendizaje supervisado y por refuerzo.

Este artículo presenta un algoritmo de optimización basado en los patrones de las trayectorias en espiral en la naturaleza, como las conchas de los moluscos: el algoritmo de optimización de la dinámica espiral o SDO. El algoritmo propuesto ha sido repensado y modificado a fondo por el autor: en el artículo analizaremos por qué estos cambios han sido necesarios.

Por asesor multidivisa en este artículo entendemos un asesor, o un robot comercial que puede operar (abrir/cerrar órdenes, gestionar órdenes como Trailing Stop Loss y Trailing Profit) con más de un par de símbolos desde un gráfico. Esta vez usaremos un solo indicador, a saber, la media móvil triangular en uno o varios marcos temporales.

En este artículo, seguiremos estudiando los patrones de diseño que permiten a los desarrolladores crear aplicaciones extensibles y fiables no solo en MQL5, sino también en otros lenguajes de programación. Esta vez hablaremos de un tipo diferente: los patrones estructurales. Asimismo, aprenderemos a diseñar sistemas usando las clases disponibles para formar estructuras mayores.

Existen métodos que pueden usarse para resolver problemas típicos. Una vez entendemos cómo utilizar estas técnicas una vez, podemos escribir programas de forma eficaz y aplicar el concepto DRY (No te repitas, en inglés, don't repeat yourself). En este contexto, resultan muy útiles los patrones de diseño que pueden aportar soluciones a problemas bien descritos y recurrentes.

El artículo muestra la implementación de la validación cruzada simétrica combinatoria en MQL5 puro para medir el grado de ajuste tras optimizar la estrategia usando el algoritmo completo lento del simulador de estrategias.

El artículo analiza un interesante algoritmo, las gotas de agua inteligentes, IWD, presente en la naturaleza inanimada, que simula el proceso de formación del cauce de un río. Las ideas de este algoritmo han permitido mejorar significativamente el anterior líder de la clasificación, el SDS, y el nuevo líder (SDSm modificado); como de costumbre, se puede encontrar en el archivo del artículo.

Si hasta ahora todo te ha parecido correcto, significa que no estás pensando realmente a largo plazo. Donde empiezas a desarrollar aplicaciones y, con el tiempo, ya no necesitas programar nuevas aplicaciones. Solo tienes que conseguir que trabajen juntos. Veamos cómo terminar de montar el indicador del ratón.

Este artículo examina la transición de la codificación procedimental a la programación orientada a objetos (POO) en MQL5, enfocándose en la integración con REST APIs. Discutimos la organización de funciones de solicitudes HTTP (GET y POST) en clases y destacamos ventajas como el encapsulamiento, la modularidad y la facilidad de mantenimiento. La refactorización de código se detalla, y se muestra la sustitución de funciones aisladas por métodos de clases. El artículo incluye ejemplos prácticos y pruebas.

Esta es la nueva fase del sistema de repetición/simulación. En esta etapa, la conversación será realmente una conversación, y el contenido se volverá bastante denso. Les insto a leer el artículo con atención y a utilizar siempre las referencias que se proporcionen. Esto les ayudará a comprender mejor lo que se les está explicando.

Este artículo explora la implementación de jugadas automáticas en el juego del tres en raya de Python, integrado con funciones de MQL5 y pruebas unitarias. El objetivo es mejorar la interactividad del juego y asegurar la robustez del sistema a través de pruebas en MQL5. La exposición cubre el desarrollo de la lógica del juego, la integración y las pruebas prácticas, y finaliza con la creación de un entorno de juego dinámico y un sistema integrado confiable.

En este artículo veremos un método de autor para crear bots utilizando el aprendizaje automático.

Como resultado de las pruebas realizadas en artículos anteriores, hemos concluido que la optimalidad de la estrategia entrenada depende en gran medida de la muestra de entrenamiento utilizada. En este artículo, nos familiarizaremos con un método bastante sencillo y eficaz para seleccionar trayectorias para el entrenamiento de modelos.