Trading Algorítmico MQL5
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El algoritmo de Levenberg-Marquardt, una variante del método de Newton, es útil para entrenar redes neuronales feedforward, especialmente cuando el número de parámetros no es excesivo. Este enfoque es preferible cuando se requiere que el modelo se adapte rápidamente a condiciones comerciales cambiantes. Utiliza información adicional sobre las segundas derivadas parciales, permitiendo encontrar mínimos locales de la función de pérdida en pocas épocas. Es importante considerar que este método es adecuado para minimizar funciones que son sumas de cuadrados de funciones no lineales, limitándolo básicamente al uso de funciones de pérdida cuadrática o RMS.

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Este artículo explora la depuración en MQL5, destacando su importancia para desarrolladores y programadores de trading algorítmico. Se analiza cómo identificar y corregir errores comunes como errores de sintaxis y de tiempo de ejecución. Herramientas clave como MetaEditor se describen como esenciales para establecer puntos de interrupción y facilitar el análisis paso a paso del código. Además, se presentan buenas prácticas como la modularidad del código y pruebas frecuentes. El uso del probador de estrategias para simular operaciones y la documentación del código son estrategias eficaces para mejorar el rendimiento y encontrar errores ocultos, beneficiando tanto a traders como a desarrolladores en la mejora de sus proyectos.

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El artículo explora el innovador uso del modelo de difusión geométrica latente aplicado a la generación de grafos dentro de espacios hiperbólicos, superando las limitaciones de modelos convencionales en estructuras no euclidianas. HypDiff emplea la geometría hiperbólica para representar jerarquías implícitas y preservar propiedades topológicas mediante restricciones geométricas. Este modelo ofrece una solución efectiva a los desafíos de complejidad computacional y anisotropía mediante una difusión anisotrópica eficiente, preservando la topología y mejorando la precisión. La implementación práctica en MQL5 ilustra cómo estas técnicas pueden enriquecer significativamente el campo del trading algorítmico y el desarrollo de software financiero, derivando en aplicaciones altamente flexibles y detalladas.

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Se ha lanzado la versión 2.00 del indicador, que es una bifurcación del indicador Divergence DeMarker. Esta actualización aborda una corrección específica relacionada con un error de alineación de secuencias en el búfer 3. La mejora en el búfer se enfoca en ofrecer resultados más precisos y confiables para los usuarios. Es esencial para los desarrolladores y analistas mantenerse al tanto de estas actualizaciones para asegurar que sus sistemas operan con la máxima eficiencia. Las correcciones de errores como esta son críticas, ya que mejoran la calidad y la precisión de los datos que el indicador proporciona. Los usuarios deben actualizar para garantizar el rendimiento óptimo de sus herramientas de análisis.

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Un nuevo indicador analítico ha sido diseñado para evaluar la hipótesis de que las series temporales de precios son un "paseo aleatorio" gaussiano. Este indicador, que no proporciona señales, sino análisis, facilita la transformación de los incrementos de precios en series temporales más estables y previsibles en términos de volatilidad. Este proceso recurre a la desviación estándar multiplicada por la raíz cuadrada del número de pasos para calcular la distancia esperada de una variable de "paseo aleatorio".

El indicador recolecta estadísticas de cambio de precio promedio para subrangos predefinidos de barras y busca la distribución más uniforme de estas estadísticas. Se utilizan diferentes métodos para detectar la regularidad de la curva estadística, incluyendo la varianza mínima y el coeficiente de Gini. Conocer el factor óptimo es clave para tareas como la normalización de datos p...

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Descubre cómo construir cadenas de Markov personalizadas para identificar reglas comerciales óptimas en el mercado utilizando el indicador RSI. Al emplear una matriz de transición, puedes determinar niveles ideales de compra y venta adaptados a los datos del mercado específico. Este enfoque probabilístico, validado por un modelo simple de Markov, ofrece precisión en la identificación de tendencias de precios, destacando la importancia de la adaptación del modelo a distintos contextos de mercado. Además, la implementación práctica en MQL5 permite desarrollar Asesores Expertos que utilizan estrategias dinámicas basadas en análisis de datos, proporcionando una herramienta eficaz para traders y desarrolladores.

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La geometría hiperbólica ofrece soluciones innovadoras para representar estructuras arborescentes y abordar la anisotropía estructural en aprendizaje de grafos. En este contexto, HypDiff es un framework clave que introduce ruido gaussiano hiperbólico para preservar la estructura local de los grafos. Este artículo profundiza en la implementación de HypDiff usando MQL5 y OpenCL, destacando la proyección de datos y la generación dinámica de centroides. La metodología emplea modelos convolucionales para reducir el número de parámetros entrenables, facilitando el análisis en mercados dinámicos. La implementación conjunta de proyección y generación de centroides busca optimizar tanto el análisis como la adaptabilidad al entorno financiero actual.

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El indicador de filtrado de velas permite a los operadores mostrar únicamente las velas que cumplen con criterios específicos, como alcistas, bajistas o Doji. La identificación de velas Doji se realiza mediante un umbral configurable que asegura una detección precisa de estas velas neutras. La herramienta ofrece personalización total en los colores de cada tipo de vela y elimina elementos gráficos innecesarios para un análisis más claro.

Durante la inicialización, se asignan buffers para almacenar valores y colores OHLC. En el cálculo principal, se verifican las velas contra los criterios seleccionados, mostrando las que cumplen con colores personalizados. Al desinicializar, el gráfico restaura su configuración original.

Ejemplos de uso incluyen el análisis de tendencias, el enfoque en velas que sugieren ciertos movimientos de mercado y la identificación de zonas neutrales. Las mej...

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La nueva actualización de la plataforma MQL5 ha traído mejoras significativas en el rendimiento de la compilación y depuración de scripts. Los desarrolladores ahora pueden disfrutar de un análisis más rápido y una identificación de errores más precisa. Además, las mejoras en la función de optimización multicritero permiten una evaluación más eficiente de las estrategias comerciales, lo que beneficia directamente al perfeccionamiento de Expert Advisors.

A su vez, el editor de MQL está ahora más integrado con herramientas de automatización, lo que facilita la implementación de procesos continuos de integración y entrega para EA y scripts. Esto mejora el ciclo de desarrollo y asegura una implementación más fluida de actualizaciones.

Este avance subraya el compromiso con la mejora constante de las herramientas de programación financiera.

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Descubre un análisis innovador sobre la selección del marco temporal óptimo para el trading con inteligencia artificial en MetaTrader 5. A través de un estudio exhaustivo de 11 marcos temporales, se identificaron los niveles de error más bajos en los marcos mensual y horario, abriendo nuevas perspectivas para el modelado predictivo. Se utilizó un modelo de regresión vectorial automática para explorar la causalidad entre diferentes marcos, revelando la capacidad de los retornos horarios para predecir los mensuales. Un sistema experto implementado en MQL5 demuestra la aplicación práctica de estas simulaciones, combinando IA y análisis técnico para optimizar estrategias de trading.

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El artículo explora el algoritmo Atomic Orbital Search (AOS), inspirado en la mecánica cuántica, para abordar complejos problemas de optimización. Basado en el comportamiento de los electrones en los modelos atómicos, el AOS aprovecha las distribuciones de probabilidad y la dinámica de interacciones. Candidatos a soluciones se modelan como electrones que interactúan y cambian de posición según sus niveles de energía, implementando una búsqueda eficiente del espacio de soluciones. Su estructura incluye métodos sofisticados para la distribución y actualización de elementos, haciendo del AOS un enfoque interesante y adaptable que promete nuevos horizontes en la optimización algorítmica.

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En la versión beta de MetaTrader 5 build 5050, hemos rediseñado significativamente el editor de código fuente MetaEditor. El almacenamiento versionado integrado MQL5 Storage se ha migrado para utilizar Git en lugar de Subversion. Git es el estándar para desarrolladores de todo el mundo, ya que ofrece fiabilidad y flexibilidad en la gestión de código.

Junto con la transición al nuevo sistema, hemos abierto un nuevo portal para la gestión de proyectos en línea: MQL5 Algo Forge. Suscríbase a autores interesantes, cree equipos y dirija cómodamente proyectos de colaboración.

Además, todos los componentes de la plataforma admiten ahora un tema de interfaz oscuro para trabajar por la noche con mayor comodidad.

También hemos añadido la posibilidad de alquilar un VPS durante 12 meses. Comprando el hosting de una sola vez y a largo plazo, ahorrará un tercio del coste.

Además, hemos ampliado significativamente el soporte de la biblioteca de álgebra lineal OpenBLAS en MQL5.

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El indicador clásico mencionado se centra en trazar una media móvil del volumen de ticks, no del precio. Las barras del histograma representan el volumen, y su coloración depende de las barras de precio correspondientes. Este indicador es una conversión de un código antiguo de la versión MQL4. Cuando el volumen de ticks supera la media móvil, podría ser un indicador de una mayor participación del mercado. Esto podría señalar tendencias fuertes o movimientos de precio volátiles. Por otro lado, si el volumen de ticks está por debajo de la media móvil, podría sugerir una menor liquidez y un mercado que se encuentra en estado de calma o en consolidación.

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Este bot está diseñado para detectar la apertura de una nueva vela en cualquier marco de tiempo establecido. Esto permite ejecutar el código una vez, colocar operaciones y llamar a otras funciones de manera eficiente. El código se sitúa dentro de la función OnTick(). La variable PERIOD_CURRENT representa el marco de tiempo actual en el que deseas detectar la formación de una nueva vela. Puedes ajustarlo al marco de tiempo que prefieras para adaptarlo a tus necesidades específicas. Esta configuración es útil para automatizar tareas y optimizar procesos de trading basado en eventos de inicio de nuevas velas.

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La velocidad de simulación es crucial al desarrollar algoritmos de aprendizaje automático. Si bien Python es adecuado para simulaciones esporádicas con intervalos grandes, estrategias de alta frecuencia pueden requerir soluciones más rápidas. Numba ofrece una opción eficiente al compilar código Python a código máquina, acelerando significativamente la ejecución.

Numba permite mejorar el rendimiento computacional, especialmente en aplicaciones científicas con ciclos y operaciones matemáticas complejas. Esta biblioteca soporta arquitecturas modernas, pero no es compatible con Pandas directamente. Numba se utiliza principalmente mediante decoradores que compilan funciones a código máquina, mejorando la velocidad de ejecución y permitiendo paralelismos.

Para optimizar estrategias comerciales, Numba puede incrementar la eficiencia de simuladores de estrategias, especialmente útil al trab...

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Este nuevo indicador zigzag tiene un enfoque diferente al tradicional. El zigzag típico resalta oscilaciones históricas y retrasa la confirmación de nuevas, basándose en la acción del precio. No es apto para señales en tiempo real, enfocándose principalmente en analizar puntos pivot históricos para prever futuros movimientos. Sin embargo, este zigzag innovador es dinámico y basado en tendencias sin retraso, siguiendo la tendencia con el algoritmo SAR. Tradicionalmente, los zigzags de seguimiento de tendencia, como los basados en PSAR, presentaban retrasos e inexactitudes. Este nuevo diseño elimina esos problemas, utilizando un "backstep" para mantener las oscilaciones válidas, asegurando que el final del segmento se ajuste a máximos/mínimos recientes o a soporte/resistencia. Las versiones incluyen mejoras como la conexión a puntos de oscilación extremos y mayor control del zigzag.

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Este Asesor Experto para MT5 combina análisis de patrones de velas y filtrado de eventos fundamentales para ejecutar operaciones con gestión disciplinada del riesgo. Se centra en la acción del precio mediante patrones de velas como pin bars y engulfing en marcos temporales M5, H1, y H4 para generar señales de trading. Requiere alineación entre disparadores de 5 minutos y tendencias de marcos superiores.

La gestión del riesgo incluye una relación riesgo-beneficio de 1.5:1, uso limitado del margen bajo el 30%, ajuste automático del tamaño de la posición y stops dinámicos utilizando ATR o distancias fijas. Implementa un filtro de noticias cerrando posiciones antes de eventos de alto impacto y evitando operaciones durante periodos de alto riesgo.

Opera en gráficos M5 con contexto de H1/H4 y solo durante horas de alta liquidez. Ideal para pares como EURUSD. Este EA equilibra el reconocim...

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Integrar indicadores a un asesor es una actividad técnica que requiere un manejo preciso de parámetros y funciones. La correcta organización y consulta de materiales de referencia son esenciales. Se deben crear plantillas eficientes para conectar indicadores, considerando variables de entrada, manejadores, y funciones de obtención de datos.

El Average True Range (ATR), indicador de volatilidad introducido por Wells Wilder, se usa para prever cambios de tendencia en el mercado financiero. ATR mide la media móvil de valores de rango verdadero y utiliza un periodo de suavización como único parámetro ajustable. El valor por defecto es 14.

La configuración y manipulación de indicadores requieren crear y eliminar manejadores correctamente, utilizando elementos como CopyBuffer() para obtener datos necesarios. Estas tareas, aunque repetitivas, garantizan la eficiencia y exactitud del siste...

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El indicador proporciona información sobre el tiempo restante para el cierre de la vela actual en cualquier marco temporal seleccionado. Es una herramienta útil para los traders que necesitan sincronizar sus decisiones con el vencimiento de velas específicas. Su implementación permite monitorear de manera precisa la finalización del periodo de la vela, lo que resulta crucial para establecer estrategias basadas en el análisis técnico. Facilita la planificación de operaciones al permitir ajustarse al ritmo del mercado en tiempo real. Este tipo de indicadores mejora la capacidad de reacción ante los cambios, brindando una clara ventaja en la gestión de trading y control del riesgo.

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