Artículos de programación MQL4 y MQL5

En este artículo, se describen los principios básicos de la construcción del framework para el procesamiento analítico en línea (OLAP en inglés), su implementación en MQL en el ambiente de MetaTrader, usando el procesamiento del historial de trading de la cuenta como ejemplo.

Cuando diseñamos los sistemas del trading automático, casi siempre utilizamos los datos de los indicadores técnicos que analizan el pasado con el fin de predecir el futuro comportamiento del precio. Pero si no tomamos en cuenta las fuerzas fundamentales que mueven el mercado, evidentemente estaremos en una situación menos ventajosa en comparación con los traders que consideran adicionalmente los datos fundamentales en sus decisiones comerciales. Recopilando automáticamente los datos sobre los tipos de interés, Usted podrá mejorar el funcionamiento de su Asesor Experto.

En este artículo, continuaremos expandiendo la funcionalidad de nuestra utilidad. Esta vez, añadiremos las posibilidades de visualizar la información en el gráfico, que sirve para facilitar nuestra negociación. En particular, añadiremos en el gráfico los precios máximos y mínimos del día anterior, niveles redondos, precios máximos y mínimos durante el año, hora del inicio de la sesión, etc.

El artículo original «básico» de ningún modo perdió su actualidad, y todos los interesados en este asunto deben leerlo sí o sí. Pero ya pasó bastante tiempo desde aquel entonces, y ahora la versión Visual Studio 2017 es de la actualidad, disponiendo de una interfaz ligeramente modificada, mientras que la propia plataforma MetaTrader 5 tampoco estaba sin desarrollo. El presente artículo describe las etapas de la creación del proyecto DLL, sus configuraciones y el trabajo común con las herramientas del terminal MetaTrader 5.

El objetivo de este artículo es crear una herramienta personalizada que nos permita obtener y usar la matriz completa de información sobre los patrones vistos anteriormente. Para ello, desarrollaremos una biblioteca que podremos utilizar en nuestros indicadores, paneles comerciales, expertos, etc.

En este artículo, vamos a realizar un experimento del coloreo de los resultados de la optimización. Como se sabe, el color se determina por tres parámetros: los niveles del color rojo, verde y azul (RGB en inglés, Red — rojo, Green — verde, Blue — azul). Hay otros métodos de codificar el color, pero igualmente se usan tres parámetros. Así, tres parámetros de la simulación pueden ser convertidos en un color que el trader percibe visualmente. Lea este artículo para averiguar si esta representación va a ser útil.

La mayoría de nosotros estamos de acuerdo en que el proceso de análisis de la situación actual de mercado comienza por el estudio de los marcos temporales mayores del gráfico. Esto sucede hasta que pasemos al gráfico en el que realizamos las transacciones. Esta opción de análisis es una de las condiciones del comercio exitoso, indispensable para lograr un enfoque profesional de dicha tarea. En este artículo, vamos a hablar sobre los indicadores de marco temporal múltiple y los métodos de creación de los mismos. Mostraremos ejemplos de código en MQL5, realizaremos una valoración de los puntos fuertes y débiles de cada versión, y también ofreceremos un nuevo enfoque respecto a los indicadores que usan el modo MTF.

En los anteriores artículos, comenzamos a crear una gran biblioteca multiplataforma, cuyo objetivo es facilitar la escritura de programas para las plataformas MetaTrader 5 y MetaTrader 4. Ya disponemos de una colección de órdenes y transacciones históricas, y órdenes y posiciones de mercado, así como de una clase para seleccionar y filtrar órdenes cómodamente. En esta parte, vamos a continuar desarrollando el objeto básico, además de enseñar a la biblioteca Engine a monitorear los eventos comerciales en la cuenta.

En el primer artículo, comenzamos la creación de una gran biblioteca multiplataforma para construir con facilidad programas en las plataformas MetaTrader 5 y MetaTrader 4. Acto seguido, continuamos el desarrollo de la biblioteca y corregimos las órdenes y transacciones históricas. En esta ocasión, vamos a crear una clase que nos permita elegir y filtrar cómodamente órdenes y posiciones en las listas de colecciones; en concreto, crearemos un objeto básico de la biblioteca, llamado Engine, y añadiremos a la biblioteca una colección de órdenes y posiciones de mercado.

En nuestra época, el procesamiento de datos requiere un extenso instrumental y muchas veces no se limita al entorno protegido (sandbox) de alguna determinada aplicación. Existen los lenguajes de programación especializados y universalmente reconocidos para procesar y analizar los datos, para la estadística y el aprendizaje automático. Python es el líder en este campo. En este artículo, se describe un ejemplo de la integración de MetaTrader 5 y Python a través de los sockets, así como, la obtención de las cotizaciones por medio de la API del terminal.

En este artículo, se describe un método universal para analizar y convertir los datos de documentos HTML basados en los selectores CSS. Ahora, en MQL tenemos disponibles los informes comerciales y del Simulador de Estrategias, los calendarios económicos preferibles, señales públicas y monitoreo de cuentas, fuentes adicionales de las cotizaciones en línea.

En este artículo, vamos a prender a escribir asesores que funcionan tanto en MetaTrader 4, como en MetaTrader 5. Para ello, trataremos de escribir un asesor que funcione según el principio de creación de cuadrículas de órdenes. Un gradador es un experto cuyo principal principio de trabajo consiste en colocar simultáneamente varias órdenes límite por encima del precio actual, y la misma cantidad por debajo.

Presentamos una manera simple y rápida de crear las ventanas gráficas usando el editor Visual Studio, con la integración posterior en el código MQL del Asesor Experto. Este artículo está destinado para un vasto círculo de lectores y no requiere ningunos conocimientos de C# y tecnología .Net.

En el primer artículo, comenzamos a crear una gran biblioteca multiplataforma, cuyo cometido es facilitar la creación de programas para las plataformas MetaTrader 5 y MetaTrader 4. Creamos el objeto abstracto COrder, que es el objeto básico para guardar los datos de las órdenes y transacciones históricas, así como de las órdenes y posiciones de mercado. Ahora, vamos a crear todos los objetos necesarios para guardar los datos de la historia de la cuenta en colecciones.

Tras la modernización del paquete MATLAB en 2015, es necesario analizar el método moderno de creación de bibliotecas DLL. Usando como ejemplo un indicador de pronóstico, en el artículo se ilustran las peculiaridades de la vinculación de MetaTrader 5 y MATLAB al utilizar las versiones modernas de 64 bits de la plataforma. El análisis de todas las posibilidades de conexión de MATLAB permitirá al desarrollador de MQL5 crear más rápido aplicaciones con recursos computacionales ampliados, evitando tropezones indeseables.

En el anterior artículo, analizamos un total de 14 patrones, pero, como ya sabemos, existen otros modelos de velas. Y, para no sumergirnos en una revisión monótona de la enorme variedad de patrones restantes, hemos decidido tomar otro camino. En esta ocasión, ofrecemos al lector un sistema de búsqueda y prueba de nuevos modelos de velas basados en tipos de vela conocidos.

El presente artículo describe el preprocesador, escáner y el parser (analizador sintáctico) para el análisis sintáctico de los códigos fuente en el lenguaje MQL. La implementación en MQL se adjunta.

Tras analizar una ingente cantidad de estrategias comerciales, ejecutar multitud de encargos de preparación de programas para los terminales MT5 y MT4, y visitar distintos sitios web de MetaTrader, hemos llegado a la conclusión de que una mayoría aplastante de esta diversidad se construye en la práctica sobre un número fijo de funciones elementales, acciones y valores que se repiten de un programa a otro. El resultado de semejante trabajo es la biblioteca multiplataforma "DoEasy", que permite crear fácil y rápidamente programas para МetaТrader 5 y МetaТrader 4

En la primera parte, describimos un indicador ZigZag modificado y una clase para la obtención de datos de los indicadores de este tipo. Ahora vamos a mostrar cómo crear indicadores basados ​​en dichas herramientas, además de escribir un experto para las pruebas, que realizará transacciones según las señales generadas por el indicador ZigZag. Como añadido, en este artículo se ofrecerá una nueva versión de la biblioteca de creación de interfaces gráficas EasyAndFast.

En este artículo vamos a analizar modelos de velas (patrones) conocidos e investigar cuánto tienen de actual y efectivo en la realidad de hoy. El análisis de velas surgió hace más de 20 años, y sigue siendo bastante popular a día de hoy. Alguna gente incluso considera que las velas japonesas son el formato más fácil y cómodo para representar los precios de los activos.

En este artículo, seguiremos ampliando las capacidades de la utilidad para la selección y navegación por los instrumentos. Esta vez vamos a crear nuevas pestañas, con la apertura de las cuales van a abrirse sólo aquellos símbolos que correspondan a unos u otros parámetros nuestros. Asimismo, aprenderemos a incluir fácilmente nuestras propias pestañas con las reglas de filtración necesarias.

Muchos investigadores no prestan la atención suficiente a la definición del comportamiento de los precios. En este caso, además, se usan métodos complejos que con frecuencia son simplemente «cajas negras», tales como: aprendizaje de máquinas o redes neuronales. En estos casos, lo más importante es: «¿Qué datos suministrar a la entrada para el entrenamiento de este u otro modelo?»

A base de las herramientas universales para el trabajo con las redes de Kohonen, se construye un sistema del análisis y la selección de los parámetros óptimos del EA, así como se considera la previsión de las series temporales. En la primera parte, corregimos y mejoramos las clases de redes neuronales disponibles públicamente, completándolas con algoritmos necesarios. Ahora ha llegado el momento para aplicarlas en la práctica.

En este artículo, vamos a analizar con detalle el sistema martingale. Estudiaremos la posibilidad de aplicarlo, y cómo hacerlo de tal forma que reduzcamos los riesgos al mínimo. La principal desventaja de este sencillo sistema es la probabilidad de perder todo el depósito. Y usted debe tener este hecho en cuenta a la hora de comerciar, si es que finalmente decide usar dicho sistema de trading.

En este artículo hablaremos sobre el concepto de correlación de magnitudes, y también analizaremos los métodos de cálculo de los coeficientes de correlación y su aplicación práctica en el comercio. La correlación es la interacción estadística de dos o más magnitudes aleatorias (o bien magnitudes que se pueden considerar tales con cierto nivel de precisión permisible). En este caso, además, el cambio de los valores de una o varias de estas magnitudes acompaña al cambio sistemático de los valores de otra u otras magnitudes.

Aparte de los informes comerciales, MetaTrader 5 permite guardar informes sobre la simulación y la optimización de expertos. El informe de simulación, al igual que la historia comercial, puede guardarse en dos formatos: XLSX y HTML, mientras que el informe de oprtimización se guarda en formato XML. En este artículo, vamos a analizar con detalle el informe HTML del simulador, el informe XML de optimización y el informe HTML con la historia comercial.

En este artículo, ampliaremos las posibilidades de la utilidad creada anteriormente, añadiéndole pestañas para seleccionar los instrumentos que necesitemos. Asimismo, aprenderemos a guardar los objetos gráficos creados en el gráfico de un instrumento determinado, para no crearlos de nuevo constantemente. E incluso aprenderemos a trabajar solo con los instrumentos que han sido elegidos preliminarmente con la ayuda del sitio web necesario.

El presente artículo desarrolla la idea del uso de redes de Kohonen en MetaTrader 5 que fue abordada en algunas publicaciones anteriores. Las clases corregidas y mejoradas proporcionan el instrumental para solucionar las tareas prácticas.

Aplicación de Reinforcement learning para el desarrollo de expertos autodidactas. En el artículo anterior ya nos familiarizamos con el algoritmo de Random Decision Forest y escribimos un sencillo experto autodidacta basado en Reinforcement learning (aprendizaje por refuerzo). Se destacaron las principales ventajas de este enfoque, tales como la sencillez de escritura del algoritmo comercial y la alta velocidad de entrenamiento. El aprendizaje por refuerzo (en lo sucesivo AR) se implementa fácilmente en cualquier experto comercial y aumenta su velocidad de optimización.

En el artículo se analizará el uso del método de optimización separada en diferentes estados del mercado. La optimización separada consiste en la definición de los parámetros ideales de un sistema comercial con la ayuda de la optimización de manera separada para la tendencia ascendente y descendente. Para reducir el efecto de las señales falsas y mejorar la rentabilidad, los sistemas se hacen flexibles, es decir, poseen un cierto conjunto de ajustes o datos de entrada, hecho que se ve totalmente justificado por el comportamiento de un mercado en cambio constante.

Para el tráder avanzado no es un secreto que la mayor parte del tiempo que ocupa el comercio no se invierte en la apertura o acompañamiento de transacciones. Lo que más tiempo ocupa es la selección de instrumentos y la búsqueda de puntos de entrada. En este artículo trataremos de escribir un asesor que simplifique la búsqueda de puntos de entrada en los instrumentos ofrecidos por nuestro bróker.

En este artículo, se describe cómo se puede crear su propio símbolo de un instrumento de la bolsa de valores usando el lenguaje MQL5. En particular, se puede utilizar las cotizaciones bursátiles del sitio web popular «Finam.ru». Otra opción considerada es la posibilidad de trabajar con un formato aleatorio de los archivos de texto usados para crear un símbolo personalizado. Por esa razón, podemos trabajar con cualquier instrumento financiero y fuente de datos. Después de crear un símbolo personalizado, podemos usar todas las posibilidades del Simulador de Estrategias de MetaTrader 5 para testear los algoritmos comerciales para los instrumentos bursátiles.

El desarrollador a veces se enfrenta a las tareas relacionadas con el dibujado de los diagramas horizontales en el gráfico del terminal, aunque eso no ocurre con frecuencia. ¿De qué tipo de tareas se trata? Se trata de los indicadores de distribución de los volúmenes para un determinado período. Además, son las tares de distribución del precio, diferentes versiones de la profundidad del mercado (Market Depth), etc. En este artículo se consideran las cuestiones de la creación y gestión de los diagramas en los gráficos, como de los arrays de las primitivas gráficas.

Aplicamos los métodos de la teoría de probabilidades y estadística matemática en el proceso del desarrollo y el testeo de estrategias comerciales. Buscamos un valor óptimo para los riesgos de la transacción usando las diferencias entre el precio y el paseo aleatorio. Ha sido demostrado que si los precios se comportan como un paseo aleatorio sin desviación (falta de una tendencia con dirección), el trading rentable es imposible.

El presente artículo es una continuación lógica del artículo anterior «Patrones de viraje: poniendo a prueba el patrón Pico/Valle doble». Ahora vamos a considerar otro patrón de reversión bastante bien conocido, llamado «Cabeza- Hombros», compararemos la eficacia del trading de ambos patrones e intentaremos combinar el trading con estos dos patrones en un sistema comercial único.

Este es el último artículo de la serie dedicada a la estrategia comercial de la reversión. En él intentaremos solucionar un problema que ha provocado inestabilidad en los resultados de la simulación en los anteriores artículos. Asimismo, escribiremos y simularemos nuestro propio algoritmo para el comercio manual en cualquier mercado con la ayuda de la reversión.

En este artículo analizaremos el algoritmo de implementación de un simulador de patrones de velas en el lenguaje OpenCL en el modo "OHLC en M1". Asimismo, compararemos su rapidez con el simulador de estrategias incorporado en el modo de optimización rápida y lenta.

En el artículo se analiza una biblioteca que permite aumentar la efectividad del trabajo con solicitudes HTTP en MQL5. La ejecución de WebRequest en el modo no bloqueante se ha implementado en flujos adicionales usando gráficos y expertos auxiliares, intercambio de eventos personalizados y lectura de recursos compartidos. Se adjuntan los códigos fuente.

En este artículo hablaremos sobre cómo crear una aplicación para seleccionar las mejores pasadas de optimización según varias opciones posibles. Esta aplicación sabe filtrar y clasificar los resultados de optimización según multitud de coeficientes. Las pasadas de optimización se registran en una base de datos, por eso usted siempre podrá seleccionar nuevos parámetros de trabajo sin tener que reoptimizar. Además, esto permite ver todas las pasadas de optimización en un único gráfico, calcular los coeficientes VaR paramétricos y construir el gráfico de distribución normal de las pasadas y resultados de comercio de la variante de combinación de coeficientes seleccionada. Asimismo, se construyen los gráficos de algunos de los coeficientes en una dinámica, comenzando desde el momento de inicio de la optimización (o desde una fecha seleccionada hasta otra fecha seleccionada).

En este artículo continuaremos analizando el tema de la reversión. Intentaremos disminuir la reducción máxima del balance hasta un nivel aceptable con los instrumentos analizados anteriormente. También vamos a comprobar si se reduce el beneficio obtenido. Asimismo, comprobaremos cómo funciona la reversión en otros mercados, tales como los mercados de valores, materias primas, índices y ETF, agrario. ¡Atención, el artículo contiene muchas imágenes!