Artículos sobre programación en el lenguaje MQL5

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Aprenda el lenguaje de programación de estrategias comerciales MQL5 leyendo numerosos artículos la mayor parte de los cuales han sido escritos por Ustedes - miembros de MQL5.community. Con el fin de buscar rápidamente la respuesta sobre una u otra cuestión de programación, todos los artículos están divididos en categorías: "Integración", "Probador", "Estrategias comerciales", etc.

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Algoritmos de optimización de la población: Búsqueda armónica (HS)

Algoritmos de optimización de la población: Búsqueda armónica (HS)

Hoy estudiaremos y pondremos a prueba un algoritmo de optimización muy potente, la búsqueda armónica (HS), que se inspira en el proceso de búsqueda de la armonía sonora perfecta. ¿Qué algoritmo lidera ahora mismo nuestra clasificación?
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Gradient boosting en el aprendizaje de máquinas transductivo y activo

Gradient boosting en el aprendizaje de máquinas transductivo y activo

En este artículo, el lector podrá familiarizarse con los métodos de aprendizaje automático activo basados en datos reales, descubriendo además cuáles son sus ventajas y desventajas. Puede que estos métodos terminen por ocupar un lugar en su arsenal de modelos de aprendizaje automático. El término transducción fue introducido por Vladímir Naúmovich Vápnik, el inventor de la máquina de vectores de soporte (SVM).
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Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 09): Un salto conceptual (II)

Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 09): Un salto conceptual (II)

Colocación del Chart Trade en una ventana flotante. En el artículo anterior creamos el sistema base para utilizar templates dentro de una ventana flotante.
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 88): Colección de objetos gráficos - matriz dinámica bidimensional para almacenar propiedades de objetos que cambian dinámicamente
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 88): Colección de objetos gráficos - matriz dinámica bidimensional para almacenar propiedades de objetos que cambian dinámicamente

Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 88): Colección de objetos gráficos - matriz dinámica bidimensional para almacenar propiedades de objetos que cambian dinámicamente

En este artículo, crearemos una clase de matriz multidimensional dinámica con capacidad de cambiar la cantidad de datos en cualquier dimensión. Basándonos en la clase creada, crearemos una matriz dinámica bidimensional para guardar algunas propiedades de objetos gráficos que cambian dinámicamente.
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DoEasy. Elementos de control (Parte 19): Scrolling de pestañas en el elemento TabControl, eventos de objetos WinForms

DoEasy. Elementos de control (Parte 19): Scrolling de pestañas en el elemento TabControl, eventos de objetos WinForms

En este artículo, crearemos la funcionalidad necesaria para el scrolling de los encabezados de las pestañas en TabControl usando los botones de control de scrolling. La funcionalidad servirá para organizar los encabezados de las pestañas en una sola línea a cualquier lado del control.
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 94): Objetos gráficos compuestos, desplazamiento y eliminación
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 94): Objetos gráficos compuestos, desplazamiento y eliminación

Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 94): Objetos gráficos compuestos, desplazamiento y eliminación

En este artículo, comenzaremos a desarrollar varios eventos de los objetos gráficos compuestos. Vamos a analizar parcialmente el desplazamiento y la eliminación de los objetos gráficos compuestos. En general, hoy vamos a mejorar lo que ya creamos en el último artículo.
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Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 26): Rumbo al futuro (I)

Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 26): Rumbo al futuro (I)

Llevaremos nuestro sistema de órdenes al siguiente nivel, pero primero tenemos que resolver algunas cosas. Y es que ahora tenemos cuestiones que dependen de cómo queremos operar y de qué tipo de cosas hacemos durante la jornada de tráding.
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 44): Las clases de colección de los objetos de búferes de indicador
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 44): Las clases de colección de los objetos de búferes de indicador

Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 44): Las clases de colección de los objetos de búferes de indicador

En el artículo, analizaremos la creación de la clase de colección de los objetos de búferes de indicador y pondremos a prueba la posibilidad de crear cualquier número de búferes para los programas-indicadores, así como la posibilidad de trabajar con estos (el número máximo de búferes que se pueden crear en los indicadores MQL es de 512).
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Indicador CCI. Modernización y nuevas posibilidades

Indicador CCI. Modernización y nuevas posibilidades

En este artículo, analizaremos la posibilidad de modernizar el indicador CCI. Además, presentaremos un ejemplo de modificación de este indicador.
Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte VI): Eventos en la cuenta con compensación
Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte VI): Eventos en la cuenta con compensación

Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte VI): Eventos en la cuenta con compensación

En anteriores artículos comenzamos a crear una gran biblioteca multiplataforma cuyo objetivo es simplificar la escritura de programas para las plataformas MetaTrader 5 y MetaTrader 4. En la quinta parte, hemos creado las clases de los eventos comerciales y la colección de eventos desde donde se envían los eventos a la objeto de la biblioteca Engine y al gráfico del programa de control. En esta parte de la descripción, vamos a añadir la posibilidad de trabajar con la biblioteca en las cuentas de tipo compensación.
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 48): Indicadores de periodo y símbolo múltiples en un búfer en una subventana
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 48): Indicadores de periodo y símbolo múltiples en un búfer en una subventana

Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 48): Indicadores de periodo y símbolo múltiples en un búfer en una subventana

En el presente artículo, analizaremos la creación de indicadores estándar de periodo y símbolo múltiples que utilizan un búfer de indicador para sus construcciones, y que funcionan en una subventana del gráfico. Asimismo, prepararemos las clases de la biblioteca para trabajar con los indicadores estándar que funcionan en la ventana principal del programa, o que tienen más de un búfer para mostrar sus datos.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 20): Autocodificadores

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 20): Autocodificadores

Continuamos analizando los algoritmos de aprendizaje no supervisado. El lector podría preguntarse sobre la relevancia de las publicaciones recientes en el tema de las redes neuronales. En este nuevo artículo, retomaremos el uso de las redes neuronales.
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Múltiples indicadores en un gráfico (Parte 05): Convirtamos el MetaTrader 5 en un sistema RAD (I)

Múltiples indicadores en un gráfico (Parte 05): Convirtamos el MetaTrader 5 en un sistema RAD (I)

A pesar de no saber programar, muchas personas son bastante creativas y tienen grandes ideas, pero la falta de conocimientos o de entendimiento sobre la programación les impide hacer algunas cosas. Aprenda a crear un Chart Trade, pero utilizando la propia plataforma MT5, como si fuera un IDE.
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Tablero de cotizaciones: Versión básica

Tablero de cotizaciones: Versión básica

Aquí te mostraré cómo crear esas pantallas en forma de banda, normalmente usadas para mostrar cotizaciones como en la bolsa, pero pura y simplemente usando MQL5, sin recurrir a programación externa complicada e innecesariamente sofisticada.
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Experimentos con redes neuronales (Parte 3): Uso práctico

Experimentos con redes neuronales (Parte 3): Uso práctico

Las redes neuronales lo son todo. Vamos a comprobar en la práctica si esto es así. MetaTrader 5 como herramienta autosuficiente para el uso de redes neuronales en el trading. Una explicación sencilla.
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 86): Colección de objetos gráficos - controlando la modificación de propiedades
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 86): Colección de objetos gráficos - controlando la modificación de propiedades

Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 86): Colección de objetos gráficos - controlando la modificación de propiedades

En el presente artículo, analizaremos la modificación de los valores de las propiedades, así como la eliminación y el cambio de nombre de los objetos gráficos en la biblioteca.
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Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 11): Automatización (III)

Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 11): Automatización (III)

Un sistema automatizado sin seguridad no tendrá éxito. Sin embargo, la seguridad no se consigue sin entender bien algunas cosas. En este artículo, comprenderemos por qué es tan difícil lograr la máxima seguridad en los sistemas automatizados.
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DoEasy. Elementos de control (Parte 27): Seguimos trabajando en el objeto WinForms "ProgressBar"

DoEasy. Elementos de control (Parte 27): Seguimos trabajando en el objeto WinForms "ProgressBar"

En este artículo, continuaremos desarrollando el control ProgressBar. Vamos a crear la funcionalidad necesaria para gestionar la barra de progreso y los efectos visuales.
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Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Bears Power Index

Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Bears Power Index

Bienvenidos a un nuevo artículo de la serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. En esta ocasión, hablaremos sobre el Bears Power Index y crearemos un sistema comercial basado en sus indicadores.
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Cómo crear un panel informativo para mostrar datos en indicadores y asesores

Cómo crear un panel informativo para mostrar datos en indicadores y 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.
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Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 49): Indicadores estándar de período, símbolo y búfer múltiples

Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 49): Indicadores estándar de período, símbolo y búfer múltiples

En el presente artículo, vamos a mejorar las clases de la biblioteca para tener la posibilidad de crear los indicadores estándar de período y símbolo múltiples que requieren varios búferes de indicador para visualizar sus datos.
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Trabajamos con fechas y horas en MQL5

Trabajamos con fechas y horas en MQL5

Resulta esencial que los tráders y desarrolladores de herramientas comerciales comprendan cómo manejar las fechas y horas de manera adecuada y eficaz. En este artículo, veremos cómo podemos manejar fechas y horas al crear herramientas comerciales efectivas.
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 92): Clase de memoria de objetos gráficos estándar Historia de cambio de propiedades del objeto
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 92): Clase de memoria de objetos gráficos estándar Historia de cambio de propiedades del objeto

Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 92): Clase de memoria de objetos gráficos estándar Historia de cambio de propiedades del objeto

En este artículo, crearemos la clase de memoria del objeto gráfico estándar, que permitirá al objeto guardar sus estados al modificarse sus propiedades, lo que a su vez le permitirá volver a los estados anteriores del objeto gráfico en cualquier momento.
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Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 21): Un nuevo sistema de órdenes (IV)

Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 21): Un nuevo sistema de órdenes (IV)

Finalmente el sistema visual funcionará... aún no del todo. Aquí terminaremos de hacer los cambios básicos, y no serán pocos, serán muchos, y todos ellos necesarios, y todo el trabajo será bastante interesante.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 34): Función cuantílica totalmente parametrizada

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 34): Función cuantílica totalmente parametrizada

Seguimos analizando algoritmos de aprendizaje Q distribuidos. En artículos anteriores hemos analizado los algoritmos de aprendizaje Q distribuido y cuantílico. En el primero, enseñamos las probabilidades de los rangos de valores dados. En el segundo, enseñamos los rangos con una probabilidad determinada. Tanto en el primer algoritmo como en el segundo, usamos el conocimiento a priori de una distribución y enseñamos la otra. En el presente artículo, veremos un algoritmo que permite al modelo aprender ambas distribuciones.
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Desarrollando un canal de Donchian personalizado con la ayuda de MQL5

Desarrollando un canal de Donchian personalizado con la ayuda de MQL5

Existen muchas herramientas técnicas que se pueden usar para visualizar los canales de precios. Una de esas herramientas es el canal de Donchian. En este artículo, aprenderemos cómo crear un canal de Donchian, y también a usarlo como indicador personalizado dentro de un asesor experto.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 18): Reglas asociativas

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 18): Reglas asociativas

Como continuación de esta serie, hoy presentamos otro tipo de tarea relacionada con los métodos de aprendizaje no supervisado: la búsqueda de reglas asociativas. Este tipo de tarea se usó por primera vez en el comercio minorista para analizar las cestas de la compra. En este artículo, hablaremos de las posibilidades que ofrece el uso de dichos algoritmos en el trading.
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Análisis de ciclos usando el algoritmo de Goertzel

Análisis de ciclos usando el algoritmo de Goertzel

En el artículo presentamos utilidades que implementan el algoritmo de Goertzel en MQL5 y dos formas de aplicar este método al analizar cotizaciones de precios para el desarrollo de estrategias.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 32): Sistema de órdenes (I)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 32): Sistema de órdenes (I)

De todas las cosas desarrolladas hasta ahora, esta, como seguramente también notarás y con el tiempo estarás de acuerdo, es la más desafiante de todas. Lo que tenemos que hacer es algo simple: hacer que nuestro sistema simule lo que hace un servidor comercial en la práctica. Esto de tener que implementar una forma de simular exactamente lo que haría el servidor comercial parece simple. Al menos en palabras. Pero necesitamos hacer esto de manera que, para el usuario del sistema de repetición/simulación, todo suceda de la manera más invisible o transparente posible.
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Aprendizaje automático y Data Science (Parte 9): Algoritmo de k vecinos más próximos (KNN)

Aprendizaje automático y Data Science (Parte 9): Algoritmo de k vecinos más próximos (KNN)

Se trata de un algoritmo perezoso que no aprende a partir de una muestra de entrenamiento, sino que almacena todas las observaciones disponibles y clasifica los datos en cuanto recibe una nueva muestra. A pesar de su sencillez, este método se usa en muchas aplicaciones del mundo real.
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StringFormat(). Panorámica, ejemplos de uso listos para aplicar

StringFormat(). Panorámica, ejemplos de uso listos para aplicar

El artículo supone una continuación de la revisión de la función PrintFormat(). Hoy veremos brevemente cómo formatear líneas utilizando StringFormat() y su uso posterior en el programa. Asimismo, escribiremos plantillas para mostrar información sobre un símbolo en el registro del terminal. El presente artículo resultará útil tanto a principiantes como a desarrolladores experimentados.
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Uso de modelos ONNX en MQL5

Uso de modelos ONNX en MQL5

ONNX (Open Neural Network Exchange) es un estándar abierto para representar modelos de redes neuronales. En este artículo, analizaremos el proceso de creación de un modelo CNN-LSTM para pronosticar series temporales financieras, y también el uso del modelo ONNX creado en un asesor experto MQL5.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 21): Autocodificadores variacionales (VAE)

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 21): Autocodificadores variacionales (VAE)

En el anterior artículo, vimos el algoritmo del autocodificador. Como cualquier otro algoritmo, tiene ventajas y desventajas. En la implementación original, el autocodificador se encarga de dividir los objetos de la muestra de entrenamiento tanto como sea posible. Y en este artículo, en cambio, hablaremos de cómo solucionar algunas de sus deficiencias.
Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 71): Eventos de la colección de objetos de gráfico
Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 71): Eventos de la colección de objetos de gráfico

Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 71): Eventos de la colección de objetos de gráfico

En el presente artículo, crearemos la funcionalidad necesaria para monitorear algunos eventos de los objetos del gráfico: añadir y eliminar gráficos de símbolos, añadir y eliminar subventanas en el gráfico, y también añadir/eliminar/cambiar indicadores en las ventanas del gráfico.
Interfaces gráficas X: Actualizaciones para la tabla dibujada y optimización del código (build 10)
Interfaces gráficas X: Actualizaciones para la tabla dibujada y optimización del código (build 10)

Interfaces gráficas X: Actualizaciones para la tabla dibujada y optimización del código (build 10)

Continuamos completar la tabla dibujada (CCanvasTable) con nuevas funcionalidades. Ahora la tabla va a contener las siguientes funciones: resalto de las filas al situar el cursor encima; posibilidad de agregar el array de imágenes para cada celda y el método para su conmutación; posibilidad de establecer y editar el texto de las cceldas durante la ejecución del programa, y muchas cosas más.
Implementando OLAP en la negociación (Parte 2): Visualización de los resultados del análisis interactivo de los datos multidimensionales
Implementando OLAP en la negociación (Parte 2): Visualización de los resultados del análisis interactivo de los datos multidimensionales

Implementando OLAP en la negociación (Parte 2): Visualización de los resultados del análisis interactivo de los datos multidimensionales

En este artículo, se consideran diversos aspectos del desarrollo de la interfaz gráfica interactiva de un programa MQL diseñado para el procesamiento analítico en línea (OLAP) del historial de la cuenta y de los informes comerciales. Para obtener un resultado visual, se usan las ventanas maximizadas y de escala, una disposición adaptable de los controles «de goma» y un nuevo control para mostrar diagramas. A base de eso, fue implementado GUI con una selección de indicadores a lo largo de los ejes de coordenadas, funciones agregadas, tipos de los gráficos y ordenaciones.
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Patrones de diseño en MQL5 (Parte I): Patrones de creación (Creational Patterns)

Patrones de diseño en MQL5 (Parte I): Patrones de creación (Creational Patterns)

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.
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Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 07): Tipos de cuentas (II)

Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 07): Tipos de cuentas (II)

Aprenda a crear un EA que opere automáticamente de forma sencilla y segura. Uno siempre debe estar al tanto de lo que está haciendo un EA automatizado, y si se descarrila, eliminarlo lo más rápido posible del gráfico, para poner fin a lo que él estaba haciendo y evitar que las cosas se salgan de control.
Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 69): Clases de colección de objetos de gráfico
Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 69): Clases de colección de objetos de gráfico

Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 69): Clases de colección de objetos de gráfico

A partir de este artículo, comenzaremos el desarrollo de una colección de clases de objetos de gráfico que almacenará una colección de lista de objetos de gráfico con sus subventanas y los indicadores en ellas, y nos permitirá trabajar con cualquier gráfico seleccionado y sus subventanas, o bien directamente con una lista de varios gráficos al mismo tiempo.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 49): Soft Actor-Critic

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 49): Soft Actor-Critic

Continuamos nuestro análisis de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo en problemas de espacio continuo de acciones. En este artículo, le propongo introducir el algoritmo Soft Astog-Critic (SAC). La principal ventaja del SAC es su capacidad para encontrar políticas óptimas que no solo maximicen la recompensa esperada, sino que también tengan la máxima entropía (diversidad) de acciones.