Artículos de programación MQL4 y MQL5

En el mundo de los macrodatos, hay millones de conjuntos de datos alternativos que pueden mejorar nuestras estrategias de negociación. En esta serie de artículos le ayudaremos a identificar los conjuntos de datos públicos más informativos.

Experimente una guía paso a paso sobre la creación de un analizador JSON personalizado en MQL5, completo con manejo de objetos y matrices, verificación de errores y serialización. Obtenga conocimientos prácticos para conectar su lógica comercial y sus datos estructurados con esta solución flexible para manejar JSON en MetaTrader 5.

En este artículo, mostraré cómo implementar lo presentado en el artículo anterior en el servicio de repetición/simulación. Pero, como suele ocurrir con muchas cosas en la vida, es habitual que surjan problemas. Y este caso no fue una excepción. Sigue leyendo y descubre cuál será el tema del próximo artículo de esta serie. El contenido expuesto aquí tiene como único propósito la enseñanza. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuyo objetivo no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.

Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial en la actualidad, los modelos lingüísticos (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial, por lo que deberíamos pensar en cómo integrar potentes LLM en nuestras operaciones algorítmicas. Para la mayoría de la gente, es difícil ajustar estos potentes modelos a sus necesidades, desplegarlos localmente y luego aplicarlos a la negociación algorítmica. Esta serie de artículos adoptará un enfoque paso a paso para lograr este objetivo.

El artículo considera el Algoritmo de Algas Artificiales (Artificial Algae Algorithm, AAA) basado en procesos biológicos característicos de las microalgas. El algoritmo incluye movimiento en espiral, proceso evolutivo y adaptación, lo que le permite resolver problemas de optimización. El artículo analiza en profundidad los principios de funcionamiento del AAA y su potencial en la modelización matemática, destacando la conexión entre la naturaleza y las soluciones algorítmicas.

Desde los primeros artículos sobre el aprendizaje por refuerzo, hemos tocado de un modo u otro dos problemas: la exploración del entorno y la definición de la función de recompensa. Los artículos más recientes se han centrado en el problema de la exploración en el aprendizaje offline. En este artículo, queremos presentar un algoritmo cuyos autores han abandonado por completo la función de recompensa.

Vamos a continuar con el tema del análisis y la previsión de series temporales en el dominio de la frecuencia. En este artículo, introduciremos un nuevo método de predicción en el dominio de la frecuencia que puede añadirse a muchos de los algoritmos que hemos estudiado anteriormente.

El presente artículo propone un enfoque original para el desarrollo de estrategias de tendencia. Hoy aprenderemos a marcar ejemplos de entrenamiento y a entrenar clasificadores con ellos. El resultado serán sistemas comerciales listos para usar que se ejecutarán en el terminal MetaTrader 5.

Seguimos construyendo los algoritmos que sustentan el framework DADA, una herramienta avanzada para detectar anomalías en las series temporales. Este enfoque permite distinguir eficazmente las fluctuaciones aleatorias de los valores atípicos significativos. A diferencia de los métodos clásicos, el DADA se adapta dinámicamente a los distintos tipos de datos, seleccionando el nivel de compresión óptimo en cada caso.

Hoy intentaremos extraer datos de la CFTC, descargar informes COT y TFF a través de Python, conectarlos con cotizaciones de MetaTrader 5 y un modelo de IA, y obtener pronósticos. ¿Qué son los informes COT en el mercado Forex? ¿Cómo usar los informes COT y TFF para realizar previsiones?

En esta serie de artículos, revisamos las estrategias clásicas para ver si podemos mejorarlas utilizando IA. En el artículo de hoy, examinaremos la popular estrategia de análisis de múltiples marcos temporales para juzgar si la estrategia se podría mejorar con IA.

Este artículo permitirá a los principiantes escribir desde cero la implementación de un script para el equilibrio de riesgos en la negociación simultánea de varios instrumentos comerciales, mientras que los usuarios experimentados podrán obtener nuevas ideas para la implementación de sus soluciones en cuanto a las opciones propuestas en este artículo.

Este será un artículo muy divertido y bastante curioso, en varios aspectos. Abordará la unión, para resolver un problema discutido anteriormente. Además, exploraremos algunas situaciones inusuales que pueden surgir al usar una unión en aplicaciones. El contenido expuesto aquí tiene, pura y simplemente, una finalidad didáctica. En ningún caso debe considerarse como una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.

Descubra cómo crear funciones EX5 exportables para consultar y guardar de forma eficiente datos históricos de posición. En esta guía paso a paso, ampliaremos la libreria de gestión del historial EX5 mediante el desarrollo de módulos que recuperan las propiedades clave de la posición cerrada más recientemente. Entre ellos se incluyen el beneficio neto, la duración de la operación, el stop loss basado en pips, el take profit, los valores de beneficio y otros detalles importantes.

Incorporar indicadores técnicos en el análisis de la acción del precio es un enfoque muy eficaz. Estos indicadores suelen resaltar niveles clave de reversiones y retrocesos, lo que ofrece información valiosa sobre la dinámica del mercado. En este artículo, mostramos cómo desarrollamos una herramienta automatizada que genera señales utilizando el indicador Parabolic SAR.

En este artículo, mejoraremos el EA News Headline introduciendo una línea dedicada a la información de los indicadores: una visualización compacta en el gráfico de las señales técnicas clave generadas a partir de indicadores populares como el RSI, el MACD, el estocástico y el CCI. Este enfoque elimina la necesidad de múltiples subventanas de indicadores en la terminal MetaTrader 5, lo que mantiene su espacio de trabajo limpio y eficiente. Al aprovechar la API MQL5 para acceder a los datos de los indicadores en segundo plano, podemos procesar y visualizar información del mercado en tiempo real utilizando una lógica personalizada. Únase a nosotros para explorar cómo manipular los datos de los indicadores en MQL5 para crear un sistema de información inteligente y que ahorra espacio, todo ello en una sola línea horizontal en su gráfico de operaciones.

Hoy le propongo familiarizarse con el framework MacroHFT, que aplica el aprendizaje por refuerzo dependiente del contexto y la memoria para mejorar las decisiones en el comercio de criptodivisas de alta frecuencia utilizando datos macroeconómicos y agentes adaptativos.

En este artículo, mejoramos el Calendario Económico de MQL5 mediante la incorporación de un panel de control arrastrable que nos permite reubicar la interfaz para mejorar la visibilidad del gráfico. Implementamos efectos al pasar el cursor por los botones para mejorar la interactividad y garantizar una navegación fluida con una barra de desplazamiento posicionada dinámicamente.

En este artículo explicaré gran parte de la clase C_ChartFloatingRAD. Esta es la encargada de hacer que Chart Trade funcione. Sin embargo, no terminaré la explicación aquí. La finalizaré en el próximo artículo, ya que el contenido de este es bastante denso y necesita ser comprendido a fondo. El contenido expuesto aquí tiene como único objetivo la enseñanza. En ningún caso debe considerarse como una aplicación cuya finalidad sea distinta a la enseñanza y el estudio de los conceptos mostrados.

El presente artículo continúa la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5. En este artículo examinaremos las acciones de los monoides como un medio de transformación de los monoides descritos en el artículo anterior para aumentar sus aplicaciones.

Este artículo trata de los operadores básicos para cambiar el flujo de ejecución: condiciones, ciclos y el operador switch. El uso de estos operadores añadirá la capacidad de que las funciones que creemos actúen de forma "inteligente".

Las Máquinas de Boltzmann Restringidas (Restricted Boltzmann Machines, RBMs) son un tipo de red neuronal desarrollada a mediados de la década de 1980, en una época en la que los recursos computacionales eran extremadamente costosos.. Desde sus inicios, se basó en el muestreo de Gibbs y la divergencia contrastiva para reducir la dimensionalidad o capturar las probabilidades y propiedades ocultas en los conjuntos de datos de entrenamiento. Analizamos cómo la retropropagación puede lograr un rendimiento similar cuando la RBM "incorpora" precios en un perceptrón multicapa para pronósticos.

¿Cómo gestiona el capital un tráder? ¿Cómo debe llevar el tráder y el inversor los registros de gastos, ingresos, activos y pasivos? No solo voy a presentarle un programa de contabilidad, sino una herramienta que puede convertirse en su navegante financiero de confianza en el turbulento mar del trading.

Los avisos de seguridad, como los que se activan cada vez que actualiza el gráfico, agrega un nuevo par al chat con el EA del Panel de administración o reinicia la terminal, pueden volverse tediosos. En esta discusión, exploraremos e implementaremos una función que rastrea la cantidad de intentos de inicio de sesión para identificar a un usuario confiable. Después de una determinada cantidad de intentos fallidos, la aplicación pasará a un procedimiento de inicio de sesión avanzado, que también facilita la recuperación de la contraseña para los usuarios que la hayan olvidado. Además, cubriremos cómo se puede integrar eficazmente la criptografía en el Panel de administración para mejorar la seguridad.

El algoritmo de agujero negro (BHA) utiliza los principios de la gravedad de los agujeros negros para optimizar las soluciones. En este artículo, analizaremos cómo el BHA atrae las mejores soluciones evitando los extremos locales, y por qué este algoritmo se ha convertido en una poderosa herramienta para resolver problemas complejos. Descubra cómo ideas sencillas pueden dar lugar a resultados impresionantes en el mundo de la optimización.

Los modelos ocultos de Márkov (HMM) son una potente clase de modelos probabilísticos diseñados para analizar datos secuenciales, donde los eventos observados dependen de alguna secuencia de estados no observados (ocultos) que forman un proceso de Márkov. Los principales supuestos del HMM incluyen la propiedad de Márkov para estados ocultos, lo que significa que la probabilidad de transición al siguiente estado depende solo del estado actual y la independencia de las observaciones dado el conocimiento del estado oculto actual.