Artículos de programación MQL4 y MQL5
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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Integración de Discord con MetaTrader 5: Creación de un robot comercial con notificaciones en tiempo real
En este artículo veremos cómo integrar MetaTrader 5 y el servidor Discord para recibir notificaciones de transacciones en tiempo real desde cualquier parte del mundo. Además, aprenderemos a configurar la plataforma y Discord para asegurarnos de que las alertas se envían a Discord, y hablaremos de los problemas de seguridad que surgen al utilizar WebRequest y webhooks para estos métodos de notificación.
Visión por computadora para el trading (Parte 2): Complicamos la arquitectura para el análisis 2D de imágenes RGB
La visión por computadora para el trading: cómo funciona y cómo se desarrolla paso a paso. Creamos un algoritmo para reconocer imágenes RGB de los gráficos de precios utilizando un mecanismo de atención y una capa LSTM bidireccional. Como resultado, obtenemos un modelo de trabajo para predecir el precio del euro-dólar con una precisión de hasta el 55% en la sección de validación.
Formulación de un Asesor Experto Multipar Dinámico (Parte 4): Ajuste de volatilidad y riesgo
Esta fase permite ajustar con precisión tu EA multipar para adaptar el tamaño de las operaciones y el riesgo en tiempo real utilizando indicadores de volatilidad como el ATR, lo que mejora la consistencia, la protección y el rendimiento en diversas condiciones de mercado.
Del básico al intermedio: Eventos (II)
En este artículo veremos que no siempre es necesario implementar las cosas de una u otra manera. Existen formas alternativas de hacer las cosas. Comprender los conceptos explicados en artículos anteriores es primordial para entender adecuadamente el contenido de este artículo. El contenido expuesto aquí tiene como objetivo único y exclusivo la didáctica. En ningún caso debe considerarse una aplicación final, en la que el objetivo no sea el estudio de los conceptos aquí mostrados.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 37): Regresión de procesos gaussianos con núcleos Matérn y lineales
Los núcleos lineales son la matriz más simple de su tipo utilizada en el aprendizaje automático para regresión lineal y máquinas de vectores de soporte. Por otro lado, el kernel Matérn es una versión más versátil de la función de base radial que analizamos en un artículo anterior, y es apto para mapear funciones que no son tan suaves como asumiría la RBF. Creamos una clase de señal personalizada que utiliza ambos núcleos para pronosticar condiciones largas y cortas.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 39): Índice de fuerza relativa
El Índice de fuerza relativa (Relative Strength Index, RSI) es un oscilador de momento popular que mide el ritmo y el tamaño del cambio de precio reciente de un valor para evaluar situaciones de sobrevaloración y subvaloración en el precio del valor. Estos conocimientos sobre velocidad y magnitud son clave para definir puntos de reversión. Ponemos este oscilador a trabajar en otra clase de señal personalizada y examinamos las características de algunas de sus señales. Sin embargo, comenzaremos resumiendo lo que comenzamos anteriormente sobre las Bandas de Bollinger.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 81): Razonamiento de movimiento guiado por el contexto de grueso a fino (CCMR, Coarse-to-Fine Context-Guided Motion Reasoning)
En trabajos anteriores, siempre evaluábamos el estado actual del entorno. Al mismo tiempo, la dinámica de los cambios en los indicadores siempre permaneció «entre bastidores». En este artículo quiero presentarle un algoritmo que permite evaluar el cambio directo de los datos entre 2 estados ambientales sucesivos.
Redes neuronales en el trading: Integración de la teoría del caos en la previsión de series temporales (Final)
Seguimos integrando en los modelos comerciales los métodos propuestos por los autores del framework Attraos. Recordemos que este framework usa conceptos de la teoría del caos para resolver problemas de previsión de series temporales, interpretándolos como proyecciones de sistemas dinámicos caóticos multidimensionales.
Explorando técnicas avanzadas de aprendizaje automático en la estrategia Darvas Box Breakout
La estrategia Darvas Box Breakout, creada por Nicolas Darvas, es un enfoque técnico de negociación que detecta posibles señales de compra cuando el precio de una acción sube por encima de un rango establecido, lo que sugiere un fuerte impulso alcista. En este artículo, aplicaremos este concepto estratégico como ejemplo para explorar tres técnicas avanzadas de aprendizaje automático. Entre ellas se incluyen el uso de un modelo de aprendizaje automático para generar señales en lugar de filtrar operaciones, el empleo de señales continuas en lugar de discretas y el uso de modelos entrenados en diferentes marcos temporales para confirmar las operaciones.
Algoritmos de optimización de la población: Resiliencia ante el estancamiento en los extremos locales (Parte II)
Hoy continuaremos un experimento cuyo objetivo es investigar el comportamiento de los algoritmos de optimización basados en poblaciones en el contexto de su capacidad para abandonar eficazmente los mínimos locales cuando la diversidad de la población es baja y alcanzar los máximos globales. Resultados del estudio.
Del básico al intermedio: Precedencia de operadores
Se trata, sin duda, del tema más complicado de explicar únicamente con la parte teórica. Por esta razón, te aconsejo que practiques lo que se mostrará aquí. Aunque al principio todo parezca simple, esta cuestión sobre los operadores solo se comprenderá bien con la práctica aliada a un estudio constante. El contenido expuesto aquí tiene un propósito puramente didáctico. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea aprender y estudiar los conceptos mostrados.
Observador de Connexus (Parte 8): Cómo agregar un observador de solicitudes
En esta última entrega de nuestra serie de bibliotecas Connexus, exploramos la implementación del patrón Observer, así como refactorizaciones esenciales de rutas de archivos y nombres de métodos. Esta serie cubrió todo el desarrollo de Connexus, diseñado para simplificar la comunicación HTTP en aplicaciones complejas.
Visualización de estrategias en MQL5: distribuimos los resultados de la optimización en gráficos de criterios
En este artículo, escribiremos un ejemplo de visualización del proceso de optimización e implementaremos la visualización de las tres mejores pasadas para cuatro criterios de optimización. Asimismo, ofreceremos la posibilidad de seleccionar una de las tres mejores pasadas para mostrar sus datos en tablas y gráficos.
Ondas triangulares y de sierra: herramientas para el tráder
Uno de los métodos de análisis técnico es el análisis de ondas. En este artículo nos ocuparemos de las ondas triangulares y de sierra. Usando estas ondas como base, podemos construir varios indicadores técnicos, con la ayuda de los cuales se puede analizar el movimiento de los precios en el mercado.
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte XI): Interfaz moderna de funciones de comunicación (I)
Hoy nos centramos en mejorar la interfaz de mensajería del Panel de Comunicaciones para adaptarla a los estándares de las aplicaciones de comunicación modernas y de alto rendimiento. Esta mejora se logrará actualizando la clase CommunicationsDialog. Únase a nosotros en este artículo y debate mientras exploramos ideas clave y describimos los próximos pasos para avanzar en la programación de interfaces utilizando MQL5.
Negociamos con opciones sin opciones (Parte 1): Teoría básica y emulación a través de activos subyacentes
El artículo describe una variante de emulación de opciones a través de un activo subyacente, implementada en el lenguaje de programación MQL5. Asimismo, se comparan las ventajas y desventajas del enfoque elegido con opciones bursátiles reales utilizando el ejemplo del mercado de futuros FORTS de la bolsa de Moscú MOEX y la bolsa de criptomonedas Bybit.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 04): Haciendo ajustes (II)
Vamos continuar con el desarrollo del sistema y el control. Sin una forma de controlar el servicio, se complica avanzar y mejorar el sistema.
Asesores Expertos Auto-Optimizables con MQL5 y Python (Parte V): Modelos profundos de Markov
En esta discusión, aplicaremos una cadena de Markov simple en un indicador RSI, para observar cómo se comporta el precio después de que el indicador pasa por niveles clave. Concluimos que las señales de compra y venta más fuertes en el par NZDJPY se generan cuando el RSI está en el rango 11-20 y 71-80, respectivamente. Demostraremos cómo puedes manipular tus datos para crear estrategias comerciales óptimas que se aprenden directamente de los datos que tienes. Además, demostraremos cómo entrenar una red neuronal profunda para aprender a utilizar la matriz de transición de manera óptima.
Neurona biológica para la previsión de series temporales financieras
Construimos un sistema de neuronas biológicamente correcto para la predicción de series temporales. La introducción de un medio similar al plasma en la arquitectura de una red neuronal ha creado una especie de "mente colectiva", en la que cada neurona influye en el trabajo del sistema no solo a través de conexiones directas, sino también mediante interacciones electromagnéticas de largo alcance. ¿Cómo se comportará el sistema de modelización neural del cerebro en el mercado?
Trading con algoritmos: La IA y su camino hacia las alturas doradas
En este artículo veremos un método para crear estrategias comerciales para el oro utilizando el aprendizaje automático. Considerando el enfoque propuesto para el análisis y la previsión de series temporales desde distintos ángulos, podemos determinar sus ventajas e inconvenientes en comparación con otras formas de crear sistemas comerciales basados únicamente en el análisis y la previsión de series temporales financieras.
Métodos de conjunto para mejorar las tareas de clasificación en MQL5
En este artículo, presentamos la implementación de varios clasificadores de conjunto en MQL5 y analizamos su eficacia en diferentes situaciones.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 39): Noticias + Inteligencia artificial, ¿apostarías por ella?
Las noticias impulsan los mercados financieros, especialmente las publicaciones importantes como las de nóminas no agrícolas (NFP, por sus siglas en inglés). Todos hemos sido testigos de cómo un solo titular puede desencadenar fuertes fluctuaciones de precios. En este artículo, profundizamos en la poderosa intersección entre los datos de noticias y la Inteligencia Artificial.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 43): Proyecto Chart Trade (II)
Gran parte de las personas que quieren, o desean aprender a programar, no tienen en realidad idea de lo que están haciendo. Lo que hacen es intentar crear las cosas de una determinada manera. Sin embargo, cuando programamos no estamos realmente intentando crear una solución. Si intentas hacerlo de esta manera, generarás más problemas que soluciones. Aquí haremos algo un poco más avanzado, y por consecuencia diferente.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 76): Exploración de diversos patrones de interacción con Multi-future Transformer
Este artículo continúa con el tema de la predicción del próximo movimiento de los precios. Le invito a conocer la arquitectura del Transformador Multifuturo. Su idea principal es descomponer la distribución multimodal del futuro en varias distribuciones unimodales, lo que permite simular eficazmente varios modelos de interacción entre agentes en la escena.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 49): Esto complica las cosas (I)
En este artículo complicaremos un poco las cosas. Utilizando lo que vimos en los artículos anteriores, comenzaremos a liberar el archivo de plantilla para que el usuario pueda utilizar una plantilla personalizada. Sin embargo, haré los cambios poco a poco, ya que también modificaré el indicador con el fin de reducir la carga de MetaTrader 5.
Redes neuronales en el trading: Representación adaptativa de grafos (NAFS)
Hoy le proponemos familiarizarse con el método Node-Adaptive Feature Smoothing (NAFS), que supone un enfoque no paramétrico para crear representaciones de nodos que no requiere entrenamiento de parámetros. El NAFS extrae las características de cada nodo considerando sus vecinos y luego combina adaptativamente dichas características para formar la representación final.
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 18): Introducción a la teoría de los cuartos (III) — Quarters Board
En este artículo mejoramos el script Quarters original con la introducción del Quarters Board, una herramienta que te permite alternar los niveles de cuartos directamente en el gráfico sin necesidad de volver a revisar el código. Puede activar o desactivar fácilmente niveles específicos, y el EA también proporciona comentarios sobre la dirección de la tendencia para ayudarle a comprender mejor los movimientos del mercado.
Introducción a MQL5 (Parte 26): Creación de un EA basado en zonas de soporte y resistencia
Este artículo te enseña cómo crear un Asesor Experto MQL5 que detecta automáticamente las zonas de soporte y resistencia y ejecuta operaciones basándose en ellas. Aprenderás a programar tu EA para identificar estos niveles clave del mercado, monitorear las reacciones de los precios y tomar decisiones de trading sin intervención manual.
Del básico al intermedio: Plantilla y Typename (V)
En este artículo, veremos un último caso simple de uso de plantillas, pero también veremos cuál es la utilidad y por qué la necesidad de utilizar typename en tus códigos. Aunque este artículo pueda parecer un tanto complicado al principio, es necesario comprenderlo adecuadamente para que futuras aplicaciones que utilicen plantilla y typename, sean, de hecho, comprendidas.
Trading de arbitraje en Forex: Sistema comercial matricial para retornar al valor justo con limitación del riesgo
El artículo contiene una descripción detallada del algoritmo de cálculo de tipos cruzados, una visualización de la matriz de desequilibrios y recomendaciones para configurar de manera óptima los parámetros MinDiscrepancy y MaxRisk para un trading efectivo. El sistema calcula automáticamente el "valor justo" de cada par de divisas usando tipos de cambio cruzados, generando señales de compra para las desviaciones negativas y señales de venta para las desviaciones positivas.
Desarrollando un cliente MQTT para MetaTrader 5: un enfoque TDD - Final
Este artículo es la última parte de una serie que describe nuestros pasos de desarrollo de un cliente MQL5 nativo para el protocolo MQTT 5.0. Aunque la biblioteca aún no está lista para la producción, en esta parte utilizaremos nuestro cliente para actualizar un símbolo personalizado con ticks (o precios) procedentes de otro broker. Por favor, consulte la parte inferior de este artículo para obtener más información sobre el estado actual de la biblioteca, lo que falta para que sea totalmente compatible con el protocolo MQTT 5.0, una posible hoja de ruta, y cómo seguir y contribuir a su desarrollo.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 96): Extracción multinivel de características (MSFformer)
Extraer y combinar eficazmente las dependencias a largo plazo y las características a corto plazo sigue siendo una tarea importante en el análisis de series temporales. Para crear modelos predictivos precisos y fiables deberemos comprender e integrar estos adecuadamente.
Algoritmo de tiro con arco - Archery Algorithm (AA)
Este artículo detalla un algoritmo de optimización inspirado en el tiro con arco, centrado en el uso del método de la ruleta como mecanismo de selección de zonas prometedoras para las "flechas". Este método nos permite evaluar la calidad de las soluciones y seleccionar las más prometedoras para seguir estudiándolas.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 66): Presionando play en el servicio (VII)
En este artículo, implementaremos una primera solución para identificar cuándo puede aparecer una nueva barra en el gráfico. Esta solución es aplicable a diversas situaciones. Sin embargo, comprender su desarrollo puede ayudarte a entender varios aspectos. 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 presentados.
Ingeniería de características con Python y MQL5 (Parte II): El ángulo del precio
Hay muchas publicaciones en el foro MQL5 pidiendo ayuda para calcular la pendiente de los cambios de precios. Este artículo demostrará una forma posible de calcular el ángulo formado por los cambios de precio en cualquier mercado en el que desee operar. Además, responderemos si vale la pena invertir el esfuerzo y el tiempo extra para diseñar esta nueva característica. Exploraremos si la pendiente del precio puede mejorar la precisión de nuestro modelo de IA al pronosticar el par USDZAR en M1.
Del básico al intermedio: Struct (I)
¿Qué te parece si empezamos a estudiar las estructuras de una forma más simple, práctica y agradable? Y es que las estructuras son uno de los fundamentos de la programación, ya sea estructurada o no. Sé que muchos piensan que las estructuras son solo colecciones de datos, pero te aseguro que son mucho más que eso. Y aquí empezaremos a explorar este nuevo universo de la manera más didáctica posible.
Creación de un sistema personalizado de detección de regímenes de mercado en MQL5 (Parte 2): Asesor experto
Este artículo detalla la construcción de un Asesor Experto Adaptativo (MarketRegimeEA) utilizando el detector de régimen de la Parte 1. Cambia automáticamente las estrategias comerciales y los parámetros de riesgo para mercados con tendencia, rango o volátiles. Se incluyen optimización práctica, manejo de transiciones y un indicador de múltiples marcos de tiempo.
Desarrollando un cliente MQTT para MetaTrader 5: metodología TDD (Parte 6)
Este artículo supone la sexta parte de la serie que describe las etapas de desarrollo de un cliente MQL5 nativo para el protocolo MQTT 5.0. En esta parte, describiremos los principales cambios en nuestra primera refactorización, obteniendo un borrador de trabajo de nuestras clases de construcción de paquetes, creando los paquetes PUBLISH y PUBACK y la semántica de los códigos de motivo PUBACK.
Kit de herramientas de negociación MQL5 (Parte 7): Ampliación de la libreria EX5 de gestión del historial con las funciones de última orden pendiente cancelada
Aprenda a completar la creación del módulo final en la librería History Manager EX5, centrándose en las funciones responsables de gestionar la orden pendiente cancelada más recientemente. Esto le proporcionará las herramientas necesarias para recuperar y almacenar de manera eficiente los detalles clave relacionados con las órdenes pendientes canceladas con MQL5.
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte IX): Organización del código (IV): Clase sobre el Panel de gestión de operaciones
Esta discusión trata sobre el TradeManagementPanel actualizado en nuestro asesor experto New_Admin_Panel. La actualización mejora el panel mediante el uso de clases integradas para ofrecer una interfaz de gestión de operaciones fácil de usar. Incluye botones para abrir posiciones y controles para gestionar las operaciones existentes y las órdenes pendientes. Una característica clave es la gestión de riesgos integrada, que permite establecer los valores de stop loss y take profit directamente en la interfaz. Esta actualización mejora la organización del código para programas grandes y simplifica el acceso a las herramientas de gestión de pedidos, que a menudo son complejas en la terminal.