Artículos de programación MQL4 y MQL5

Este artículo es el comienzo de una serie de desarrollos para una biblioteca llamada “Connexus” para facilitar las solicitudes HTTP con MQL5. El objetivo de este proyecto es brindarle al usuario final esta oportunidad y mostrarle cómo utilizar esta biblioteca auxiliar. Mi intención era hacerlo lo más sencillo posible para facilitar el estudio y ofrecer la posibilidad de desarrollos futuros.

Hoy veremos una guía detallada sobre cómo crear un indicador de mapa de calor para MetaTrader 5 que visualice la distribución de precios a lo largo del tiempo como un mapa de calor. El artículo revela la base matemática del análisis de densidad temporal, donde cada nivel de precio está coloreado desde el rojo (tiempo mínimo de estancia) hasta el azul (tiempo máximo de estancia).

A continuación, continuaremos con el trabajo de lograr que el indicador del mouse nos informe sobre el tiempo restante de la barra en momentos de baja liquidez. Aunque a primera vista parece sencillo, verás que esta tarea es mucho más complicada. Esto se debe a algunos obstáculos que tendremos que superar. Por eso, es importante que sigas esta primera parte para poder comprender las siguientes.

En estos últimos artículos, he mencionado que, en algunos momentos, necesitamos definir un valor para la propiedad ZOrder. ¿Pero por qué?!?! El motivo es que muchos de los códigos que agregan objetos al gráfico simplemente no usan, o mejor dicho, no definen un valor para esa propiedad. Bien, no estoy aquí para decir qué debe o no debe hacer cada programador, ni cómo debe o no debe escribir su código. Estoy aquí para mostrarte, estimado lector e interesado en comprender realmente cómo funcionan las cosas, lo que ocurre entre bastidores.

Este trabajo presenta un nuevo algoritmo metaheurístico de optimización CSA (Circle Search Algorithm) basado en las propiedades geométricas del círculo. El algoritmo usa el principio de desplazamiento de puntos por tangentes para encontrar la solución óptima combinando fases de exploración global y explotación local.

Le invitamos a familiarizarse con el moderno framework Time-MoE, adaptado para tareas de previsión de series temporales. En este artículo, explicaremos los componentes clave de la arquitectura, ofreciendo explicaciones y ejemplos prácticos. Este enfoque permitirá no solo comprender los principios de funcionamiento del modelo, sino también aplicarlos a tareas de negociación del mundo real.

En esta serie de artículos, revisaremos estrategias de negociación muy conocidas para averiguar si podemos mejorarlas utilizando la IA. En el artículo de hoy, exploraremos el FTSE 100 e intentaremos predecir el índice utilizando una parte de los valores individuales que lo componen.

El asesor experto (EA) «Market Structure Flip Detector» actúa como su socio vigilante, observando constantemente los cambios en el sentimiento del mercado. Mediante el uso de umbrales basados en el rango verdadero medio (ATR), detecta eficazmente los cambios de estructura y señala cada «máximo más bajo» y cada «mínimo más alto» con indicadores claros. Gracias a la rápida ejecución de MQL5 y a su API flexible, esta herramienta ofrece análisis en tiempo real que ajusta la visualización para una legibilidad óptima y proporciona un panel de control en directo para supervisar el número de cambios de estructura y los tiempos. Además, las notificaciones de sonido y push personalizables le garantizan que se mantenga informado de las señales críticas, lo que le permite comprobar cómo unos datos sencillos y unas rutinas de apoyo pueden transformar los movimientos de los precios en estrategias prácticas.

El artículo presenta una forma sencilla y asequible de usar redes neuronales en un asesor comercial que no requiere conocimientos profundos en aprendizaje automático. El método excluye la normalización de la función objetivo y elimina los problemas de "explosión de pesos" y "estupor de la red", posibilitando un aprendizaje intuitivo y un control visual de los resultados.

En este artículo, presentamos el desarrollo de una herramienta interactiva de asistencia para el trading en MQL5, diseñada para simplificar la colocación de órdenes pendientes en el mercado de divisas. Describimos el diseño conceptual, centrándonos en una interfaz gráfica de usuario (GUI) intuitiva que permite establecer visualmente en el gráfico los niveles de entrada, stop-loss y take-profit. Además, detallamos la implementación en MQL5 y el proceso de backtesting para garantizar la fiabilidad de la herramienta, sentando así las bases para las funciones avanzadas que se describen en las siguientes partes.

Aunque los módulos se comunican de manera adecuada, existe un error al intentar utilizar el indicador de mouse en el servicio de repetición. Necesitamos corregir esto ahora, antes de pasar al siguiente paso. Además, se ha corregido una incidencia en el código del indicador de mouse. Esta versión finalmente se ha vuelto estable y está debidamente finalizada.

En este artículo, implementamos la entrada automática de operaciones utilizando el Calendario Económico MQL5, aplicando filtros definidos por el usuario y desfases temporales para identificar eventos noticiosos que cumplan los requisitos. Comparamos los pronósticos y los valores anteriores para determinar si abrir una operación de COMPRA o VENTA. Los temporizadores de cuenta regresiva dinámicos muestran el tiempo restante hasta la publicación de las noticias y se reinician automáticamente después de una operación.

Un último detalle: Aunque no se incluye en este artículo, explicaré el código del servicio que se estará utilizando en el próximo, ya que usaremos este mismo código como trampolín para lo que realmente estamos desarrollando. Así que ten un poco de paciencia y espera el próximo artículo, pues las cosas se están poniendo cada día más interesantes.

En este artículo, creamos un asesor experto de trading con cuadrículas en MQL5 que utiliza el escalado dinámico de lotes. Cubrimos el diseño de la estrategia, la implementación del código y el proceso de backtesting. Por último, compartimos conocimientos clave y mejores prácticas para optimizar el sistema de comercio automatizado.

En este artículo, hablaremos sobre cómo crear un control «Contenedor» que permita desplazarse por su contenido. Dentro del proceso, se mejorarán las clases ya implementadas de controles de la biblioteca gráfica.

En este artículo, analizaremos las modificaciones necesarias para que el sistema de repetición/simulación pueda operar de manera más eficiente y segura. También mostraré algo de interés para quienes deseen aprovechar al máximo el uso de clases. Además, abordaré un problema específico de MQL5 que reduce el rendimiento del código al trabajar con clases y explicaré cómo resolverlo.

La fusión espacio-temporal, que utiliza métricas espaciales y temporales en la modelización de datos, es útil sobre todo en teledetección y otras muchas actividades visuales para comprender mejor nuestro entorno. Gracias a un artículo publicado, adoptamos un enfoque novedoso en su uso examinando su potencial para los comerciantes.

En este artículo entenderás en la práctica la diferencia entre el paso por valor y el paso por referencia. Aunque parece algo aparentemente sencillo y que no suele causar problemas, muchos programadores con una considerable experiencia suelen enfrentarse a verdaderos contratiempos con sus códigos, precisamente por este pequeño detalle. Saber cuándo, cómo y por qué usar un paso por valor o un paso por referencia marcará una gran diferencia en tu vida como programador. El contenido presentado aquí tiene como único objetivo la enseñanza. En ningún caso debe considerarse como una aplicación destinada a otro fin que no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.

En este artículo, presentamos una versión modificada de la selección de características paso a paso, implementada en MQL5. Este enfoque se basa en las técnicas descritas en Algoritmos modernos de minería de datos en C++ y CUDA C de Timothy Masters.

En este artículo comenzaremos a abordar el problema del exceso de ticks, que puede afectar a la aplicación cuando usamos datos reales. Este exceso complica muchas veces la correcta temporización necesaria para construir la barra de un minuto dentro de la ventana adecuada.

Al estudiar las distintas arquitecturas de construcción de modelos, prestamos poca atención al proceso de entrenamiento de los mismos. En este artículo intentaremos rellenar ese vacío.

El aprendizaje de refuerzo es uno de los tres principios principales del aprendizaje automático, junto con el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. Por lo tanto, se preocupa del control óptimo o de aprender la mejor política a largo plazo que se adapte mejor a la función objetivo. Con este telón de fondo, exploramos su posible papel en la información del proceso de aprendizaje de una MLP de un Asesor Experto montado por un asistente.

Aprenda a crear un módulo EX5 de funciones exportables que consultan y guardan datos de forma fluida para el pedido pendiente completado más recientemente. En esta guía paso a paso, mejoraremos la librería History Management EX5 desarrollando funciones específicas y compartimentadas para recuperar las propiedades esenciales de la última orden pendiente completada. Estas propiedades incluyen el tipo de orden, el tiempo de configuración, el tiempo de ejecución, el tipo de ejecución y otros detalles críticos necesarios para la gestión y el análisis eficaces del historial de operaciones de las órdenes pendientes.

Seguimos trabajando en la aplicación de los planteamientos del framework CATCH, que combina la transformada de Fourier y el mecanismo de parcheo de frecuencias para posibilitar una detección precisa de las anomalías del mercado. En este artículo, finalizaremos nuestra propia visión de los enfoques propuestos y probaremos los nuevos modelos con datos históricos reales.

Seguimos familiarizándonos con el framework Mamba4Cast. Hoy profundizaremos en la implementación práctica de los enfoques propuestos. Mamba4Cast no ha sido diseñado para un largo periodo de calentamiento en cada nueva serie temporal, sino para un funcionamiento inmediato. Gracias al concepto de pronóstico Zero-Shot, el modelo es capaz de generar inmediatamente pronósticos de alta calidad sobre datos reales sin entrenamiento adicional ni ajuste de hiperparámetros.

Aquí consideraremos la evolución del algoritmo ACS: tres modificaciones destinadas a mejorar las características de convergencia y la eficiencia del algoritmo. Transformación de uno de los principales algoritmos de optimización. De las modificaciones matriciales a los planteamientos revolucionarios en materia de formación de la población.

En este artículo, implementamos la ejecución de operaciones y la gestión de riesgos para la estrategia de scalping Envelopes Trend Bounce en MQL5. Implementamos la apertura de órdenes y controles de riesgo, como la orden de stop-loss y el dimensionamiento de posiciones. Concluimos con el backtesting y la optimización, partiendo de los fundamentos de la Parte 18.

En este artículo, veremos un concepto de programación muy interesante y bastante divertido, aunque debe ser tratado con extremo respeto, ya que un mal uso o un mal entendimiento del mismo convierte programas relativamente simples en algo innecesariamente complicado. Aunque, el buen uso y la perfecta adecuación en situaciones igualmente adecuadas convierten la recursividad en un gran aliado para resolver cuestiones que, de otra forma, serían mucho más trabajosas y demoradas. El contenido expuesto aquí tiene un propósito puramente didáctico. En ningún caso debe ser considerado como una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.

En este artículo, veremos cómo controlar, de forma simple, vía código, algunas propiedades de objetos. Veremos cómo podemos colocar más de un objeto en un mismo gráfico, usando, para esto, una aplicación. Y, además, empezaremos a ver la importancia de definir un nombre corto para todo y cualquier indicador que vayamos a implementar.

Soft Actor Critic es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que utiliza tres redes neuronales. Una red de actores y dos redes de críticos. Estos modelos de aprendizaje automático se emparejan en una relación maestro-esclavo en la que los críticos se modelan para mejorar la precisión de las previsiones de la red de actores. Al tiempo que introducimos ONNX en esta serie, exploramos cómo estas ideas podrían ponerse a prueba como una señal personalizada de un asesor experto ensamblado por un asistente.

Esta es la segunda parte del artículo dedicado a la implementación del modelo de tabla en MQL5 utilizando el paradigma constructivo MVC (Model-View-Controller). Este artículo trata sobre el desarrollo de clases de tabla y su encabezado a partir de un modelo de tabla previamente creado. Las clases desarrolladas serán la base para la posterior implementación de los componentes Vista (View) y Controlador (Controller), que se tratarán en los siguientes artículos.

En este artículo, mostraré cómo utilizar la función CustomBookAdd de manera correcta y funcional. Aunque pueda parecer sencillo, tiene muchas implicaciones. Por ejemplo, permite indicar al indicador de mouse si el símbolo personalizado está en subasta, en negociación o si el mercado está cerrado. El contenido expuesto aquí tiene como único objetivo ser didáctico. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad sea distinta a la de aprender y estudiar los conceptos mostrados.

La regularización es una forma de penalizar la función de pérdida en proporción a la ponderación discreta aplicada a lo largo de las distintas capas de una red neuronal. Observamos la importancia que esto puede tener, para algunas de las diversas formas de regularización, en ejecuciones de prueba con un Asesor Experto ensamblado mediante el asistente.

En este artículo, hacemos nuestro segundo intento de convertir los cambios en los niveles de precios de cualquier mercado en un cambio correspondiente en el ángulo. En esta ocasión, seleccionamos un enfoque matemáticamente más sofisticado que el que elegimos en nuestro primer intento, y los resultados obtenidos sugieren que nuestro cambio de enfoque puede haber sido la decisión correcta. Únase a nosotros hoy para debatir cómo podemos utilizar las coordenadas polares para calcular el ángulo formado por los cambios en los niveles de precios, de una manera significativa, independientemente del mercado que esté analizando.