Artículos de programación MQL4 y MQL5

El marco de aprendizaje multitarea basado en ResNeXt optimiza el análisis de datos financieros considerando su alta dimensionalidad, la no linealidad y las dependencias temporales. El uso de la convolución grupal y cabezas especializadas permite al modelo extraer eficazmente características clave de los datos de origen.

Hoy le presentamos el framework Actor-Director-Critic, que combina el aprendizaje jerárquico y la arquitectura multicomponente para crear estrategias comerciales adaptativas. En este artículo, detallaremos cómo el uso del Director para clasificar las acciones del Actor ayuda a optimizar eficazmente las decisiones comerciales y a aumentar la solidez de los modelos en el entorno de los mercados financieros.

En este artículo, analizaremos los conceptos básicos de los procesos gaussianos (GP) como modelo de aprendizaje automático probabilístico y demostraremos su aplicación a problemas de regresión utilizando datos sintéticos.

En este artículo analizaremos los algoritmos necesarios para utilizar métodos de atención en la resolución de problemas de detección de objetos en nubes de puntos. La detección de objetos en nubes de puntos es bastante importante para muchas aplicaciones del mundo real.

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).

En este artículo veremos de manera práctica y bastante didáctica el primer comando de bucle. A pesar de que muchos principiantes sienten temor al enfrentarse a la necesidad de crear bucles, saber cómo hacerlo de manera adecuada y segura, es algo que solo la experiencia y la práctica pueden proporcionar. Pero, ¿quién sabe? Tal vez pueda ayudarte a reducir las dificultades y el sufrimiento, mostrándote los principales problemas y precauciones que debes tener al utilizar bucles en tus códigos. El contenido expuesto aquí tiene como objetivo exclusivamente la enseñanza didáctica. En ningún caso debe considerarse como una aplicación destinada a otro fin que no sea el aprendizaje y estudio de los conceptos presentados.

En artículos anteriores, revisamos los aspectos teóricos del framework PSformer, que incluye dos importantes innovaciones en la arquitectura del Transformer clásico: el mecanismo de compartición de parámetros (PS) y la atención a los segmentos espaciotemporales (SegAtt). En este artículo, continuaremos el trabajo sobre la implementación de los enfoques propuestos mediante MQL5.

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.

En este artículo, mostraré cómo lo implementaremos y resolveremos el problema del indicador del mouse cuando se utiliza junto con la aplicación de repetición/simulación. El contenido expuesto aquí tiene como único propósito la enseñanza. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y estudio de los conceptos presentados.

El SAR parabólico (Stop-and-Reversal, SAR) es un indicador de confirmación de tendencia y de puntos de finalización de tendencia. Debido a que es un rezagado en la identificación de tendencias, su propósito principal ha sido posicionar trailing stop loss en posiciones abiertas. Sin embargo, exploramos si realmente podría usarse como una señal de Asesor Experto, gracias a clases de señales personalizadas de Asesores Expertos ensamblados por un asistente.

En este artículo, nos familiarizaremos con las predicciones conformales y la biblioteca MAPIE que las implementa. Este enfoque es uno de los más modernos en aprendizaje automático y nos permite centrarnos en la gestión de riesgos para modelos de aprendizaje automático existentes y diversos. Las predicciones conformales, por sí mismas, no suponen una forma de encontrar patrones en los datos. Solo determinan el grado de confianza de los modelos existentes para predecir ejemplos específicos y permiten filtrar las predicciones fiables.

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 este artículo, presentaré un tema muy importante, que pocos comprenden realmente: Eventos personalizados. Peligros. Ventajas y fallos causados por tales elementos. Este tema es clave para quienes desean convertirse en programadores profesionales en MQL5 o en cualquier otro tipo de lenguaje. Por ello, nos centraremos en MQL5 y MetaTrader 5.

En este artículo, vamos entender por qué se crearon estructuras en lenguajes de programación como MQL5, así como también por qué, en algunos momentos, las estructuras son formas ideales de transferir valores entre funciones y procedimientos, mientras que, en otros momentos, pueden no ser la mejor forma de hacerlo.

La volatilidad tiende a alcanzar su punto máximo alrededor de eventos noticiosos de alto impacto, lo que crea oportunidades de ruptura significativas. En este artículo, describiremos el proceso de implementación de una estrategia de ruptura basada en el calendario. Cubriremos todo, desde la creación de una clase para interpretar y almacenar datos del calendario, el desarrollo de backtests realistas utilizando estos datos y, finalmente, la implementación del código de ejecución para operaciones en vivo.

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.

En este debate, damos un paso más allá al desglosar nuestro programa MQL5 en módulos más pequeños y manejables. Estos componentes modulares se integrarán posteriormente en el programa principal, mejorando su organización y facilidad de mantenimiento. Este enfoque simplifica la estructura de nuestro programa principal y permite reutilizar los componentes individuales en otros asesores expertos (EA) y desarrollos de indicadores. Al adoptar este diseño modular, creamos una base sólida para futuras mejoras, lo que beneficia tanto a nuestro proyecto como a la comunidad de desarrolladores en general.

La regresión simbólica es una forma de regresión que parte de supuestos mínimos o nulos sobre cómo sería el modelo subyacente que traza los conjuntos de datos objeto de estudio. Aunque puede implementarse mediante Métodos Bayesianos o Redes Neuronales, veremos cómo una implementación con Algoritmos Genéticos puede ayudar a personalizar una clase de señal experta utilizable en el asistente MQL5.

Hoy proponemos al lector familiarizarse con el método de análisis multimodal complejo de interacción y comprensión de características.

Aquí veremos cómo utilizar las variables y constantes predefinidas por el lenguaje MQL5. Además, echaremos un vistazo a otro tipo especial de variable: las funciones. Saber trabajar de manera correcta con estas variables puede marcar la diferencia entre una aplicación que funciona y una que no. Para comprender lo que se expondrá aquí es necesario haber entendido lo visto en los artículos anteriores.

Hoy crearemos un gestor de riesgos profesional remoto para Forex en Python, y los desplegaremos en un servidor paso a paso. En el transcurso del artículo entenderemos cómo gestionar programáticamente los riesgos en Forex, y cómo no agotar más nuestro depósito en el mundo de las divisas.

En este artículo, comenzaremos a tratar uno de los conceptos que muchos principiantes evitan. Esto se debe a que las plantillas no son un tema sencillo de entender y utilizar, ya que muchos no comprenden el principio básico detrás de lo que sería una plantilla: la sobrecarga de funciones y procedimientos.

En este artículo creamos un símbolo sintético utilizando una red generativa adversaria (Generative Adversarial Networks, GAN), lo que implica generar datos financieros realistas que imitan el comportamiento de instrumentos de mercado reales, como el EURUSD. El modelo GAN aprende patrones y volatilidad a partir de datos históricos del mercado y crea datos sintéticos de precios con características similares.

Les presento mi nuevo algoritmo basado en la población, el BIO (Blood Inheritance Optimization), inspirado en el sistema de herencia del grupo sanguíneo humano. En este algoritmo, cada solución tiene un "grupo sanguíneo" distinto que determina su forma de evolucionar. Al igual que en la naturaleza, el grupo sanguíneo de un niño se hereda según reglas específicas, en el BIO las nuevas soluciones obtienen sus características mediante un sistema de herencia y mutaciones.

En este artículo, veremos cómo funciona el código faltante del artículo anterior, DispatchMessage. Aquí se introducirá el tema del próximo artículo. Por esta razón, es importante entender el funcionamiento de este procedimiento antes de pasar al siguiente tema. El contenido expuesto aquí tiene un propósito puramente didáctico. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos presentados.

SARSA, que es la abreviatura de State-Action-Reward-State-Action (Estado-Acción-Recompensa-Estado-Acción), es otro algoritmo que se puede utilizar al implementar el aprendizaje por refuerzo. Por lo tanto, tal y como vimos con Q-Learning y DQN, analizamos cómo se podría explorar e implementar esto como un modelo independiente, en lugar de solo como un mecanismo de entrenamiento, en los asesores expertos ensamblados por el asistente.

Descubra técnicas prácticas para optimizar el uso de la memoria en los sistemas de trading MQL5. Aprenda a crear asesores expertos e indicadores eficientes, estables y de rápido rendimiento. Exploraremos cómo funciona realmente la memoria en MQL5, las trampas comunes que ralentizan sus sistemas o provocan fallos y, lo más importante, cómo solucionarlos.

En este artículo veremos dos aspectos. El primero es cómo la biblioteca estándar puede transformar valores binarios en otras formas de representación, como el sistema octal, el sistema decimal y el sistema hexadecimal. El segundo versará sobre cómo podríamos definir el ancho de nuestra contraseña basándonos en una frase secreta, con el conocimiento mostrado hasta ahora. 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.

En este análisis veremos cómo obtener datos de mercado en tiempo real e información de la cuenta, calcular métricas y mostrar los datos en un panel personalizado. Para lograrlo, profundizaremos en el desarrollo de una clase AnalyticsPanel que englobe todas estas funcionalidades, incluida la creación de paneles. Este esfuerzo forma parte de nuestra continua expansión del Nuevo Panel de Administración EA, que introduce funcionalidades avanzadas utilizando principios de diseño modular y mejores prácticas para la organización del código.

En nuestro artículo anterior presentamos un script sencillo llamado «The Quarters Drawer». Partiendo de esa base, ahora damos el siguiente paso creando un Asesor Experto (Expert Advisor, EA) de monitoreo, destinado a seguir estos cuartos y a proporcionar supervisión sobre posibles reacciones del mercado en dichos niveles. Acompáñenos mientras exploramos el proceso de desarrollo de una herramienta de detección de zonas en este artículo.

Los fractales de Bill Williams son un indicador potente que es fácil pasar por alto cuando se ve por primera vez en un gráfico de precios. Parece demasiado recargado y probablemente no lo suficientemente incisivo. Nuestro objetivo es desvelar este indicador examinando lo que sus diversos patrones podrían lograr cuando se analizan con pruebas de avance en todos los casos, con un asesor experto creado por un asistente.

El riesgo de que se produzcan movimientos bruscos es extremadamente alto durante el primer minuto tras la publicación de una noticia económica de gran repercusión. En ese breve lapso de tiempo, los movimientos de los precios pueden ser erráticos y volátiles, lo que a menudo activa ambos lados de las órdenes pendientes. Poco después de la publicación —normalmente en menos de un minuto—, el mercado tiende a estabilizarse, reanudando o corrigiendo la tendencia predominante con una volatilidad más habitual. En esta sección, analizaremos un enfoque alternativo al trading basado en noticias, con el objetivo de evaluar si puede convertirse en una herramienta útil dentro del conjunto de recursos del trader. Sigue leyendo para conocer más información y detalles sobre este tema.

Continuamos el estudio del algoritmo de optimización caótica. La segunda parte del artículo está dedicada a los aspectos prácticos de la implementación del algoritmo, sus pruebas y conclusiones.

En línea con nuestro objetivo de desarrollar herramientas prácticas basadas en la acción del precio, este artículo analiza la creación de un Asesor Experto (EA) que detecta patrones de «pin bar» y «engulfing», utilizando la divergencia del RSI como señal de confirmación antes de generar cualquier señal de trading.