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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Simulación de mercado (Parte 17): Sockets (XI)
Implementar la parte que se ejecutará aquí en MetaTrader 5 no es complicado. Pero hay diversos aspectos a los que hay que prestar atención. Esto es para que tú, querido lector, consigas hacer que el sistema funcione de verdad. Recuerda una cosa: no se ejecutará un único programa. En realidad, estarás ejecutando tres programas a la vez. Es importante que cada uno se implemente y se construya de forma que trabajen y se comuniquen entre sí. Es crucial que cada uno sepa qué está intentando o deseando hacer el otro.
Redes neuronales en el trading: Estudio de la estructura local de datos
La identificación y preservación eficaz de la estructura local de los datos del mercado en condiciones de ruido es una tarea importante en el trading. El uso del mecanismo de Self-Attention ha ofrecido buenos resultados en el procesamiento de estos datos, pero el método clásico no tiene en cuenta las características locales de la estructura original. En este artículo, le propongo familiarizarse con un algoritmo que considera estas dependencias estructurales.
Trading por pares: negociación algorítmica con optimización automática en la diferencia de puntuación Z
En este artículo, veremos qué es el trading por pares y cómo se realiza el comercio de correlaciones. También crearemos un asesor experto para automatizar el trading por pares y añadiremos la capacidad de optimizar automáticamente dicho algoritmo comercial a partir de los datos históricos. Además, como parte del proyecto, aprenderemos a calcular la divergencia de dos pares utilizando la puntuación z.
Redes neuronales en el trading: Detección de objetos con reconocimiento de escena (HyperDet3D)
Le proponemos que conozca un nuevo enfoque de la detección de objetos mediante hiper-redes: una hiper-red de generación de coeficientes de peso para el modelo básico que permite tener en cuenta las peculiaridades del estado actual del mercado. Este enfoque mejora la precisión de las previsiones adaptando el modelo a las distintas condiciones comerciales.
Análisis de múltiples símbolos con Python y MQL5 (Parte II): Análisis de componentes principales para la optimización de carteras
La gestión del riesgo de las cuentas de trading es un reto para todos los operadores. ¿Cómo podemos desarrollar aplicaciones de trading que aprendan dinámicamente los modos de riesgo alto, medio y bajo para diversos símbolos en MetaTrader 5? Al utilizar el Análisis de Componentes Principales (Principal Components Analysis, PCA), obtenemos un mejor control sobre la variación de la cartera. Demostraré cómo crear aplicaciones que aprendan estos tres modos de riesgo a partir de datos de mercado obtenidos de MetaTrader 5.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 72): Una comunicación inesperada (I)
Lo que construiremos será complejo de entender. Por esta razón, en este artículo solo presentaré el inicio de la construcción. Léelo con calma, ya que es esencial comprender su contenido para pasar al siguiente paso. El objetivo de este contenido es meramente didáctico, sin aplicación práctica más allá del aprendizaje y estudio de los conceptos presentados.
Desarrollamos un asesor experto multidivisas (Parte 25): Conectamos una nueva estrategia (II)
En este artículo seguiremos conectando la nueva estrategia con el sistema de optimización automática que hemos creado. Asimismo, veremos qué cambios habrá que introducir en el EA de creación del proyecto de optimización y en los EAs de la segunda y tercera fase.
De novato a experto: Supervisión y registro del backend de un EA con MQL5
Utilizar una solución prefabricada para operar en los mercados financieros sin preocuparse por el funcionamiento interno del sistema puede parecer reconfortante, pero no siempre es así para los desarrolladores. Tarde o temprano, surgirá una actualización, un fallo de rendimiento o un error inesperado, y será fundamental rastrear con exactitud el origen del problema para diagnosticarlo y resolverlo rápidamente. Este artículo se centra en descubrir qué sucede normalmente entre bastidores en un Asesor Experto de trading, y en desarrollar una clase personalizada dedicada a mostrar y registrar los procesos de backend utilizando MQL5. Esto brinda tanto a los desarrolladores como a los traders la capacidad de localizar rápidamente errores, monitorear el comportamiento y acceder a información de diagnóstico específica para cada EA.
Del básico al intermedio: Array (III)
En este artículo, veremos cómo trabajar con arrays en MQL5, hasta el punto de transferir información entre funciones y procedimientos mediante arrays. El objetivo es prepararte para lo que se verá y explicará en artículos futuros. No obstante, es extremadamente recomendable que estudies muy bien lo que se mostrará en este artículo.
Del básico al intermedio: Arrays y cadenas (I)
En este artículo, empezaremos a explorar algunos tipos especiales de datos. Empezaremos definiendo qué es una cadena de texto (string) y explicando cómo utilizar algunos procedimientos básicos. Esto nos permitirá trabajar con este tipo de dato, que puede resultar curioso, aunque en ciertos momentos puede resultar un poco confuso para principiantes. 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.
Formulación de un Asesor Experto Multipar Dinámico (Parte 3): Estrategias de reversión a la media y de impulso
En este artículo, analizaremos la tercera parte de nuestro proceso de creación de un asesor experto (EA) dinámico para múltiples pares, centrándonos específicamente en la integración de las estrategias de trading de reversión a la media y momentum. Analizaremos cómo detectar y reaccionar ante las desviaciones de los precios respecto a la media (puntuación Z), y cómo medir el impulso en varios pares de divisas para determinar la dirección de la operación.
Simulación de mercado (Parte 13): Sockets (VII)
Cuando tú desarrollas algo, ya sea en xlwings o en cualquier otro paquete que nos permita leer y escribir directamente en Excel, en realidad deberías notar que todos los programas, funciones o procedimientos se ejecutan y luego finalizan su tarea. No permanecen allí dentro de un bucle, y, por más que intentes hacer las cosas de otra forma.
Kit de herramientas de negociación MQL5 (Parte 8): Cómo implementar y utilizar la librería History Manager en sus proyectos
Descubra cómo importar y utilizar sin esfuerzo la librería History Manager en su código MQL5 para procesar los historiales de operaciones en su cuenta MetaTrader 5 en el último artículo de esta serie. Con simples llamadas a funciones de una sola línea en MQL5, puede gestionar y analizar de forma eficaz sus datos de trading. Además, aprenderá a crear diferentes scripts de análisis del historial comercial y a desarrollar un asesor experto basado en precios como ejemplos prácticos de uso. El EA de ejemplo aprovecha los datos de precios y la librería History Manager para tomar decisiones de trading informadas, ajustar los volúmenes de operaciones e implementar estrategias de recuperación basadas en operaciones cerradas anteriormente.
Dominando los registros (Parte 4): Guardar registros en archivos
En este artículo, te enseñaré operaciones básicas con archivos y cómo configurar un controlador flexible para personalizarlo. Actualizaremos la clase CLogifyHandlerFile para escribir los registros directamente en un archivo. Realizaremos una prueba de rendimiento simulando una estrategia en el EURUSD durante una semana, generando registros en cada tick, con una duración total de 5 minutos y 11 segundos. El resultado se comparará en un artículo futuro, en el que implementaremos un sistema de almacenamiento en caché para mejorar el rendimiento.
Desarrollamos un asesor experto multidivisas (Parte 28): Añadimos un gestor de cierre de posiciones
Cuando se ejecutan varias estrategias en paralelo, resulta recomendable cerrar periódicamente todas las posiciones abiertas y volver a empezar las estrategias. El código existente solo permite implementar este comportamiento con manipulaciones manuales. Vamos a intentar automatizar esta parte.
Del básico al intermedio: Comando FOR
En este artículo hablaremos de los conceptos más básicos sobre el comando FOR. Todo lo que se mostrará aquí debe asimilarse y comprenderse a fondo. A diferencia de otros comandos que hemos tratado anteriormente, este comando FOR tiene ciertas peculiaridades que lo hacen muy complejo con rapidez. Así que, querido lector, no permitas que este tipo de material se acumule. Comienza a estudiarlo y practicarlo cuanto antes. 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.
Redes neuronales en el trading: Modelo Universal de Generación de Trayectorias (UniTraj)
La comprensión del comportamiento de los agentes es importante en distintos ámbitos, pero la mayoría de los métodos se centran en una única tarea (comprensión, eliminación del ruido, predicción), lo cual reduce su eficacia en escenarios del mundo real. En este artículo, propongo al lector introducir un modelo capaz de adaptarse a diferentes tareas.
Websockets para MetaTrader 5: conexiones de cliente asíncronas con la API de Windows
Este artículo detalla el desarrollo de una biblioteca personalizada vinculada dinámicamente y diseñada para facilitar las conexiones asíncronas de clientes WebSocket para las aplicaciones MetaTrader 5.
Análisis de las brechas temporales de precios en MQL5 (Parte I): Creando un indicador básico
El análisis de brechas temporales ayuda a los tráders a identificar posibles puntos de reversión del mercado. El artículo analiza qué es un desfase temporal, cómo interpretarlo y de qué manera se puede utilizar para detectar la inyección de un gran volumen en el mercado.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 67): Refinando el indicador de control
En este artículo, mostraré lo que un poco de refinamiento en el código es capaz de lograr. Dicho refinamiento tiene como objetivo simplificar nuestro código, hacer un mayor uso de las llamadas a la biblioteca de MQL5 y, sobre todo, conseguir que sea mucho más estable, seguro y fácil de usar en otros códigos que desarrollemos en el futuro. El contenido expuesto aquí tiene un propósito puramente didáctico. En ningún caso debe considerarse como una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y estudio de los conceptos mostrados.
Del básico al intermedio: Estructuras (IV)
En este artículo, veremos cómo producir el llamado código estructural, en el que se coloca todo el contexto y las formas de manipular variables e información dentro de una estructura, con el fin de generar un contexto adecuado para la implementación de cualquier código. Veremos la necesidad de utilizar la cláusula private para separar lo que es público de lo que no, espetando así la regla de encapsulamiento y manteniendo el contexto para el que se creó una estructura de datos.
Desarrollamos un asesor experto multidivisas (Parte 22): Inicio de la transición a la sustitución dinámica de ajustes
Si hemos empezado a automatizar la optimización periódica, también deberíamos ocuparnos de la actualización automática de los ajustes de los asesores expertos que ya están trabajando en la cuenta comercial. También deberíamos permitirle ejecutar un asesor experto en el simulador de estrategias y cambiar su configuración en una sola pasada.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 28): Revisión de las GAN con una introducción a las tasas de aprendizaje
La Tasa de Aprendizaje, es un tamaño de paso hacia un objetivo de entrenamiento en muchos procesos de entrenamiento de algoritmos de aprendizaje automático. Examinamos el impacto que sus múltiples horarios y formatos pueden tener en el rendimiento de una Red Generativa Adversarial, un tipo de red neuronal que ya habíamos examinado en un artículo anterior.
Del básico al intermedio: Estructuras (V)
En este artículo, veremos cómo se realiza la sobrecarga de un código estructural. Sé que esto es bastante difícil de entender al principio, sobre todo si es la primera vez que ves esto. Es muy importante que asimiles estos conceptos y entiendas muy bien lo que sucede aquí antes de intentar aventurarte en cosas más complicadas y elaboradas.
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte IX): Organización del código (III): Módulo de comunicación
Únase a nosotros para profundizar en los últimos avances en el diseño de la interfaz MQL5, mientras presentamos el panel de comunicaciones rediseñado y continuamos nuestra serie sobre la creación del nuevo Panel de administración utilizando los principios de la modularización. Desarrollaremos la clase CommunicationsDialog paso a paso, explicando detalladamente cómo heredarla de la clase Dialog. Además, aprovecharemos las matrices y la clase ListView en nuestro desarrollo. Obtenga información útil para mejorar sus habilidades de desarrollo en MQL5: ¡lea el artículo y participe en el debate en la sección de comentarios!
Dominando los registros (Parte 5): Optimizar el controlador con caché y rotación
Este artículo mejora la biblioteca de registro agregando formateadores en los controladores, la clase CIntervalWatcher para administrar ciclos de ejecución, optimización con almacenamiento en caché y rotación de archivos, pruebas de rendimiento y ejemplos prácticos. Con estas mejoras, aseguramos un sistema de registro eficiente, escalable y adaptable a diferentes escenarios de desarrollo.
Simulación de mercado (Parte 08): Sockets (II)
¿Qué te parece si creamos algo práctico con sockets? Bien, en este artículo empezaremos a crear un minichat. Acompáñanos y descubre cómo se hace, porque será algo bastante interesante. Recuerda que el código que se mostrará aquí tiene un objetivo puramente didáctico. En realidad, no deberías utilizar este código con fines comerciales ni en una aplicación finalizada, ya que no cuenta con ningún tipo de seguridad en la transmisión de datos y es posible ver el contenido que se está transportando a través del socket.
Exploramos modelos de regresión para inferencia causal y operaciones bursátiles
Este artículo explora la posibilidad de usar modelos de regresión en el trading algorítmico. Los modelos de regresión, a diferencia de la clasificación binaria, permiten crear estrategias de trading más flexibles mediante la evaluación cuantitativa de los cambios de precio previstos.
Del básico al intermedio: Arrays y cadenas (II)
En este artículo, demostraré que, aunque aún estamos en una fase inicial y muy básica, ya podemos implementar alguna aplicación interesante. En este caso, crearemos un generador de contraseñas bastante sencillo. Así podremos aplicar algunos de los conceptos explicados hasta ahora. Además, mostraré cómo se pueden desarrollar soluciones para algunos problemas específicos.
Redes neuronales en el trading: Integración de la teoría del caos en la previsión de series temporales (Attraos)
El framework de Attraos integra la teoría del caos en la previsión de series temporales a largo plazo tratándolas como proyecciones de sistemas dinámicos caóticos multidimensionales. Usando la invarianza de los atractores, el modelo aplica la reconstrucción del espacio de fases y la memoria dinámica con varias resoluciones para preservar las estructuras históricas.
El componente View para tablas en el paradigma MQL5 MVC: Elemento gráfico base
El artículo trata sobre el proceso de desarrollo de un elemento gráfico básico para el componente View como parte de la implementación de tablas en el paradigma MVC (Modelo-Vista-Controlador) en MQL5. Este es el primer artículo sobre el componente View y el tercero de una serie de artículos sobre la creación de tablas para el terminal cliente MetaTrader 5.
Redes neuronales en el trading: Generalización de series temporales sin vinculación a datos (Final)
En este artículo veremos cómo Mamba4Cast convierte la teoría en un algoritmo comercial funcional, allanando además el camino para experimentos propios. No pierda la oportunidad de adquirir una gama completa de conocimientos y lograr inspiración para desarrollar su propia estrategia.
De novato a experto: Utilidad de control de parámetros
Imagínese transformar las propiedades de entrada tradicionales de un EA o indicador en una interfaz de control en tiempo real directamente en el gráfico. Este análisis se basa en nuestro trabajo fundamental sobre el indicador Market Periods Synchronizer, lo que supone una evolución significativa en la forma en que visualizamos y gestionamos las estructuras de mercado en marcos temporales superiores (HTF). Aquí, convertimos ese concepto en una herramienta totalmente interactiva: un panel de control que ofrece control dinámico y una visualización mejorada de la acción del precio en múltiples períodos directamente en el gráfico. Acompáñanos a explorar cómo esta innovación transforma la manera en que los traders interactúan con sus herramientas.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 63): Presionando play en el servicio (IV)
En este archivo, resolveremos por fin los problemas de simulación de los ticks en una barra de un minuto, de manera que puedan coexistir con ticks reales. De esta manera, evitaremos enfrentarnos a problemas en el futuro. El contenido expuesto aquí tiene como único objetivo la didáctica. En ningún caso debe interpretarse como una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.
Cómo funciones centenarias pueden actualizar nuestras estrategias comerciales
En este artículo hablaremos de las funciones de Rademacher y Walsh. Asimismo, exploraremos formas de aplicar estas funciones para analizar series temporales financieras y estudiaremos diversas aplicaciones en el comercio.
Un nuevo enfoque para los criterios personalizados en las optimizaciones (Parte 1): Ejemplos de funciones de activación
El primero de una serie de artículos que analizan las matemáticas de los criterios personalizados, con especial atención a las funciones no lineales utilizadas en las redes neuronales, el código MQL5 para su implementación y el uso de compensaciones específicas y correccionales.
Redes neuronales en el trading: Previsión probabilística de series temporales (K2VAE)
Le invitamos a explorar la implementación original del framework K²VAE, un modelo flexible capaz de aproximar linealmente dinámicas complejas en el espacio latente. Este artículo le mostraremos cómo implementar componentes clave en MQL5, incluidas las matrices parametrizadas y su gestión fuera de las capas estándar de redes neuronales. Este material resultará útil a quienes busquen un enfoque práctico para crear modelos de series temporales interpretables.
Simulación de mercado (Parte 23): Iniciando SQL (VI)
En este artículo, exploraremos cómo realizar la visualización y, en consecuencia, entender cómo está estructurada una base de datos. Esto se hizo al observar el diagrama interno de la base de datos. Aunque este tipo de cosa parezca algo innecesario, puede ser bastante válido si tú pretendes, de hecho, convertirte en un administrador de bases de datos. Y sí, hay personas que viven de hacer mantenimiento y creación de bases de datos.
Algoritmo de optimización de la fuerza central — Central Force Optimization (CFO)
Este artículo presenta un algoritmo de optimización de la fuerza central (CFO) inspirado en las leyes de la gravedad. Hoy investigaremos cómo los principios de atracción física pueden resolver problemas de optimización en los que las soluciones "más difíciles" atraen a sus homólogas menos exitosas.
Indicador de estacionalidad por horas, días de la semana y meses
Este artículo explica cómo desarrollar una herramienta para analizar patrones de precios recurrentes en los mercados financieros, ya sea por el día del mes (1-31), el día de la semana (lunes a domingo) o la hora del día (0-23). El indicador analiza datos históricos, calcula la rentabilidad media de cada periodo y muestra los resultados en forma de histograma con una previsión. Incluye parámetros personalizables: tipo de estacionalidad, número de barras analizadas, visualización como porcentajes o valores absolutos, colores del gráfico.