Artículos de programación MQL4 y MQL5

Hoy le proponemos familiarizarnos con la implementación práctica de un bloque de mezcla dispersa de expertos para series temporales en el entorno de computación OpenCL. Este artículo explica paso a paso el funcionamiento de la convolución multiventana enmascarada, así como la organización del aprendizaje de gradientes en condiciones de múltiples flujos de información.

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.

El framework Actor—Director—Critic supone una evolución de la arquitectura clásica de aprendizaje de agentes. El artículo presenta la experiencia práctica de su aplicación y adaptación a las condiciones de los mercados financieros.

En este artículo, preparamos nuestro sistema de trading en MQL5 para la prueba de estrategias utilizando datos del Calendario económico almacenados como recurso, lo que permite analizarlos fuera del entorno en vivo. Implementamos la carga y el filtrado de eventos por tiempo, moneda e impacto, y luego lo validamos en el Probador de Estrategias. Esto permite realizar pruebas retrospectivas efectivas de estrategias basadas en noticias.

Correlation Pathfinder ofrece un nuevo enfoque para comprender la dinámica de los pares de divisas, como parte de la serie de desarrollo de herramientas de análisis de la acción del precio. Esta herramienta automatiza la recopilación y el análisis de datos, lo que permite comprender cómo interactúan pares como el EUR/USD y el GBP/USD. Mejora tu estrategia de trading con información práctica y en tiempo real que te ayudará a gestionar el riesgo y a detectar oportunidades de forma más eficaz.

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.

Presentamos una arquitectura en la que el EA habla con un AI Manager que consulta a OpenAI, Claude, Gemini y DeepSeek, parsea sus JSON y los convierte a un estándar AIResponse. Con un prompt común y un sistema de votación ponderada con quórum, se obtiene una señal final COMPRAR/VENDER/MANTENER. Incluye gestión de errores, temporizador y un EA mínimo para su integración práctica.

En este artículo, analizamos el proceso de desarrollo de un modelo de tabla en MQL5 utilizando el patrón arquitectónico MVC (Modelo-Vista-Controlador) para separar la lógica de datos, la presentación y el control, lo que permite obtener un código estructurado, flexible y escalable. Consideramos la implementación de clases para construir un modelo de tabla, incluyendo el uso de listas enlazadas para almacenar datos.

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.

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.

Este artículo profundizará en los métodos para mejorar el tiempo de ejecución del experto en el probador de estrategias. El código se escribirá para dividir los tiempos de los eventos de noticias en categorías por hora. Las horas de estos eventos noticiosos se accederán dentro de la hora especificada. Esto garantiza que el EA pueda gestionar de manera eficiente las operaciones basadas en eventos tanto en entornos de alta como de baja volatilidad.

En este artículo, veremos cómo podemos hacer algo muy parecido a lo que se encuentra en lenguajes como C, C++ y Java. Se trata de enviar un número casi infinito de parámetros dentro de una función o procedimiento. Aunque, aparentemente, se trate de un tema avanzado. En mi opinión, lo que se verá aquí puede ser implementado con facilidad por cualquier persona que haya comprendido los conceptos anteriores. Siempre y cuando se hayan comprendido los conceptos vistos anteriormente. 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.

Seguimos intentando descifrar los movimientos de los precios.... ¿Qué tal un análisis lingüístico del "diccionario de mercado" que obtendríamos convirtiendo el código binario de precios en BIP39? En el presente artículo, nos adentramos en un enfoque innovador del análisis de los datos bursátiles y exploramos cómo pueden aplicarse las modernas técnicas de procesamiento del lenguaje natural al lenguaje del mercado.

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.

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.

Adaptación del modelo CAPM clásico para el mercado de divisas Forex en MQL5. El indicador calcula el retorno esperado y la prima de riesgo según la volatilidad histórica. Los indicadores suben en los picos y valles, lo que refleja los principios fundamentales de fijación de precios. Aplicación práctica de estrategias de contra-tendencia y seguimiento de tendencia, considerando la dinámica de la relación riesgo-retorno en tiempo real. Incluye aparato matemático e implementación técnica.

Soft Actor Critic es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que analizamos en un artículo anterior, donde también presentamos Python y ONNX en esta serie como enfoques eficientes para entrenar redes. Revisamos el algoritmo con el objetivo de aprovechar los tensores, gráficos computacionales que a menudo se utilizan en Python.

Muchos podrían sugerir que deberíamos dejar de usar Excel y pasar a Python directamente, haciendo uso de algunos paquetes que permitirían a Python crear un archivo de Excel para poder analizar los resultados después. Pero, como se mencionó en el artículo anterior, aunque esta solución sea la más sencilla para muchos programadores, no será bien recibida por algunos usuarios. Y, en este asunto, el usuario siempre tiene la razón. Tú, como programador, debes encontrar la forma de hacer que las cosas funcionen.

Aunque podemos hacer cosas con una base de datos de unas 10 entradas, esto se asimila mucho mejor cuando trabajamos con un archivo que tenga más de 15 mil registros. Es decir, si tú intentaras crear eso manualmente, sería una tarea enorme. Sin embargo, es difícil encontrar una base de datos, incluso con fines didácticos, disponible para descargar. Pero, en realidad, no necesitamos recurrir a eso. Podemos usar MetaTrader 5 para crear una base de datos para nosotros. En este artículo, veremos cómo hacerlo.

En este artículo, exploraremos cómo crear y aplicar formateadores de registros en la biblioteca. Veremos todo, desde la estructura básica de un formateador hasta ejemplos de implementación práctica. Al finalizar, tendrás el conocimiento necesario para formatear registros dentro de la biblioteca y comprenderás cómo funciona todo detrás de escena.

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.

En este artículo, mejoramos el Calendario Económico MQL5 con una barra de desplazamiento dinámica para una navegación intuitiva por las noticias. Garantizamos una visualización impecable de los eventos y unas actualizaciones eficientes. Validamos la barra de desplazamiento adaptable y el panel de control pulido mediante pruebas.

Muchos de ustedes, queridos lectores, pueden tener un nivel de experiencia muy superior al mío en lo que respecta a trabajar con bases de datos y, así, por esta razón, tener una visión diferente de la mía. Pero, como era necesario definir y desarrollar alguna forma de explicar el motivo por el cual las bases de datos se crean como se crean, explicar por qué SQL tiene el formato que tiene y, sobre todo, por qué surgieron las claves primarias y las claves foráneas, fue necesario dejar las cosas un poco abstractas.

El aprendizaje automático tradicional enseña a los profesionales a estar atentos para no sobreajustar sus modelos. Sin embargo, esta ideología está siendo cuestionada por nuevos hallazgos publicados por diligentes investigadores de Harvard, quienes han descubierto que lo que parece ser un sobreajuste puede, en algunas circunstancias, ser el resultado de finalizar prematuramente los procedimientos de entrenamiento. Demostraremos cómo podemos utilizar las ideas publicadas en el artículo de investigación para mejorar nuestro uso de la IA en la previsión de retornos del mercado.

En este artículo, veremos y exploraremos un poco más sobre la directiva #define, pero esta vez nos centraremos en su segunda forma de utilización. Es decir, la creación de macros. Como sé que este tema puede resultar un poco complicado al principio, he decidido utilizar una aplicación que ya hemos estado explorando desde hace algún tiempo. Espero que disfrutes del contenido de este artículo.

Antes de que tires la toalla y decidas abandonar el estudio sobre cómo usar SQL, déjame recordarte, mi querido lector, que aquí todavía estamos usando solo lo más básico de lo básico. Aún no hemos explorado algunas cosas que es posible hacer en SQL. En cuanto las exploremos, verás que SQL es mucho más práctico de lo que parece. Aunque, muy probablemente, yo termine cambiando la dirección de lo que estamos creando. Esto se debe a que el proceso de creación es dinámico. Voy a mostrar un poco más sobre cómo hacer las cosas en SQL. Esto se debe a que, de hecho, es algo que necesitas entender y conocer. Simplemente pensar que eres más capaz que toda una comunidad de programadores y desarrolladores solo te hará perder tiempo y oportunidades. Ten calma, porque esto se va a volver aún más interesante.

Continuamos nuestro último artículo sobre DDPG con indicadores MA y estocásticos examinando otras clases clave de aprendizaje por refuerzo cruciales para la implementación de DDPG. Aunque programamos principalmente en Python, el producto final de una red entrenada se exportará como un archivo ONNX a MQL5, donde lo integraremos como un recurso en un Asesor Experto creado mediante un asistente.

Sockets. ¿Sabes para qué sirven o cómo usarlos en MetaTrader 5? Si la respuesta es no, comencemos aprendiendo un poco sobre ellos. Este artículo trata de lo más básico. Pero, como existen diversas maneras de hacer lo mismo, y lo que realmente nos interesa es siempre el resultado, quiero mostrar que sí, existe una forma sencilla de pasar datos desde MetaTrader 5 hacia otros programas, como, por ejemplo, Excel. Sin embargo, la idea principal no es transferir datos de MetaTrader 5 a Excel, sino hacer lo contrario. Es decir, transferir datos desde Excel, o desde cualquier otro programa, hacia MetaTrader 5.

En este artículo presentamos el algoritmo DA-CG-LSTM, que ofrece nuevos enfoques para el análisis y la previsión de series temporales. En él aprenderemos cómo los innovadores mecanismos de atención y la flexibilidad de los modelos mejoran la precisión de las predicciones.

En este artículo, empezaremos a ver cómo podremos trabajar con objetos directamente en el gráfico. Esto usando un código construido especialmente para mostrarnos algo. Trabajar con objetos es algo muy interesante y bastante divertido. Como este será el primer contacto, empezaremos con algo muy simple.

En esta discusión, analizaremos cómo autoalojar modelos de IA de código abierto y utilizarlos para obtener información sobre el mercado. Esto forma parte de nuestro esfuerzo continuo por ampliar el News Headline EA, con la introducción de una franja «AI Insights» que lo convierte en una herramienta de asistencia con múltiples integraciones. La versión mejorada del Asesor Experto (EA) tiene como objetivo mantener informados a los operadores a través de eventos del calendario, noticias financieras de última hora, indicadores técnicos y, ahora, perspectivas de mercado generadas por IA, ofreciendo así un apoyo oportuno, variado e inteligente para la toma de decisiones de trading. Únete a la conversación mientras exploramos estrategias prácticas de integración y cómo MQL5 puede colaborar con recursos externos para crear un terminal de trabajo para trading potente e inteligente.

Le propongo sumergirse en el apasionante mundo de LightGTS, un framework de predicción de series temporales ligero pero potente que combina la convolución adaptativa y la codificación RoPE con métodos de atención innovadores. En el artículo de hoy, encontrará una descripción detallada de todos los componentes, desde la creación de parches hasta una compleja combinación de asesores expertos en un decodificador, listo para su integración en proyectos MQL5. ¡Descubra cómo LightGTS lleva el trading automatizado al siguiente nivel!

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.

El artículo analiza la aplicación práctica del framework HiSSD en tareas de trading algorítmico. Muestra cómo la jerarquía de habilidades y la arquitectura adaptativa pueden usarse para construir estrategias de negociación sostenibles.