Artículos de programación MQL4 y MQL5

En este artículo veremos cómo podemos implementar un sistema de interacción muy atractivo e interesante, sobre todo para quienes están empezando a practicar programación en MQL5. No se trata de algo realmente nuevo. La forma en que abordaré el tema hará que todo sea mucho más fácil de entender, ya que veremos, en la práctica, cómo se desarrolla una programación estructural con un objetivo bastante divertido.

En este artículo, comenzaremos a explorar el uso de SQL dentro de un código MQL5. Veremos cómo podemos crear una base de datos. O, mejor dicho, cómo podemos crear un archivo de base de datos en SQLite, utilizando, para ello, recursos o procedimientos incluidos en el lenguaje MQL5. Veremos también cómo crear una tabla y, después, cómo crear una relación entre tablas mediante una clave primaria y una clave foránea. Todo esto usando, nuevamente, MQL5. Veremos lo sencillo que es crear un código que, en el futuro, podrá portarse a otras implementaciones de SQL, usando una clase que nos ayude a ocultar la implementación creada. Y, lo más importante de todo, veremos que, en diversos momentos, podemos correr el riesgo de que algo no salga bien al usar SQL. Esto se debe a que, dentro del código MQL5, un código SQL siempre se colocará dentro de una STRING.

En el artículo anterior mostré cómo debías proceder para poder añadir el mecanismo de consulta. Esto para que, dentro del código MQL5, pudieras usar SQL plenamente y obtener los resultados al usar el comando SELECT FROM de SQL. Pero faltó hablar de la última función que necesitamos implementar. Esta es la función DatabaseReadBind. Y, como para entenderla adecuadamente hace falta una explicación un poco más amplia, se decidió hacerlo no en aquel artículo anterior, sino en este. Entonces, como el tema será relativamente largo, vayamos directamente al siguiente apartado.

Construcción de un sistema de análisis de tipo de cambio basado en paridad de poder adquisitivo (PPA) en Python. El autor ha desarrollado un algoritmo con cinco métodos para calcular tipos de cambio justos utilizando datos del FMI. El presente artículo supone una guía práctica para el análisis fundamental de divisas, el procesamiento de datos económicos y la integración con sistemas comerciales. Encontrará el código completo en open source.

Como expliqué en el primer artículo sobre SQL, no tiene sentido que pierdas el tiempo programando rutinas para conseguir hacer algo que SQL ya incluye. Sin embargo, si no sabes lo más básico, no lograrás hacer nada con SQL para aprovechar lo que esta herramienta tiene para ofrecernos. Por ello, en este artículo veremos cómo ejecutar tareas fundamentales en bases de datos.

En este artículo, terminaremos lo que comenzamos en el artículo anterior. Es decir, una forma total y completamente interactiva de redimensionar los objetos directamente en el gráfico. Aunque muchos imaginen que, para hacer algo así, haría falta mucho más conocimiento de MQL5, notarás que, con conceptos simples y conocimientos muy básicos, podemos implementar una forma de trabajar con los objetos directamente en el gráfico. Algo que da un resultado muy divertido y bastante interesante.

En este artículo se presenta una arquitectura innovadora de red neuronal cuántica para el trading algorítmico, que combina los principios de la mecánica cuántica con los métodos actuales de aprendizaje automático. El sistema incorpora efectos cuánticos (resonancia, interferencia, decoherencia), memoria multinivel de distintas escalas temporales, cadenas de Márkov con la biblioteca ALGLIB y control adaptativo de parámetros. La implementación completa está realizada en MQL5 utilizando los tipos integrados matrix/vector, lo que elimina las barreras de adopción en MetaTrader 5.

En este análisis, damos un paso adelante para descubrir la acción del precio subyacente que se esconde tras las mechas de las velas japonesas. Al integrar una función de visualización de mechas en el Market Periods Synchronizer, mejoramos la herramienta con mayor profundidad analítica e interactividad. Este sistema mejorado permite a los traders visualizar los rechazos de precios en marcos temporales superiores directamente en gráficos de marcos temporales inferiores, revelando estructuras detalladas que antes estaban ocultas.

En este artículo mostré, de la forma más didáctica posible, cómo puedes modificar y desarrollar un código capaz de cumplir determinados objetivos alterando lo mínimo posible un código ya existente. Añadiremos un indicador de volumen y, al mismo tiempo, impediremos que el usuario u operador elimine los objetos que se están creando por el indicador de posición.

Da igual si vamos a usar uno u otro programa de SQL, ya sea MySQL, SQL Server, SQLite, OpenSQL o cualquier otro. Todos tienen algo en común. Ese algo en común es el lenguaje SQL. Aunque no vayas a usar una WorkBench, podrás manipular o trabajar con una base de datos directamente en MetaEditor o a través de MQL5 para hacer cosas en MetaTrader 5, pero necesitarás tener conocimientos de SQL. Así que aquí aprenderemos, al menos, lo básico.

En este artículo se mostrará cómo podemos abordar los problemas para estructurar las cosas y crear una solución más sencilla y atractiva. Aunque el contenido está orientado a la didáctica y, por lo tanto, no se trata de un código real, es necesario asimilar muy bien los conceptos y conocimientos que se verán aquí. Así, en el futuro, podrás seguir los códigos que iremos mostrando.

A veces no todo se puede programar en el lenguaje MQL5. E incluso si fuera posible convertir las bibliotecas avanzadas existentes en MQL5, llevaría mucho tiempo. Este artículo pretende demostrar que es posible sortear la dependencia de Windows transmitiendo información de ticks —como el precio bid, precio ask y hora— a través de los servicios de MetaTrader a una aplicación de Python mediante sockets.