Artículos de programación MQL4 y MQL5

En este artículo, analizamos los fundamentos de los patrones armónicos, sus estructuras y cómo se aplican en el trading. Aprenderás sobre los retrocesos y las extensiones de Fibonacci, así como a implementar la detección de patrones armónicos en MQL5, sentando así las bases para crear herramientas de trading avanzadas y asesores expertos.

En el artículo anterior, vimos cómo podíamos implementar el indicador de posición para cerrar una posición abierta directamente desde el gráfico, interactuando con un objeto disponible en él. Una vez concluido y funcionando el primer mecanismo, comenzamos a hacer algunas modificaciones para que también fuera posible eliminar las líneas de take profit y stop loss de una posición abierta. Sin embargo, como los cambios necesarios requerían una explicación adecuada, en ese mismo artículo solo mostré los cambios que debían realizarse en el Asesor Experto y aún era necesario mostrar los cambios que debían realizarse en el Indicador de posición.

En los mercados financieros, las leyes del retroceso siguen siendo una de las fuerzas más indiscutibles. Una regla general es que el precio siempre retrocede, ya sea en movimientos amplios o incluso en los patrones de tick más pequeños, que a menudo adoptan la forma de un zigzag. Sin embargo, el patrón de retroceso en sí mismo nunca es fijo; sigue siendo incierto y solo puede anticiparse. Esta incertidumbre explica por qué los operadores se basan en múltiples niveles de Fibonacci, cada uno de los cuales conlleva una determinada probabilidad de influir en el mercado. En este análisis, presentamos una estrategia perfeccionada que aplica técnicas de Fibonacci para hacer frente a los retos que plantea operar poco después de los anuncios de acontecimientos económicos importantes. Al combinar los principios del retroceso con el comportamiento del mercado impulsado por eventos, nuestro objetivo es identificar oportunidades de entrada y salida más fiables. Te invitamos a seguir leyendo para conocer el análisis completo y ver cómo adaptar Fibonacci a la operativa posterior al evento.

La descomposición en modos dinámicos (DMD, por sus siglas en inglés) es una técnica que se suele aplicar a conjuntos de datos de alta dimensionalidad. En este artículo, demostramos la aplicación de DMD a series temporales univariadas, mostrando su capacidad para caracterizar una serie y realizar pronósticos. Para ello, investigaremos la implementación integrada de la descomposición en modos dinámicos en MQL5, prestando especial atención al nuevo método matricial, DynamicModeDecomposition().

En este artículo comenzaremos a explorar una pequeña serie de conceptos de suma importancia para quienes realmente desean aprender a programar correctamente. Como al principio puede resultar muy complicado, aunque se base en elementos sencillos, lo veremos poco a poco. Entonces, aquí comenzaremos a ver qué son las colas de datos.

En este artículo, que será un punto de inflexión, comenzaremos a explorar de manera un poco más profunda la interacción entre las aplicaciones que desarrollamos para dar soporte total al sistema de repetición/simulación. Aquí vamos a analizar un problema que, por un lado, resulta bastante molesto, pero, por otro, es muy interesante de explicar y resolver. El problema es: cómo añadir las líneas de take profit y stop loss después de que fueron eliminadas, y hacerlo sin usar el terminal, sino realizando la operación directamente en el gráfico. Bien, esto, a primera vista, parece algo simple. Sin embargo, hay algunos obstáculos que superar.