Artículos de programación MQL4 y MQL5

Sé que muchos podrían haber imaginado que publicaría más artículos para explicar otros aspectos del sistema. Los elementos que faltan son sencillos de implementar. Aun así, su desarrollo te permitirá comprobar hasta qué punto estás realmente preparado.

El artículo presenta la implementación completa de TimeGPT, una arquitectura especializada basada en el Transformer para la predicción de series temporales financieras en la plataforma MetaTrader 5. Se analiza la adaptación del mecanismo de atención a los datos financieros, la tokenización selectiva de las variaciones de precios, las optimizaciones adaptadas al hardware y las técnicas avanzadas de entrenamiento. Se incluyen los resultados de las pruebas prácticas, que mostraron una precisión de las predicciones del 87 % con un horizonte de 24 barras y un tiempo de entrenamiento de 15 minutos en la CPU. Le presentamos un asesor experto listo para usar con reentrenamiento automático.

En este artículo, haremos una primera aproximación para mostrar cómo podemos implementar la sobrecarga del operador de subíndice y también del operador de asignación, intentando ofrecer un enfoque práctico e interesante para todos. Lo que veremos aquí es solo una parte de lo que aún pretendo mostrar y que está directamente relacionado con la sobrecarga de estos operadores.

El objetivo de este artículo es ofrecer una introducción sencilla y accesible para los operadores a las pruebas de cointegración más habituales, junto con una guía básica para comprender sus resultados. Las pruebas de cointegración de Engle-Granger y Johansen pueden revelar pares o grupos de activos estadísticamente significativos que comparten una dinámica a largo plazo. La prueba de Johansen resulta especialmente útil para carteras con tres o más activos, ya que calcula la fuerza de los vectores cointegrados de una sola vez.

En este artículo, implementamos un un módulo similar a requests, como el que ofrece Python para facilitar el envío y la recepción de solicitudes web en MetaTrader 5 utilizando MQL5.

Necesitamos un medio para manejar los objetos gráficos que se crearán. La propuesta mostrada en el artículo anterior encaja perfectamente en algunos escenarios. Aquí necesitamos algo un poco más elaborado, debido a la naturaleza del problema que estamos tratando. Por lo tanto, no intentaremos sustituir los mecanismos presentes en MetaTrader 5 para manejar ZOrder ni, por supuesto, comprobar qué objeto está en primer plano o queda oculto por otro objeto. Haremos algo completamente diferente. Aquí mostraré qué modificaciones hay que hacer en el código para aprovechar parte de lo que MetaTrader 5 ya hace por nosotros.

El hecho de que los ticks lleguen constantemente no significa que cada momento sea una oportunidad para operar. Hoy, realizaremos un estudio en profundidad del arte de la sincronización, centrándonos en el desarrollo de un algoritmo de aislamiento temporal para ayudar a los operadores a identificar y operar dentro de sus ventanas de mercado más favorables. Cultivar esta disciplina permite a los traders minoristas sincronizarse más estrechamente con el timing institucional, donde la precisión y la paciencia suelen ser clave para el éxito. Acompáñanos en esta discusión mientras exploramos la ciencia del timing y el trading selectivo a través de las capacidades analíticas de MQL5.

En este artículo veremos cómo implementar un algoritmo de equilibrado del árbol. Lo que presentaré aquí es mi propuesta para implementar este algoritmo. Existen muchos otros algoritmos con el mismo objetivo. Sin embargo, cada uno tiene sus ventajas y sus inconvenientes. Depende de ti, mi querido lector, estudiarlos y encontrar el que mejor se adapte a tus necesidades.

Ahora implementaremos esta solución porque MQL5 sigue el mismo principio que la programación basada en eventos. Los desarrolladores utilizan este modelo con frecuencia al crear DLL. Sé que, al principio, el funcionamiento basado en eventos parecerá confuso y carente de lógica. Pero, en este artículo, presentaré los principios de la programación basada en eventos con mayor claridad para que tú, que estás empezando, comprendas adecuadamente su funcionamiento. Entender lo que comenzaré a explicar en este artículo te ayudará en tu vida como programador.

En este artículo mostraremos y explicaremos con claridad cómo se elimina un nodo de un árbol. Este proceso suele confundir a los principiantes más que ayudarlos a comprender cómo se lleva a cabo y por qué debe realizarse de una forma determinada.

Retomamos el tema de nuestro último artículo, donde presentamos el par de indicadores Ichimoku y ADX, analizando cómo se podría mejorar este dúo con el aprendizaje supervisado. Ichimoku y ADX forman una combinación complementaria de soporte/resistencia y tendencia. Nuestro enfoque de aprendizaje supervisado utiliza una red neuronal que emplea el núcleo de mezcla espectral profunda para ajustar con precisión las predicciones de este par de indicadores. Como de costumbre, esto se realiza en un archivo de clase de señal personalizado que funciona con el asistente MQL5 para ensamblar un Asesor Experto.

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 veremos cómo controlar mejor el código cuando trabajamos con programación orientada a objetos. Aunque apenas estamos comenzando a estudiar la programación orientada a objetos, lo que veremos aquí te ayudará a comprender diversos aspectos. También reducirá las dudas que puedan surgir más adelante.

Retomamos nuestro último artículo, donde presentamos el par de indicadores TRIX y Williams Percent Range, y ahora analizamos cómo se podría ampliar este par de indicadores con aprendizaje automático. TRIX y Williams Percent Range forman un par complementario de tendencia y soporte/resistencia. Nuestro enfoque de aprendizaje automático utiliza una red neuronal convolucional que incorpora el núcleo coseno en su arquitectura a la hora de ajustar las previsiones de este par de indicadores. Como siempre, esto se hace en un archivo de clase de señal personalizado que funciona con el asistente de MQL5 (Wizard MQL5) para crear un asesor experto.

Retomamos nuestro último artículo, donde presentamos el par de indicadores SAR y RVI, y ahora analizamos cómo se podría ampliar este par de indicadores con el aprendizaje automático. SAR y RVI forman una combinación complementaria de tendencia e impulso. Nuestro enfoque de aprendizaje automático usa una CNN 1D con escalado exponencial en el tamaño de los kernels y en el número de canales, al tiempo que ajusta las previsiones de este par de indicadores. Como siempre, esto se realiza en un archivo de clase de señal personalizado que funciona con el asistente MQL5 para ensamblar un Asesor Experto.

¿Y si nuestras estrategias de trading pudieran aprender unas de otras, como auténticos luchadores? Duelist Algorithm es un nuevo método de optimización en el que los parámetros de los sistemas de trading se enfrentan literalmente en duelos por el derecho a ser considerados los mejores.

Este artículo busca ser lo más didáctico posible, porque el tema que abordaremos ya suele generar bastante confusión. Por eso, mi querido lector, intenta poner en práctica lo que se explica aquí. Ante cualquier duda, no dejes de comentar, pues comprender los destructores no es precisamente una de las tareas más sencillas.

Mantis es una herramienta universal para el análisis profundo de series temporales, escalable de forma flexible para cualquier escenario financiero. Descubre cómo la combinación de patching, convoluciones locales y atención cruzada permite obtener una interpretación de alta precisión de los patrones de mercado.

Este artículo puede parecer bastante confuso al principio por el contenido que presentaré. Sin embargo, he intentado presentar todo de la forma más sencilla y didáctica posible. Espero que comprendas lo que voy a mostrar aquí y que te resulte útil en algún momento.

Los patrones de velas japonesas son fundamentales para el trading basado en la evolución de los precios, ya que ofrecen información valiosa sobre posibles reversiones o continuaciones del mercado. Imagina una herramienta fiable que supervise continuamente cada nueva barra de precios, identifique formaciones clave como los patrones envolvente, martillo, doji y estrella, y te avise de inmediato cuando detecte una oportunidad de negociación significativa. Esta es precisamente la funcionalidad que hemos desarrollado. Tanto si eres nuevo en el mundo del trading como si eres un profesional con experiencia, este sistema ofrece alertas en tiempo real sobre patrones de velas japonesas, lo que te permite centrarte en ejecutar operaciones con mayor confianza y eficiencia. Sigue leyendo para descubrir cómo funciona y cómo puede mejorar tu estrategia de trading.

Hoy hablaremos de un enfoque revolucionario del aprendizaje automático en el trading mediante la computación cuántica. El artículo muestra la implementación práctica de un sistema QRC adaptativo con aprendizaje adicional continuo para predecir los movimientos del mercado en tiempo real.

El artículo presenta la revolucionaria arquitectura PatchTST: un modelo de Transformer especialmente adaptado para el análisis de series temporales financieras que divide los datos de mercado en parches de 16 barras para un procesamiento eficiente. También se analiza con detalle la implementación completa de un robot de trading en MQL5, desde los fundamentos matemáticos y las estructuras de datos hasta un asesor experto listo para usar con sistemas de gestión de riesgos y de aprendizaje continuo.

En este artículo se describe detalladamente la arquitectura SCNN y una de las formas de implementarla usando MQL5. Mostraremos cómo la descomposición de series temporales se combina con los métodos de redes neuronales y la atención.

En este artículo, aprenderás a crear una señal visual en tu plataforma de trading para identificar directamente en el gráfico si la posición es larga o corta, sin necesidad de acceder al terminal. Además, el texto aborda la implementación de una funcionalidad que mejora la visualización al mover las líneas de take profit y stop loss, ocultando la línea horizontal que sigue al cursor del mouse mientras se reposicionan dichas líneas para evitar confusiones. La lectura ofrece conocimientos prácticos para personalizar sistemas de simulación de mercado.

Te invitamos a conocer el framework HimNet, que combina la flexibilidad de la adaptación espaciotemporal con una alta eficiencia computacional, lo que permite obtener pronósticos precisos y estables en series temporales financieras. En el artículo se muestra en detalle cómo interactúan entre sí sus componentes clave, convirtiendo algoritmos complejos en una arquitectura manejable.

En este artículo intentaré explicar, de la forma más sencilla posible, cómo puedes utilizar el intercambio de mensajes entre aplicaciones. El objetivo es que puedas desarrollar algo funcional de la manera más simple y eficaz, siempre que sea posible. No sé si lograré transmitir la idea que sustenta este concepto, pues no resulta fácil de asimilar para quien lo encuentra por primera vez. También aprovecharé para mostrarte cómo modificar el sistema de repetición/simulador, de modo que puedas depurar un Asesor Experto o cualquier otro código que estés desarrollando. Todo ello de una forma igualmente sencilla y directa.