Artículos de programación MQL4 y MQL5

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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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Cómo creamos la plataforma de trading más potente con aprendizaje automático: crónica del desarrollo de MQL y MetaTrader según los archivos, foros y lanzamientos

Cómo creamos la plataforma de trading más potente con aprendizaje automático: crónica del desarrollo de MQL y MetaTrader según los archivos, foros y lanzamientos

Crónica técnica del desarrollo de MQL: desde el MQL/MQL II, con sus limitaciones, pasando por el MQL4 procedimental, hasta el MQL5 orientado a objetos, con compilación nativa, API muy completas y un entorno de ingeniería integral. Se presentan las capacidades clave del lenguaje y las integraciones con Python, OpenCL, ONNX, OpenBLAS, bases de datos, DirectX, el AI Assistant basado en agentes y el Model Context Protocol (MCP), que conecta la IA con el terminal de trading, MetaEditor, los datos de mercado, el trading y las herramientas de desarrollo. Se analizan fuentes de archivo sobre los orígenes y la evolución de MetaQuotes/MetaTrader, el lanzamiento de MQL4.COM y MQL5.COM, los campeonatos, Algo Forge y su impacto en el ecosistema.
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Asesor experto de trading neuronal basado en PatchTST

Asesor experto de trading neuronal basado en PatchTST

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.
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Aprendizaje automático y Data Science (Parte 44): Pronóstico de series temporales OHLC de Forex mediante autorregresión vectorial (VAR)

Aprendizaje automático y Data Science (Parte 44): Pronóstico de series temporales OHLC de Forex mediante autorregresión vectorial (VAR)

Descubra cómo los modelos de autorregresión vectorial (VAR) pueden pronosticar datos de series temporales OHLC (apertura, máximo, mínimo y cierre) del mercado Forex. Este artículo trata sobre la implementación de VAR, el entrenamiento de modelos y la previsión en tiempo real en MetaTrader 5, lo que ayuda a los traders a analizar los movimientos interdependientes de las divisas y a mejorar sus estrategias de trading.
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Asesor experto de trading neuronal basado en PatchTST

Asesor experto de trading neuronal basado en PatchTST

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.
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Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 22): Desarrollo de un sistema de recuperación por zonas para trading de tendencia con Envelopes

Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 22): Desarrollo de un sistema de recuperación por zonas para trading de tendencia con Envelopes

En este artículo, desarrollamos un sistema de recuperación por zonas integrado con una estrategia de trading de tendencias basada en envolventes en MQL5. Describimos la arquitectura para utilizar los indicadores RSI y Envelopes para activar operaciones y gestionar zonas de recuperación con el fin de mitigar las pérdidas. Mediante la implementación y las pruebas retrospectivas, mostramos cómo construir un sistema de negociación automatizado eficaz para mercados dinámicos.
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Redes neuronales en el trading: Modelo de consultas temporales (TQNet)

Redes neuronales en el trading: Modelo de consultas temporales (TQNet)

El framework TQNet abre nuevas posibilidades en el modelado y la previsión de series temporales financieras, combinando modularidad, flexibilidad y un alto rendimiento. En el artículo se expone la posibilidad de implementar mecanismos complejos para trabajar con correlaciones globales, incluyendo métodos avanzados de inicialización de parámetros.
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Del básico al intermedio: Colas, listas y árboles (IV)

Del básico al intermedio: Colas, listas y árboles (IV)

En este artículo, finalizaremos la parte relativa a la implementación y explicación de una lista enlazada. Sin embargo, la implementación mostrada aquí no incluirá cierto detalle que podemos implementar en una lista enlazada. Esto se verá más adelante, en otro artículo.
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Aprendizaje automático y Data Science (Parte 45): Predicción de series temporales en Forex con el modelo Prophet de Facebook

Aprendizaje automático y Data Science (Parte 45): Predicción de series temporales en Forex con el modelo Prophet de Facebook

El modelo «Prophet», desarrollado por Facebook, es una herramienta robusta de previsión de series temporales diseñada para captar tendencias, la estacionalidad y los efectos de días festivos con un ajuste manual mínimo. Se ha generalizado su uso para la previsión de la demanda y la planificación empresarial. En este artículo, analizamos la eficacia de Prophet a la hora de predecir la volatilidad de los instrumentos del mercado forex, y mostramos cómo puede aplicarse más allá de los casos de uso empresariales tradicionales.
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Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 23): Recuperación por zonas con trailing stop y lógica de cestas

Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 23): Recuperación por zonas con trailing stop y lógica de cestas

En este artículo, mejoramos nuestro sistema de recuperación por zonas mediante la incorporación de órdenes stop dinámicas y funciones de negociación con cestas múltiples. Analizamos cómo la arquitectura mejorada utiliza stops dinámicos para asegurar las ganancias y un sistema de gestión de cestas para gestionar de forma eficiente múltiples señales de negociación. Mediante la implementación y las pruebas retrospectivas, demostramos que se trata de un sistema de negociación más sólido, diseñado para adaptarse al comportamiento del mercado.
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Reimaginando las estrategias clásicas en MQL5 (Parte 13): Llevando nuestra estrategia de cruce a nuevas dimensiones (Parte 2)

Reimaginando las estrategias clásicas en MQL5 (Parte 13): Llevando nuestra estrategia de cruce a nuevas dimensiones (Parte 2)

Únase a nosotros en nuestra discusión mientras buscamos mejoras adicionales para nuestra estrategia de cruce de medias móviles con el fin de reducir el retraso en nuestra estrategia de negociación a niveles más confiables, aprovechando nuestras habilidades en ciencia de datos. Es un hecho ampliamente estudiado que aumentar la dimensionalidad de los conjuntos de datos puede, en ocasiones, mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático. Demostraremos qué significa esto en la práctica para usted como trader y le mostraremos cómo puede aprovechar este poderoso principio utilizando su terminal MetaTrader 5.
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Optimización por comunidad de científicos — Community of Scientist Optimization (CoSO): Práctica

Optimización por comunidad de científicos — Community of Scientist Optimization (CoSO): Práctica

Continuación del tema de la optimización mediante una comunidad de científicos. CoSO no debe considerarse una solución lista para usar, sino una plataforma de investigación prometedora. Con los ajustes adecuados, CoSO podría encontrar su nicho en problemas en los que la adaptabilidad y la robustez ante los cambios son importantes, y en los que el tiempo de cálculo no es un factor crítico.
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Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 24): Herramienta de cuantificación de la acción del precio

Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 24): Herramienta de cuantificación de la acción del precio

Los patrones de velas japonesas ofrecen información valiosa sobre los posibles movimientos del mercado. Algunas velas individuales señalan la continuación de la tendencia actual, mientras que otras presagian cambios de tendencia, dependiendo de su posición dentro de la acción del precio. Este artículo presenta un Asesor Experto (EA) que identifica automáticamente cuatro formaciones clave de velas japonesas. Explore las siguientes secciones para descubrir cómo esta herramienta puede mejorar su análisis de la evolución de los precios.
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Simulación de mercado: Position View (IX)

Simulación de mercado: Position View (IX)

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.
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Repetición y simulación de mercado: Gran final

Repetición y simulación de mercado: Gran final

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.
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Redes neuronales en el trading: Modelo de difusión adaptativa sobre grafos (Final)

Redes neuronales en el trading: Modelo de difusión adaptativa sobre grafos (Final)

En este artículo concluimos el trabajo de construcción del framework SAGDFN mediante MQL5, resumiendo el desarrollo y mostrando los resultados de sus pruebas prácticas. Integraremos los módulos implementados anteriormente en un único sistema, mostraremos los puntos fuertes de este enfoque, señalaremos sus vulnerabilidades y debatiremos posibles vías de mejora.
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Desarrollo de asesores expertos autooptimizables en MQL5 (Parte 8): Análisis de múltiples estrategias

Desarrollo de asesores expertos autooptimizables en MQL5 (Parte 8): Análisis de múltiples estrategias

¿Cuál es la mejor manera de combinar múltiples estrategias para crear una estrategia de conjunto eficaz? Únete a nosotros en este debate mientras analizamos cómo integrar tres estrategias diferentes en nuestra aplicación de trading. Los operadores suelen emplear estrategias especializadas para abrir y cerrar posiciones, y queremos saber si nuestras máquinas pueden realizar esta tarea mejor. Para esta introducción nos familiarizaremos con las funcionalidades del probador de estrategias y los principios de la programación orientada a objetos que necesitaremos para esta tarea.
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Del básico al intermedio: Acceso aleatorio (I)

Del básico al intermedio: Acceso aleatorio (I)

En este artículo tendremos nuestra primera experiencia con el acceso aleatorio al contenido de un archivo. Esto apunta tanto a la escritura como a la lectura de información y datos almacenados en un archivo. Sin embargo, como este tema es bastante extenso para explicarlo en un único artículo, aquí solo haremos una introducción a esta cuestión del acceso aleatorio.
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Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 26): Desarrollo de un sistema de promediado basado en Pin Bar para la gestión de múltiples posiciones

Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 26): Desarrollo de un sistema de promediado basado en Pin Bar para la gestión de múltiples posiciones

En este artículo, desarrollamos un sistema de promediación Pin Bar en MQL5 que detecta patrones de barras Pin para iniciar operaciones y emplea una estrategia de promedio para la gestión de múltiples posiciones, mejorada con stops dinámicos y ajustes de punto de equilibrio. Incorporamos parámetros personalizables con un panel de control para el seguimiento en tiempo real de las posiciones y los beneficios.
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Descomposición en modos dinámicos aplicada a series temporales univariadas en MQL5

Descomposición en modos dinámicos aplicada a series temporales univariadas en MQL5

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().
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Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 30): Commodity Channel Index (CCI), Zero Line EA

Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 30): Commodity Channel Index (CCI), Zero Line EA

La automatización del análisis de la evolución de los precios es el camino a seguir. En este artículo, utilizamos el indicador CCI dual, la estrategia de cruce de la línea cero, la media móvil exponencial (EMA) y la acción del precio para desarrollar una herramienta que genere señales de trading y establezca los niveles de stop-loss (SL) y take-profit (TP) utilizando el ATR. Lea este artículo para conocer cómo abordamos el desarrollo del EA CCI Zero-Line.
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Del básico al intermedio: Colas, listas y árboles (III)

Del básico al intermedio: Colas, listas y árboles (III)

En este artículo daremos el siguiente paso para implementar y entender qué es y cómo funciona una lista enlazada. Aunque el contenido de este artículo pueda resultar bastante denso y confuso para quienes se están iniciando, intenté explicarlo de la forma más didáctica posible. Así podrás entender por qué y cuándo usar una lista enlazada.
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Implementación de módulos prácticos de otros lenguajes en MQL5 (Parte 02): Desarrollo de la biblioteca REQUESTS inspirada en requests de Python

Implementación de módulos prácticos de otros lenguajes en MQL5 (Parte 02): Desarrollo de la biblioteca REQUESTS inspirada en requests de Python

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.
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Arbitraje estadístico mediante acciones cointegradas (Parte 1): Pruebas de cointegración de Engle-Granger y Johansen

Arbitraje estadístico mediante acciones cointegradas (Parte 1): Pruebas de cointegración de Engle-Granger y Johansen

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.
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Creación de un sistema de trading profesional con Heikin Ashi (Parte 2): Desarrollo de un EA

Creación de un sistema de trading profesional con Heikin Ashi (Parte 2): Desarrollo de un EA

En este artículo se explica cómo desarrollar un Asesor Experto (EA) profesional basado en Heikin Ashi en MQL5. Así, aprenderá a configurar parámetros de entrada, enumeraciones, indicadores y variables globales, además de a implementar la lógica principal de trading. También podrá ejecutar un backtest en oro para validar su trabajo.
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Simulación de mercado: Position View (XIII)

Simulación de mercado: Position View (XIII)

En este artículo mostraré cómo implementar, sin mucho esfuerzo, una indicación que muestre si una posición genera pérdidas o beneficios. El procedimiento es sencillo y eficaz. Incluso sin grandes conocimientos, este indicador te permitirá reconocer con facilidad cuándo conviene cerrar una posición. Así evitarás resultados inesperados, ya que el cálculo refleja el resultado efectivo que produciría el cierre de la posición.
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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 74): Uso de patrones de Ichimoku y del ADX-Wilder con aprendizaje supervisado

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 74): Uso de patrones de Ichimoku y del ADX-Wilder con aprendizaje supervisado

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.
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De novato a experto: Períodos del mercado Forex

De novato a experto: Períodos del mercado Forex

Cada período de mercado tiene un principio y un final, y cada uno cierra con un precio que define su sentimiento, al igual que cualquier sesión de velas japonesas. Comprender estos puntos de referencia nos permite evaluar el estado de ánimo predominante del mercado, revelando si las fuerzas alcistas o bajistas tienen el control. En este análisis, damos un paso importante al desarrollar una nueva función dentro del Sincronizador de Períodos de Mercado, que visualiza las sesiones del mercado Forex para facilitar la toma de decisiones de trading más informadas. Esta herramienta puede ser especialmente útil para identificar, en tiempo real, qué bando —alcistas o bajistas— domina la sesión. Exploremos este concepto y descubramos las conclusiones que ofrece.
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Simulación de mercado: Position View (X)

Simulación de mercado: Position View (X)

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.
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Del básico al intermedio: Sobrecarga de operadores (IV)

Del básico al intermedio: Sobrecarga de operadores (IV)

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.
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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 77): Uso del oscilador Gator y del oscilador de acumulación/distribución

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 77): Uso del oscilador Gator y del oscilador de acumulación/distribución

El oscilador Gator de Bill Williams y el oscilador de acumulación/distribución constituyen otro binomio de indicadores que podría utilizarse de forma armoniosa en un asesor experto de MQL5. Utilizamos el oscilador Gator por su capacidad para corroborar fases de tendencia, mientras que el A/D se utiliza para proporcionar confirmación de las tendencias mediante comprobaciones del volumen. Al explorar esta combinación de indicadores, como siempre, utilizamos el Asistente de MQL5 para montar y poner a prueba una estrategia basada en ambos.
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Probador de estrategias para Python-MetaTrader 5 (Parte 01): Simulador de operaciones

Probador de estrategias para Python-MetaTrader 5 (Parte 01): Simulador de operaciones

El módulo de MetaTrader 5 disponible en Python ofrece una forma cómoda de abrir operaciones en la aplicación de MetaTrader 5 utilizando Python, pero presenta un gran problema: carece de la función de Probador de estrategias que sí incluye la aplicación de MetaTrader 5. En esta serie de artículos, crearemos un marco de trabajo para realizar pruebas retrospectivas de tus estrategias de trading en entornos de Python.
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Redes neuronales en el trading: Señales de trading robustas en cualquier régimen de mercado (ST-Expert)

Redes neuronales en el trading: Señales de trading robustas en cualquier régimen de mercado (ST-Expert)

En este artículo conoceremos el framework ST-Expert, que aporta robustez a las previsiones frente a la incertidumbre del mercado y permite tener en cuenta las dependencias locales y globales en las series temporales. Su arquitectura flexible favorece la adaptabilidad de los modelos y mejora la precisión de las predicciones.
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Del nivel básico al intermedio: Archivo de plantilla (III)

Del nivel básico al intermedio: Archivo de plantilla (III)

En el pasado publiqué un artículo que generó mucha confusión y fue poco comprendido por muchos de quienes lo leyeron. Pues bien, en este artículo vamos a retomar precisamente aquel concepto que en su momento no parecía tener ningún sentido y a explicarlo mucho mejor. Es decir, veremos cómo colocar más de un indicador en una sola subventana, de forma que puedan leerse y comprenderse fácilmente.
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Del básico al intermedio: Sobrecarga de operadores (III)

Del básico al intermedio: Sobrecarga de operadores (III)

En este artículo veremos cómo implementar la sobrecarga tanto de operadores lógicos como de operadores relacionales. Hacerlo requiere cierto cuidado y una buena dosis de atención. Un simple descuido al implementar la sobrecarga de estos operadores puede hacer que todo el código termine siendo completamente inservible. Si la sobrecarga presenta algún problema, toda una base de datos creada a partir de los resultados generados por el código deberá descartarse por completo o, como mínimo, revisarse íntegramente.
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Del básico al intermedio: Colas, listas y árboles (VIII)

Del básico al intermedio: Colas, listas y árboles (VIII)

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.
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Del nivel básico al intermedio: Archivo de plantilla (II)

Del nivel básico al intermedio: Archivo de plantilla (II)

El artículo muestra cómo aplicar indicadores a gráficos creados mediante el objeto OBJ_CHART utilizando plantillas, cuando ChartIndicatorAdd no funciona en este contexto. Explicamos cómo guardar una plantilla con el indicador, obtener el ID del gráfico y aplicar ChartApplyTemplate al destino correcto. Aprenderás a integrar indicadores como recurso, automatizar la configuración del gráfico incrustado y comprender algunas limitaciones prácticas, como el hecho de que los indicadores no aparezcan en la ventana estándar.
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Introducción a MQL5 (Parte 27): Cómo dominar las API y la función WebRequest() en MQL5

Introducción a MQL5 (Parte 27): Cómo dominar las API y la función WebRequest() en MQL5

Este artículo explica cómo utilizar la función WebRequest() y las API en MQL5 para comunicarse con plataformas externas. Aprenderá a crear un bot de Telegram, obtener identificadores de chat y de grupo, y enviar, editar y eliminar mensajes directamente desde MT5, sentando así una base sólida para dominar la integración de API en tus futuros proyectos MQL5.
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Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 35): Entrenamiento y despliegue de modelos predictivos

Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 35): Entrenamiento y despliegue de modelos predictivos

Los datos históricos están lejos de ser «basura»: son la base de cualquier análisis de mercado sólido. En este artículo, te guiaremos paso a paso desde la recopilación de esos datos históricos hasta su uso para entrenar un modelo predictivo y, finalmente, la implementación de dicho modelo para realizar previsiones de precios en tiempo real. ¡Sigue leyendo para descubrir cómo hacerlo!
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Algoritmo del duelista — Duelist Algorithm

Algoritmo del duelista — Duelist Algorithm

¿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.
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De novato a experto: Trading con filtrado temporal

De novato a experto: Trading con filtrado temporal

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.