Artículos de programación MQL4 y MQL5

En este artículo conocerás un concepto que puede resultar extremadamente útil en muchos casos y facilitar enormemente el intercambio de tus aplicaciones y proyectos. Aunque no es un concepto sencillo de explicar por completo en un solo artículo, lo que se explicará y expondrá aquí ya nos permitirá hacer muchas cosas en el futuro, incluidas algunas que, de otro modo, no sería posible realizar. Precisamente porque este artículo aún no se había publicado: para que pudieras contar con material de apoyo y una base inicial de estudio.

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.

En este artículo, sentaremos las bases para el uso de potentes herramientas algebraicas lineales implementadas en la API de matrices y vectores de MQL5. Para poder utilizar esta API con soltura, debemos tener un conocimiento sólido de los principios del álgebra lineal que rigen el uso adecuado de estos métodos. El objetivo de este artículo es que el lector adquiera una comprensión intuitiva de algunas de las reglas más importantes del álgebra lineal que nosotros, como traders algorítmicos en MQL5, necesitamos para empezar a sacar partido a esta potente biblioteca.

El sentimiento del mercado es una de las fuerzas más ignoradas pero a la vez más poderosas que influyen en el movimiento de los precios. Mientras que la mayoría de los operadores se basan en indicadores rezagados o conjeturas, el Asesor Experto (EA) Sentiment Tilt Meter (STM) transforma los datos brutos del mercado en una guía visual clara, que muestra si el mercado tiende al alza, a la baja o se mantiene neutral en tiempo real. Esto facilita la confirmación de las operaciones, evita las entradas erróneas y permite sincronizar mejor la participación en el mercado.

En este artículo, desarrollamos un sistema de patrones armónicos «Crab» en MQL5 que identifica patrones armónicos «Crab» alcistas y bajistas utilizando puntos de pivote y niveles de Fibonacci, y que activa operaciones con niveles precisos de entrada, stop loss y take profit. Incorporamos información visual mediante elementos gráficos, como triángulos y líneas de tendencia, para mostrar la estructura del patrón XABCD y los niveles de negociación.

El objetivo último de todo trader es la rentabilidad, por lo que muchos fijan objetivos de beneficio específicos que desean alcanzar en un periodo de trading definido. En este artículo, utilizaremos simulaciones de Monte Carlo para determinar el porcentaje óptimo de riesgo por operación necesario para alcanzar los objetivos de trading. Los resultados ayudarán a los traders a evaluar si sus objetivos de beneficio son realistas o demasiado ambiciosos. Por último, analizaremos qué parámetros se pueden ajustar para establecer un porcentaje práctico de riesgo por operación que esté alineado con los objetivos de trading.

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.

Este artículo presenta el oscilador ParaFrac y su modelo V2 como herramientas de negociación. En él se describen tres estrategias de negociación desarrolladas a partir de estos indicadores. Cada estrategia se sometió a pruebas y se optimizó para identificar sus puntos fuertes y débiles. El análisis comparativo puso de manifiesto las diferencias de rendimiento entre el oscilador Parafrac original y su modelo V2.

Exploraremos cómo se pueden combinar el indicador Parabolic SAR y el indicador Fractal para crear un nuevo indicador de tipo oscilador. Al integrar las ventajas únicas de ambas herramientas, los operadores pueden aspirar a desarrollar una estrategia de trading más refinada y eficaz.

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.

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.

Exploraremos cómo se pueden combinar el indicador Parabolic SAR y el indicador Fractal para crear un nuevo indicador de tipo oscilador. Al integrar las ventajas únicas de ambas herramientas, los operadores pueden aspirar a desarrollar una estrategia de trading más refinada y eficaz.

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.

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.

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 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 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.

¿Alguna vez te has perdido un repunte repentino del mercado o te ha pillado desprevenido cuando ocurrió uno? La mejor manera de anticiparse a los eventos en tiempo real es aprender de los patrones históricos. Con el objetivo de entrenar un modelo de aprendizaje automático, este artículo comienza mostrándole cómo crear un script en MetaTrader 5 que procese datos históricos y los envíe a Python para su almacenamiento, sentando así las bases de su sistema de detección de picos. Sigue leyendo para ver cada paso en acción.

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.

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.

Este artículo es la primera entrega de una serie de dos partes ideada para transmitir habilidades prácticas y buenas prácticas para escribir indicadores personalizados en MQL5. Tomando Heikin Ashi como ejemplo práctico, el artículo analiza la teoría que subyace a los gráficos de Heikin Ashi, explica cómo se calculan las velas de Heikin Ashi y muestra su aplicación en el análisis técnico. El elemento central es una guía paso a paso para desarrollar desde cero un indicador Heikin Ashi totalmente funcional, con explicaciones claras que ayudan a los lectores a comprender qué deben programar y por qué. Estos conocimientos fundamentales sientan las bases para la segunda parte, en la que crearemos un asesor experto que opere siguiendo la lógica de Heikin Ashi.

Damos continuidad a nuestro último artículo, en el que presentamos el binomio de indicadores formado por el Awesome Oscillator y el canal de envolvente Envelopes, analizando cómo se podría mejorar esta combinación mediante el aprendizaje supervisado. El Awesome Oscillator y las envolventes constituyen una combinación complementaria para detectar tendencias e identificar niveles de soporte y resistencia. Nuestro enfoque de aprendizaje supervisado consiste en una red neuronal convolucional (CNN) que utiliza el núcleo de producto escalar con atención entre tiempos (Cross-Time-Attention) para ajustar el tamaño de sus núcleos y canales. Como es habitual, esto se lleva a cabo en un archivo de clase de señal personalizado que funciona con el asistente de MQL5 para crear un asesor experto.

En este artículo, comenzaremos a sentar las bases para entender cómo funciona la retropropagación. Comprender estas bases es necesario para entender cómo varios perceptrones pueden ajustar sus parámetros individualmente, incluso cuando tenemos una cantidad arbitraria de ellos en una red. El objetivo no será implementar la retropropagación, sino crear un mecanismo sencillo que te permita entender cómo funciona.

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.

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.

En este artículo, creamos un panel de control holográfico dinámico en MQL5 para monitorizar símbolos y marcos temporales con RSI, alertas de volatilidad y opciones de ordenación. Añadimos animaciones de pulso, botones interactivos y efectos holográficos para que la herramienta sea visualmente atractiva y responda con agilidad.

El «Awesome Oscillator» de Bill Williams y el canal de envolventes son una combinación que podría utilizarse de forma complementaria dentro de un asesor experto de MQL5. Utilizamos el Awesome Oscillator por su capacidad para detectar tendencias, mientras que el canal de envolventes se incorpora para definir nuestros niveles de soporte y resistencia. Al explorar esta combinación de indicadores, utilizamos el asistente MQL5 para construir y probar cualquier potencial que estos dos puedan tener.

Los brókeres suelen proporcionar informes de cuentas de trading a intervalos regulares, según un calendario predefinido. Estas empresas, a través de sus tecnologías API, tienen acceso a la actividad de su cuenta y al historial de operaciones, lo que les permite generar informes de rendimiento en su nombre. Del mismo modo, la terminal MetaTrader 5 almacena registros detallados de su actividad de trading, que pueden aprovecharse mediante MQL5 para crear informes totalmente personalizados y definir métodos personalizados de envío.