Artículos con ejemplos de programación en el lenguaje MQL5

¡Bienvenidos al comienzo de otro viaje! Este artículo abre una serie especial donde crearemos, paso a paso, una biblioteca para la manipulación de registros, diseñada para quienes desarrollan en el lenguaje MQL5.

Los avisos de seguridad, como los que se activan cada vez que actualiza el gráfico, agrega un nuevo par al chat con el EA del Panel de administración o reinicia la terminal, pueden volverse tediosos. En esta discusión, exploraremos e implementaremos una función que rastrea la cantidad de intentos de inicio de sesión para identificar a un usuario confiable. Después de una determinada cantidad de intentos fallidos, la aplicación pasará a un procedimiento de inicio de sesión avanzado, que también facilita la recuperación de la contraseña para los usuarios que la hayan olvidado. Además, cubriremos cómo se puede integrar eficazmente la criptografía en el Panel de administración para mejorar la seguridad.

Sistema de negociación algorítmica que combina el análisis de volumen con técnicas de aprendizaje automático, concretamente redes neuronales LSTM. A diferencia de los enfoques tradicionales de negociación, que se centran principalmente en los movimientos de los precios, este sistema hace hincapié en los patrones de volumen y sus derivados para predecir los movimientos del mercado. La metodología incorpora tres componentes principales: análisis de derivadas de volumen (derivadas primera y segunda), predicciones LSTM para patrones de volumen e indicadores técnicos tradicionales.

En línea con nuestra visión de simplificar la acción del precio, nos complace presentar otra herramienta que puede mejorar significativamente su análisis de mercado y ayudarle a tomar decisiones bien informadas. Esta herramienta muestra indicadores técnicos clave, como los precios del día anterior, los niveles significativos de soporte y resistencia, y el volumen de operaciones, al tiempo que genera automáticamente señales visuales en el gráfico.

Este artículo continúa la serie para principiantes. Aquí discutiremos los principios básicos del desarrollo de Asesores Expertos (EAs). Crearemos dos EAs: el primero operará sin indicadores, utilizando órdenes pendientes, y el segundo se basará en el indicador MA estándar, abriendo operaciones al precio actual. Aquí doy por sentado que ya no eres un principiante absoluto y que dominas relativamente bien el material de los artículos anteriores.

En este artículo, veremos cómo podemos empezar a implementar una base de código estructural genérico. El objetivo es reducir nuestro trabajo a la hora de programar y aprovechar todo el potencial que ofrece el propio lenguaje de programación. En este caso, MQL5.

En este artículo presentamos un estudio de la interacción de distintas funciones de activación con algoritmos de optimización en el contexto del entrenamiento de redes neuronales. Se presta especial atención a la comparación entre el ADAM clásico y su versión poblacional al tratar con una amplia gama de funciones de activación, incluidas las funciones oscilatorias ACON y Snake. Usando una arquitectura MLP minimalista (1-1-1) y un único ejemplo de entrenamiento, la influencia de las funciones de activación en el proceso de optimización se aísla de otros factores. Asimismo, propondremos un enfoque para controlar los pesos de la red mediante los límites de las funciones de activación y un mecanismo de reflexión de pesos que evitará los problemas de saturación y estancamiento en el aprendizaje.

En este artículo se finaliza la implementación del breakeven por atr y rr en MQL5, junto con el desarrollo desde cero de una clase que permite cambiar fácilmente el tipo de breakeven sin necesidad de reingresar los parámetros. Se realizan múltiples backtests para evaluar el rendimiento de cada tipo, analizando sus ventajas y desventajas en el contexto del trading algorítmico.

En este artículo, veremos cómo producir el llamado código estructural, en el que se coloca todo el contexto y las formas de manipular variables e información dentro de una estructura, con el fin de generar un contexto adecuado para la implementación de cualquier código. Veremos la necesidad de utilizar la cláusula private para separar lo que es público de lo que no, espetando así la regla de encapsulamiento y manteniendo el contexto para el que se creó una estructura de datos.

En este artículo, veremos qué es un código estructurado. Muchas personas confunden el código estructurado con el código organizado. Sin embargo, existe una diferencia entre ambos conceptos. Esto se explicará en este artículo. A pesar de la aparente complejidad que se notará en el primer contacto con este tipo de codificación, he intentado abordar el tema de la mejor manera posible. Pero este artículo es solo el primer paso hacia algo más grande.

En este artículo, mejoraremos el Panel de Gestión Comercial de nuestro Panel de Administración multifuncional. Hoy introduciremos una potente función de ayuda que simplificará el código, mejorando su legibilidad, su mantenimiento y su eficiencia. También demostraremos cómo integrar sin problemas botones adicionales y mejorar la interfaz para gestionar una gama más amplia de tareas de negociación. Ya sea para gestionar posiciones, ajustar órdenes o simplificar las interacciones de los usuarios, esta guía le ayudará a desarrollar un panel de gestión de operaciones sólido y sencillo de usar.

Con todo lo que se ha mostrado hasta ahora, creo que ya podemos comenzar a implementar algún tipo de aplicación para ejecutarla directamente en el gráfico de algún símbolo. Aunque, antes de poder hacer esto, necesitamos hablar de algo que resulta bastante confuso para los principiantes: el hecho de que las aplicaciones desarrolladas en MQL5 y destinadas a visualizarse en un gráfico no se crean del mismo modo que hemos visto hasta ahora. En este artículo, empezaremos a entenderlo un poco mejor.

¿Qué te parece si empezamos a estudiar las estructuras de una forma más simple, práctica y agradable? Y es que las estructuras son uno de los fundamentos de la programación, ya sea estructurada o no. Sé que muchos piensan que las estructuras son solo colecciones de datos, pero te aseguro que son mucho más que eso. Y aquí empezaremos a explorar este nuevo universo de la manera más didáctica posible.

En este artículo, vamos entender por qué se crearon estructuras en lenguajes de programación como MQL5, así como también por qué, en algunos momentos, las estructuras son formas ideales de transferir valores entre funciones y procedimientos, mientras que, en otros momentos, pueden no ser la mejor forma de hacerlo.

En el presente artículo, le presentamos el método Big Bang - Big Crunch, que consta de dos fases clave: la creación cíclica de puntos aleatorios y su compresión hasta una solución óptima. Este enfoque combina exploración y refinamiento, lo cual permite encontrar soluciones progresivamente mejores y descubre nuevas oportunidades en el campo de la optimización.

En este artículo, veremos de forma muy didáctica cómo resolver el problema que se planteó al final del artículo anterior. Allí se intentaba crear una plantilla de tipo para poder crear una plantilla de una unión de datos.

El algoritmo de agujero negro (BHA) utiliza los principios de la gravedad de los agujeros negros para optimizar las soluciones. En este artículo, analizaremos cómo el BHA atrae las mejores soluciones evitando los extremos locales, y por qué este algoritmo se ha convertido en una poderosa herramienta para resolver problemas complejos. Descubra cómo ideas sencillas pueden dar lugar a resultados impresionantes en el mundo de la optimización.

El aprendizaje automático tradicional enseña a los profesionales a estar atentos para no sobreajustar sus modelos. Sin embargo, esta ideología está siendo cuestionada por nuevos hallazgos publicados por diligentes investigadores de Harvard, quienes han descubierto que lo que parece ser un sobreajuste puede, en algunas circunstancias, ser el resultado de finalizar prematuramente los procedimientos de entrenamiento. Demostraremos cómo podemos utilizar las ideas publicadas en el artículo de investigación para mejorar nuestro uso de la IA en la previsión de retornos del mercado.

Este artículo detalla los componentes clave y las innovaciones del algoritmo de optimización ATA, un método evolutivo con un sistema de comportamiento dual único que se adapta según la situación. Usando el cruce para la exploración en profundidad y la migración para la búsqueda cuando se dan atascos en óptimos locales, el ATA combina el aprendizaje individual y el social.

Este proyecto tiene como objetivo aprovechar el lenguaje MQL5 para desarrollar un conjunto integral de herramientas de análisis para MetaTrader 5. Estas herramientas, que van desde scripts e indicadores hasta modelos de IA y asesores expertos, automatizarán el proceso de análisis del mercado. En ocasiones, este desarrollo producirá herramientas capaces de realizar análisis avanzados sin intervención humana y pronosticar resultados para las plataformas adecuadas. Ninguna oportunidad jamás se perderá. Únase a mí mientras exploramos el proceso de creación de un conjunto sólido de herramientas personalizadas para el análisis de mercado. Comenzaremos desarrollando un programa MQL5 simple que he llamado "Proyector de gráficos" (Chart Projector).

El artículo presenta una forma sencilla y asequible de usar redes neuronales en un asesor comercial que no requiere conocimientos profundos en aprendizaje automático. El método excluye la normalización de la función objetivo y elimina los problemas de "explosión de pesos" y "estupor de la red", posibilitando un aprendizaje intuitivo y un control visual de los resultados.

El número de estrategias que se pueden integrar en un Asesor Experto es prácticamente ilimitado. Sin embargo, cada estrategia adicional aumenta la complejidad del algoritmo. Al incorporar múltiples estrategias, un Asesor Experto puede adaptarse mejor a las condiciones cambiantes del mercado, lo que puede mejorar su rentabilidad. Hoy exploraremos cómo implementar MQL5 para una de las estrategias más destacadas desarrolladas por Richard Donchian, mientras continuamos mejorando la funcionalidad de nuestro Asesor Experto Trend Constraint.

Usando ejemplos sencillos, hoy analizaremos los principios del cálculo de las medias móviles y nos familiarizaremos con las formas de optimizar el cálculo de los indicadores y, en consecuencia, de las medias móviles.

Hoy nos familiarizaremos con el "Perfil de mercado". Además, averiguaremos qué hay detrás de este nombre, trataremos de entender los principios de trabajo con el Perfil y analizaremos su versión presentada en el terminal bajo el nombre MarketProfile.

El SAMformer ofrece una solución a los problemas clave del Transformer en la previsión de series temporales a largo plazo, incluida la complejidad del entrenamiento y la escasa generalización a muestras pequeñas. Su arquitectura poco profunda y la optimización con control de nitidez garantizan que se eviten los malos mínimos locales. En este artículo, proseguiremos la aplicación de enfoques utilizando MQL5 y evaluaremos su valor práctico.