Artículos con ejemplos de programación en el lenguaje MQL5

En este artículo, realizaremos una visualización de datos mejorada que va más allá de los gráficos básicos, incorporando características como interactividad, datos en capas y elementos dinámicos, lo que permite a los operadores explorar tendencias, patrones y correlaciones de manera más eficaz.

En este artículo, veremos la primera parte de algo que es muy confuso para que los principiantes lo entiendan. Para que el tema no se vuelva más confuso de lo necesario y quede debidamente explicado, dividiré la explicación en etapas. La primera etapa es la que se mostrará en este artículo. No obstante, aunque parezca que llegamos a un callejón sin salida al final, no será realmente eso lo que estará ocurriendo, ya que el siguiente paso nos llevará a otra situación, que se entenderá mejor en el próximo artículo.

En este artículo comenzaremos a construir la clase C_Orders para poder enviar órdenes al servidor de negociación. Lo haremos poco a poco, ya que el objetivo es explicar detalladamente cómo se realizará esto a través del sistema de mensajería.

En este artículo, comenzaremos a tratar uno de los conceptos que muchos principiantes evitan. Esto se debe a que las plantillas no son un tema sencillo de entender y utilizar, ya que muchos no comprenden el principio básico detrás de lo que sería una plantilla: la sobrecarga de funciones y procedimientos.

Muchas veces, estamos obligados a dar un paso atrás para luego avanzar. En este artículo, mostraré todos los cambios necesarios para que el rendimiento de los indicadores Mouse y Chart Trade no se viera comprometido. Como bono, presentaré otros cambios que ocurrieron en otros archivos de encabezado, los cuales serán muy utilizados en el futuro.

En este artículo, analizamos y demostramos cómo convertir predictores nominales en formatos numéricos adecuados para algoritmos de aprendizaje automático, utilizando tanto Python como MQL5.

Este tal vez será el artículo más confuso para ti, principiante. Ya que aquí mostraré que no siempre tendremos, en un mismo código, todas las funciones y procedimientos con nombres exclusivos. Podemos, sí, tener funciones y procedimientos con un mismo nombre, y esto se conoce como sobrecarga. El contenido expuesto aquí tiene un propósito puramente didáctico. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.

Este artículo es una breve introducción a lo que sería el punto flotante. Como este contenido es muy complicado, te aconsejo leer con calma y atención. No esperes dominar el sistema de punto flotante de manera rápida. El mismo solo se domina con el tiempo y la experiencia de uso. Pero este artículo te ayudará a entender por qué, a veces, tu aplicación reporta un resultado diferente del esperado originalmente. El contenido expuesto aquí tiene un propósito puramente didáctico. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.

En este artículo, ampliaremos cuidadosamente la biblioteca Dialog existente para incorporar la lógica de gestión de temas. Además, integraremos métodos para cambiar de tema en las clases CDialog, CEdit y CButton utilizadas en nuestro proyecto de Panel de administración. Continúe leyendo para obtener perspectivas más reveladoras.

En este artículo, veremos cómo deberemos implementar la parte del receptor. Es decir, aquí implementaremos una versión del Asesor Experto, solo para probar y aprender cómo funciona la comunicación vía protocolo. El contenido expuesto aquí tiene un propósito puramente didáctico. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.

Continuamos desarrollando la biblioteca Connexus. En este capítulo, exploramos el concepto de cabeceras en el protocolo HTTP, explicando qué son, para qué sirven y cómo usarlos en las solicitudes. Cubrimos los principales encabezados utilizados en las comunicaciones con API y mostramos ejemplos prácticos de cómo configurarlos en la biblioteca.

Este artículo analiza el algoritmo AOS (Atomic Orbital Search), que usa conceptos de modelos orbitales atómicos para modelar la búsqueda de soluciones. El algoritmo se basa en distribuciones de probabilidad y en la dinámica de las interacciones en el átomo. El artículo analiza con detalle los aspectos matemáticos del AOS, incluida la actualización de las posiciones de las soluciones candidatas y los mecanismos de absorción y liberación de energía. El AOS descubre nuevos horizontes para la aplicación de los principios cuánticos a los problemas computacionales al ofrecer un enfoque innovador de la optimización.

En la discusión de hoy, examinamos la estrategia de análisis de múltiples marcos temporales para aprender en qué marco temporal nuestro modelo de IA funciona mejor. Nuestro análisis nos lleva a concluir que los marcos temporales mensuales y horarios producen modelos con tasas de error relativamente bajas en el par EURUSD. Utilizamos esto para nuestro beneficio y creamos un algoritmo comercial que hace predicciones de IA en el marco de tiempo mensual y ejecuta sus operaciones en el marco de tiempo horario.

En esta discusión, aplicaremos una cadena de Markov simple en un indicador RSI, para observar cómo se comporta el precio después de que el indicador pasa por niveles clave. Concluimos que las señales de compra y venta más fuertes en el par NZDJPY se generan cuando el RSI está en el rango 11-20 y 71-80, respectivamente. Demostraremos cómo puedes manipular tus datos para crear estrategias comerciales óptimas que se aprenden directamente de los datos que tienes. Además, demostraremos cómo entrenar una red neuronal profunda para aprender a utilizar la matriz de transición de manera óptima.

En este artículo, analizaremos la creación de un indicador que mostrará en un panel interactivo las estadísticas comerciales según la cuenta, y también según los símbolos y estrategias comerciales. Asimismo, escribiremos un código basándonos en los ejemplos de la Documentación y el artículo sobre el trabajo con bases de datos.

En el debate de hoy, utilizamos datos diarios alternativos de la Reserva Federal de St. Louis sobre el índice amplio del dólar estadounidense y una colección de otros indicadores macroeconómicos para predecir el tipo de cambio futuro del EURUSD. Lamentablemente, aunque los datos parecen tener una correlación casi perfecta, no logramos obtener ninguna mejora material en la precisión de nuestro modelo, lo que posiblemente nos sugiere que los inversores podrían estar mejor si utilizan cotizaciones de mercado ordinarias.

Este artículo explora el desarrollo de un Asesor Experto (Expert Advisor, EA) para trading automatizado que combina el análisis técnico con predicciones de aprendizaje profundo.

Acompáñenos mientras debatimos cómo puede utilizar la IA para optimizar el tamaño de sus posiciones y las cantidades de sus órdenes para maximizar la rentabilidad de su cartera. Mostraremos cómo identificar algorítmicamente una cartera óptima y adaptar su cartera a sus expectativas de rentabilidad o niveles de tolerancia al riesgo. En este debate, utilizaremos la biblioteca SciPy y el lenguaje MQL5 para crear una cartera óptima y diversificada utilizando todos los datos de que disponemos.

En este artículo desarrollaremos el patrón Price Action "Barra exterior" en la biblioteca DoEasy y optimizaremos los métodos de acceso a la gestión de los patrones de precios. Además, trabajaremos en la corrección de los fallos y errores detectados durante las pruebas de la biblioteca.

Este Asesor Experto de MetaTrader 5 implementa una estrategia Scalping Orderflow con gestión avanzada de riesgos. Utiliza múltiples indicadores técnicos para identificar oportunidades de negociación basadas en los desequilibrios del flujo de órdenes (Orderflow). Las pruebas retrospectivas muestran una rentabilidad potencial, pero resaltan la necesidad de una mayor optimización, especialmente en la gestión de riesgos y en los ratios de resultados comerciales. Adecuado para operadores experimentados, requiere pruebas y comprensión exhaustivas antes de la implementación en vivo.

Este artículo explora los fundamentos del protocolo HTTP, cubriendo los métodos principales (GET, POST, PUT, DELETE), los códigos de estado y la estructura de las URL. Además, presenta el inicio de la construcción de la librería Conexus con las clases CQueryParam y CURL, que facilitan la manipulación de URLs y parámetros de consulta en peticiones HTTP.

En esta serie de artículos, revisaremos estrategias de negociación muy conocidas para averiguar si podemos mejorarlas utilizando la IA. En el artículo de hoy, exploraremos el FTSE 100 e intentaremos predecir el índice utilizando una parte de los valores individuales que lo componen.

Hoy demostraremos cómo se pueden crear aplicaciones comerciales impulsadas por IA capaces de aprender de sus propios errores. Demostraremos una técnica conocida como apilamiento, mediante la cual usamos 2 modelos para hacer 1 predicción. El primer modelo suele ser un alumno más débil, y el segundo modelo suele ser un modelo más potente que aprende los residuos de nuestro alumno más débil. Nuestro objetivo es crear un conjunto de modelos, para lograr, con suerte, una mayor precisión.

En este artículo, veremos y exploraremos un poco más sobre la directiva #define, pero esta vez nos centraremos en su segunda forma de utilización. Es decir, la creación de macros. Como sé que este tema puede resultar un poco complicado al principio, he decidido utilizar una aplicación que ya hemos estado explorando desde hace algún tiempo. Espero que disfrutes del contenido de este artículo.

Analizaremos datos alternativos curados por el 'Chicago Board Of Options Exchange' (CBOE) para mejorar la precisión de nuestras redes neuronales profundas al pronosticar el símbolo XAUEUR (oro).

En este artículo, haremos cosas que para muchos parecerán extrañas y totalmente fuera de contexto, pero que, si se aplican bien, harán que tu aprendizaje sea mucho más divertido y emocionante, ya que podemos construir cosas bastante interesantes basándonos en lo que se muestra aquí, lo que permite una mejor asimilación de la sintaxis del lenguaje MQL5. El contenido expuesto aquí tiene un propósito puramente didáctico. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.

En este artículo se estudia el uso del breakeven aplicado a estrategias automáticas en MQL5. Se parte de una explicación sencilla sobre qué es, cómo se implementa y cuáles son sus posibles variantes. Luego, se integra la funcionalidad dentro de un bot de Order Blocks, creado en el último artículo sobre gestión de riesgo. Para evaluar su comportamiento, se ejecutaron dos backtest bajo condiciones específicas: uno sin breakeven y otro con esta función activa.

En este artículo, veremos un concepto de programación muy interesante y bastante divertido, aunque debe ser tratado con extremo respeto, ya que un mal uso o un mal entendimiento del mismo convierte programas relativamente simples en algo innecesariamente complicado. Aunque, el buen uso y la perfecta adecuación en situaciones igualmente adecuadas convierten la recursividad en un gran aliado para resolver cuestiones que, de otra forma, serían mucho más trabajosas y demoradas. El contenido expuesto aquí tiene un propósito puramente didáctico. En ningún caso debe ser considerado como una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.

Este será un artículo muy divertido y bastante curioso, en varios aspectos. Abordará la unión, para resolver un problema discutido anteriormente. Además, exploraremos algunas situaciones inusuales que pueden surgir al usar una unión en aplicaciones. El contenido expuesto aquí tiene, pura y simplemente, una finalidad didáctica. En ningún caso debe considerarse como una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.

En este artículo, veremos qué es una unión. Aquí, mediante la experimentación, analizaremos las primeras construcciones en las que podría utilizarse una unión. No obstante, lo que se mostrará aquí es solo la parte básica de todo un conjunto de conceptos e información que se explorará más a fondo en artículos futuros. El contenido expuesto aquí tiene un propósito puramente didáctico. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea aprender y estudiar los conceptos mostrados.

Este proyecto explora la fusión del aprendizaje profundo y el análisis técnico para probar estrategias de trading en forex. Se utiliza un script en Python para experimentar rápidamente, empleando un modelo ONNX junto con indicadores tradicionales como PSAR, SMA y RSI para predecir los movimientos del EURUSD. A continuación, un script de MetaTrader 5 lleva esta estrategia a un entorno en vivo, utilizando datos históricos y análisis técnicos para tomar decisiones de negociación informadas. Los resultados de las pruebas retrospectivas indican un planteamiento prudente pero coherente, centrado en la gestión del riesgo y el crecimiento constante más que en la búsqueda agresiva de beneficios.

En este artículo le contaremos cómo crear un panel simple para cambiar la configuración del indicador directamente desde el gráfico, y qué cambios se deberán introducir en el indicador para conectar este panel. Este artículo está dirigido exclusivamente a aquellos que acaban de empezar a familiarizarse con MQL5.

En este artículo, nos centraremos en el estilo visual de la interfaz gráfica de usuario (GUI) de nuestro Panel de Administrador de Trading utilizando MQL5. Exploraremos diversas técnicas y funciones disponibles en MQL5 que permiten personalizar y optimizar la interfaz, garantizando que satisfaga las necesidades de los operadores al tiempo que mantiene una estética atractiva.

Guía paso a paso para la optimización automática en MQL5 para Asesores Expertos. Cubriremos la lógica de optimización robusta, las mejores prácticas para la selección de parámetros y cómo reconstruir estrategias con pruebas retrospectivas. Además, se discutirán métodos de nivel superior, como la optimización del avance, para mejorar su enfoque comercial.

Agregaremos Deep Learning a esos tres ejemplos que se publicaron en artículos anteriores y compararemos los resultados con los anteriores. El objetivo es aprender cómo agregar DL (Deep Learning) a otro EA.