Artículos con ejemplos de programación en el lenguaje MQL5

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Le espera una gran variedad de diferentes artículos sobre la creación de indicadores y robots comerciales para la plataforma MetaTrader usando el lenguaje MQL5. Cada artículo va acompañado con los códigos fuente, Usted puede abrir e iniciarlos en el editor MetaEditor de una manera independiente.

Estos artículos serán útiles tanto para los principiantes en el trading automático, como para los operadores experimentados en la programación y el trading. Aquí encontrará no sólo los ejemplos, sino también las nuevas ideas.

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Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 29): Plataforma parlante

Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 29): Plataforma parlante

En este artículo aprenderemos a hacer hablar a la plataforma MT5. ¿Qué tal si hacemos que el EA sea más divertido? Operar en los mercados financieros suele ser una actividad extremadamente aburrida y monótona, pero podemos hacerla un poco menos tediosa. Este proyecto podría ser peligroso en caso de que tengas un problema que te haga adicto, pero en realidad con las modificaciones todo el escenario podría ser más entretenido, menos aburrido.
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Reimaginando las estrategias clásicas (Parte III): Predicción de máximos crecientes y mínimos decrecientes

Reimaginando las estrategias clásicas (Parte III): Predicción de máximos crecientes y mínimos decrecientes

En esta serie de artículos, analizaremos empíricamente las estrategias comerciales clásicas para ver si podemos mejorarlas utilizando IA. En la discusión de hoy, intentamos predecir máximos más altos y mínimos más bajos utilizando el modelo de análisis discriminante lineal.
Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 69): Clases de colección de objetos de gráfico
Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 69): Clases de colección de objetos de gráfico

Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 69): Clases de colección de objetos de gráfico

A partir de este artículo, comenzaremos el desarrollo de una colección de clases de objetos de gráfico que almacenará una colección de lista de objetos de gráfico con sus subventanas y los indicadores en ellas, y nos permitirá trabajar con cualquier gráfico seleccionado y sus subventanas, o bien directamente con una lista de varios gráficos al mismo tiempo.
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Integración de modelos ML con el simulador de estrategias (Conclusión): Implementación de un modelo de regresión para la predicción de precios

Integración de modelos ML con el simulador de estrategias (Conclusión): Implementación de un modelo de regresión para la predicción de precios

Este artículo describe la implementación de un modelo de regresión de árboles de decisión para predecir precios de activos financieros. Se realizaron etapas de preparación de datos, entrenamiento y evaluación del modelo, con ajustes y optimizaciones. Sin embargo, es importante destacar que el modelo es solo un estudio y no debe ser usado en operaciones reales.
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DoEasy. Elementos de control (Parte 12): Objeto de lista básico, objetos WinForms ListBox y ButtonListBox

DoEasy. Elementos de control (Parte 12): Objeto de lista básico, objetos WinForms ListBox y ButtonListBox

En este artículo, crearemos un objeto de lista básico de objetos WinForms y dos nuevos objetos: ListBox y ButtonListBox.
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DoEasy. Elementos de control (Parte 14): Nuevo algoritmo de denominación de los elementos gráficos. Continuamos trabajando con el objeto WinForms TabControl

DoEasy. Elementos de control (Parte 14): Nuevo algoritmo de denominación de los elementos gráficos. Continuamos trabajando con el objeto WinForms TabControl

En este artículo, crearemos un nuevo algoritmo para nombrar todos los elementos gráficos y construir gráficos personalizados. Asimismo, continuaremos desarrollando el objeto WinForms TabControl.
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DoEasy. Elementos de control (Parte 7): Elemento de control "etiqueta de texto".

DoEasy. Elementos de control (Parte 7): Elemento de control "etiqueta de texto".

En este artículo, crearemos la clase de control «Etiqueta de texto» de WinForms. Dicho objeto se podrá colocar en cualquier lugar de nuestro contenedor, y su propia funcionalidad replicará algunas de las funcionalidades de las etiquetas de texto de MS Visual Studio: podremos establecer los parámetros de fuente para el texto mostrado.
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DoEasy. Elementos de control (Parte 25): El objeto WinForms «Tooltip»

DoEasy. Elementos de control (Parte 25): El objeto WinForms «Tooltip»

En este artículo, comenzaremos a desarrollar el control Tooltip ("pista emergente") y comenzaremos a crear nuevas primitivas gráficas para la biblioteca. Obviamente, no todos los elementos tendrán sugerencias emergentes, pero cada objeto gráfico poseerá la capacidad de configurarla.
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 87): Colección de objetos gráficos - control de la modificación de propiedades en todos los gráficos abiertos
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 87): Colección de objetos gráficos - control de la modificación de propiedades en todos los gráficos abiertos

Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 87): Colección de objetos gráficos - control de la modificación de propiedades en todos los gráficos abiertos

En este artículo, continuaremos trabajando en el monitoreo de los eventos de los objetos gráficos estándar y crearemos una funcionalidad que nos permitirá controlar los cambios en las propiedades de los objetos gráficos colocados en cualquier gráfico abierto en el terminal.
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Algoritmo de cola de cometa (Comet Tail Algorithm, CTA)

Algoritmo de cola de cometa (Comet Tail Algorithm, CTA)

En este artículo, analizaremos un nuevo algoritmo de optimización de autor, el CTA (Comet Tail Algorithm), que se inspira en objetos espaciales únicos: los cometas y sus impresionantes colas que se forman al acercarse al Sol. Este algoritmo se basa en el concepto del movimiento de los cometas y sus colas, y está diseñado para encontrar soluciones óptimas en problemas de optimización.
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DoEasy. Elementos de control (Parte 20): El objeto WinForms SplitContainer

DoEasy. Elementos de control (Parte 20): El objeto WinForms SplitContainer

Hoy comenzaremos a desarrollar el control SplitContainer del conjunto de elementos de MS Visual Studio. Este elemento constará de dos paneles separados por un divisor móvil vertical u horizontal.
Superposición e interferencia de los instrumentos financieros
Superposición e interferencia de los instrumentos financieros

Superposición e interferencia de los instrumentos financieros

Cuantos más factores influyen en el comportamiento de un par de divisas, más difícil será evaluar su comportamiento y hacer previsiones. Por lo tanto, si conseguimos extraer de los componentes de un par de divisas los valores de una divisa local en función del tiempo, podremos reducir significativamente el movimiento de la divisa local en comparación con el par de divisas que contiene esta divisa, además del número de factores que influyen en su comportamiento. Por consiguiente, mejoramos la precisión de la evaluación de su comportamiento y la predicción de sus valores. ¿Cómo podemos hacerlo?
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Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 55): Clase de colección de indicadores

Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 55): Clase de colección de indicadores

En este artículo, seguiremos desarrollando las clases de los objetos de indicador y sus colecciones. Crearemos la descripción para cada objeto de indicador y ajustaremos la clase de colección para un almacenamiento y obtención correctos de los objetos de indicador desde la lista de colección.
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Filtrado y extracción de características en el dominio de la frecuencia

Filtrado y extracción de características en el dominio de la frecuencia

En este artículo, analizaremos la aplicación de filtros digitales a series temporales representadas en el dominio de la frecuencia con el fin de extraer características únicas que puedan resultar útiles para los modelos de predicción.
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Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo electromagnético (ElectroMagnetism-like algorithm, ЕМ)

Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo electromagnético (ElectroMagnetism-like algorithm, ЕМ)

El artículo describe los principios, métodos y posibilidades del uso del algoritmo electromagnético (EM) en diversos problemas de optimización. El algoritmo EM es una herramienta de optimización eficiente capaz de trabajar con grandes cantidades de datos y funciones multidimensionales.
La inacción es el estímulo para el progreso o cómo trabajar con gráficos de forma interactiva
La inacción es el estímulo para el progreso o cómo trabajar con gráficos de forma interactiva

La inacción es el estímulo para el progreso o cómo trabajar con gráficos de forma interactiva

Un indicador para el trabajo interactivo con líneas de tendencia, niveles Fibo e iconos impuestos manualmente en un gráfico. Nos permite dibujar las zonas coloreadas de niveles Fibo, muestra los momentos de cruce del precio sobre la línea de tendencia y gestiona el objeto "Price label" (etiqueta del precio).
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Ciclos y Forex

Ciclos y Forex

Los ciclos son de gran importancia en nuestras vidas. El día y la noche, las estaciones, los días de la semana y muchos otros ciclos de distinta naturaleza están presentes en la vida de cualquier persona. En este artículo, consideraremos los ciclos en los mercados financieros.
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Multibot en MetaTrader (Parte II): Plantilla dinámica mejorada

Multibot en MetaTrader (Parte II): Plantilla dinámica mejorada

Desarrollando el tema del artículo anterior sobre el multibot, hemos decidido crear una plantilla más flexible y funcional, que tenga grandes posibilidades, y que se pueda utilizar eficazmente en freelance, además de como base para desarrollar asesores de divisa y periodo múltiple con posibilidad de integración con soluciones externas.
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Envolviendo modelos ONNX en clases

Envolviendo modelos ONNX en clases

La programación orientada a objetos permite crear un código más compacto, fácil de leer y modificar. Le presentamos un ejemplo para tres modelos ONNX.
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 91): Eventos de objetos gráficos estándar en el programa. Historia de cambio de nombre del objeto
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 91): Eventos de objetos gráficos estándar en el programa. Historia de cambio de nombre del objeto

Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 91): Eventos de objetos gráficos estándar en el programa. Historia de cambio de nombre del objeto

En el artículo, finalizaremos la funcionalidad básica para posibilitar el control de eventos para los objetos gráficos desde un programa basado en la biblioteca. Comenzaremos creando la funcionalidad necesaria para almacenar la historia de cambios en las propiedades de los objetos gráficos usando la propiedad "Nombre del objeto" como ejemplo.
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Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 17): Acceso a los datos en la web (III)

Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 17): Acceso a los datos en la web (III)

En este artículo continuaremos a aprender cómo obtener datos de la web para utilizarlos en un EA. Así que pongamos manos a la obra, o más bien a empezar a codificar un sistema alternativo.
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GIT: ¿Pero qué es esto?

GIT: ¿Pero qué es esto?

En este artículo presentaré una herramienta de suma importancia para quienes desarrollan programas. Si no conoces GIT, consulta este artículo para tener una noción de lo que se trata esta herramienta y cómo usarla junto al MQL5.
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 81): Integrando gráficos en los objetos de la biblioteca
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 81): Integrando gráficos en los objetos de la biblioteca

Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 81): Integrando gráficos en los objetos de la biblioteca

Vamos a comenzar a integrar los objetos gráficos ya creados en el resto de objetos de la biblioteca creados previamente, lo que finalmente dotará a cada objeto de biblioteca de su propio objeto gráfico, permitiendo al usuario interactuar con el programa.
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Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de recocido isotrópico simulado (Simulated Isotropic Annealing, SIA). Parte II

Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de recocido isotrópico simulado (Simulated Isotropic Annealing, SIA). Parte II

En la primera parte del artículo, hablamos del conocido y popular algoritmo del recocido simulado, analizamos sus ventajas y describimos detalladamente sus desventajas. La segunda parte del artículo se dedicará a la transformación cardinal del algoritmo y su renacimiento en un nuevo algoritmo de optimización, el "recocido isotrópico simulado, SIA".
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Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 3): Entrenando tu propio LLM utilizando la CPU

Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 3): Entrenando tu propio LLM utilizando la CPU

Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial actual, los modelos de lenguaje (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial, por lo que deberíamos pensar en cómo integrar LLM potentes en nuestro trading algorítmico. Para la mayoría de las personas, es difícil ajustar estos poderosos modelos según sus necesidades, implementarlos localmente y luego aplicarlos al comercio algorítmico. Esta serie de artículos abordará paso a paso cómo lograr este objetivo.
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DoEasy. Elementos de control (Parte 9): Reorganizando los métodos de los objetos WinForms, los controles "RadioButton" y "Button"

DoEasy. Elementos de control (Parte 9): Reorganizando los métodos de los objetos WinForms, los controles "RadioButton" y "Button"

En este artículo, ordenaremos los nombres de las clases de objeto WinForms y crearemos los objetos WinForms Button y RadioButton.
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Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 30): ¿¡El CHART TRADE ahora como indicador?!

Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 30): ¿¡El CHART TRADE ahora como indicador?!

Vamos a hacer uso del Chart Trade nuevamente... pero ahora será un indicador y podrá o no estar presente en el gráfico.
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Implementando el algoritmo de aprendizaje ARIMA en MQL5

Implementando el algoritmo de aprendizaje ARIMA en MQL5

En este artículo, implementaremos un algoritmo que aplica un modelo autorregresivo de media móvil integrada (modelo Box-Jenkins) utilizando el método de minimización de la función de Powell. Box y Jenkins argumentaron que la mayoría de las series temporales se pueden modelar con una o ambas estructuras.
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DoEasy. Elementos de control (Parte 4): Elemento de control "Panel", parámetros Padding y Dock

DoEasy. Elementos de control (Parte 4): Elemento de control "Panel", parámetros Padding y Dock

En este artículo, implementaremos el funcionamiento de los parámetros de panel Padding (rellenado/márgenes internos en todos los lados del elemento) y Dock (la forma en que el objeto se ubica dentro del contenedor).
Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 60): Lista de serie de datos de tick del símbolo
Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 60): Lista de serie de datos de tick del símbolo

Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 60): Lista de serie de datos de tick del símbolo

En este artículo, vamos a crear una lista para almacenar los datos de tick del símbolo único, después, verificaremos su creación y obtención de los datos requeridos en el Asesor Experto. Dichas listas —siendo aplicada cada una de ellas para cada símbolo usado— van a componer luego la colección de datos de tick.
Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 63): Profundidad del mercado, clase de orden abstracta de la Profundidad del mercado
Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 63): Profundidad del mercado, clase de orden abstracta de la Profundidad del mercado

Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 63): Profundidad del mercado, clase de orden abstracta de la Profundidad del mercado

En el presente artículo, empezaremos a desarrollar la funcionalidad para trabajar con la Profundidad del mercado. Crearemos la clase del objeto de una orden abstracta de la Profundidad del mercado y sus clases herederas.
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Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 100): Solucionamos las deficiencias al trabajar con los objetos gráficos estándar extendidos

Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 100): Solucionamos las deficiencias al trabajar con los objetos gráficos estándar extendidos

Hoy vamos a hacer un poco de "limpieza": para ello, eliminaremos los defectos que surgen al trabajar con los objetos gráficos extendidos (y estándar) y los objetos de formulario simultáneamente en el lienzo, y también arreglaremos los errores detectados durante las pruebas en el artículo anterior. Y así concluirá esta sección de la descripción de la biblioteca.
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Teoría de categorías en MQL5 (Parte 11): Grafos

Teoría de categorías en MQL5 (Parte 11): Grafos

El presente artículo continúa la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5. Aquí veremos cómo podemos integrar la teoría de grafos con los monoides y otras estructuras de datos al desarrollar una estrategia de cierre del sistema comercial.
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Cómo desarrollar un agente de aprendizaje por refuerzo en MQL5 con integración RestAPI  (Parte 4): Organización de funciones en clases en MQL5

Cómo desarrollar un agente de aprendizaje por refuerzo en MQL5 con integración RestAPI (Parte 4): Organización de funciones en clases en MQL5

Este artículo examina la transición de la codificación procedimental a la programación orientada a objetos (POO) en MQL5, enfocándose en la integración con REST APIs. Discutimos la organización de funciones de solicitudes HTTP (GET y POST) en clases y destacamos ventajas como el encapsulamiento, la modularidad y la facilidad de mantenimiento. La refactorización de código se detalla, y se muestra la sustitución de funciones aisladas por métodos de clases. El artículo incluye ejemplos prácticos y pruebas.
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Ejemplo de toma de beneficios optimizada automáticamente y parámetros de indicadores con SMA y EMA

Ejemplo de toma de beneficios optimizada automáticamente y parámetros de indicadores con SMA y EMA

Este artículo presenta un asesor experto sofisticado para el trading de divisas, que combina el aprendizaje automático con el análisis técnico. Se centra en la negociación de acciones de Apple, presentando optimización adaptativa, gestión de riesgos y múltiples estrategias. Las pruebas retrospectivas muestran resultados prometedores con una alta rentabilidad, pero también caídas significativas, lo que indica potencial para un mayor refinamiento.
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 82): Refactorización de los objetos de la biblioteca y colección de objetos gráficos
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 82): Refactorización de los objetos de la biblioteca y colección de objetos gráficos

Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 82): Refactorización de los objetos de la biblioteca y colección de objetos gráficos

En el presente artículo, mejoraremos todos los objetos de la biblioteca: para ello, asignaremos a cada objeto su tipo único y continuaremos desarrollando la clase de colección de objetos gráficos de la biblioteca.
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Algoritmos de optimización de la población: Búsqueda por difusión estocástica (Stochastic Diffusion Search, SDS)

Algoritmos de optimización de la población: Búsqueda por difusión estocástica (Stochastic Diffusion Search, SDS)

En este artículo veremos la búsqueda por difusión estocástica, o SDS, que es un algoritmo de optimización muy potente y eficiente basado en los principios del paseo aleatorio. El algoritmo puede encontrar soluciones óptimas en espacios multidimensionales complejos, con una alta tasa de convergencia y la capacidad de evitar extremos locales.
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Implementando el factor Janus en MQL5

Implementando el factor Janus en MQL5

Gary Anderson desarrolló un método de análisis de mercado basado en una teoría que denominó el factor Janus. La teoría describe un conjunto de indicadores que se pueden usar para identificar tendencias y evaluar el riesgo de mercado. En este artículo, implementaremos dichas herramientas en MQL5.
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Análisis de sentimientos y aprendizaje profundo para operar con EA y backtesting con Python

Análisis de sentimientos y aprendizaje profundo para operar con EA y backtesting con Python

En este artículo, presentaremos un análisis de sentimiento y los modelos ONNX con Python para ser utilizados en un asesor experto. Un script ejecuta un modelo ONNX entrenado a partir de TensorFlow para predicciones de aprendizaje profundo, mientras que otro obtiene titulares de noticias y cuantifica el sentimiento utilizando IA.
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DoEasy. Elementos de control (Parte 13): Optimizando la interacción de los objetos WinForms con el ratón. Comenzamos el desarrollo del objeto WinForms TabControl

DoEasy. Elementos de control (Parte 13): Optimizando la interacción de los objetos WinForms con el ratón. Comenzamos el desarrollo del objeto WinForms TabControl

En el presente artículo, corregiremos y optimizaremos el procesamiento de la apariencia de los objetos WinForms después de mover el cursor del ratón lejos del objeto y comenzaremos a desarrollar el objeto TabControl WinForms.