Artículos con ejemplos de programación en el lenguaje MQL5
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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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.
Análisis técnico: ¡Hacer posible lo imposible!
Esto artículo responde a la siguiente pregunta: ¿Por qué se puede hacer posible lo imposible cuando muchos sugieren lo contrario? Razonamiento del análisis técnico.
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.
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.
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.
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.
Gestión de Riesgo (Parte 5): Integrando la Gestión de Riesgo en un Asesor Experto
En este artículo implemento la gestión de riesgo desarrollada en publicaciones anteriores e incorporo el indicador de order blocks presentado en otros artículos. Además, realizaré un backtest para comparar los resultados con la aplicación de la gestión de riesgo y evaluaré el impacto del riesgo dinámico.
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.
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.
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.
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.
Algoritmo de colmena artificial — Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA): Teoría y métodos
En este artículo nos familiarizaremos con el algoritmo de colmena artificial (ABHA), desarrollado en 2009. El algoritmo está orientado a la resolución de problemas de optimización continua. Veremos cómo el ABHA se inspira en el comportamiento de una colonia de abejas, donde cada abeja tiene un papel único que les ayuda a encontrar recursos de forma más eficiente.
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.
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 59): Objeto para almacenar los datos de un tick
A partir de este artículo, procedemos a la creación de la funcionalidad de la biblioteca para trabajar con los datos de precios. Hoy, crearemos una clase del objeto que va a almacenar todos los datos de los precios que llegan con un tick.
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.
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.
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.
Permutación de las barras de precio en MQL5
En este artículo, presentaremos un algoritmo de permutación de barras de precio y detallaremos cómo se pueden utilizar las pruebas de permutación para identificar los casos en los que se ha fabricado el rendimiento de la estrategia para engañar a los posibles compradores del asesor.
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.
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.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 11): Nacimiento del SIMULADOR (I)
Para poder usar datos que forman barras, debemos abandonar la repetición y comenzar a desarrollar un simulador. Utilizaremos las barras de 1 minuto precisamente porque nos ofrecen un nivel de complejidad mínimo.
Implementación de Breakeven en MQL5 (Parte 2): Breakeven basado en ATR y RRR
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.
Cómo empezar a trabajar con MQL5 Algo Forge
Le presentamos MQL5 Algo Forge, un portal especial para desarrolladores de algoritmos comerciales. El portal combina las características de Git con una interfaz fácil de usar para mantener y organizar proyectos dentro del ecosistema MQL5. Aquí podrá suscribirse a autores que le resulten interesantes, crear equipos y llevar a cabo proyectos conjuntos sobre trading algorítmico.
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.
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.
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.
Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 64): Profundidad del mercado, clases del objeto de instantánea y del objeto de serie de instantáneas del DOM
En este artículo, vamos a crear dos clases: la clase del objeto de instantánea del DOM y la clase del objeto de serie de instantáneas del DOM, además, simularemos la creación de la serie de datos del DOM.
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.
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.
Estructuras en MQL5 y métodos para imprimir sus datos
En este artículo veremos las estructuras MqlDateTime, MqlTick, MqlRates, MqlBookInfo y los métodos para imprimir datos desde estas estructuras. Para imprimir todos los campos de una estructura, existe la función estándar ArrayPrint(), que muestra en un cómodo formato tabular los datos contenidos en un array con el tipo de estructura que se está procesando.
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".
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 41): Inicio de la segunda fase (II)
Si hasta ahora todo te ha parecido correcto, significa que no estás pensando realmente a largo plazo. Donde empiezas a desarrollar aplicaciones y, con el tiempo, ya no necesitas programar nuevas aplicaciones. Solo tienes que conseguir que trabajen juntos. Veamos cómo terminar de montar el indicador del ratón.
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.
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.
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.
Reimaginando las estrategias clásicas en MQL5 (Parte 12): Estrategia de ruptura en EURUSD
Únase a nosotros hoy mismo y póngase a prueba para crear una estrategia de trading rentable en MQL5. Seleccionamos el par EURUSD e intentamos operar con rupturas de precios en el marco temporal horario. Nuestro sistema tenía dificultades para distinguir entre falsas rupturas y el inicio de tendencias reales. Hemos equipado nuestro sistema con filtros destinados a minimizar nuestras pérdidas y aumentar nuestras ganancias. Al final, logramos que nuestro sistema fuera rentable y menos propenso a falsas rupturas.
Estudiamos el indicador de perfil de mercado Market Profile: ¿Qué es y cómo se estructura?
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.
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.
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 56): Objeto del indicador personalizado, obtención de datos de parte de los objetos de indicador en la colección
En el presente artículo, vamos a considerar la creación de un objeto del indicador personalizado para usarlo en los asesores expertos. Mejoraremos un poco las clases de la biblioteca y escribiremos los métodos para obtener los datos de parte de los objetos de indicador en los expertos.