Artículos con ejemplos de programación en el lenguaje MQL5

En este artículo, nos sumergiremos en el mundo de la hibridación de algoritmos de optimización analizando tres tipos clave: la mezcla de estrategias y la hibridación secuencial y paralela. Asimismo, realizaremos una serie de experimentos combinando y probando los algoritmos de optimización correspondientes.

En este artículo comprenderás una de las cosas más complejas que existen en la programación MQL5: la forma correcta de obtener el ID del gráfico y por qué a veces los objetos no se trazan en él. El contenido expuesto aquí tiene como objetivo, pura y simplemente, ser didáctico. En ningún caso debe considerarse como una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.

En este artículo repensaremos las cerraduras de código, transformándolas de mecanismos de protección en herramientas para resolver problemas complejos de optimización. Descubra el mundo de las cerraduras de código, no como simples dispositivos de seguridad, sino como inspiración para un nuevo enfoque de la optimización. Hoy crearemos toda una población de "cerraduras" en la que cada cerradura representará una solución única a un problema. A continuación, desarrollaremos un algoritmo que "forzará" estas cerraduras y hallará soluciones óptimas en ámbitos que van desde el aprendizaje automático hasta el desarrollo de sistemas comerciales.

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.

Este artículo explora la implementación de jugadas automáticas en el juego del tres en raya de Python, integrado con funciones de MQL5 y pruebas unitarias. El objetivo es mejorar la interactividad del juego y asegurar la robustez del sistema a través de pruebas en MQL5. La exposición cubre el desarrollo de la lógica del juego, la integración y las pruebas prácticas, y finaliza con la creación de un entorno de juego dinámico y un sistema integrado confiable.

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 explicaré gran parte de la clase C_ChartFloatingRAD. Esta es la encargada de hacer que Chart Trade funcione. Sin embargo, no terminaré la explicación aquí. La finalizaré en el próximo artículo, ya que el contenido de este es bastante denso y necesita ser comprendido a fondo. El contenido expuesto aquí tiene como único objetivo la enseñanza. En ningún caso debe considerarse como una aplicación cuya finalidad sea distinta a la enseñanza y el estudio de los conceptos mostrados.

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.

En el artículo anterior, expliqué cómo puedes manipular los datos de la plantilla para usarlos en un OBJ_CHART. Allí solo introduje el tema sin entrar en muchos detalles, ya que en esa versión el trabajo se hizo de una manera muy simplificada. Sin embargo, se hizo de esa forma precisamente para facilitar la explicación del contenido. Pues, a pesar de parecer simple hacer ciertas cosas, algunas no son tan evidentes, y sin comprender la parte más simple y básica, no entenderás realmente lo que estoy haciendo.

Vamos resolver la cuestión del ID del gráfico, pero al mismo tiempo, vamos empezar a garantizar que el usuario pueda hacer uso de una plantilla personal, enfocada en analizar el activo que desea estudiar y simular. El contenido expuesto aquí tiene como objetivo, pura y simplemente, ser didáctico. En ningún caso debe considerarse como una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.

¿Qué tal aprender algo nuevo? En este artículo, aprenderás cómo transformar scripts y servicios y por qué es útil hacerlo.

En este artículo, analizamos cómo se puede aplicar la causalidad estadística para identificar variables predictivas. Exploraremos el vínculo entre causalidad y entropía de transferencia, además de presentar código MQL5 para detectar transferencias direccionales de información entre dos variables.

En esta serie de artículos, revisamos las estrategias clásicas para ver si podemos mejorarlas utilizando IA. En el artículo de hoy, examinaremos la popular estrategia de análisis de múltiples marcos temporales para juzgar si la estrategia se podría mejorar con IA.

Tenemos que arreglar algunas cosas antes de poder continuar de verdad. Pero no es necesariamente una corrección, sino una mejora en la forma de gestionar y utilizar la clase. La razón es que hay fallos debidos a algún tipo de interacción dentro del sistema. A pesar de los intentos de comprender la razón de algunos de los fallos, para ponerles fin, todos ellos se vieron frustrados, ya que algunos no tenían sentido. Cuando usamos punteros o recursión en C / C++, y el programa empieza a fallar.

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.

Este artículo constituye una transición entre lo que se ha visto hasta ahora y una nueva etapa de estudios. Para comprender este artículo es necesario haber leído los artículos anteriores. 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.

En el artículo anterior realizamos correcciones en algunos puntos y agregamos pruebas a nuestro sistema de repetición para garantizar la mayor estabilidad posible. Asimismo, comenzamos a crear y utilizar un archivo de configuración para dicho sistema.

En este artículo finalizaremos el indicador Chart Trade, haciéndolo funcional hasta el punto de poder usarlo junto con algún Expert Advisor. Entonces, en este artículo finalizaremos el indicador Chart Trade, haciéndolo funcional hasta el punto de poder usarlo junto con algún Expert Advisor. Esto nos permitirá acceder y trabajar con el indicador, como si estuviera realmente vinculado al Expert Advisor. Pero lo haremos de una manera mucho más interesante que en el pasado.

En este artículo complicaremos un poco las cosas. Utilizando lo que vimos en los artículos anteriores, comenzaremos a liberar el archivo de plantilla para que el usuario pueda utilizar una plantilla personalizada. Sin embargo, haré los cambios poco a poco, ya que también modificaré el indicador con el fin de reducir la carga de MetaTrader 5.

En este artículo vamos a cambiar el indicador de mouse para poder interactuar con el indicador de control, ya que esta se está realizando de forma errática.

Crearemos un indicador basado en el Cuadrado de Gann de 9, construido elevando al cuadrado el tiempo y el precio. Prepararemos el código y probaremos el indicador en la plataforma en diferentes intervalos de tiempo.

Vamos continuar con el desarrollo del sistema y el control. Sin una forma de controlar el servicio, se complica avanzar y mejorar el sistema.

En este artículo, revisamos una estrategia clásica de negociación de crudo con el objetivo de mejorarla aprovechando algoritmos de aprendizaje automático supervisado. Construiremos un modelo de mínimos cuadrados para predecir los futuros precios del crudo Brent basándonos en el diferencial entre los precios del crudo Brent y del crudo WTI. Nuestro objetivo es identificar un indicador adelantado de futuros cambios en los precios del Brent.

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).

Gran parte de las personas que quieren, o desean aprender a programar, no tienen en realidad idea de lo que están haciendo. Lo que hacen es intentar crear las cosas de una determinada manera. Sin embargo, cuando programamos no estamos realmente intentando crear una solución. Si intentas hacerlo de esta manera, generarás más problemas que soluciones. Aquí haremos algo un poco más avanzado, y por consecuencia diferente.

En este artículo, veremos cómo transferir información en tiempo real entre el indicador y el servicio, y comprenderemos por qué pueden surgir problemas al modificar el timeframe y cómo resolverlos correctamente. Como bono, tendrás acceso a la última versión de la aplicación de repetición/simulador. El contenido es exclusivamente didáctico y no debe utilizarse con otros fines.

Aquí veremos cómo accionar eventos personalizados y mejorar la cuestión de cómo el indicador informa del estado del servicio de repetición/simulación.