Artículos con ejemplos de programación en el lenguaje MQL5

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 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 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.

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 a crear algo más interesante. El código que mostré antes quedará completamente obsoleto. No quiero arruinar la sorpresa. Sigue el artículo para entender mejor. Desde el inicio de esta secuencia sobre cómo desarrollar un sistema de repetición/simulación, he dicho que la idea es usar la plataforma MetaTrader 5 de manera idéntica, tanto en el sistema que estamos desarrollando como en el mercado real. Es importante que esto se haga de manera adecuada. No querrás entrenar y aprender a luchar usando determinadas herramientas y en el momento de la pelea tener que usar otras.

Este artículo explora una estrategia comercial que integra el análisis discriminante lineal (Linear Discriminant Analysis, LDA) con las Bandas de Bollinger, aprovechando las predicciones de zonas categóricas para obtener señales estratégicas de entrada al mercado.

Aprenda a desarrollar e implementar una biblioteca EX5 integral de órdenes pendientes en su código o proyectos MQL5. Este artículo le mostrará cómo crear una extensa biblioteca EX5 de gestión de órdenes pendientes y lo guiará en el proceso de importarla e implementarla mediante la creación de un panel de negociación o una interfaz gráfica de usuario (GUI). El panel de órdenes del asesor experto permitirá a los usuarios abrir, monitorear y eliminar órdenes pendientes asociadas con un número mágico específico directamente desde la interfaz gráfica en la ventana del gráfico.

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.

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).

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).

Vamos a empezar a implementar la comunicación entre Excel y MetaTrader 5, pero antes es necesario entender algunas cosas importantes. Así no te quedarás rascándote la cabeza tratando de comprender por qué las cosas funcionan o no. Y antes de que frunzas el ceño ante la integración entre Python y Excel, veamos cómo podemos usar xlwings para controlar, en cierta medida, MetaTrader 5 a través de Excel. Lo que voy a mostrar aquí se centrará principalmente en la didáctica. No pienses que solo podemos hacer lo que mostraré.

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.

Este artículo explora un algoritmo de selección de características introducido en el artículo 'Local Feature Selection for Data Classification' de Narges Armanfard et al. El algoritmo se implementa en Python para construir modelos clasificadores binarios que pueden integrarse con aplicaciones de MetaTrader 5 para la inferencia.

Este artículo presenta un nuevo enfoque para resolver problemas de optimización combinando las ideas de los algoritmos de optimización de forrajeo bacteriano (BFO) y las técnicas utilizadas en el algoritmo genético (GA) en un algoritmo híbrido BFO-GA. Dicha técnica utiliza enjambres bacterianos para buscar una solución óptima de manera global y operadores genéticos para refinar los óptimos locales. A diferencia del BFO original, ahora las bacterias pueden mutar y heredar genes.

Pasar de un simple script de trading a un Asesor Experto (EA) totalmente funcional puede mejorar significativamente su experiencia de trading. Imagina tener un sistema que supervisa automáticamente tus gráficos, realiza cálculos esenciales en segundo plano y proporciona actualizaciones periódicas cada dos horas. Este EA estaría equipado para analizar métricas clave que son cruciales para tomar decisiones comerciales informadas, lo que garantiza que usted tenga acceso a la información más actualizada para ajustar sus estrategias de manera eficaz.

Lo principal en este artículo es precisamente la presentación y explicación de la clase C_ChartFloatingRAD. Tenemos el indicador Chart Trade, que funciona de una manera bastante interesante. No obstante, si te das cuenta, aún tenemos un número bastante reducido de objetos en el gráfico. Y aun así, tenemos exactamente el comportamiento esperado. Se pueden editar los valores presentes en el indicador. La pregunta es: ¿Cómo es esto posible? En este artículo comenzarás a entenderlo.

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.

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 este artículo, vamos a mejorar la capacidad de respuesta del Panel de administración que hemos creado anteriormente. Además, exploraremos la importancia de los mensajes rápidos en el contexto de las señales de negociación.

A medida que el año se acerca a su fin, los tráders a largo plazo suelen hacer balance del año, analizando la historia, el comportamiento y las tendencias del mercado para evaluar el potencial de los movimientos futuros. En este artículo, analizaremos el desarrollo de un asesor experto para el seguimiento de operaciones a largo plazo utilizando MQL5. El objetivo será hacer frente a problemas como la pérdida de oportunidades comerciales debido al trading manual y a la falta de sistemas de supervisión automatizados. Como ejemplo de definición eficaz de una estrategia para nuestra solución y también para desarrollar la misma, utilizaremos uno de los pares comerciales más destacados.

Se trata de un algoritmo propio. En este artículo, le presentaremos el Algoritmo de viaje evolutivo en el tiempo (TETA), inspirado en el concepto de universos paralelos y flujos temporales. La idea básica del algoritmo es que, si bien no es posible viajar en el tiempo en el sentido habitual, podemos elegir una secuencia de acontecimientos que generen realidades distintas.

En esta serie de artículos, analizamos estrategias de trading clásicas utilizando algoritmos modernos para determinar si podemos mejorar la estrategia utilizando IA. En el artículo de hoy, retomamos un enfoque clásico para operar con el SP500 utilizando la relación que guarda con los bonos del Tesoro estadounidense.

En este artículo, mostraré cómo implementar lo presentado en el artículo anterior en el servicio de repetición/simulación. Pero, como suele ocurrir con muchas cosas en la vida, es habitual que surjan problemas. Y este caso no fue una excepción. Sigue leyendo y descubre cuál será el tema del próximo artículo de esta serie. El contenido expuesto aquí tiene como único propósito la enseñanza. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuyo objetivo no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.

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.

Continuamos con el tema del análisis de las transacciones completadas en el simulador de estrategias para mejorar la calidad de la negociación. Hoy veremos cómo el uso de diferentes trailings puede ayudar a cambiar los resultados comerciales ya obtenidos.

Pongamos las cosas en su sitio, porque este comienzo no ha sido de los mejores. Si no lo hacemos ahora, pronto tendremos problemas.

En este artículo nos ocuparemos de dibujar los indicadores de símbolo y periodo múltiple. Asimismo, mejoraremos los métodos de la clase para representar correctamente las flechas que muestran los datos de los indicadores de flecha calculados sobre un símbolo/periodo que no se corresponde con el símbolo/periodo del gráfico actual.

Vamos a continuar con el tema del análisis y la previsión de series temporales en el dominio de la frecuencia. En este artículo, introduciremos un nuevo método de predicción en el dominio de la frecuencia que puede añadirse a muchos de los algoritmos que hemos estudiado anteriormente.

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.

Este artículo permitirá a los principiantes escribir desde cero la implementación de un script para el equilibrio de riesgos en la negociación simultánea de varios instrumentos comerciales, mientras que los usuarios experimentados podrán obtener nuevas ideas para la implementación de sus soluciones en cuanto a las opciones propuestas en este artículo.

En el mundo de los macrodatos, hay millones de conjuntos de datos alternativos que pueden mejorar nuestras estrategias de negociación. En esta serie de artículos le ayudaremos a identificar los conjuntos de datos públicos más informativos.

En este artículo presentamos la implementación de un algoritmo de selección de características descrito en un artículo académico titulado "FREL: Un algoritmo de selección de características estable", llamado Ponderación de características como aprendizaje regularizado basado en energía.