Artículos con ejemplos de programación en el lenguaje MQL5

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.

La teoría de categorías es una rama de las matemáticas diversa y en expansión, relativamente inexplorada aún en la comunidad MQL5. Esta serie de artículos tiene como objetivo describir algunos de sus conceptos para crear una biblioteca abierta y seguir utilizando esta maravillosa sección para crear estrategias comerciales.

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.

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.

Hemos logrado desarrollar una forma de ejecutar la repetición de mercado de manera bastante realista y aceptable. Ahora, vamos a continuar con nuestro proyecto y agregar datos para mejorar el comportamiento de la repetición.

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 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 simulador de estrategias no solo es posible optimizar los parámetros de un robot comercial. Hoy le mostraremos cómo evaluar post-facto la historia comercial de su cuenta y realizar ajustes en el trading en el simulador cambiando el tamaño de las órdenes stop para las posiciones abiertas.

En este artículo, exploraremos los operadores básicos. Aunque es un tema fácil de comprender, existen pequeños detalles que marcan una gran diferencia a la hora de incorporar expresiones matemáticas en formato de código. Sin comprender adecuadamente estos detalles, muchos programadores con poca o ninguna experiencia terminan abandonando su intento de crear sus propias soluciones.

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.

En este artículo, vamos a empezar a hacer algo que ojalá hubiera hecho hace mucho más tiempo. Sin embargo, debido a la falta de "terreno firme", no me sentía seguro para presentarlo públicamente. Ahora, tengo las bases para poder hacer lo que vamos a empezar a hacer a partir de ahora. Es una buena idea centrarse al máximo en comprender el contenido de este artículo, y no lo digo para que lo leas por leer. Quiero y necesito recalcar que, si no entiendes este artículo en concreto, puedes abandonar por completo cualquier esperanza de comprender el contenido de los siguientes.

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).

Determinar la dirección del mercado puede ser sencillo, pero saber cuándo entrar puede resultar complicado. Como parte de la serie titulada «Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio», me complace presentar otra herramienta que proporciona puntos de entrada, niveles de toma de ganancias y colocación de órdenes stop loss. Para lograrlo, hemos utilizado el lenguaje de programación MQL5. Profundicemos en cada paso de este artículo.

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

En este artículo, analizamos el concepto de deformación dinámica del tiempo como medio para identificar patrones predictivos en series de tiempo financieras. Veremos cómo funciona y presentaremos su implementación en MQL5.

Antes de comenzar la segunda fase del desarrollo, es necesario reforzar algunas ideas. Entonces, ¿sabes cómo forzar al MQL5 a hacer lo que es necesario? ¿Has intentado ir más allá de lo que informa la documentación? Si no, prepárate. Porque empezaré a hacer cosas mucho más allá de lo que la mayoría hace normalmente.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.