Artículos con ejemplos de programación en el lenguaje MQL5

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

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.

En la discusión de hoy, examinamos la estrategia de análisis de múltiples marcos temporales para aprender en qué marco temporal nuestro modelo de IA funciona mejor. Nuestro análisis nos lleva a concluir que los marcos temporales mensuales y horarios producen modelos con tasas de error relativamente bajas en el par EURUSD. Utilizamos esto para nuestro beneficio y creamos un algoritmo comercial que hace predicciones de IA en el marco de tiempo mensual y ejecuta sus operaciones en el marco de tiempo horario.

En este artículo, veremos cómo podemos empezar a implementar una base de código estructural genérico. El objetivo es reducir nuestro trabajo a la hora de programar y aprovechar todo el potencial que ofrece el propio lenguaje de programación. En este caso, MQL5.

El algoritmo de agujero negro (BHA) utiliza los principios de la gravedad de los agujeros negros para optimizar las soluciones. En este artículo, analizaremos cómo el BHA atrae las mejores soluciones evitando los extremos locales, y por qué este algoritmo se ha convertido en una poderosa herramienta para resolver problemas complejos. Descubra cómo ideas sencillas pueden dar lugar a resultados impresionantes en el mundo de la optimización.

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.

¡Bienvenidos al comienzo de otro viaje! Este artículo abre una serie especial donde crearemos, paso a paso, una biblioteca para la manipulación de registros, diseñada para quienes desarrollan en el lenguaje MQL5.

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.

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.

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 esta serie de artículos, revisamos las estrategias clásicas para ver si podemos mejorarlas utilizando la IA. En el artículo de hoy, examinaremos una estrategia popular de análisis de símbolos múltiples utilizando una cesta de valores correlacionados, nos centraremos en el exótico par de divisas USDZAR.

Es muy probable que no te hayas dado cuenta de que el modelado de las matrices era un tanto extraño, ya que no se indicaban filas y columnas, solo columnas. Esto resulta muy raro al leer un código que realiza factorizaciones de matrices. Si esperabas ver las filas y columnas indicadas, podrías haberte sentido bastante confundido al intentar implementar la factorización. Además, esa forma de modelar las matrices no es, ni de cerca, la mejor manera. Esto se debe a que, cuando modelamos matrices de esa forma, nos enfrentamos a ciertas limitaciones que nos obligan a usar otras técnicas o funciones que no serían necesarias si el modelado se realiza de manera más adecuada.

Imagine un actor malicioso infiltrándose en la sala del administrador comercial y obteniendo acceso a las computadoras y al panel de administración que se utilizan para comunicar información valiosa a millones de comerciantes en todo el mundo. Una intrusión de este tipo podría tener consecuencias desastrosas, como el envío no autorizado de mensajes engañosos o clics aleatorios en botones que desencadenan acciones no deseadas. En esta discusión, exploraremos las medidas de seguridad en MQL5 y las nuevas características de seguridad que hemos implementado en nuestro Panel de administración para protegernos contra estas amenazas. Al mejorar nuestros protocolos de seguridad, nuestro objetivo es proteger nuestros canales de comunicación y mantener la confianza de nuestra comunidad comercial global. Encuentre más información en la discusión de este artículo.

En este artículo desarrollaremos el patrón Price Action "Barra exterior" en la biblioteca DoEasy y optimizaremos los métodos de acceso a la gestión de los patrones de precios. Además, trabajaremos en la corrección de los fallos y errores detectados durante las pruebas de la biblioteca.

La búsqueda cooperativa artificial (Artificial Cooperative Search, ACS) es un método innovador que utiliza una matriz binaria y múltiples poblaciones dinámicas basadas en relaciones de mutualismo y cooperación para encontrar soluciones óptimas de forma rápida y precisa. El enfoque único de ACS sobre depredadores y presas le permite obtener excelentes resultados en problemas de optimización numérica.

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.

Continuaremos el desarrollo del proyecto Simple Candles y Adwizard describiendo los matices del uso del sistema de control de versiones y el repositorio MQL5 Algo Forge.

En este artículo, veremos de forma muy didáctica cómo resolver el problema que se planteó al final del artículo anterior. Allí se intentaba crear una plantilla de tipo para poder crear una plantilla de una unión de datos.

En este artículo, exploraremos una forma interesante y diferente de crear un indicador en MQL5. En lugar de centrarnos en una tendencia o patrón gráfico, el objetivo será gestionar nuestras propias posiciones, incluyendo las entradas y salidas parciales. Utilizaremos intensivamente matrices dinámicas y algunas funciones comerciales (Trade) relacionadas con el historial de transacciones y las posiciones abiertas para indicar en el gráfico dónde se llevaron a cabo estas operaciones.

Muchos programadores principiantes tienen muchas dificultades para comprender por qué sus códigos no funcionan como esperan. Existen muchos detalles que hacen que un código sea realmente funcional. No se trata simplemente de escribir toda una serie de funciones y operaciones para que un código funcione. ¿Qué tal si aprendemos de la manera correcta cómo se crea un código real en lugar de copiar y pegar fragmentos de código encontrados aquí y allá? El contenido expuesto aquí tiene como objetivo, pura y simplemente, la didáctica. En ningún caso debe considerarse como una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.

En esta discusión, aplicaremos una cadena de Markov simple en un indicador RSI, para observar cómo se comporta el precio después de que el indicador pasa por niveles clave. Concluimos que las señales de compra y venta más fuertes en el par NZDJPY se generan cuando el RSI está en el rango 11-20 y 71-80, respectivamente. Demostraremos cómo puedes manipular tus datos para crear estrategias comerciales óptimas que se aprenden directamente de los datos que tienes. Además, demostraremos cómo entrenar una red neuronal profunda para aprender a utilizar la matriz de transición de manera óptima.

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

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 esta serie de artículos, exploramos estrategias de negociación populares e intentamos mejorarlas utilizando IA. En el artículo de hoy, retomamos la estrategia de negociación clásica basada en la relación entre el mercado de valores y el mercado de bonos.

En este artículo exploramos diferentes formas en que los vectores propios y los valores propios pueden aplicarse en el análisis exploratorio de datos para revelar relaciones únicas en los datos.

Esta parte explora técnicas avanzadas para integrar MQL5 con potentes herramientas de procesamiento de datos y se centra en el manejo eficiente de grandes volúmenes de datos para mejorar el análisis comercial y la toma de decisiones.

En este artículo, haremos cosas que para muchos parecerán extrañas y totalmente fuera de contexto, pero que, si se aplican bien, harán que tu aprendizaje sea mucho más divertido y emocionante, ya que podemos construir cosas bastante interesantes basándonos en lo que se muestra aquí, lo que permite una mejor asimilación de la sintaxis del lenguaje MQL5. 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 presente artículo, le presentamos el método Big Bang - Big Crunch, que consta de dos fases clave: la creación cíclica de puntos aleatorios y su compresión hasta una solución óptima. Este enfoque combina exploración y refinamiento, lo cual permite encontrar soluciones progresivamente mejores y descubre nuevas oportunidades en el campo de la optimización.

Únase a nuestro debate de hoy, en el que buscaremos un procedimiento algorítmico para minimizar el número total de veces que nos detienen en operaciones ganadoras. El problema al que nos enfrentamos es muy complejo, y la mayoría de las soluciones que se plantean en los debates comunitarios carecen de normas establecidas y fijas. Nuestro enfoque algorítmico para resolver el problema aumentó la rentabilidad de nuestras operaciones y redujo nuestra pérdida media por operación. Sin embargo, aún quedan avances por realizar para filtrar completamente todas las operaciones que se detendrán. Nuestra solución es un buen primer paso que cualquiera puede probar.

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.

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.