Artículos con ejemplos de programación en el lenguaje MQL5

El número de estrategias que se pueden integrar en un Asesor Experto es prácticamente ilimitado. Sin embargo, cada estrategia adicional aumenta la complejidad del algoritmo. Al incorporar múltiples estrategias, un Asesor Experto puede adaptarse mejor a las condiciones cambiantes del mercado, lo que puede mejorar su rentabilidad. Hoy exploraremos cómo implementar MQL5 para una de las estrategias más destacadas desarrolladas por Richard Donchian, mientras continuamos mejorando la funcionalidad de nuestro Asesor Experto Trend Constraint.

Aquí entenderemos por qué necesitamos utilizar la función iSpread. Al mismo tiempo, comprenderemos cómo el sistema nos informa del tiempo restante de la barra cuando no hay ticks disponibles para hacerlo. El contenido presentado aquí tiene como único propósito la enseñanza y la didáctica. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.

En este artículo, empezaremos a explorar algunos tipos especiales de datos. Empezaremos definiendo qué es una cadena de texto (string) y explicando cómo utilizar algunos procedimientos básicos. Esto nos permitirá trabajar con este tipo de dato, que puede resultar curioso, aunque en ciertos momentos puede resultar un poco confuso para principiantes. 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.

Este proyecto explora la fusión del aprendizaje profundo y el análisis técnico para probar estrategias de trading en forex. Se utiliza un script en Python para experimentar rápidamente, empleando un modelo ONNX junto con indicadores tradicionales como PSAR, SMA y RSI para predecir los movimientos del EURUSD. A continuación, un script de MetaTrader 5 lleva esta estrategia a un entorno en vivo, utilizando datos históricos y análisis técnicos para tomar decisiones de negociación informadas. Los resultados de las pruebas retrospectivas indican un planteamiento prudente pero coherente, centrado en la gestión del riesgo y el crecimiento constante más que en la búsqueda agresiva de beneficios.

Este artículo detalla los componentes clave y las innovaciones del algoritmo de optimización ATA, un método evolutivo con un sistema de comportamiento dual único que se adapta según la situación. Usando el cruce para la exploración en profundidad y la migración para la búsqueda cuando se dan atascos en óptimos locales, el ATA combina el aprendizaje individual y el social.

En este artículo, comenzaremos a tratar uno de los conceptos que muchos principiantes evitan. Esto se debe a que las plantillas no son un tema sencillo de entender y utilizar, ya que muchos no comprenden el principio básico detrás de lo que sería una plantilla: la sobrecarga de funciones y procedimientos.

Con todo lo que se ha mostrado hasta ahora, creo que ya podemos comenzar a implementar algún tipo de aplicación para ejecutarla directamente en el gráfico de algún símbolo. Aunque, antes de poder hacer esto, necesitamos hablar de algo que resulta bastante confuso para los principiantes: el hecho de que las aplicaciones desarrolladas en MQL5 y destinadas a visualizarse en un gráfico no se crean del mismo modo que hemos visto hasta ahora. En este artículo, empezaremos a entenderlo un poco mejor.

En este archivo, resolveremos por fin los problemas de simulación de los ticks en una barra de un minuto, de manera que puedan coexistir con ticks reales. De esta manera, evitaremos enfrentarnos a problemas en el futuro. El contenido expuesto aquí tiene como único objetivo la didáctica. En ningún caso debe interpretarse como una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.

En este artículo, veremos cómo funciona el código faltante del artículo anterior, DispatchMessage. Aquí se introducirá el tema del próximo artículo. Por esta razón, es importante entender el funcionamiento de este procedimiento antes de pasar al siguiente tema. 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 presentados.

En este artículo, veremos un concepto de programación muy interesante y bastante divertido, aunque debe ser tratado con extremo respeto, ya que un mal uso o un mal entendimiento del mismo convierte programas relativamente simples en algo innecesariamente complicado. Aunque, el buen uso y la perfecta adecuación en situaciones igualmente adecuadas convierten la recursividad en un gran aliado para resolver cuestiones que, de otra forma, serían mucho más trabajosas y demoradas. El contenido expuesto aquí tiene un propósito puramente didáctico. En ningún caso debe ser considerado como una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.

Este artículo es el comienzo de una serie de desarrollos para una biblioteca llamada “Connexus” para facilitar las solicitudes HTTP con MQL5. El objetivo de este proyecto es brindarle al usuario final esta oportunidad y mostrarle cómo utilizar esta biblioteca auxiliar. Mi intención era hacerlo lo más sencillo posible para facilitar el estudio y ofrecer la posibilidad de desarrollos futuros.

El artículo presenta una forma sencilla y asequible de usar redes neuronales en un asesor comercial que no requiere conocimientos profundos en aprendizaje automático. El método excluye la normalización de la función objetivo y elimina los problemas de "explosión de pesos" y "estupor de la red", posibilitando un aprendizaje intuitivo y un control visual de los resultados.

En este artículo, veremos cómo podemos hacer algo muy parecido a lo que se encuentra en lenguajes como C, C++ y Java. Se trata de enviar un número casi infinito de parámetros dentro de una función o procedimiento. Aunque, aparentemente, se trate de un tema avanzado. En mi opinión, lo que se verá aquí puede ser implementado con facilidad por cualquier persona que haya comprendido los conceptos anteriores. Siempre y cuando se hayan comprendido los conceptos vistos anteriormente. 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.

Llevamos bastante tiempo trabajando únicamente con los indicadores. Pero ahora ha llegado el momento de hacer que el servicio vuelva a ejecutar su trabajo y podamos ver el gráfico construyéndose con los datos proporcionados. Sin embargo, como no todo es tan simple, será necesario observar para entender lo que nos espera.

Este artículo presenta el algoritmo de campo eléctrico artificial (AEFA) inspirado en la ley de Coulomb de la fuerza electrostática. El algoritmo modela fenómenos eléctricos para resolver problemas de optimización complejos usando partículas cargadas y las interacciones de estas. El AEFA presenta propiedades únicas en el contexto de otros algoritmos relacionados con las leyes de la naturaleza.

En este artículo hablaremos de los conceptos más básicos sobre el comando FOR. Todo lo que se mostrará aquí debe asimilarse y comprenderse a fondo. A diferencia de otros comandos que hemos tratado anteriormente, este comando FOR tiene ciertas peculiaridades que lo hacen muy complejo con rapidez. Así que, querido lector, no permitas que este tipo de material se acumule. Comienza a estudiarlo y practicarlo cuanto antes. 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, veremos y exploraremos un poco más sobre la directiva #define, pero esta vez nos centraremos en su segunda forma de utilización. Es decir, la creación de macros. Como sé que este tema puede resultar un poco complicado al principio, he decidido utilizar una aplicación que ya hemos estado explorando desde hace algún tiempo. Espero que disfrutes del contenido de este artículo.

¿Qué te parece si empezamos a estudiar las estructuras de una forma más simple, práctica y agradable? Y es que las estructuras son uno de los fundamentos de la programación, ya sea estructurada o no. Sé que muchos piensan que las estructuras son solo colecciones de datos, pero te aseguro que son mucho más que eso. Y aquí empezaremos a explorar este nuevo universo de la manera más didáctica posible.

En este artículo, vamos entender por qué se crearon estructuras en lenguajes de programación como MQL5, así como también por qué, en algunos momentos, las estructuras son formas ideales de transferir valores entre funciones y procedimientos, mientras que, en otros momentos, pueden no ser la mejor forma de hacerlo.

En este artículo, veremos qué es un código estructurado. Muchas personas confunden el código estructurado con el código organizado. Sin embargo, existe una diferencia entre ambos conceptos. Esto se explicará en este artículo. A pesar de la aparente complejidad que se notará en el primer contacto con este tipo de codificación, he intentado abordar el tema de la mejor manera posible. Pero este artículo es solo el primer paso hacia algo más grande.

En este artículo, mostraré cómo corregir dos errores presentes en el código. Sin embargo, he intentado explicarlas de manera que tú, aspirante a programador, entiendas que las cosas no siempre ocurrirán como habías previsto. Pero esto no debe ser motivo de desesperación, sino una oportunidad para aprender. El contenido expuesto aquí tiene como único propósito ser didáctico. En ningún caso debe interpretarse como una aplicación cuya finalidad sea distinta al aprendizaje y estudio de los conceptos presentados.

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 aprendizaje automático tradicional enseña a los profesionales a estar atentos para no sobreajustar sus modelos. Sin embargo, esta ideología está siendo cuestionada por nuevos hallazgos publicados por diligentes investigadores de Harvard, quienes han descubierto que lo que parece ser un sobreajuste puede, en algunas circunstancias, ser el resultado de finalizar prematuramente los procedimientos de entrenamiento. Demostraremos cómo podemos utilizar las ideas publicadas en el artículo de investigación para mejorar nuestro uso de la IA en la previsión de retornos del mercado.

El SAMformer ofrece una solución a los problemas clave del Transformer en la previsión de series temporales a largo plazo, incluida la complejidad del entrenamiento y la escasa generalización a muestras pequeñas. Su arquitectura poco profunda y la optimización con control de nitidez garantizan que se eviten los malos mínimos locales. En este artículo, proseguiremos la aplicación de enfoques utilizando MQL5 y evaluaremos su valor práctico.