Artículos sobre cómo integrar MetaTrader 5 con la ayuda del lenguaje MQL5

El trading es, ante todo, un cálculo de probabilidades. El refrán que dice que la ociosidad es un motor para el progreso, nos revela la razón por la que se están desarrollando todos estos indicadores y sistemas de trading. Resulta que la mayoría de los principiantes en el estudio del trading, realizan teorías de trading. Pero, afortunadamente, todavía hay algunos secretos de mercado no descubiertos, y se utilizan herramientas para analizar los movimientos de precios, básicamente, como los indicadores técnicos o matemáticas y paquetes stat. Gracias a Bill Williams por su contribución a la teoría de movimientos de mercado. Aunque, quizás, es algo pronto para dormirse en los laureles.

Este artículo describe uno de los posibles enfoques respecto a la transformación de datos para mejorar las capacidades generalizadoras del modelo, y también analiza la iteración sobre los modelos CatBoost y la elección del mejor de ellos.

Para resolver problemas matemáticos, se han añadido a MQL5 matrices y vectores. Los nuevos tipos tienen métodos incorporados para escribir un código conciso y fácilmente comprensible que se acerque a una notación matemática. Los arrays son algo bueno, pero las matrices, en muchos casos, resultan mejores.

Este artículo explora los pasos fundamentales en la elaboración e implementación de un panel de Interfaz Gráfica de Usuario (GUI) utilizando MetaQuotes Language 5 (MQL5). Los paneles de utilidades personalizados mejoran la interacción del usuario en la negociación simplificando las tareas habituales y visualizando la información esencial de la negociación. Al crear paneles personalizados, los operadores pueden agilizar su flujo de trabajo y ahorrar tiempo durante las operaciones.

En este artículo, se describe cómo se puede crear su propio símbolo de un instrumento de la bolsa de valores usando el lenguaje MQL5. En particular, se puede utilizar las cotizaciones bursátiles del sitio web popular «Finam.ru». Otra opción considerada es la posibilidad de trabajar con un formato aleatorio de los archivos de texto usados para crear un símbolo personalizado. Por esa razón, podemos trabajar con cualquier instrumento financiero y fuente de datos. Después de crear un símbolo personalizado, podemos usar todas las posibilidades del Simulador de Estrategias de MetaTrader 5 para testear los algoritmos comerciales para los instrumentos bursátiles.

Continuamos estudiando los métodos de aprendizaje automático. En este artículo, iniciaremos otro gran tema llamado «Aprendizaje por refuerzo». Este enfoque permite a los modelos establecer ciertas estrategias para resolver las tareas. Esperamos que esta propiedad del aprendizaje por refuerzo abra nuevos horizontes para la construcción de estrategias comerciales.

Hoy estudiaremos y pondremos a prueba un algoritmo de optimización muy potente, la búsqueda armónica (HS), que se inspira en el proceso de búsqueda de la armonía sonora perfecta. ¿Qué algoritmo lidera ahora mismo nuestra clasificación?

En este artículo, creamos un Asesor Experto MQL5 que codifica capturas de pantalla de gráficos como datos de imagen y las envía a un chat de Telegram a través de peticiones HTTP. Al integrar la codificación y transmisión de fotos, mejoramos el sistema existente MQL5-Telegram con perspectivas visuales de trading directamente dentro de Telegram.

Este es un artículo introductorio sobre DirectX; en él describiremos las peculiaridades del trabajo con la API, ayudando al lector a comprender el orden de inicialización de sus componentes. Asimismo, ofreceremos un ejemplo sobre cómo escribir un script MQL que muestre un triángulo usando DirectX.

El presente artículo describimos un modo de optimización rápida usando el método de enjambre de partículas, y presentamos una implementación en MQL lista para utilizar tanto en el modo de flujo único dentro de un EA, como en el modo paralelo de flujo múltiples como un complemento ejecutado en los agentes locales del simulador.

En el presente artículo, analizaremos la encriptación/desencriptación de objetos en MetaTrader y los programas externos para aclarar las condiciones en las que se obtendrán los mismos resultados con los mismos datos iniciales.

Aquí te mostraré cómo crear esas pantallas en forma de banda, normalmente usadas para mostrar cotizaciones como en la bolsa, pero pura y simplemente usando MQL5, sin recurrir a programación externa complicada e innecesariamente sofisticada.

Hoy vamos a continuar con la serie de artículos sobre la creación de un robot comercial en Python y MQL5. En el presente artículo, resolveremos el problema de la selección y el entrenamiento de modelos, la prueba de los mismos, la aplicación de la validación cruzada, la búsqueda en cuadrícula y el problema del ensamblaje de modelos.