Artículos sobre programación en el lenguaje MQL5

Ya hemos analizado algunos tipos de implementación de redes neuronales. Podemos ver con facilidad que se repiten las mismas operaciones para cada neurona de la red. Y aquí sentimos el legítimo deseo de aprovechar las posibilidades que ofrece la computación multihilo de la tecnología moderna para acelerar el proceso de aprendizaje de una red neuronal. En el presente artículo, analizaremos una de las opciones para tal implementación.

Continuamos analizando los métodos de aprendizaje por refuerzo. En el artículo anterior, nos familiarizamos con el método de aprendizaje Q profundo, en el que entrenamos un modelo para predecir la próxima recompensa dependiendo de la acción realizada en una situación particular. Luego realizamos una acción según nuestra política y la recompensa esperada, pero no siempre es posible aproximar la función Q, o su aproximación no ofrece el resultado deseado. En estos casos, los métodos de aproximación no se utilizan para funciones de utilidad, sino para una política (estrategia) de acciones directa. Precisamente a tales métodos pertenece el gradiente de políticas o policy gradient.

Estamos perfeccionando activamente el servicio Señales, deshaciéndonos en el proceso de los anteriores desarrollos e introduciendo cambios en los mecanismos existentes. El MetaTrader Signals de hace dos años y el MetaTrader Signals actual son dos servicios totalmente diferentes.

En este artículo, continuaremos el tema del anterior. No obstante, primero flexibilizaremos el algoritmo desarrollado anteriormente. El algoritmo se ha vuelto más estable, con un aumento en el número de velas en la ventana de análisis o con un aumento en el porcentaje del umbral del preponderancia de velas descendentes o ascendentes. Hemos tenido que llegar a un compromiso y establecer un tamaño de muestra más grande para el análisis o un porcentaje mayor de preponderancia de la vela predominante.

En el artículo se ha implementado una aplicación MQL con interfaz gráfica para la visualización ampliada del proceso de optimización. La interfaz gráfica ha sido creada con la ayuda de la última versión de la biblioteca EasyAndFast. En ocasiones, a muchos usarios les surge la siguiente pregunta: ¿para qué necesitamos las interfaces gráficas en las aplicaciones MQL? En este artículo se muestra uno de los numerosos casos en los que pueden resultar útiles para los tráders.

En el artículo se presenta una panorámica de las posibilidades del terminal a la hora de crear y trabajar con símbolos personalizados, ofreciendo diversas opciones de modelado de la historia comercial con la ayuda de símbolos personalizados, de tendencia y diferentes patrones gráficos.

En el presente artículo, analizaremos el manejador de parámetros erróneos de la orden comercial, mejoraremos la clase comercial básica y también corregiremos el funcionamiento de la clase de eventos comerciales: ahora, todos los eventos comerciales, tanto únicos, como simultáneos en un mismo tick, serán correctamente determinados en los programas.

En este artículo vamos a estudiar varios aspectos sobre la confección de proyectos y el procesamiento de los eventos personalizados del gráfico en el entorno MQL5. Se propondrá un ejemplo de aproximación para la clasificación de eventos. Asimismo, se muestra el código de programa de la clase de evento y la clase de procesador de eventos personalizados.

Desde hace poco tiempo, fue presentada la nueva versión de la librería gráfica para el diseño de los gráficos científicos (clase CGraphic). En esta actualización de la librería para la creación de las interfaces gráficas será presentada la versión con nuevo control para crear los gráficos. Ahora, será aún más fácil visualizar los datos de diferentes tipos.

En este artículo, finalizaremos la descripción del nuevo concepto para la construcción de la interfaz de ventana de los programas MQL con la ayuda de las construcciones del lenguaje MQL. El editor gráfico especial permitirá ajustar de forma interactiva una disposición formada por las clases básicas de elementos de GUI, y después exportarla a una descripción MQL para usarla en nuestro proyecto MQL. Asimismo, presentamos la construcción interna del editor y las instrucciones para el usuario. Los códigos fuente se adjuntan al final del artículo.

El artículo está dedicado al desarrollo de un modelo de aprendizaje profundo GRU ONNX en Python. En la parte práctica, implementaremos este modelo en un asesor comercial y, a continuación, compararemos el rendimiento del modelo GRU con LSTM (memoria a largo plazo).

En este artículo, presentamos un nuevo concepto para la descripción de la interfaz de ventana de los programas MQL con la ayuda de las construcciones del lenguaje MQL. La creación de GUI basadas en el marcado MQL ofrece una funcionalidad adicional para almacenar la caché y generar de manera dinámica elementos, y también para gestionar los estilos y los nuevos esquemas de procesamiento de eventos. Aquí, ofrecemos la versión mejorada de la biblioteca estándar de los elementos de control.

En la actualidad, cada vez son más los tráders que dan el salto a los sistemas comerciales automáticos. Muchos de ellos, o bien demandan una configuración inicial, o bien (una parte de los mismos) que los sistemas ya estén totalmente automatizados. No obstante, queda una parte significativa de tráders que comercian manualmente, a la antigua. En este artículo, crearemos un conjunto de herramientas para el comercio automático rápido con la ayuda de atajos de teclado y la ejecución de acciones comerciales rápidas en un solo clic.

Hace dos años, en el artículo "La última cruzada" usted y yo, querido lector, vimos juntos un método (bastante interesante y poco usado en la actualidad) de representación de la información en el mercado, el gráfico de punto y forma. Ahora le propongo intentar escribir un robot comercial, basado en patrones que se pueden ver en los gráficos de punto y forma.

En el artículo anterior, definimos los eventos de cierre de posiciones para MQL4 en la biblioteca y eliminamos las propiedades de las órdenes que nos resultaban innecesarias. En el presente artículo, analizaremos la creación del objeto "Cuenta", crearemos una colección de objetos de cuenta y prepararemos la funcionalidad de para monitorear los eventos de las cuentas.

Este artículo continúa y completa el tema planteado en el último artículo: la plantilla MVC en los programas MQL. En este artículo, veremos un posible esquema de interacción entre estos tres componentes.

Seguimos completando el algoritmo con la funcionalidad mínima necesaria y realizando pruebas con el material obtenido. La rentabilidad ha resultado baja, pero los artículos nos muestran un modelo que nos permite comerciar con beneficios de una forma completamente automática con instrumentos comerciales completamente diferentes, y no solo diferentes, sino que también se comercian en mercados fundamentalmente distintos.

Tras haber escrito antes un artículo sobre un Expert Advisor semiautomático con un interfaz GUI, me he dado cuenta de la conveniencia de mejorar el interfaz con algunas características nuevas para indicadores y Expert Advisors más complejos. Y después de familiarizarme con las clases de la librería estándar de MQL5, he implementado unos widgets nuevos. En este artículo se describe el proceso de diseño e implementación de nuevos widgets GUI de MQL5, que pueden utilizarse con indicadores y Expert Advisors. Los widgets descritos en este artículo son CChartObjectSpinner, CChartObjectProgressBar y CChartObjectEditTable.

En esta actualización de la librería, el control «Tabla» (clase CTable) será completado con nuevas opciones. Vamos a ampliar la gama de los controles en las celdas de la tabla, completándola esta vez con los campos de edición y los combobox. Como adición, a esta actualización ha sido añadida la posibilidad que permite al usuario de la aplicación MQL controlar los tamaños de la ventana durante su ejecución.

Este artículo describe el método de intercambio de información entre el Asesor Experto y usuarios de ICQ, y presenta varios ejemplos. El material facilitado resultará interesante para aquellos que deseen recibir información de trading remotamente de un terminal de cliente, a través de un ICQ client en su teléfono móvil o PDA.

En este artículo, vamos a crear la clase básica para todos los objetos de la biblioteca, encargada de añadir la funcionalidad de los eventos a todos sus herederos; asimismo, crearemos una clase para monitorear los eventos de la colección de símbolos basada en la nueva clase básica. Además, modificaremos las clases de la cuenta y los eventos de la cuenta para trabajar con la nueva funcionalidad del objeto básico.

En este artículo, le mostraremos cómo calcular el beneficio o las pérdidas totales de cualquier operación, incluyendo la comisión y el swap. Hoy crearemos un modelo matemático más preciso, escribiremos el código basado en él y lo compararemos con un referente. También intentaremos meternos analizar los entresijos de la función principal de MQL5 para calcular el beneficio y llegaremos al fondo de todos los valores necesarios de la especificación.

Aunque la creación de un Expert Advisor automático no es una tarea muy complicada, sin los conocimientos adecuados, se puede acabar cometiendo muchos errores. En este artículo, vamos a ver cómo construir el primer nivel de automatización, que es crear el disparador para activar breakeven y trailing stop.

En artículos anteriores, comenzamos a crear una gran biblioteca multiplataforma, cuyo cometido es simplificar la escritura de programas para las plataformas MetaTrader 5 y MetaTrader 4. En la novena parte, comenzamos a completar las clases de la biblioteca para trabajar en MQL4. En el presente artículo, continuaremos desarrollando la biblioteca para hacerla totalmente compatible con MQL4.