Artículos sobre programación en el lenguaje MQL5

En el artículo, vamos a analizar la combinación de las listas de objetos de barra de cada periodo utilizado del símbolo en un objeto de series temporales del símbolo. De esta forma, tendremos preparado para cada símbolo un objeto que guarde las listas de todos los periodos utilizados de la serie temporal de un símbolo.

En este artículo, ampliaremos las posibilidades de la utilidad creada anteriormente, añadiéndole pestañas para seleccionar los instrumentos que necesitemos. Asimismo, aprenderemos a guardar los objetos gráficos creados en el gráfico de un instrumento determinado, para no crearlos de nuevo constantemente. E incluso aprenderemos a trabajar solo con los instrumentos que han sido elegidos preliminarmente con la ayuda del sitio web necesario.

En la parte definitiva de esta serie de artículos sobre el motor comercial CStrategy, estudiaremos el funcionamiento simultáneo de múltiples algoritmos comerciales, la descarga de estrategias desde archivos XML, así como la presentación de un sencillo panel para la selección de expertos, que se encuentra dentro de un módulo ejecutable único, y veremos la gestión de los modos comerciales de los mismos.

En este artículo se describe cómo crear la aplicación que visualiza los canales RSS. Además, hablaremos sobre los aspectos del uso de la Biblioteca estándar durante la creación de los programas interactivos en MetaTrader 5.

En el artículo se estudia el evento de la profundidad de mercado BookEvent y su principio de procesamiento. En calidad de ejemplo se crea un programa MQL5, que procesa el estado de la profundidad de mercado. Se usa una aproximación orientada a objetos. Los resultados del procesamiento se muestran en la pantalla en forma de panel y de niveles de profundidad.

En el primer capítulo de la séptima parte han sido presentadas tres clases de los controles para la creación de las tablas: tabla de las etiquetas de texto (CLabelsTable), tabla de los campos de edición (CTable) y la tabla dibujada (CCanvasTable). En este artículo (capítulo 2) hablaremos del control “Pestañas”.

Si a un programador de MQL5 no le basta con la funcional del lenguaje, entonces deberá recurrir a instrumentos adicionales. Para ello debrá usar otro lenguaje de programación y crear un DLL intermedio. En MQL5 existe un mecanismo de representación de diversos tipos de datos, con ayuda de estructuras y su transmisión a API, pero por desgracia, el MQL5 no responde a la cuestión de cómo extraer los datos del índice adoptado. En este artículo vamos a poner punto final a esta cuestión, mostrando mecanismos sencillos de intercambio de tipos complejos de datos y cómo trabajar con ellos.

En el presente artículo, vamos a presentar la siguiente versión de la aplicación Pattern Analyzer. En esta versión se han corregido algunas imperfecciones y se han añadido nuevas capacidades; además, se ha dado un nuevo enfoque a la comodidad y la actualidad de la interfaz actual. En este caso, además, se han tenido en cuenta las sugerencias reflejadas en los comentarios de los artículos anteriores. Podrá familiarizarse con el resultado leyendo el presente artículo.

En este artículo se considera la idea de la programación multi-modo de los robots comerciales usando el lenguaje MQL5. Se utiliza el enfoque orientado a objetos para la implementación de cada uno de los modos. Se muestra el ejemplo de la jerarquía de las clases de régimen y el ejemplo de las clases para el testeo (prueba). Se supone que la programación multi-modo de los robots comerciales toma en consideración las particularidades de cada modo de trabajo del Asesor Experto MQL5. Para la identificación de los modos se crean las funciones y enumeraciones.

La plataforma MetaTrader 5 no es solo una plataforma multimercado, sino que también permite usar diferentes sistemas de registro de posiciones. Estas posibilidades amplian considerablemente el instrumental para la implementación y formalización de las ideas comerciales. En el artículo, vamos a hablar sobre cómo procesar y considerar las propiedades de las posiciones al llevar su registro de forma independiente ("cobertura"). Así, en el artículo proponemos una clase derivada, mostrando a continuación ejemplos de procesamiento y obtención de las propiedades de la posición de cobertura.

En el capítulo anterior de la primera parte de la serie sobre las interfaces gráficas, en la clase del formulario han sido añadidos los métodos que permiten manejar el formulario con los clics en los controles. En el presente artículo vamos a testear el trabajo realizado en diferentes tipos de programas MQL, como indicadores y scripts. En vista de que se ha planteado la tarea de diseñar una librería multiplataforma (en marco de las plataformas comerciales MetaTrader), también realizaremos las pruebas en MetaTrader 4.

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.

En el primer artículo, comenzamos la creación de una gran biblioteca multiplataforma para construir con facilidad programas en las plataformas MetaTrader 5 y MetaTrader 4. Acto seguido, continuamos el desarrollo de la biblioteca y corregimos las órdenes y transacciones históricas. En esta ocasión, vamos a crear una clase que nos permita elegir y filtrar cómodamente órdenes y posiciones en las listas de colecciones; en concreto, crearemos un objeto básico de la biblioteca, llamado Engine, y añadiremos a la biblioteca una colección de órdenes y posiciones de mercado.

En este artículo, te mostraré cómo puedes utilizar el sistema de manejo de eventos para poder procesar con más agilidad y de mejor manera las cuestiones relacionadas con el sistema de órdenes, para que el EA sea más rápido. Así, éste no tendrá que estar buscando información todo el tiempo.

Las emisiones de indicador son un área poco estudiada en investigación de mercado. Principalmente, esto se debe a la dificultad del análisis a causa de procesamiento de arrays muy largos de datos con variaciones cronológicas. El análisis gráfico existente es demasiado intensivo en recursos, y por ello ha provocado el desarrollo de un algoritmo parsimonioso que usa series cronológicas de emisiones. Este artículo demuestra cómo el análisis visual (imagen intuitiva) se puede sustituir con el estudio de características integrales de emisiones. Puede ser de interés tanto para traders como para creadores de sistemas de trading automatizados.

Si crees que los sistemas automatizados son sencillos, eso indica que aún no has entendido del todo lo necesario para crearlos. En este texto, hablaremos de un problema al que se enfrentan muchos Expert Advisors: la ejecución indiscriminada de órdenes, y de una posible solución a este problema.

En el presente artículo trataremos de comprobar la suposición de que cualquier sistema con un mínimo conocimiento del mercado puede operar a escala global. No vamos a inventar teorías ni leyes: reflexionaremos únicamente sobre la base de hechos conocidos por todos, convirtiendo paulatinamente dichos hechos al lenguaje del análisis matemático.

Este artículo simplifica el arbitraje triangular y le muestra cómo utilizar predicciones y software especializado para operar con divisas de forma más inteligente, incluso si es nuevo en el mercado. ¿Listo para operar con experiencia?

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 este artículo exploraremos los fundamentos de la gestión de riesgo en el trading, y aprenderemos a crear nuestras primeras funciones para obtener el lote adecuado para una operación y el stop loss. Además, profundizaremos en cómo funcionan estas funciones, explicando cada paso detalladamente. Nuestro objetivo es proporcionar una comprensión clara de cómo aplicar estos conceptos en el trading automatizado. Al final, pondremos todo en práctica creando un script simple con el archivo de inclusión que hemos diseñado.

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 continuamos con la descripción de los algoritmos del motor comercial CStrategy. En la tercera parte de esta serie de artículos se analizan con detalle ejemplos de escritura de estrategias comerciales específicas que utilizan este enfoque. Además, se presta gran atención a los algoritmos auxiliares: el sistema de registro y el acceso a los datos bursátiles con la ayuda de un indexador convencional (Close[1], Open[0], etc.).

En este artículo, continuaremos analizando la tecnología OLAP en aplicación al trading, ampliando la funcionalidad representada en dos artículos anteriores. Esta vez, al análisis operativo se le someterán las cotizaciones. Mostraremos cómo se hacen y se comprueban las hipótesis sobre las estrategias comerciales a base de los indicadores agregados del historial. Además, presentaremos los Asesores Expertos para analizar las regularidades barra por barra y el trading adaptativo.

Tras año y medio de exitoso trabajo, el Mercado MQL5 se ha convertido en la tienda más grande de trading de estrategias comerciales e indicadores técnicos. En ella se han publicado cerca de 800 aplicaciones comerciales de 350 desarrolladores de todo el mundo. Además, los traders ya han comprado e instalado en sus terminales MetaTrader 5 más de 100.000 programas comerciales.

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.

La librería estándar de MQL5 le facilita la vida como desarrollador. No obstante, no abarca todas las necesidades de todos los desarrolladores del mundo, con lo cual querrá tener a su disposición más material personalizado para dar un paso más y ampliarla. En este artículo, se describe la integración del indicador técnico Zig-Zag de MetaQuotes en la librería estándar. Para conseguir nuestro objetivo, nos hemos basado en la filosofía de diseño de MetaQuotes.

En este artículo, usaremos el algoritmo de recompra como guía en un mundo con una mayor comprensión de la efectividad de los sistemas comerciales y comenzaremos a trabajar en los principios generales para mejorar la eficiencia comercial usando las matemáticas y la lógica; también aplicaremos los métodos menos comunes para aumentar la eficiencia en el contexto del uso de cualquier sistema comercial.