Artículos sobre programación en el lenguaje MQL5

Ya hemos recorrido un largo camino y el código de nuestra biblioteca ha crecido de manera considerable. Resulta difícil monitorear todas las conexiones y dependencias. Y, obviamente, antes de proseguir con el desarrollo del proyecto, necesitaremos documentar el trabajo ya realizado y actualizar la documentación en cada paso posterior. Una documentación debidamente redactada nos ayudará a ver la integridad de nuestro trabajo.

Haremos más fluido el sistema de ordenes. Aquí les mostraré cómo y dónde hacer cambios en el código para tener algo más fluido que nos permita modificar los límites de posición mucho más rápido.

¿Cómo acceder a los indicadores personalizados directamente en el EA? A un EA comercial solo se le sacará partido realmente si se puede usar indicadores personalizados en él, de lo contrario, será solo un conjunto de códigos e instrucciones.

Aquí tenemos un nuevo artículo de nuestra serie destinada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. Esta vez está dedicado al índice de flujo de dinero (IMF). Estudiaremos este indicador con todo detalle y desarrollaremos sistemas comerciales MQL5 simples para su ejecución en MetaTrader 5.

Entrenamiento del clasificador CatBoost en el lenguaje Python, exportación al formato mql5; análisis de los parámetros del modelo y simulador de estrategias personalizado. Para preparar los datos y entrenar el modelo, se usan el lenguaje de programación Python y la biblioteca MetaTrader5.

Estas técnicas avanzadas de árboles de decisión potenciados por gradiente ofrecen un rendimiento y una flexibilidad superiores, lo que las hace ideales para el modelado financiero y el comercio algorítmico. Aprenda a aprovechar estas herramientas para optimizar sus estrategias comerciales, mejorar la precisión predictiva y obtener una ventaja competitiva en los mercados financieros.

En este artículo, hemos decidido investigar un poco sobre la conversión de varios estados en estados dobles. El objetivo principal es el propio análisis y las conclusiones útiles que extraigamos, que nos pueden ayudar en el desarrollo posterior de algoritmos comerciales escalables basados ​​en la teoría de la probabilidad. Obviamente, no hemos podido evitar el uso de matemáticas, pero, teniendo en cuenta la experiencia de artículos anteriores, hemos observado que la información general resulta mucho más útil que los detalles en sí.

La conversación en este artículo se centrará en cómo crear gráficos para todas las pasadas de optimización y elegir el criterio personalizado óptimo. Y también sobre cómo, teniendo un conocimiento mínimo de MQL5 y un gran ánimo de trabajar, usando los artículos del sitio y los comentarios en el foro, podremos escribir lo que queramos.

En este artículo, analizaremos una de las famosas estrategias de Bill Williams, la analizaremos e intentaremos mejorarla con otros indicadores y predicciones.

Hoy analizaremos el método de optimización «Búsqueda con ayuda del algoritmo de luciérnagas» 'Firefly Algorithm Search' (FA). Tras modificar el algoritmo, este ha pasado de ocupar un lugar marginal a convertirse en un verdadero líder en la tabla de calificación.

Es la primera vez que se actualiza la funcionalidad del sistema de indicadores. En el artículo anterior Múltiples indicadores en un gráfico expliqué el código base para poder utilizar más de un indicador dentro de una subventana, pero lo que se presentó era sólo la base inicial de un sistema mucho mayor.

En este artículo, presentaremos al lector la técnica del aprendizaje automático para el comercio con martingale y cuadrícula. Para nuestra sorpresa, este enfoque, por algún motivo, no se ha tratado en absoluto en la red global. Después de leer el artículo, podremos crear nuestros propios bots.

Comerciar con probabilidades es como caminar por la cuerda floja: requiere precisión, equilibrio y una clara comprensión del riesgo. En el mundo del trading, la probabilidad lo es todo: es lo que determina el resultado, el éxito o el fracaso, los beneficios o las pérdidas. Usando el poder de la probabilidad, los tráders pueden tomar decisiones mejor informadas, gestionar el riesgo con mayor eficacia y alcanzar sus objetivos financieros. Tanto si es usted un inversor experimentado como un tráder principiante, comprender las probabilidades puede ser la clave para liberar su potencial comercial. En este artículo, analizaremos el fascinante mundo del trading probabilístico y le mostraremos cómo llevar su modo de comerciar al siguiente nivel.

Este es uno de los indicadores más poderosos que existen. Para aquellos que operan y tratan de tener un cierto grado de asertividad, no pueden dejar de tener este indicador en su gráfico, aunque es más utilizado por aquellos que operan observando el flujo («tape reading») también puede ser utilizado por aquellos que utilizan sólo la acción del precio.

En este artículo, entenderemos por EA multidivisa un EA o robot comercial que utiliza indicadores ZigZag y Awesome Oscillator que filtran mutuamente sus señales.

Desarrollar un robot de trading basado en aprendizaje automático: Una guía detallada. El primer artículo de la serie trata de la recogida y preparación de datos y características. El proyecto se ejecuta utilizando el lenguaje de programación y las librerías Python, así como la plataforma MetaTrader 5.

En esta ocasión, analizaremos el algoritmo de optimización de colonias de hormigas (ACO). El algoritmo es bastante interesante y ambiguo al mismo tiempo. Intentaremos crear un nuevo tipo de ACO.

En este artículo, creamos un Asesor Experto (EA) en MQL5 para enviar mensajes a Telegram usando un bot. Configuramos los parámetros necesarios, incluido el token de API del bot y el ID de chat, y luego realizamos una solicitud HTTP POST para entregar los mensajes. Posteriormente, gestionamos la respuesta para garantizar una entrega exitosa y solucionar cualquier problema que surja en caso de falla. Esto garantiza que enviemos mensajes desde MQL5 a Telegram a través del bot creado.