Artículos sobre programación en el lenguaje MQL5

¿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.

En este artículo, aprenderás a desarrollar un indicador de Order Blocks basado en el volumen de la profundidad de mercado y a optimizarlo mediante buffers para mejorar su precisión. Concluimos esta fase del proyecto y nos preparamos para las siguientes, en las que implementaremos una clase de gestión de riesgos y un bot de trading que aprovechará las señales generadas por el indicador.

Vamos a crear un Time & Trade de rápida interpretación para para lectura de flujo ordenes. Esta es la primera parte en la que construiremos este sistema. En el próximo artículo completaremos el sistema con la información que falta, ya que para ello necesitaremos agregar varias cosas nuevas a nuestro código EA.

Descripción breve. En este artículo, exploraremos la creación de scripts del terminal MetraTrader 5 integrando MQL5 con AutoIt. En el presente material, abarcaremos cómo automatizar varias tareas manipulando la interfaz de usuario de los terminales, y también presentaremos una clase que utiliza la biblioteca AutoItX.

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.

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.

El presente artículo muestra la técnica comercial RSI Deep Three Move en MetaTrader 5. El artículo se basa en una nueva serie de estudios que demuestran varias técnicas comerciales basadas en el RSI, así como un indicador técnico para medir la fuerza y el impulso de los valores, incluidas las acciones, las divisas y las materias primas.

En este artículo, mostraremos una versión mejorada de la fuerza bruta, basada en los objetivos establecidos en el artículo anterior, y trataremos de abarcar este tema de la forma más amplia posible usando los asesores y la configuración obtenidos con este método. También ofreceremos a la comunidad la posibilidad de probar la nueva versión del programa.

En este artículo mostraré al lector un enfoque del trading algorítmico completamente distinto al que he tenido que llegar después de bastante tiempo. Obviamente, todo esto está relacionado con mi programa de fuerza bruta, que ha sufrido una serie de cambios que le permiten resolver varios problemas al mismo tiempo. No obstante, el artículo ha resultado lo más general y sencillo posible, por lo que también resultará apto para quienes no conocen el tema o simplemente están de paso.

En este artículo, veremos las clases necesarias para crear fácilmente varios trailings. Asimismo, aprenderemos cómo conectar un trailing stop a cualquier EA.

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.

En el presente artículo, continuaremos con el tema de la fuerza bruta. Intentaremos destacar mejor los patrones con la ayuda de la nueva versión mejorada de nuestro programa y trataremos de encontrar la diferencia en la estabilidad usando distintos segmentos temporales y diferentes marcos temporales para las cotizaciones.

Continuamos la serie para principiantes. Hoy veremos cómo crear constantes y variables, además de registrar la fecha, los colores y otros datos útiles. Asimismo, aprenderemos a crear enumeraciones como días de la semana o estilos de cadena (sólido, punteado, etc.). Las variables y las expresiones son la base de la programación: se encuentran necesariamente en el 99% de los programas, por lo que comprenderlas es fundamental. Y así, si es usted nuevo en el mundo de la programación, este es un buen comienzo. Nivel de conocimientos de programación: muy básico, dentro del ámbito de mi artículo anterior (el enlace está al principio).

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.

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.

Este artículo describe una estrategia simple para normalizar los datos del mercado utilizando el rango diario y entrenar una red neuronal para mejorar las predicciones del mercado. Los modelos desarrollados pueden utilizarse junto con un marco de análisis técnico existente o de forma independiente para ayudar a predecir la dirección general del mercado. Cualquier analista técnico puede perfeccionar aún más el marco descrito en este artículo para desarrollar modelos adecuados tanto para estrategias comerciales manuales como automatizadas.

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.

Una nueva mirada a la interfaz del indicador. Lo más importante es la comodidad. Tras probar docenas de estrategias comerciales diferentes a lo largo de los años, además de probar cientos de indicadores diferentes, he llegado a algunas conclusiones propias que quiero compartir con ustedes en este artículo.

El artículo supone una continuación de la revisión de la función PrintFormat(). Hoy veremos brevemente cómo formatear líneas utilizando StringFormat() y su uso posterior en el programa. Asimismo, escribiremos plantillas para mostrar información sobre un símbolo en el registro del terminal. El presente artículo resultará útil tanto a principiantes como a desarrolladores experimentados.

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.

Hoy crearemos un sencillo asesor de cobertura como base para nuestro asesor Grid-Hedge más avanzado, que será una mezcla de estrategias de rejilla y cobertura clásicas. Al final de este artículo, usted sabrá cómo crear una estrategia de cobertura simple y lo que la gente opina sobre la rentabilidad de esta estrategia.

Les presento un nuevo artículo sobre la creación de indicadores personalizados. Esta vez trabajaremos con el True Strength Index (TSI) y crearemos un asesor basado en él.