Artículos sobre programación en el lenguaje MQL5

Las redes generativas antagónicas son un emparejamiento de redes neuronales que se entrenan entre sí para obtener resultados más precisos. Adoptamos el tipo condicional de estas redes mientras buscamos una posible aplicación en la previsión de series de tiempo financieras dentro de una clase de señales expertas.

La estrategia de negociación basada en la captura de liquidez es un componente clave de Smart Money Concepts (SMC), que busca identificar y aprovechar las acciones de los actores institucionales en el mercado. Implica apuntar a áreas de alta liquidez, como zonas de soporte o resistencia, donde las órdenes grandes pueden desencadenar movimientos de precios antes de que el mercado reanude su tendencia. Este artículo explica en detalle el concepto de «liquidity grab» (captura de liquidez) y describe el proceso de desarrollo de la estrategia de negociación basada en la captura de liquidez en MQL5.

Hoy estudiaremos un nuevo enfoque del análisis de las tendencias del mercado basado en la visualización tridimensional y el análisis tensorial de la microestructura del mercado.

Desglosaremos el código principal de MQL5 en fragmentos de código especificados para ilustrar la integración de Telegram y WhatsApp para recibir notificaciones de señales del indicador Trend Constraint que estamos creando en esta serie de artículos. Esto ayudará a los traders, tanto novatos como experimentados, a comprender el concepto con facilidad. En primer lugar, vamos a cubrir la configuración de MetaTrader 5 para las notificaciones y su importancia para el usuario. Esto ayudará a los desarrolladores a tomar notas para aplicarlas en sus sistemas.

Hoy le proponemos familiarizarnos con el framework FinCon, un sistema multiagente basado en grandes modelos lingüísticos (LLM). El framework usa el refuerzo verbal conceptual para mejorar la toma de decisiones y la gestión del riesgo con el fin de realizar eficazmente diversas tareas financieras.

En este artículo, creamos un sistema (un EA) de recuperación de zona RSI en MQL5, utilizando señales RSI para lanzar operaciones y una estrategia de recuperación para gestionar las pérdidas. Implementamos una clase «ZoneRecovery» para automatizar las entradas de operaciones, la lógica de recuperación y la gestión de posiciones. El artículo concluye con información sobre backtesting para optimizar el rendimiento y mejorar la eficacia del EA.

El flujo del mercado está determinado por las fuerzas entre alcistas y bajistas. Hay niveles específicos que el mercado respeta debido a las fuerzas que actúan sobre ellos. Los niveles de Fibonacci y VWAP son especialmente poderosos a la hora de influir en el comportamiento del mercado. Acompáñame en este artículo mientras exploramos una estrategia basada en los niveles VWAP y Fibonacci para la generación de señales.

En este artículo analizaremos el principio de construcción de algoritmos multipoblacionales y como ejemplo de este tipo de algoritmos consideraremos la evolución de grupos sociales (ESG), un nuevo algoritmo de autor. Así, analizaremos los conceptos básicos, los mecanismos de interacción con la población y las ventajas de este algoritmo, y revisaremos su rendimiento en problemas de optimización.

La clasificación de datos para el análisis y la predicción es un área muy diversa del aprendizaje automático con un gran número de enfoques y métodos. En este artículo analizaremos uno de estos enfoques, a saber, la Clasificación Jerárquica Aglomerativa (Agglomerative Hierarchical Classification).

Hoy demostraremos cómo se pueden crear aplicaciones comerciales impulsadas por IA capaces de aprender de sus propios errores. Demostraremos una técnica conocida como apilamiento, mediante la cual usamos 2 modelos para hacer 1 predicción. El primer modelo suele ser un alumno más débil, y el segundo modelo suele ser un modelo más potente que aprende los residuos de nuestro alumno más débil. Nuestro objetivo es crear un conjunto de modelos, para lograr, con suerte, una mayor precisión.

En este artículo, creamos un Asesor Experto MQL5 para detectar patrones armónicos Butterfly. Identificamos los puntos pivote y validamos los niveles de Fibonacci para confirmar el patrón. A continuación, visualizamos el patrón en el gráfico y ejecutamos automáticamente las operaciones cuando se confirman.

En el simulador de estrategias no solo es posible optimizar los parámetros de un robot comercial. Hoy le mostraremos cómo evaluar post-facto la historia comercial de su cuenta y realizar ajustes en el trading en el simulador cambiando el tamaño de las órdenes stop para las posiciones abiertas.

Hemos logrado desarrollar una forma de ejecutar la repetición de mercado de manera bastante realista y aceptable. Ahora, vamos a continuar con nuestro proyecto y agregar datos para mejorar el comportamiento de la repetición.

En trabajos anteriores, hemos introducido el método del Decision Transformer y varios algoritmos derivados de él. Asimismo, hemos experimentado con distintos métodos de fijación de objetivos. Durante los experimentos, hemos trabajado con distintas formas de fijar objetivos, pero el aprendizaje de la trayectoria ya recorrida por parte del modelo siempre quedaba fuera de nuestra atención. En este artículo, queremos presentar un método que llenará este vacío.

Las estrategias que se basan en múltiples marcos de tiempo no se pueden probar en los Asesores Expertos ensamblados por defecto debido a la arquitectura de código MQL5 utilizada en las clases de ensamblaje. Exploramos una posible solución a esta limitación para las estrategias que buscan utilizar múltiples marcos temporales en un estudio de caso con la media móvil cuadrática.

En este artículo, exploraremos los operadores básicos. Aunque es un tema fácil de comprender, existen pequeños detalles que marcan una gran diferencia a la hora de incorporar expresiones matemáticas en formato de código. Sin comprender adecuadamente estos detalles, muchos programadores con poca o ninguna experiencia terminan abandonando su intento de crear sus propias soluciones.

Este artículo presenta a los usuarios principiantes la creación de un Asesor Experto MQL5 que identifica y opera con un patrón técnico clásico de gráficos: el patrón Cabeza y Hombros. Explica cómo detectar el patrón utilizando la acción del precio, dibujarlo en el gráfico, establecer los niveles de entrada, stop loss y take profit, y automatizar la ejecución de las operaciones basándose en el patrón.

En este artículo, nos centramos en transformar nuestro panel de control MQL5 estático en una herramienta interactiva habilitando la capacidad de respuesta de los botones. Exploramos cómo automatizar la funcionalidad de los componentes de la interfaz gráfica de usuario (GUI), asegurándonos de que reaccionen adecuadamente a los clics de los usuarios. Al final del artículo, establecemos una interfaz dinámica que mejora la participación del usuario y la experiencia comercial.

A medida que el año se acerca a su fin, los tráders a largo plazo suelen hacer balance del año, analizando la historia, el comportamiento y las tendencias del mercado para evaluar el potencial de los movimientos futuros. En este artículo, analizaremos el desarrollo de un asesor experto para el seguimiento de operaciones a largo plazo utilizando MQL5. El objetivo será hacer frente a problemas como la pérdida de oportunidades comerciales debido al trading manual y a la falta de sistemas de supervisión automatizados. Como ejemplo de definición eficaz de una estrategia para nuestra solución y también para desarrollar la misma, utilizaremos uno de los pares comerciales más destacados.

Al trabajar con series temporales, siempre utilizamos los datos de origen en su secuencia histórica. Pero, ¿es ésta la mejor opción? Existe la opinión de que cambiar la secuencia de los datos de entrada mejorará la eficacia de los modelos entrenados. En este artículo te invito a conocer uno de los métodos para optimizar la secuencia de entrada.

En este artículo, analizaremos la creación de un indicador que mostrará en un panel interactivo las estadísticas comerciales según la cuenta, y también según los símbolos y estrategias comerciales. Asimismo, escribiremos un código basándonos en los ejemplos de la Documentación y el artículo sobre el trabajo con bases de datos.

Pasar de un simple script de trading a un Asesor Experto (EA) totalmente funcional puede mejorar significativamente su experiencia de trading. Imagina tener un sistema que supervisa automáticamente tus gráficos, realiza cálculos esenciales en segundo plano y proporciona actualizaciones periódicas cada dos horas. Este EA estaría equipado para analizar métricas clave que son cruciales para tomar decisiones comerciales informadas, lo que garantiza que usted tenga acceso a la información más actualizada para ajustar sus estrategias de manera eficaz.

Se trata de un algoritmo propio. En este artículo, le presentaremos el Algoritmo de viaje evolutivo en el tiempo (TETA), inspirado en el concepto de universos paralelos y flujos temporales. La idea básica del algoritmo es que, si bien no es posible viajar en el tiempo en el sentido habitual, podemos elegir una secuencia de acontecimientos que generen realidades distintas.

Continuamos familiarizándonos con el método TEMPO. En este artículo, analizaremos la efectividad de los enfoques propuestos con datos históricos reales.

En este artículo, implementamos filtros en el panel del calendario económico MQL5 para refinar la visualización de eventos de noticias por divisa, importancia y hora. Primero establecemos criterios de filtrado para cada categoría y luego los integramos en el panel de control para mostrar solo los eventos relevantes. Por último, nos aseguramos de que cada filtro se actualice dinámicamente para proporcionar a los operadores información económica específica y en tiempo real.

El presente artículo supone la tercera parte de la serie que describe las etapas de desarrollo de un cliente MQL5 nativo para el protocolo MQTT. En esta ocasión, hablaremos con detalle sobre la aplicación de un desarrollo basado en pruebas para implementar el intercambio de paquetes CONNECT/CONNACK. Al final de este paso, nuestro cliente DEBERÁ poder comportarse adecuadamente al lidiar con cualquier posible resultado del servidor al intentar conectarse.

El análisis directo de nubes de puntos evita alcanza un tamaño de datos innecesario y mejora la eficacia de los modelos en tareas de clasificación y segmentación. Estos enfoques demuestran un alto rendimiento y solidez frente a las perturbaciones de los datos de origen.

A la hora de analizar la situación del mercado con nuestros modelos, el elemento clave es la vela. No obstante, sabemos desde hace tiempo que las velas pueden ayudar a predecir los movimientos futuros de los precios. Y en este artículo aprenderemos un método que nos permitirá integrar ambos enfoques.

CatBoost es un potente modelo de aprendizaje automático basado en árboles que se especializa en la toma de decisiones basada en características estacionarias. Otros modelos basados en árboles, como XGBoost y Random Forest, comparten características similares en cuanto a su solidez, capacidad para manejar patrones complejos e interpretabilidad. Estos modelos tienen una amplia gama de usos, desde el análisis de características hasta la gestión de riesgos. En este artículo, vamos a explicar el procedimiento para utilizar un modelo CatBoost entrenado como filtro para una estrategia clásica de seguimiento de tendencias con cruce de medias móviles.

Este artículo presenta un nuevo enfoque para resolver problemas de optimización combinando las ideas de los algoritmos de optimización de forrajeo bacteriano (BFO) y las técnicas utilizadas en el algoritmo genético (GA) en un algoritmo híbrido BFO-GA. Dicha técnica utiliza enjambres bacterianos para buscar una solución óptima de manera global y operadores genéticos para refinar los óptimos locales. A diferencia del BFO original, ahora las bacterias pueden mutar y heredar genes.

Hoy vamos a esbozar los principales pasos para desarrollar nuestro EA. Uno de los primeros será realizar una optimización en una sola instancia de la estrategia comercial desarrollada. Así, intentaremos reunir en un solo lugar toda la información necesaria sobre las pasadas del simulador durante la optimización.

En este artículo, vamos a empezar a hacer algo que ojalá hubiera hecho hace mucho más tiempo. Sin embargo, debido a la falta de "terreno firme", no me sentía seguro para presentarlo públicamente. Ahora, tengo las bases para poder hacer lo que vamos a empezar a hacer a partir de ahora. Es una buena idea centrarse al máximo en comprender el contenido de este artículo, y no lo digo para que lo leas por leer. Quiero y necesito recalcar que, si no entiendes este artículo en concreto, puedes abandonar por completo cualquier esperanza de comprender el contenido de los siguientes.