Artículos sobre programación en el lenguaje MQL5
Aprenda el lenguaje de programación de estrategias comerciales MQL5 leyendo numerosos artículos la mayor parte de los cuales han sido escritos por Ustedes - miembros de MQL5.community. Con el fin de buscar rápidamente la respuesta sobre una u otra cuestión de programación, todos los artículos están divididos en categorías: "Integración", "Probador", "Estrategias comerciales", etc.
Siga las nuevas publicaciones y participe en sus discusiones en el foro de MQL5.community!
Nuevo artículo
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 24): Medias móviles
Las medias móviles son un indicador muy común que la mayoría de los operadores utilizan y comprenden. Exploramos posibles casos de uso menos comunes dentro de los Asesores Expertos disponibles en el Asistente de MQL5.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 10): Sólo datos reales para la repetición
Aquí veremos cómo se pueden utilizar datos más fiables (ticks negociados) en el sistema de repetición, sin tener que preocuparnos necesariamente de si están ajustados o no.
Asesor Experto Grid-Hedge Modificado en MQL5 (Parte IV): Optimización de la estrategia de cuadrícula simple (I)
En esta cuarta parte, revisamos los asesores expertos (EA) Simple Hedge y Simple Grid desarrollados anteriormente. Nuestro enfoque se centra en perfeccionar Simple Grid EA a través del análisis matemático y un enfoque de fuerza bruta, apuntando al uso óptimo de la estrategia. Este artículo profundiza en la optimización matemática de la estrategia, preparando el escenario para la futura exploración de la optimización basada en codificación en entregas posteriores.
Redes neuronales en el trading: Transformador contrastivo de patrones (Final)
En el último artículo de nuestra serie, analizamos el framework Atom-Motif Contrastive Transformer (AMCT), que usa el aprendizaje contrastivo para identificar patrones clave a todos los niveles, desde los elementos básicos hasta las estructuras complejas. En este artículo, continuaremos con la implementación de los enfoques AMCT usando MQL5.
Reimaginando las estrategias clásicas en MQL5 (Parte XI): Cruce de medias móviles (II)
Las medias móviles y el oscilador estocástico podrían utilizarse para generar señales de trading que sigan la tendencia. Sin embargo, estas señales solo se observarán después de que se haya producido la acción del precio. Podemos superar eficazmente este retraso inherente a los indicadores técnicos utilizando la inteligencia artificial. Este artículo le enseñará cómo crear un asesor experto totalmente autónomo impulsado por IA de una manera que pueda mejorar cualquiera de sus estrategias de trading existentes. Incluso la estrategia comercial más antigua posible se puede mejorar.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 51): Esto complica las cosas (III)
En este artículo comprenderás una de las cosas más complejas que existen en la programación MQL5: la forma correcta de obtener el ID del gráfico y por qué a veces los objetos no se trazan en él. El contenido expuesto aquí tiene como objetivo, pura y simplemente, ser didáctico. En ningún caso debe considerarse como una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.
Del básico al intermedio: Comandos BREAK y CONTINUE
En este artículo veremos cómo usar los comandos RETURN, BREAK y CONTINUE dentro de un bucle. Entender lo que cada uno de estos comandos hace en el flujo de ejecución de un bucle es algo muy importante para que puedas trabajar con aplicaciones más elaboradas. El contenido expuesto aquí tiene un propósito puramente didáctico. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos presentados.
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 2): El sistema Kumo Breakout con Ichimoku y Awesome Oscillator
En este artículo, creamos un Asesor Experto (EA) que automatiza la estrategia Kumo Breakout utilizando el indicador Ichimoku Kinko Hyo y el Awesome Oscillator. Recorremos el proceso de inicialización de los indicadores, detección de condiciones de ruptura y codificación de entradas y salidas automáticas en las operaciones. Además, implementamos trailing stops y lógica de gestión de posiciones para mejorar el rendimiento del EA y su adaptabilidad a las condiciones del mercado.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 55): Control interno contrastado (CIC)
El aprendizaje contrastivo (Contrastive learning) supone un método de aprendizaje de representación no supervisado. Su objetivo consiste en entrenar un modelo para que destaque las similitudes y diferencias entre los conjuntos de datos. En este artículo, hablaremos del uso de enfoques de aprendizaje contrastivo para investigar las distintas habilidades del Actor.
Del básico al intermedio: Comando IF ELSE
En este artículo veremos cómo trabajar con el comando IF y su compañero ELSE. Este es el comando más importante y significativo que existe en cualquier lenguaje de programación. Sin embargo, aunque es muy sencillo de usar, a veces genera cierta confusión cuando nos falta experiencia en su uso y en los conceptos asociados. El contenido expuesto aquí tiene como objetivo exclusivamente la enseñanza didáctica. En ningún caso debe considerarse como una aplicación destinada a otro fin que no sea el aprendizaje y estudio de los conceptos presentados.
Redes neuronales en el trading: Agente con memoria multinivel (Final)
Continuamos el trabajo iniciado de creación del framework FinMem, que utiliza enfoques de memoria multinivel que imitan los procesos cognitivos humanos. Esto permite al modelo no solo procesar eficazmente datos financieros complejos, sino también adaptarse a nuevas señales, mejorando sustancialmente la precisión y eficacia de las decisiones de inversión en mercados que cambian dinámicamente.
DoEasy. Elementos de control (Parte 17): Recortando partes invisibles de objetos, objetos WinForms auxiliares de botón con flechas
En el artículo, crearemos la funcionalidad necesaria para ocultar secciones de objetos que quedan más allá de su contenedor; asimismo, crearemos objetos de botón auxiliares con flechas para usarlos como parte de otros objetos WinForms.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 31): Selección de la función de pérdida
La función de pérdida es la métrica clave de los algoritmos de aprendizaje automático que proporciona información al proceso de formación cuantificando el rendimiento de un conjunto determinado de parámetros en comparación con el objetivo previsto. Exploramos los distintos formatos de esta función en una clase de asistente personalizada MQL5.
Algoritmo de optimización de Escalera Real - Royal Flush Optimisation (RFO)
El algoritmo Royal Flush Optimization del autor ofrece una nueva perspectiva en la resolución de problemas de optimización sustituyendo la clásica codificación binaria de los algoritmos genéticos por un enfoque basado en sectores e inspirado en los principios del póquer. El RFO demuestra cómo la simplificación de los principios básicos puede dar lugar a un método de optimización eficaz y práctico. El artículo presenta un análisis detallado del algoritmo y los resultados de las pruebas.
El papel de la calidad del generador de números aleatorios en la eficiencia de los algoritmos de optimización
En este artículo, analizaremos el generador de números aleatorios Mersenne Twister y lo compararemos con el estándar en MQL5. También determinaremos la influencia de la calidad del generador de números aleatorios en los resultados de los algoritmos de optimización.
Redes neuronales en el trading: Red neuronal espacio-temporal (STNN)
En este artículo, hablaremos sobre el uso de transformaciones espacio-temporales para predecir el próximo movimiento de los precios de manera eficaz. Para mejorar la precisión de la predicción numérica en el STNN, hemos propuesto un mecanismo de atención continua que permite al modelo considerar en mayor medida aspectos importantes de los datos.
Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 8): Desarrollo de un asesor experto (I)
En esta discusión, crearemos nuestro primer Asesor Experto en MQL5 basado en el indicador que creamos en el artículo anterior. Cubriremos todas las características necesarias para automatizar el proceso, incluida la gestión de riesgos. Esto beneficiará ampliamente a los usuarios para pasar de la ejecución manual de operaciones a sistemas automatizados.
Optimización con el juego del caos — Game Optimization (CGO)
Hoy presentamos el nuevo algoritmo metaheurístico de Chaos Game Optimisation (CGO), que demuestra una capacidad única para mantener una alta eficiencia al trabajar con problemas de alta dimensionalidad. A diferencia de la mayoría de los algoritmos de optimización, el CGO no solo no pierde rendimiento, sino que a veces incluso lo aumenta cuando se escala el problema, lo cual supone su característica clave.
Redes neuronales en el trading: Transformador con codificación relativa
El aprendizaje autosupervisado puede ser una forma eficaz de analizar grandes cantidades de datos no segmentados. El principal factor de éxito es la adaptación de los modelos a las particularidades de los mercados financieros, lo cual contribuye a mejorar el rendimiento de los métodos tradicionales. Este artículo le presentará un mecanismo alternativo de atención que permitirá considerar las dependencias y relaciones relativas entre los datos de origen.
Optimización con el juego del caos — Game Optimization (CGO)
Hoy presentamos el nuevo algoritmo metaheurístico de Chaos Game Optimisation (CGO), que demuestra una capacidad única para mantener una alta eficiencia al trabajar con problemas de alta dimensionalidad. A diferencia de la mayoría de los algoritmos de optimización, el CGO no solo no pierde rendimiento, sino que a veces incluso lo aumenta cuando se escala el problema, lo cual supone su característica clave.
DoEasy. Elementos de control (Parte 18): Preparamos la funcionalidad para el scrolling de las pestañas en TabControl
En este artículo colocaremos los botones de control de scrolling del encabezado en el objeto WinForms TabControl en su lugar en caso de que la fila del encabezado no se ajuste al tamaño del control, y haremos que la fila del encabezado se desplace al clicar en un encabezado de pestaña recortado.
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte III): Ampliación de las clases incorporadas para la gestión de temas (II)
En este artículo, ampliaremos cuidadosamente la biblioteca Dialog existente para incorporar la lógica de gestión de temas. Además, integraremos métodos para cambiar de tema en las clases CDialog, CEdit y CButton utilizadas en nuestro proyecto de Panel de administración. Continúe leyendo para obtener perspectivas más reveladoras.
Del básico al intermedio: Indicador (I)
En este artículo, crearemos nuestro primer indicador, que será totalmente práctico y funcional. El objetivo no es mostrar cómo se crea una aplicación, sino ayudarte a entender cómo puedes desarrollar tus propias ideas. El objetivo es que puedas ponerlas en práctica de forma segura, simple y práctica.
Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 5): Desarrolla y prueba una estrategia de trading con LLMs (II), LoRA-Tuning
Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial en la actualidad, los modelos lingüísticos (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial, por lo que deberíamos pensar en cómo integrar potentes LLM en nuestras operaciones algorítmicas. Para la mayoría de la gente, es difícil ajustar estos potentes modelos a sus necesidades, desplegarlos localmente y luego aplicarlos a la negociación algorítmica. Esta serie de artículos adoptará un enfoque paso a paso para lograr este objetivo.
Algoritmo de optimización de reacciones químicas (CRO) (Parte I): Química de procesos en la optimización
En la primera parte de este artículo, nos sumergiremos en el mundo de las reacciones químicas y descubriremos un nuevo enfoque de la optimización. La optimización de reacciones químicas (Chemical Reaction Optimization, CRO) utiliza principios derivados de las leyes de la termodinámica para lograr resultados eficientes. Desvelaremos los secretos de la descomposición, la síntesis y otros procesos químicos que se convirtieron en la base de este innovador método.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 69): Restricción de la política de comportamiento basada en la densidad de datos offline (SPOT)
En el aprendizaje offline, utilizamos un conjunto de datos fijo, lo que limita la cobertura de la diversidad del entorno. Durante el proceso de aprendizaje, nuestro Agente puede generar acciones fuera de dicho conjunto. Si no hay retroalimentación del entorno, la corrección de las evaluaciones de tales acciones será cuestionable. Mantener la política del Agente dentro de la muestra de entrenamiento se convierte así en un aspecto importante para garantizar la solidez del entrenamiento. De eso hablaremos en este artículo.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 27): Medias móviles y el ángulo de ataque
El ángulo de ataque es una métrica citada a menudo cuya inclinación se entiende que está estrechamente relacionada con la fuerza de una tendencia predominante. Nos fijamos en cómo se utiliza y se entiende comúnmente y examinamos si hay cambios que podrían introducirse en la forma de medirlo en beneficio de un sistema comercial que lo ponga en uso.
Algoritmo de Algas Artificiales (Artificial Algae Algorithm, AAA)
El artículo considera el Algoritmo de Algas Artificiales (Artificial Algae Algorithm, AAA) basado en procesos biológicos característicos de las microalgas. El algoritmo incluye movimiento en espiral, proceso evolutivo y adaptación, lo que le permite resolver problemas de optimización. El artículo analiza en profundidad los principios de funcionamiento del AAA y su potencial en la modelización matemática, destacando la conexión entre la naturaleza y las soluciones algorítmicas.
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 12): Flujo externo (III) TrendMap
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.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 50): Esto complica las cosas (II)
Vamos resolver la cuestión del ID del gráfico, pero al mismo tiempo, vamos empezar a garantizar que el usuario pueda hacer uso de una plantilla personal, enfocada en analizar el activo que desea estudiar y simular. El contenido expuesto aquí tiene como objetivo, pura y simplemente, ser didáctico. En ningún caso debe considerarse como una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.
Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 4): Entrena tu propio LLM con GPU
Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial en la actualidad, los modelos lingüísticos (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial, por lo que deberíamos pensar en cómo integrar potentes LLM en nuestras operaciones algorítmicas. Para la mayoría de la gente, es difícil ajustar estos potentes modelos a sus necesidades, desplegarlos localmente y luego aplicarlos a la negociación algorítmica. Esta serie de artículos abordará paso a paso la consecución de este objetivo.
Red neuronal en la práctica: Pseudo inversa (II)
Por esta razón, dado que estos artículos tienen un propósito didáctico y no están enfocados en mostrar cómo implementar una funcionalidad específica, haremos algo un poco diferente aquí. En lugar de mostrar cómo implementar la factorización para obtener la inversa de una matriz, nos centraremos en cómo factorizar la pseudo inversa. El motivo es que no tiene sentido mostrar cómo factorizar algo de forma genérica si podemos hacerlo de manera especializada. Y mejor aún, será algo que podrás entender mucho más profundamente, comprendiendo por qué las cosas son como son. Así que veamos por qué, con el tiempo, un hardware sustituye a un software.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 25): Predicción de series temporales de divisas mediante una red neuronal recurrente (RNN)
Las redes neuronales recurrentes (RNNs, Recurrent Neural Networks) destacan por aprovechar la información del pasado para predecir acontecimientos futuros. Sus notables capacidades predictivas se han aplicado en diversos ámbitos con gran éxito. En este artículo, utilizaremos modelos RNN para predecir tendencias en el mercado de divisas, demostrando su potencial para mejorar la precisión de las predicciones en el comercio de divisas.
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte VII): Usuario de confianza, recuperación y criptografía
Los avisos de seguridad, como los que se activan cada vez que actualiza el gráfico, agrega un nuevo par al chat con el EA del Panel de administración o reinicia la terminal, pueden volverse tediosos. En esta discusión, exploraremos e implementaremos una función que rastrea la cantidad de intentos de inicio de sesión para identificar a un usuario confiable. Después de una determinada cantidad de intentos fallidos, la aplicación pasará a un procedimiento de inicio de sesión avanzado, que también facilita la recuperación de la contraseña para los usuarios que la hayan olvidado. Además, cubriremos cómo se puede integrar eficazmente la criptografía en el Panel de administración para mejorar la seguridad.
Creación de una estrategia de retorno a la media basada en el aprendizaje automático
Este artículo propone otro enfoque original para crear sistemas comerciales basados en el aprendizaje automático, usando la clusterización y el etiquetado de transacciones para estrategias de retorno a la media.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 09): Combinación de clusterización de K-medias con ondas fractales
La clusterización de K-medias adopta el enfoque de agrupar puntos de datos como un proceso centrado inicialmente en una macro representación del conjunto de datos en la que se aplican centroides de clúster generados aleatoriamente. A continuación, dichos centroides se escalan y ajustan para representar con precisión el conjunto de datos. En el presente artículo, hablaremos de la clusterización y de varios usos de la misma.
Algoritmos de optimización de la población: Objetos artificiales de búsqueda multisocial (artificial Multi-Social search Objects, MSO)
Continuación del artículo anterior como desarrollo de la idea de grupos sociales. El nuevo artículo investiga la evolución de los grupos sociales mediante algoritmos de reubicación y memoria. Los resultados ayudarán a comprender la evolución de los sistemas sociales y a aplicarlos a la optimización y la búsqueda de soluciones.
Operar con el Calendario Económico MQL5 (Parte 2): Creación de un Panel de Noticias
En este artículo, creamos un panel de noticias práctico utilizando el Calendario Económico MQL5 para mejorar nuestra estrategia comercial. Comenzamos diseñando el diseño, centrándonos en elementos clave como los nombres de los eventos, la importancia y el tiempo, antes de pasar a la configuración dentro de MQL5. Por último, implementamos un sistema de filtrado para mostrar sólo las noticias más relevantes, brindando a los operadores acceso rápido a eventos económicos impactantes.
Inferencia causal en problemas de clasificación de series temporales
En este artículo, examinaremos la teoría de la inferencia causal utilizando el aprendizaje automático, así como la implementación del enfoque personalizado en Python. La inferencia causal y el pensamiento causal tienen sus raíces en la filosofía y la psicología y desempeñan un papel importante en nuestra comprensión de la realidad.
Optimización del búfalo africano - African Buffalo Optimization (ABO)
El artículo se centra en el algoritmo de optimización del búfalo africano (ABO), un enfoque metaheurístico desarrollado en 2015 y basado en el comportamiento único de estos animales. El artículo detalla los pasos de implementación del algoritmo y su eficacia a la hora de encontrar soluciones a problemas complejos, lo cual lo convierte en una valiosa herramienta en el campo de la optimización.