Artículos sobre programación en el lenguaje MQL5

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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.

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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 91): Previsión en el dominio de la frecuencia (FreDF)

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 91): Previsión en el dominio de la frecuencia (FreDF)

Vamos a continuar con el tema del análisis y la previsión de series temporales en el dominio de la frecuencia. En este artículo, introduciremos un nuevo método de predicción en el dominio de la frecuencia que puede añadirse a muchos de los algoritmos que hemos estudiado anteriormente.
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Aprendiendo MQL5 de principiante a profesional (Parte V): Operadores básicos para redirigir el flujo de comandos

Aprendiendo MQL5 de principiante a profesional (Parte V): Operadores básicos para redirigir el flujo de comandos

Este artículo trata de los operadores básicos para cambiar el flujo de ejecución: condiciones, ciclos y el operador switch. El uso de estos operadores añadirá la capacidad de que las funciones que creemos actúen de forma "inteligente".
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Algoritmo de optimización basado en la migración animal (Animal Migration Optimization, AMO)

Algoritmo de optimización basado en la migración animal (Animal Migration Optimization, AMO)

El artículo está dedicado al algoritmo AMO, que modela la migración estacional de los animales en busca de condiciones óptimas para la vida y la reproducción. Las principales características de AMO incluyen el uso de vecindad topológica y un mecanismo de actualización probabilística, lo que lo hace fácil de implementar y flexible para diversas tareas de optimización.
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Dominando JSON: Crea tu propio lector JSON desde cero en MQL5

Dominando JSON: Crea tu propio lector JSON desde cero en MQL5

Experimente una guía paso a paso sobre la creación de un analizador JSON personalizado en MQL5, completo con manejo de objetos y matrices, verificación de errores y serialización. Obtenga conocimientos prácticos para conectar su lógica comercial y sus datos estructurados con esta solución flexible para manejar JSON en MetaTrader 5.
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Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 8): Desarrollo de un asesor experto (I)

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.
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Obtenga una ventaja sobre cualquier mercado (Parte III): Índice de gasto de Visa

Obtenga una ventaja sobre cualquier mercado (Parte III): Índice de gasto de Visa

En el mundo de los macrodatos, hay millones de conjuntos de datos alternativos que pueden mejorar nuestras estrategias de negociación. En esta serie de artículos le ayudaremos a identificar los conjuntos de datos públicos más informativos.
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Algoritmo de optimización de Escalera Real - Royal Flush Optimisation (RFO)

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.
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Aprendizaje automático y Data Science (Parte 25): Predicción de series temporales de divisas mediante una red neuronal recurrente (RNN)

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.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 95): Reducción del consumo de memoria en los modelos de transformadores

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 95): Reducción del consumo de memoria en los modelos de transformadores

Los modelos basados en la arquitectura de transformadores demuestran una gran eficacia, pero su uso se complica por el elevado coste de los recursos tanto en la fase de formación como durante el funcionamiento. En este artículo, propongo familiarizarse con los algoritmos que permiten reducir el uso de memoria de tales modelos.
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Algoritmo de Algas Artificiales (Artificial Algae Algorithm, AAA)

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.
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Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 14): Herramienta Parabolic SAR (Stop and Reverse)

Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 14): Herramienta Parabolic SAR (Stop and Reverse)

Incorporar indicadores técnicos en el análisis de la acción del precio es un enfoque muy eficaz. Estos indicadores suelen resaltar niveles clave de reversiones y retrocesos, lo que ofrece información valiosa sobre la dinámica del mercado. En este artículo, mostramos cómo desarrollamos una herramienta automatizada que genera señales utilizando el indicador Parabolic SAR.
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Equilibrio de riesgos en la negociación simultánea de varios instrumentos comerciales

Equilibrio de riesgos en la negociación simultánea de varios instrumentos comerciales

Este artículo permitirá a los principiantes escribir desde cero la implementación de un script para el equilibrio de riesgos en la negociación simultánea de varios instrumentos comerciales, mientras que los usuarios experimentados podrán obtener nuevas ideas para la implementación de sus soluciones en cuanto a las opciones propuestas en este artículo.
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Del básico al intermedio: Indicador (I)

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.
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Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 4): Creación de un sistema de recuperación de zonas multinivel

Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 4): Creación de un sistema de recuperación de zonas multinivel

En este artículo, desarrollamos un sistema de recuperación de zonas multinivel en MQL5 que utiliza el RSI para generar señales de trading. Cada instancia de señal se añade dinámicamente a una estructura de matriz, lo que permite al sistema gestionar múltiples señales simultáneamente dentro de la lógica de recuperación de zona. Mediante este enfoque, demostramos cómo manejar de manera efectiva escenarios complejos de gestión comercial, manteniendo al mismo tiempo un diseño de código escalable y robusto.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 71): Ajuste del tiempo (IV)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 71): Ajuste del tiempo (IV)

En este artículo, mostraré cómo implementar lo presentado en el artículo anterior en el servicio de repetición/simulación. Pero, como suele ocurrir con muchas cosas en la vida, es habitual que surjan problemas. Y este caso no fue una excepción. Sigue leyendo y descubre cuál será el tema del próximo artículo de esta serie. El contenido expuesto aquí tiene como único propósito la enseñanza. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuyo objetivo no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.
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Redes neuronales en el trading: Red neuronal espacio-temporal (STNN)

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.
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Desarrollo de estrategias comerciales de tendencia basadas en el aprendizaje automático

Desarrollo de estrategias comerciales de tendencia basadas en el aprendizaje automático

El presente artículo propone un enfoque original para el desarrollo de estrategias de tendencia. Hoy aprenderemos a marcar ejemplos de entrenamiento y a entrenar clasificadores con ellos. El resultado serán sistemas comerciales listos para usar que se ejecutarán en el terminal MetaTrader 5.
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DoEasy. Elementos de control (Parte 18): Preparamos la funcionalidad para el scrolling de las pestañas en TabControl

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.
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Teoría de categorías en MQL5 (Parte 18): Cuadrado de la naturalidad

Teoría de categorías en MQL5 (Parte 18): Cuadrado de la naturalidad

El artículo continúa la serie sobre teoría de categorías, presentando transformaciones naturales que suponen un elemento clave de la teoría. Hoy echaremos un vistazo a su definición (aparentemente compleja) y luego profundizaremos en los ejemplos y métodos de aplicación de las transformaciones para pronosticar la volatilidad.
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Asesor Experto Grid-Hedge Modificado en MQL5 (Parte IV): Optimización de la estrategia de cuadrícula simple (I)

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.
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Elementos del análisis de correlación en MQL5: Prueba chi-cuadrado de Pearson de independencia y ratio de correlación.

Elementos del análisis de correlación en MQL5: Prueba chi-cuadrado de Pearson de independencia y ratio de correlación.

El artículo analiza las herramientas clásicas del análisis de correlaciones. Se hace hincapié en los breves antecedentes teóricos, así como en la aplicación práctica de la prueba de independencia chi-cuadrado de Pearson y la ratio de correlación.
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Algoritmo de colmena artificial — Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA): Pruebas y resultados

Algoritmo de colmena artificial — Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA): Pruebas y resultados

En este artículo, continuaremos analizando el algoritmo de colmena artificial ABHA profundizando en la codificación y observando los métodos restantes. Recordemos que cada abeja en el modelo está representada como un agente individual cuyo comportamiento dependerá de información interna y externa, así como del estado motivacional. Probaremos el algoritmo con varias funciones y resumiremos los resultados presentándolos en una tabla de calificación.
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Redes neuronales en el trading: Detección adaptativa de anomalías del mercado (Final)

Redes neuronales en el trading: Detección adaptativa de anomalías del mercado (Final)

Seguimos construyendo los algoritmos que sustentan el framework DADA, una herramienta avanzada para detectar anomalías en las series temporales. Este enfoque permite distinguir eficazmente las fluctuaciones aleatorias de los valores atípicos significativos. A diferencia de los métodos clásicos, el DADA se adapta dinámicamente a los distintos tipos de datos, seleccionando el nivel de compresión óptimo en cada caso.
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Algoritmos avanzados de ejecución de órdenes en MQL5: TWAP, VWAP y órdenes Iceberg

Algoritmos avanzados de ejecución de órdenes en MQL5: TWAP, VWAP y órdenes Iceberg

Un marco MQL5 que ofrece algoritmos de ejecución de nivel institucional (TWAP, VWAP, Iceberg) a los operadores minoristas a través de un gestor de ejecución unificado y un analizador de rendimiento para un corte y análisis de órdenes más fluido y preciso.
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Operando con el Calendario Económico MQL5 (Parte 10): Panel arrastrable y efectos al pasar el cursor para una navegación fluida por las noticias

Operando con el Calendario Económico MQL5 (Parte 10): Panel arrastrable y efectos al pasar el cursor para una navegación fluida por las noticias

En este artículo, mejoramos el Calendario Económico de MQL5 mediante la incorporación de un panel de control arrastrable que nos permite reubicar la interfaz para mejorar la visibilidad del gráfico. Implementamos efectos al pasar el cursor por los botones para mejorar la interactividad y garantizar una navegación fluida con una barra de desplazamiento posicionada dinámicamente.
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DoEasy. Elementos de control (Parte 17): Recortando partes invisibles de objetos, objetos WinForms auxiliares de botón con flechas

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.
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Del básico al intermedio: Unión (II)

Del básico al intermedio: Unión (II)

Este será un artículo muy divertido y bastante curioso, en varios aspectos. Abordará la unión, para resolver un problema discutido anteriormente. Además, exploraremos algunas situaciones inusuales que pueden surgir al usar una unión en aplicaciones. El contenido expuesto aquí tiene, pura y simplemente, una finalidad didáctica. En ningún caso debe considerarse como una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.
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Algoritmo de búsqueda orbital atómica - Atomic Orbital Search (AOS) Modificación

Algoritmo de búsqueda orbital atómica - Atomic Orbital Search (AOS) Modificación

En la segunda parte del artículo, seguiremos desarrollando una versión modificada del algoritmo AOS (Atomic Orbital Search), centrándonos en operadores específicos para mejorar su eficacia y adaptabilidad. Tras analizar los fundamentos y la mecánica del algoritmo, discutiremos ideas para mejorar el rendimiento y la capacidad de analizar espacios de soluciones complejos, proponiendo nuevos enfoques para ampliar su funcionalidad como herramienta de optimización.
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Gestión de capital en el trading y programa de contabilidad doméstica del tráder con base de datos

Gestión de capital en el trading y programa de contabilidad doméstica del tráder con base de datos

¿Cómo gestiona el capital un tráder? ¿Cómo debe llevar el tráder y el inversor los registros de gastos, ingresos, activos y pasivos? No solo voy a presentarle un programa de contabilidad, sino una herramienta que puede convertirse en su navegante financiero de confianza en el turbulento mar del trading.
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Modelos ocultos de Márkov en sistemas comerciales de aprendizaje automático

Modelos ocultos de Márkov en sistemas comerciales de aprendizaje automático

Los modelos ocultos de Márkov (HMM) son una potente clase de modelos probabilísticos diseñados para analizar datos secuenciales, donde los eventos observados dependen de alguna secuencia de estados no observados (ocultos) que forman un proceso de Márkov. Los principales supuestos del HMM incluyen la propiedad de Márkov para estados ocultos, lo que significa que la probabilidad de transición al siguiente estado depende solo del estado actual y la independencia de las observaciones dado el conocimiento del estado oculto actual.
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Hibridación de algoritmos basados en poblaciones. Esquema secuencial y paralelo

Hibridación de algoritmos basados en poblaciones. Esquema secuencial y paralelo

En este artículo, nos sumergiremos en el mundo de la hibridación de algoritmos de optimización analizando tres tipos clave: la mezcla de estrategias y la hibridación secuencial y paralela. Asimismo, realizaremos una serie de experimentos combinando y probando los algoritmos de optimización correspondientes.
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Integración de MQL5 con paquetes de procesamiento de datos (Parte 3): Visualización mejorada de datos

Integración de MQL5 con paquetes de procesamiento de datos (Parte 3): Visualización mejorada de datos

En este artículo, realizaremos una visualización de datos mejorada que va más allá de los gráficos básicos, incorporando características como interactividad, datos en capas y elementos dinámicos, lo que permite a los operadores explorar tendencias, patrones y correlaciones de manera más eficaz.
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Kit de herramientas de negociación MQL5 (Parte  5): Ampliación de la libreria EX5 de gestión del historial con funciones de posición

Kit de herramientas de negociación MQL5 (Parte 5): Ampliación de la libreria EX5 de gestión del historial con funciones de posición

Descubra cómo crear funciones EX5 exportables para consultar y guardar de forma eficiente datos históricos de posición. En esta guía paso a paso, ampliaremos la libreria de gestión del historial EX5 mediante el desarrollo de módulos que recuperan las propiedades clave de la posición cerrada más recientemente. Entre ellos se incluyen el beneficio neto, la duración de la operación, el stop loss basado en pips, el take profit, los valores de beneficio y otros detalles importantes.
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Redes neuronales en el trading: Pipeline inteligente de predicciones (Final)

Redes neuronales en el trading: Pipeline inteligente de predicciones (Final)

Este artículo ofrecerá una visión fascinante de cómo la incorporación de SwiGLU revela patrones de mercado ocultos y cómo la escasa combinación de expertos dentro de Decoder-Only Transformer hace que las predicciones sean más precisas a un coste computacional razonable. En este trabajo, analizaremos con detalle la integración de Time-MoE en MQL5 y OpenCL, describiendo la configuración y el entrenamiento del modelo paso a paso.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 75): Un nuevo Chart Trade (II)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 75): Un nuevo Chart Trade (II)

En este artículo explicaré gran parte de la clase C_ChartFloatingRAD. Esta es la encargada de hacer que Chart Trade funcione. Sin embargo, no terminaré la explicación aquí. La finalizaré en el próximo artículo, ya que el contenido de este es bastante denso y necesita ser comprendido a fondo. El contenido expuesto aquí tiene como único objetivo la enseñanza. En ningún caso debe considerarse como una aplicación cuya finalidad sea distinta a la enseñanza y el estudio de los conceptos mostrados.
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Teoría de categorías (Parte 9): Acciones de monoides

Teoría de categorías (Parte 9): Acciones de monoides

El presente artículo continúa la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5. En este artículo examinaremos las acciones de los monoides como un medio de transformación de los monoides descritos en el artículo anterior para aumentar sus aplicaciones.
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Redes neuronales en el trading: Aprendizaje contextual aumentado por memoria (MacroHFT)

Redes neuronales en el trading: Aprendizaje contextual aumentado por memoria (MacroHFT)

Hoy le propongo familiarizarse con el framework MacroHFT, que aplica el aprendizaje por refuerzo dependiente del contexto y la memoria para mejorar las decisiones en el comercio de criptodivisas de alta frecuencia utilizando datos macroeconómicos y agentes adaptativos.
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Cierres parciales condicionales (Parte 1): Creación de la clase base

Cierres parciales condicionales (Parte 1): Creación de la clase base

En este artículo implementaremos un nuevo método para la gestión de posiciones, parecido a los cierres parciales "simples" que implementamos anteriormente, pero con una diferencia importante. En lugar de basarse en niveles de takeprofit fijos, este enfoque aplica los cierres parciales al momento de cumplirse cierta condición específica. De ahí su nombre: "Cierres parciales condicionales". En esta primera parte de la implementación en MQL5 veremos cómo funciona esta técnica de gestión de posiciones.
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DoEasy. Elementos de control (Parte 22): SplitContainer. Cambiando las propiedades del objeto creado

DoEasy. Elementos de control (Parte 22): SplitContainer. Cambiando las propiedades del objeto creado

En este artículo, implementaremos la capacidad de cambiar las propiedades y el aspecto del control SplitContainer después de haberlo creado.
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Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 5): Desarrolla y prueba una estrategia de trading con LLMs (II), LoRA-Tuning

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.