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 97): Entrenamiento de un modelo con el MSFformer

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 97): Entrenamiento de un modelo con el MSFformer

Al estudiar las distintas arquitecturas de construcción de modelos, prestamos poca atención al proceso de entrenamiento de los mismos. En este artículo intentaremos rellenar ese vacío.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 66): Presionando play en el servicio (VII)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 66): Presionando play en el servicio (VII)

En este artículo, implementaremos una primera solución para identificar cuándo puede aparecer una nueva barra en el gráfico. Esta solución es aplicable a diversas situaciones. Sin embargo, comprender su desarrollo puede ayudarte a entender varios aspectos. 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 presentados.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 70): Ajuste del tiempo (III)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 70): Ajuste del tiempo (III)

En este artículo, mostraré cómo utilizar la función CustomBookAdd de manera correcta y funcional. Aunque pueda parecer sencillo, tiene muchas implicaciones. Por ejemplo, permite indicar al indicador de mouse si el símbolo personalizado está en subasta, en negociación o si el mercado está cerrado. El contenido expuesto aquí tiene como único objetivo ser didáctico. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad sea distinta a la de aprender y estudiar los conceptos mostrados.
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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 20): Regresión simbólica

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 20): Regresión simbólica

La regresión simbólica es una forma de regresión que parte de supuestos mínimos o nulos sobre cómo sería el modelo subyacente que traza los conjuntos de datos objeto de estudio. Aunque puede implementarse mediante Métodos Bayesianos o Redes Neuronales, veremos cómo una implementación con Algoritmos Genéticos puede ayudar a personalizar una clase de señal experta utilizable en el asistente MQL5.
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Cómo empezar a trabajar con MQL5 Algo Forge

Cómo empezar a trabajar con MQL5 Algo Forge

Le presentamos MQL5 Algo Forge, un portal especial para desarrolladores de algoritmos comerciales. El portal combina las características de Git con una interfaz fácil de usar para mantener y organizar proyectos dentro del ecosistema MQL5. Aquí podrá suscribirse a autores que le resulten interesantes, crear equipos y llevar a cabo proyectos conjuntos sobre trading algorítmico.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 68): Ajuste del tiempo (I)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 68): Ajuste del tiempo (I)

A continuación, continuaremos con el trabajo de lograr que el indicador del mouse nos informe sobre el tiempo restante de la barra en momentos de baja liquidez. Aunque a primera vista parece sencillo, verás que esta tarea es mucho más complicada. Esto se debe a algunos obstáculos que tendremos que superar. Por eso, es importante que sigas esta primera parte para poder comprender las siguientes.
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Del básico al intermedio: Paso por valor o por referencia

Del básico al intermedio: Paso por valor o por referencia

En este artículo entenderás en la práctica la diferencia entre el paso por valor y el paso por referencia. Aunque parece algo aparentemente sencillo y que no suele causar problemas, muchos programadores con una considerable experiencia suelen enfrentarse a verdaderos contratiempos con sus códigos, precisamente por este pequeño detalle. Saber cuándo, cómo y por qué usar un paso por valor o un paso por referencia marcará una gran diferencia en tu vida como programador. El contenido presentado aquí tiene como único objetivo la enseñanza. En ningún caso debe considerarse como una aplicación destinada a otro fin que no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.
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Optimización de la quimiotaxis bacteriana - Bacterial Chemotaxis Optimisation (BCO)

Optimización de la quimiotaxis bacteriana - Bacterial Chemotaxis Optimisation (BCO)

Este artículo presenta la versión original del algoritmo de optimización de la quimiotaxis bacteriana (BCO) y su versión modificada. Hoy veremos con detalle todas las diferencias, centrándonos en la nueva versión de BCOm, que simplifica el mecanismo de movimiento bacteriano, reduce la dependencia de la historia de cambios de posición y utiliza operaciones matemáticas más sencillas en comparación con la versión original, sobrecargada computacionalmente. También realizaremos pruebas y extraeremos conclusiones.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 76): Exploración de diversos patrones de interacción con Multi-future Transformer

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 76): Exploración de diversos patrones de interacción con Multi-future Transformer

Este artículo continúa con el tema de la predicción del próximo movimiento de los precios. Le invito a conocer la arquitectura del Transformador Multifuturo. Su idea principal es descomponer la distribución multimodal del futuro en varias distribuciones unimodales, lo que permite simular eficazmente varios modelos de interacción entre agentes en la escena.
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Del básico al intermedio: Variables (III)

Del básico al intermedio: Variables (III)

Aquí veremos cómo utilizar las variables y constantes predefinidas por el lenguaje MQL5. Además, echaremos un vistazo a otro tipo especial de variable: las funciones. Saber trabajar de manera correcta con estas variables puede marcar la diferencia entre una aplicación que funciona y una que no. Para comprender lo que se expondrá aquí es necesario haber entendido lo visto en los artículos anteriores.
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Redes neuronales en el trading: Modelos con transformada de wavelet y atención multitarea (Final)

Redes neuronales en el trading: Modelos con transformada de wavelet y atención multitarea (Final)

En el artículo anterior, analizamos los fundamentos teóricos y pusimos en práctica los planteamientos del framework Multitask-Stockformer, que combina la transformada de wavelet y el modelo multitarea Self-Attention. Hoy seguiremos aplicando los algoritmos del framework anterior y evaluaremos su eficacia con datos históricos reales.
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Del básico al intermedio: Comando WHILE y DO WHILE

Del básico al intermedio: Comando WHILE y DO WHILE

En este artículo veremos de manera práctica y bastante didáctica el primer comando de bucle. A pesar de que muchos principiantes sienten temor al enfrentarse a la necesidad de crear bucles, saber cómo hacerlo de manera adecuada y segura, es algo que solo la experiencia y la práctica pueden proporcionar. Pero, ¿quién sabe? Tal vez pueda ayudarte a reducir las dificultades y el sufrimiento, mostrándote los principales problemas y precauciones que debes tener al utilizar bucles en tus códigos. 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.
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Del básico al intermedio: Directiva Include

Del básico al intermedio: Directiva Include

En este artículo, hablaremos de una directiva de compilación ampliamente utilizada en los diversos códigos que puedes encontrar en MQL5. Aunque esta directiva de compilación se explicará aquí de manera bastante básica y superficial, es importante comenzar a entender cómo usarla, ya que pronto será indispensable para avanzar hacia un nivel de programación superior. 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.
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Cuerpo en Connexus (Parte 4): Añadiendo compatibilidad con cuerpos HTTP

Cuerpo en Connexus (Parte 4): Añadiendo compatibilidad con cuerpos HTTP

En este artículo, exploramos el concepto de cuerpo en las solicitudes HTTP, que es esencial para enviar datos como JSON y texto sin formato. Discutimos y explicamos cómo usarlo correctamente con los encabezados adecuados. También presentamos la clase ChttpBody, parte de la biblioteca Connexus, que simplificará el trabajo con el cuerpo de las solicitudes.
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Algoritmo de Big Bang y Big Crunch

Algoritmo de Big Bang y Big Crunch

En el presente artículo, le presentamos el método Big Bang - Big Crunch, que consta de dos fases clave: la creación cíclica de puntos aleatorios y su compresión hasta una solución óptima. Este enfoque combina exploración y refinamiento, lo cual permite encontrar soluciones progresivamente mejores y descubre nuevas oportunidades en el campo de la optimización.
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Observador de Connexus (Parte 8): Cómo agregar un observador de solicitudes

Observador de Connexus (Parte 8): Cómo agregar un observador de solicitudes

En esta última entrega de nuestra serie de bibliotecas Connexus, exploramos la implementación del patrón Observer, así como refactorizaciones esenciales de rutas de archivos y nombres de métodos. Esta serie cubrió todo el desarrollo de Connexus, diseñado para simplificar la comunicación HTTP en aplicaciones complejas.
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Formulación Genérica de Optimización (GOF, Generic Optimization Formulation) utilizando el `Criterio máximos del usuario` (Custom Max) con múltiples restricciones en el Probador de Estrategias

Formulación Genérica de Optimización (GOF, Generic Optimization Formulation) utilizando el `Criterio máximos del usuario` (Custom Max) con múltiples restricciones en el Probador de Estrategias

En este artículo presentaremos una forma de implementar problemas de optimización con múltiples objetivos y restricciones al seleccionar «Custom Max» en la pestaña Setting del terminal MetaTrader 5. Como ejemplo, el problema de optimización podría ser: Maximizar el Factor de Beneficio, el Beneficio Neto y el Factor de Recuperación, de forma que la reducción sea inferior al 10%, el número de pérdidas consecutivas sea inferior a 5 y el número de operaciones por semana sea superior a 5.
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Reimaginando las estrategias clásicas en MQL5 (Parte III): Previsión del FTSE 100

Reimaginando las estrategias clásicas en MQL5 (Parte III): Previsión del FTSE 100

En esta serie de artículos, revisaremos estrategias de negociación muy conocidas para averiguar si podemos mejorarlas utilizando la IA. En el artículo de hoy, exploraremos el FTSE 100 e intentaremos predecir el índice utilizando una parte de los valores individuales que lo componen.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 74): Un nuevo Chart Trade (I)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 74): Un nuevo Chart Trade (I)

En este artículo, modificaremos el último código visto en esta secuencia sobre Chart Trade. Estos cambios son necesarios para adaptar el código al modelo actual del sistema de repetición/simulador. El contenido expuesto aquí tiene como único propósito ser didáctico. En ningún caso debe considerarse una aplicación destinada a otros fines que no sean el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.
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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 36): Q-Learning con Cadenas de Markov

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 36): Q-Learning con Cadenas de Markov

El aprendizaje de refuerzo es uno de los tres principios principales del aprendizaje automático, junto con el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. Por lo tanto, se preocupa del control óptimo o de aprender la mejor política a largo plazo que se adapte mejor a la función objetivo. Con este telón de fondo, exploramos su posible papel en la información del proceso de aprendizaje de una MLP de un Asesor Experto montado por un asistente.
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Aprendizaje automático y Data Science (Parte 31): Uso de los modelos de inteligencia artificial CatBoost

Aprendizaje automático y Data Science (Parte 31): Uso de los modelos de inteligencia artificial CatBoost

Los modelos de IA CatBoost han ganado popularidad masiva recientemente entre las comunidades de aprendizaje automático debido a su precisión predictiva, eficiencia y robustez ante conjuntos de datos dispersos y difíciles. En este artículo, vamos a discutir en detalle cómo implementar este tipo de modelos en un intento de vencer al mercado de divisas.
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Explorando la criptografía en MQL5: Un enfoque paso a paso

Explorando la criptografía en MQL5: Un enfoque paso a paso

Este artículo analiza la integración de la criptografía en MQL5, mejorando la seguridad y la funcionalidad de los algoritmos de trading. Cubriremos los métodos criptográficos clave y su aplicación práctica en el comercio automatizado.
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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 47): Aprendizaje por refuerzo con diferencia temporal

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 47): Aprendizaje por refuerzo con diferencia temporal

La diferencia temporal es otro algoritmo del aprendizaje por refuerzo que actualiza los valores Q basándose en la diferencia entre las recompensas previstas y las reales durante el entrenamiento del agente. Se centra específicamente en la actualización de los valores Q sin tener en cuenta su emparejamiento estado-acción. Por lo tanto, veremos cómo aplicar esto, tal y como hemos hecho en artículos anteriores, en un Asesor Experto creado mediante un asistente.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 77): Un nuevo Chart Trade (IV)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 77): Un nuevo Chart Trade (IV)

En este artículo, explicaré algunos detalles y precauciones que debes tener en cuenta al crear un protocolo de comunicación. Son cosas bastante básicas y simples. No voy a profundizar demasiado en este artículo. Pero es necesario que comprendas su contenido para entender lo que sucederá en el receptor.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 79): Adición de solicitudes en el contexto de estado (FAQ)

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 79): Adición de solicitudes en el contexto de estado (FAQ)

En el artículo anterior, nos familiarizamos con uno de los métodos para detectar objetos en una imagen. Sin embargo, el procesamiento de una imagen estática se diferencia ligeramente del trabajo con series temporales dinámicas que incluyen la dinámica de los precios que hemos analizado. En este artículo les presentaré un método de detección de objetos en vídeo que resulta algo más cercano al problema que estamos resolviendo.
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Operar con noticias de manera sencilla (Parte 5): Ejecución de operaciones (II)

Operar con noticias de manera sencilla (Parte 5): Ejecución de operaciones (II)

Este artículo ampliará la clase de gestión de operaciones para incluir órdenes de compra y venta con límite (buy-stop y sell-stop) con el fin de operar con eventos de noticias e implementar una restricción de vencimiento en estas órdenes para evitar cualquier operación nocturna. Se incorporará una función de deslizamiento (slippage) al experto para intentar prevenir o minimizar el posible deslizamiento que puede producirse al utilizar órdenes stop en las operaciones, especialmente durante eventos noticiosos.
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Operar con el Calendario Económico MQL5 (Parte 1): Dominar las funciones del Calendario Económico MQL5

Operar con el Calendario Económico MQL5 (Parte 1): Dominar las funciones del Calendario Económico MQL5

En este artículo, exploramos cómo utilizar el Calendario Económico MQL5 para operar, comenzando por comprender sus funciones principales. A continuación, implementamos las funciones clave del Calendario Económico en MQL5 para extraer datos relevantes de noticias que nos ayuden a tomar decisiones de trading. Finalmente, concluimos mostrando cómo utilizar esta información para mejorar las estrategias comerciales de manera efectiva.
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Redes neuronales en el trading: Agente multimodal con herramientas complementarias (FinAgent)

Redes neuronales en el trading: Agente multimodal con herramientas complementarias (FinAgent)

Hoy querríamos presentarle el FinAgent, un framework de agente multimodal para el comercio financiero diseñado para analizar distintos tipos de datos que reflejan la dinámica del mercado y los patrones comerciales históricos.
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Cómo empezar a trabajar con MQL5 Algo Forge

Cómo empezar a trabajar con MQL5 Algo Forge

Le presentamos MQL5 Algo Forge, un portal especial para desarrolladores de algoritmos comerciales. El portal combina las características de Git con una interfaz fácil de usar para mantener y organizar proyectos dentro del ecosistema MQL5. Aquí podrá suscribirse a autores que le resulten interesantes, crear equipos y llevar a cabo proyectos conjuntos sobre trading algorítmico.
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Simulación de mercado (Parte 04): Creación de la clase C_Orders (I)

Simulación de mercado (Parte 04): Creación de la clase C_Orders (I)

En este artículo comenzaremos a construir la clase C_Orders para poder enviar órdenes al servidor de negociación. Lo haremos poco a poco, ya que el objetivo es explicar detalladamente cómo se realizará esto a través del sistema de mensajería.
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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 32): Regularización

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 32): Regularización

La regularización es una forma de penalizar la función de pérdida en proporción a la ponderación discreta aplicada a lo largo de las distintas capas de una red neuronal. Observamos la importancia que esto puede tener, para algunas de las diversas formas de regularización, en ejecuciones de prueba con un Asesor Experto ensamblado mediante el asistente.
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Selección de características paso a paso en MQL5

Selección de características paso a paso en MQL5

En este artículo, presentamos una versión modificada de la selección de características paso a paso, implementada en MQL5. Este enfoque se basa en las técnicas descritas en Algoritmos modernos de minería de datos en C++ y CUDA C de Timothy Masters.
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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 18): Búsqueda de arquitectura neural con vectores propios

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 18): Búsqueda de arquitectura neural con vectores propios

Búsqueda de arquitectura neuronal, un enfoque automatizado para determinar la configuración ideal de la red neuronal, puede ser una ventaja cuando se enfrentan muchas opciones y grandes conjuntos de datos de prueba. Analizamos cómo, cuando se combinan vectores propios, este proceso puede resultar aún más eficiente.
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Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 9): Asesor Experto de múltiples estrategias (II)

Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 9): Asesor Experto de múltiples estrategias (II)

El número de estrategias que se pueden integrar en un Asesor Experto es prácticamente ilimitado. Sin embargo, cada estrategia adicional aumenta la complejidad del algoritmo. Al incorporar múltiples estrategias, un Asesor Experto puede adaptarse mejor a las condiciones cambiantes del mercado, lo que puede mejorar su rentabilidad. Hoy exploraremos cómo implementar MQL5 para una de las estrategias más destacadas desarrolladas por Richard Donchian, mientras continuamos mejorando la funcionalidad de nuestro Asesor Experto Trend Constraint.
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Modelos polinómicos en el trading

Modelos polinómicos en el trading

Este artículo trata sobre los polinomios ortogonales. Su uso puede suponer la base de un análisis más preciso y eficaz de la información del mercado, de modo que el tráder pueda tomar decisiones más informadas.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 93): Predicción adaptativa en los ámbitos de la frecuencia y el tiempo (Parte final)

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 93): Predicción adaptativa en los ámbitos de la frecuencia y el tiempo (Parte final)

En este artículo, continuamos la aplicación de los planteamientos del modelo ATFNet, que combina de forma adaptativa los resultados de 2 bloques (frecuencia y tiempo) dentro de la predicción de series temporales.
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Algoritmo de optimización del comportamiento social adaptativo (ASBO): — Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Evolución en dos fases

Algoritmo de optimización del comportamiento social adaptativo (ASBO): — Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Evolución en dos fases

Este artículo supone una continuación del tema del comportamiento social de los organismos vivos y su impacto en el desarrollo de un nuevo modelo matemático: el ASBO (Adaptive Social Behavior Optimization). Así, nos sumergiremos en la evolución en dos fases, probaremos el algoritmo y sacaremos conclusiones. Al igual que en la naturaleza un grupo de organismos vivos une sus esfuerzos para sobrevivir, el ASBO utiliza los principios de comportamiento colectivo para resolver problemas de optimización complejos.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 72): Una comunicación inesperada (I)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 72): Una comunicación inesperada (I)

Lo que construiremos será complejo de entender. Por esta razón, en este artículo solo presentaré el inicio de la construcción. Léelo con calma, ya que es esencial comprender su contenido para pasar al siguiente paso. El objetivo de este contenido es meramente didáctico, sin aplicación práctica más allá del aprendizaje y estudio de los conceptos presentados.
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Dominando los registros (Parte 1): Conceptos fundamentales y primeros pasos en MQL5

Dominando los registros (Parte 1): Conceptos fundamentales y primeros pasos en MQL5

¡Bienvenidos al comienzo de otro viaje! Este artículo abre una serie especial donde crearemos, paso a paso, una biblioteca para la manipulación de registros, diseñada para quienes desarrollan en el lenguaje MQL5.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 53): Esto complica las cosas (V)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 53): Esto complica las cosas (V)

En este artículo, presentaré un tema muy importante, que pocos comprenden realmente: Eventos personalizados. Peligros. Ventajas y fallos causados por tales elementos. Este tema es clave para quienes desean convertirse en programadores profesionales en MQL5 o en cualquier otro tipo de lenguaje. Por ello, nos centraremos en MQL5 y MetaTrader 5.