Artículos sobre programación en el lenguaje MQL5

En este artículo te mostraré cómo bloquear un indicador, simplemente utilizando el lenguaje MQL5, de una forma muy interesante y sorprendente.

En esta serie de artículos, revisamos estrategias de negociación bien conocidas para ver si podemos mejorarlas utilizando IA. En el artículo de hoy comprobaremos si existe una relación fiable entre los metales preciosos y las divisas.

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.

El artículo describe una variante de emulación de opciones a través de un activo subyacente, implementada en el lenguaje de programación MQL5. Asimismo, se comparan las ventajas y desventajas del enfoque elegido con opciones bursátiles reales utilizando el ejemplo del mercado de futuros FORTS de la bolsa de Moscú MOEX y la bolsa de criptomonedas Bybit.

La acción del precio es un método fundamental para identificar configuraciones de trading rentables. Sin embargo, el seguimiento manual de los movimientos y patrones de precios puede resultar complicado y llevar mucho tiempo. Para solucionar esto, estamos desarrollando herramientas que analizan automáticamente la evolución de los precios, proporcionando señales oportunas cada vez que se detectan oportunidades potenciales. Este artículo presenta una herramienta robusta que aprovecha las rupturas fractales junto con las medias móviles exponenciales (EMA) de 14 y 200 periodos para generar señales de trading fiables, ayudando a los operadores a tomar decisiones informadas con mayor confianza.

Monte-Carlo es el cuarto algoritmo diferente de aprendizaje por refuerzo que estamos considerando con el objetivo de explorar su implementación en los asesores expertos ensamblados por el asistente. Aunque se basa en el muestreo aleatorio, ofrece numerosas posibilidades de simulación que podemos aprovechar.

Este artículo mejora nuestro panel de control del calendario económico al implementar actualizaciones de noticias en tiempo real para mantener la información del mercado actualizada y útil. Integramos técnicas de obtención de datos en tiempo real en MQL5 para actualizar continuamente los eventos en el panel de control, mejorando así la capacidad de respuesta de la interfaz. Esta actualización garantiza que podamos acceder a las últimas noticias económicas directamente desde el panel de control, optimizando las decisiones comerciales basadas en los datos más recientes.

Aprenda a completar la creación del módulo final en la librería History Manager EX5, centrándose en las funciones responsables de gestionar la orden pendiente cancelada más recientemente. Esto le proporcionará las herramientas necesarias para recuperar y almacenar de manera eficiente los detalles clave relacionados con las órdenes pendientes canceladas con MQL5.

Seguimos integrando en los modelos comerciales los métodos propuestos por los autores del framework Attraos. Recordemos que este framework usa conceptos de la teoría del caos para resolver problemas de previsión de series temporales, interpretándolos como proyecciones de sistemas dinámicos caóticos multidimensionales.

Este artículo es el comienzo de una serie de desarrollos para una biblioteca llamada “Connexus” para facilitar las solicitudes HTTP con MQL5. El objetivo de este proyecto es brindarle al usuario final esta oportunidad y mostrarle cómo utilizar esta biblioteca auxiliar. Mi intención era hacerlo lo más sencillo posible para facilitar el estudio y ofrecer la posibilidad de desarrollos futuros.

La diversificación y optimización de la cartera distribuye estratégicamente las inversiones entre múltiples activos para minimizar el riesgo, al tiempo que selecciona la combinación ideal de activos para maximizar la rentabilidad basándose en métricas de rendimiento ajustadas al riesgo.

Uno de los métodos de análisis técnico es el análisis de ondas. En este artículo nos ocuparemos de las ondas triangulares y de sierra. Usando estas ondas como base, podemos construir varios indicadores técnicos, con la ayuda de los cuales se puede analizar el movimiento de los precios en el mercado.

Seguimos trabajando en la aplicación de los planteamientos del framework CATCH, que combina la transformada de Fourier y el mecanismo de parcheo de frecuencias para posibilitar una detección precisa de las anomalías del mercado. En este artículo, finalizaremos nuestra propia visión de los enfoques propuestos y probaremos los nuevos modelos con datos históricos reales.

Las noticias impulsan los mercados financieros, especialmente las publicaciones importantes como las de nóminas no agrícolas (NFP, por sus siglas en inglés). Todos hemos sido testigos de cómo un solo titular puede desencadenar fuertes fluctuaciones de precios. En este artículo, profundizamos en la poderosa intersección entre los datos de noticias y la Inteligencia Artificial.

En este artículo, analizaremos las modificaciones necesarias para que el sistema de repetición/simulación pueda operar de manera más eficiente y segura. También mostraré algo de interés para quienes deseen aprovechar al máximo el uso de clases. Además, abordaré un problema específico de MQL5 que reduce el rendimiento del código al trabajar con clases y explicaré cómo resolverlo.

Aquí consideraremos la evolución del algoritmo ACS: tres modificaciones destinadas a mejorar las características de convergencia y la eficiencia del algoritmo. Transformación de uno de los principales algoritmos de optimización. De las modificaciones matriciales a los planteamientos revolucionarios en materia de formación de la población.

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.

En este artículo mejoramos el script Quarters original con la introducción del Quarters Board, una herramienta que te permite alternar los niveles de cuartos directamente en el gráfico sin necesidad de volver a revisar el código. Puede activar o desactivar fácilmente niveles específicos, y el EA también proporciona comentarios sobre la dirección de la tendencia para ayudarle a comprender mejor los movimientos del mercado.

En este artículo, veremos qué es un código estructurado. Muchas personas confunden el código estructurado con el código organizado. Sin embargo, existe una diferencia entre ambos conceptos. Esto se explicará en este artículo. A pesar de la aparente complejidad que se notará en el primer contacto con este tipo de codificación, he intentado abordar el tema de la mejor manera posible. Pero este artículo es solo el primer paso hacia algo más grande.

Este proyecto explora la fusión del aprendizaje profundo y el análisis técnico para probar estrategias de trading en forex. Se utiliza un script en Python para experimentar rápidamente, empleando un modelo ONNX junto con indicadores tradicionales como PSAR, SMA y RSI para predecir los movimientos del EURUSD. A continuación, un script de MetaTrader 5 lleva esta estrategia a un entorno en vivo, utilizando datos históricos y análisis técnicos para tomar decisiones de negociación informadas. Los resultados de las pruebas retrospectivas indican un planteamiento prudente pero coherente, centrado en la gestión del riesgo y el crecimiento constante más que en la búsqueda agresiva de beneficios.

Soft Actor Critic es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que utiliza tres redes neuronales. Una red de actores y dos redes de críticos. Estos modelos de aprendizaje automático se emparejan en una relación maestro-esclavo en la que los críticos se modelan para mejorar la precisión de las previsiones de la red de actores. Al tiempo que introducimos ONNX en esta serie, exploramos cómo estas ideas podrían ponerse a prueba como una señal personalizada de un asesor experto ensamblado por un asistente.

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.

Este artículo explora la posibilidad de mejorar la previsión de los precios usando como base el análisis comercial volumétrico mediante la integración de los principios del análisis técnico con la arquitectura de redes neuronales LSTM. Prestaremos especial atención a la detección e interpretación de volúmenes anómalos, el uso de clusterización y la generación y definición de características basadas en el volumen en el contexto del aprendizaje automático.

El artículo profundiza en la implementación de un algoritmo modificado de análisis de componentes por selección ascendente, inspirándose en la investigación presentada en «Forward Selection Component Analysis: Algorithms and Applications» (Análisis de componentes por selección ascendente: algoritmos y aplicaciones), de Luca Puggini y Sean McLoone.

Este artículo detalla la creación de un sistema de detección de regímenes de mercado MQL5 utilizando métodos estadísticos como la autocorrelación y la volatilidad. Se proporciona el código para que las clases clasifiquen las condiciones de tendencia, rango y volatilidad y un indicador personalizado.

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.

Este trabajo presenta un nuevo algoritmo metaheurístico de optimización CSA (Circle Search Algorithm) basado en las propiedades geométricas del círculo. El algoritmo usa el principio de desplazamiento de puntos por tangentes para encontrar la solución óptima combinando fases de exploración global y explotación local.

Un último detalle: Aunque no se incluye en este artículo, explicaré el código del servicio que se estará utilizando en el próximo, ya que usaremos este mismo código como trampolín para lo que realmente estamos desarrollando. Así que ten un poco de paciencia y espera el próximo artículo, pues las cosas se están poniendo cada día más interesantes.

En este artículo comenzaremos a abordar el problema del exceso de ticks, que puede afectar a la aplicación cuando usamos datos reales. Este exceso complica muchas veces la correcta temporización necesaria para construir la barra de un minuto dentro de la ventana adecuada.

Presentamos una arquitectura en la que el EA habla con un AI Manager que consulta a OpenAI, Claude, Gemini y DeepSeek, parsea sus JSON y los convierte a un estándar AIResponse. Con un prompt común y un sistema de votación ponderada con quórum, se obtiene una señal final COMPRAR/VENDER/MANTENER. Incluye gestión de errores, temporizador y un EA mínimo para su integración práctica.

Este artículo detalla un algoritmo de optimización inspirado en el tiro con arco, centrado en el uso del método de la ruleta como mecanismo de selección de zonas prometedoras para las "flechas". Este método nos permite evaluar la calidad de las soluciones y seleccionar las más prometedoras para seguir estudiándolas.