Artículos sobre programación en el lenguaje MQL5

SARSA, que es la abreviatura de State-Action-Reward-State-Action (Estado-Acción-Recompensa-Estado-Acción), es otro algoritmo que se puede utilizar al implementar el aprendizaje por refuerzo. Por lo tanto, tal y como vimos con Q-Learning y DQN, analizamos cómo se podría explorar e implementar esto como un modelo independiente, en lugar de solo como un mecanismo de entrenamiento, en los asesores expertos ensamblados por el asistente.

En este artículo, creamos un asesor experto de trading con cuadrículas en MQL5 que utiliza el escalado dinámico de lotes. Cubrimos el diseño de la estrategia, la implementación del código y el proceso de backtesting. Por último, compartimos conocimientos clave y mejores prácticas para optimizar el sistema de comercio automatizado.

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.

En este artículo, veremos un concepto de programación muy interesante y bastante divertido, aunque debe ser tratado con extremo respeto, ya que un mal uso o un mal entendimiento del mismo convierte programas relativamente simples en algo innecesariamente complicado. Aunque, el buen uso y la perfecta adecuación en situaciones igualmente adecuadas convierten la recursividad en un gran aliado para resolver cuestiones que, de otra forma, serían mucho más trabajosas y demoradas. El contenido expuesto aquí tiene un propósito puramente didáctico. En ningún caso debe ser considerado como una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.

En este artículo, creamos un indicador del canal de Keltner con gráficos personalizados en MQL5. Detallamos la integración de medias móviles, cálculos ATR y visualización mejorada de gráficos. También cubrimos el backtesting para evaluar el rendimiento del indicador y obtener información práctica sobre el trading.

Les presento mi nuevo algoritmo basado en la población, el BIO (Blood Inheritance Optimization), inspirado en el sistema de herencia del grupo sanguíneo humano. En este algoritmo, cada solución tiene un "grupo sanguíneo" distinto que determina su forma de evolucionar. Al igual que en la naturaleza, el grupo sanguíneo de un niño se hereda según reglas específicas, en el BIO las nuevas soluciones obtienen sus características mediante un sistema de herencia y mutaciones.

En artículos anteriores, revisamos los aspectos teóricos del framework PSformer, que incluye dos importantes innovaciones en la arquitectura del Transformer clásico: el mecanismo de compartición de parámetros (PS) y la atención a los segmentos espaciotemporales (SegAtt). En este artículo, continuaremos el trabajo sobre la implementación de los enfoques propuestos mediante MQL5.

En este artículo, vamos entender por qué se crearon estructuras en lenguajes de programación como MQL5, así como también por qué, en algunos momentos, las estructuras son formas ideales de transferir valores entre funciones y procedimientos, mientras que, en otros momentos, pueden no ser la mejor forma de hacerlo.

Probablemente ya hayas oído hablar de los punteros cuando se habla de programación. Pero ¿sabías que podemos hacer uso de este tipo de dato aquí, en MQL5? Esto, claro, de una manera que no nos haga perder el control ni genere comportamientos extraños durante la ejecución del código. Sin embargo, como es un recurso de uso muy específico y orientado a ciertos tipos de actividad, es difícil ver a alguien hablar sobre qué es un puntero y cómo usarlo en MQL5.

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.

Antes de continuar con el desarrollo de asesores expertos multidivisas, vamos a intentar crear un nuevo proyecto utilizando la biblioteca desarrollada. Usando este ejemplo, descubriremos cómo organizar mejor el almacenamiento del código fuente y cómo puede ayudarnos el uso del nuevo repositorio de código de MetaQuotes.

En este artículo, hablaremos sobre cómo crear un control «Contenedor» que permita desplazarse por su contenido. Dentro del proceso, se mejorarán las clases ya implementadas de controles de la biblioteca gráfica.

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.

Hoy crearemos un gestor de riesgos profesional remoto para Forex en Python, y los desplegaremos en un servidor paso a paso. En el transcurso del artículo entenderemos cómo gestionar programáticamente los riesgos en Forex, y cómo no agotar más nuestro depósito en el mundo de las divisas.

Este artículo presenta la transformación del conocido y popular método de optimización ADAM basado en gradientes en un algoritmo basado en poblaciones y su modificación con la introducción de individuos híbridos. El nuevo enfoque permite crear agentes que combinen elementos de soluciones exitosas mediante una distribución de probabilidades. Una innovación clave es la generación de poblaciones híbridas que acumulan de forma adaptativa la información de las soluciones más prometedoras, mejorando la eficacia de la búsqueda en espacios multidimensionales complejos.

Hoy proponemos al lector familiarizarse con el método de análisis multimodal complejo de interacción y comprensión de características.

En este debate, damos un paso más allá al desglosar nuestro programa MQL5 en módulos más pequeños y manejables. Estos componentes modulares se integrarán posteriormente en el programa principal, mejorando su organización y facilidad de mantenimiento. Este enfoque simplifica la estructura de nuestro programa principal y permite reutilizar los componentes individuales en otros asesores expertos (EA) y desarrollos de indicadores. Al adoptar este diseño modular, creamos una base sólida para futuras mejoras, lo que beneficia tanto a nuestro proyecto como a la comunidad de desarrolladores en general.

Hoy analizaremos varios métodos de discretización de precios en Python + MQL5. En este artículo compartiré mi experiencia práctica en el desarrollo de una biblioteca Python que implementa toda una gama de enfoques para la formación de barras: desde las clásicas Volume y Range bars hasta métodos más exóticos como Renko y Kagi, velas de ruptura de tres líneas, barras de Rango; ¿cuáles son sus estadísticas, de qué otra forma se pueden representar los precios de forma discreta?

En este artículo, empezaremos a explorar algunos tipos especiales de datos. Empezaremos definiendo qué es una cadena de texto (string) y explicando cómo utilizar algunos procedimientos básicos. Esto nos permitirá trabajar con este tipo de dato, que puede resultar curioso, aunque en ciertos momentos puede resultar un poco confuso para principiantes. El contenido expuesto aquí tiene un propósito puramente didáctico. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea aprender y estudiar los conceptos mostrados.

En nuestro artículo anterior presentamos un script sencillo llamado «The Quarters Drawer». Partiendo de esa base, ahora damos el siguiente paso creando un Asesor Experto (Expert Advisor, EA) de monitoreo, destinado a seguir estos cuartos y a proporcionar supervisión sobre posibles reacciones del mercado en dichos niveles. Acompáñenos mientras exploramos el proceso de desarrollo de una herramienta de detección de zonas en este artículo.

El asesor experto (EA) «Market Structure Flip Detector» actúa como su socio vigilante, observando constantemente los cambios en el sentimiento del mercado. Mediante el uso de umbrales basados en el rango verdadero medio (ATR), detecta eficazmente los cambios de estructura y señala cada «máximo más bajo» y cada «mínimo más alto» con indicadores claros. Gracias a la rápida ejecución de MQL5 y a su API flexible, esta herramienta ofrece análisis en tiempo real que ajusta la visualización para una legibilidad óptima y proporciona un panel de control en directo para supervisar el número de cambios de estructura y los tiempos. Además, las notificaciones de sonido y push personalizables le garantizan que se mantenga informado de las señales críticas, lo que le permite comprobar cómo unos datos sencillos y unas rutinas de apoyo pueden transformar los movimientos de los precios en estrategias prácticas.

La identificación y preservación eficaz de la estructura local de los datos del mercado en condiciones de ruido es una tarea importante en el trading. El uso del mecanismo de Self-Attention ha ofrecido buenos resultados en el procesamiento de estos datos, pero el método clásico no tiene en cuenta las características locales de la estructura original. En este artículo, le propongo familiarizarse con un algoritmo que considera estas dependencias estructurales.

En este artículo, continuamos nuestra exploración de los modelos ensamblados analizando el concepto de compuertas, concretamente cómo pueden ser útiles para combinar los resultados de los modelos con el fin de mejorar la precisión de las predicciones o la generalización de los modelos.

Continuamos el estudio del algoritmo de optimización caótica. La segunda parte del artículo está dedicada a los aspectos prácticos de la implementación del algoritmo, sus pruebas y conclusiones.

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.

Este artículo mejora la biblioteca de registro agregando formateadores en los controladores, la clase CIntervalWatcher para administrar ciclos de ejecución, optimización con almacenamiento en caché y rotación de archivos, pruebas de rendimiento y ejemplos prácticos. Con estas mejoras, aseguramos un sistema de registro eficiente, escalable y adaptable a diferentes escenarios de desarrollo.

El artículo aborda aspectos teóricos y prácticos del método de análisis espectral singular (ARS), un método eficaz de análisis de series temporales que permite representar la compleja estructura de una serie como una descomposición en componentes simples, como la tendencia, las fluctuaciones estacionales (periódicas) y el ruido.

Los avances en inteligencia artificial que acaparan los titulares, desde ChatGPT hasta los coches autónomos, no se basan en modelos aislados, sino en el conocimiento acumulado que se transfiere desde diversos modelos o campos comunes. Ahora bien, este mismo enfoque de «aprender una vez, aplicar en todas partes» puede aplicarse para ayudarnos a transformar nuestros modelos de IA en el trading algorítmico. En este artículo, vamos a aprender cómo podemos aprovechar la información obtenida de diversos instrumentos para mejorar las predicciones sobre otros utilizando el aprendizaje por transferencia.

Aquí entenderemos por qué necesitamos utilizar la función iSpread. Al mismo tiempo, comprenderemos cómo el sistema nos informa del tiempo restante de la barra cuando no hay ticks disponibles para hacerlo. El contenido presentado aquí tiene como único propósito la enseñanza y la didáctica. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.

Este artículo es la continuación del anterior. En él veremos cómo se implementará el Asesor Experto, centrándonos principalmente en cómo debe hacerse el código del servidor. El código del artículo anterior no es suficiente para que las cosas funcionen como deberían, por lo que es necesario profundizar en él. Por esta razón, es necesario que leas ambos artículos para comprender mejor lo que ocurrirá.

En este análisis veremos cómo obtener datos de mercado en tiempo real e información de la cuenta, calcular métricas y mostrar los datos en un panel personalizado. Para lograrlo, profundizaremos en el desarrollo de una clase AnalyticsPanel que englobe todas estas funcionalidades, incluida la creación de paneles. Este esfuerzo forma parte de nuestra continua expansión del Nuevo Panel de Administración EA, que introduce funcionalidades avanzadas utilizando principios de diseño modular y mejores prácticas para la organización del código.

Le presentamos a Mantis, un modelo básico ligero para la clasificación de series temporales basado en el Transformer con preentrenamiento contrastivo y atención híbrida que ofrece precisión y escalabilidad récord.