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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Simulación de mercado: Position View (XI)

Simulación de mercado: Position View (XI)

En este artículo, te mostraré, querido y estimado lector, cómo puedes modificar el indicador de posición para que sea capaz de hacer muchas más cosas de las que podía hacer originalmente. Veremos cómo incorporar la capacidad de mover los precios y crear líneas de precio directamente en el gráfico. Algo que muchos considerarían extremadamente complicado y difícil de resolver. Sin embargo, verás que lo haremos con mucha facilidad y con un mínimo de esfuerzo. Solo hará falta detenerse y pensar un poco.
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Desarrollo de asesores expertos autooptimizables en MQL5 (Parte 8): Análisis de múltiples estrategias

Desarrollo de asesores expertos autooptimizables en MQL5 (Parte 8): Análisis de múltiples estrategias

¿Cuál es la mejor manera de combinar múltiples estrategias para crear una estrategia de conjunto eficaz? Únete a nosotros en este debate mientras analizamos cómo integrar tres estrategias diferentes en nuestra aplicación de trading. Los operadores suelen emplear estrategias especializadas para abrir y cerrar posiciones, y queremos saber si nuestras máquinas pueden realizar esta tarea mejor. Para esta introducción nos familiarizaremos con las funcionalidades del probador de estrategias y los principios de la programación orientada a objetos que necesitaremos para esta tarea.
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Simulación de mercado: Position View (IX)

Simulación de mercado: Position View (IX)

En este artículo, que será un punto de inflexión, comenzaremos a explorar de manera un poco más profunda la interacción entre las aplicaciones que desarrollamos para dar soporte total al sistema de repetición/simulación. Aquí vamos a analizar un problema que, por un lado, resulta bastante molesto, pero, por otro, es muy interesante de explicar y resolver. El problema es: cómo añadir las líneas de take profit y stop loss después de que fueron eliminadas, y hacerlo sin usar el terminal, sino realizando la operación directamente en el gráfico. Bien, esto, a primera vista, parece algo simple. Sin embargo, hay algunos obstáculos que superar.
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Del básico al intermedio: Colas, listas y árboles (IV)

Del básico al intermedio: Colas, listas y árboles (IV)

En este artículo, finalizaremos la parte relativa a la implementación y explicación de una lista enlazada. Sin embargo, la implementación mostrada aquí no incluirá cierto detalle que podemos implementar en una lista enlazada. Esto se verá más adelante, en otro artículo.
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Del básico al intermedio: Colas, listas y árboles (I)

Del básico al intermedio: Colas, listas y árboles (I)

En este artículo comenzaremos a explorar una pequeña serie de conceptos de suma importancia para quienes realmente desean aprender a programar correctamente. Como al principio puede resultar muy complicado, aunque se base en elementos sencillos, lo veremos poco a poco. Entonces, aquí comenzaremos a ver qué son las colas de datos.
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Simulación de mercado: Position View (X)

Simulación de mercado: Position View (X)

Necesitamos un medio para manejar los objetos gráficos que se crearán. La propuesta mostrada en el artículo anterior encaja perfectamente en algunos escenarios. Aquí necesitamos algo un poco más elaborado, debido a la naturaleza del problema que estamos tratando. Por lo tanto, no intentaremos sustituir los mecanismos presentes en MetaTrader 5 para manejar ZOrder ni, por supuesto, comprobar qué objeto está en primer plano o queda oculto por otro objeto. Haremos algo completamente diferente. Aquí mostraré qué modificaciones hay que hacer en el código para aprovechar parte de lo que MetaTrader 5 ya hace por nosotros.
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Introducción a MQL5 (Parte 24): Creación de un asesor experto (EA) que opere a partir de objetos del gráfico

Introducción a MQL5 (Parte 24): Creación de un asesor experto (EA) que opere a partir de objetos del gráfico

En este artículo se explica cómo crear un asesor experto que detecte las zonas de soporte y resistencia trazadas en el gráfico y ejecute operaciones automáticamente en función de ellas.
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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 68): Uso de patrones de TRIX y Williams Percent Range con una red de núcleo coseno

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 68): Uso de patrones de TRIX y Williams Percent Range con una red de núcleo coseno

Retomamos nuestro último artículo, donde presentamos el par de indicadores TRIX y Williams Percent Range, y ahora analizamos cómo se podría ampliar este par de indicadores con aprendizaje automático. TRIX y Williams Percent Range forman un par complementario de tendencia y soporte/resistencia. Nuestro enfoque de aprendizaje automático utiliza una red neuronal convolucional que incorpora el núcleo coseno en su arquitectura a la hora de ajustar las previsiones de este par de indicadores. Como siempre, esto se hace en un archivo de clase de señal personalizado que funciona con el asistente de MQL5 (Wizard MQL5) para crear un asesor experto.
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Del básico al intermedio: Colas, listas y árboles (II)

Del básico al intermedio: Colas, listas y árboles (II)

Este es un artículo que tú, mi estimado lector, deberás estudiar con mucha calma. Esto se debe al tipo de contenido que se explicará en él. Aunque hemos procurado mantener las cosas lo más simples y didácticas posible, el contenido presentado aquí es, sin duda, algo muy complicado para quienes se están iniciando en la programación. Sin embargo, esto no es motivo para que te desanimes o ignores lo que se explica aquí, ya que este artículo establecerá un vínculo entre dos temas completamente diferentes, aunque íntimamente relacionados.
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Redes neuronales en el trading: Modelo multidimensional de extremo a extremo para la previsión de series temporales (Final)

Redes neuronales en el trading: Modelo multidimensional de extremo a extremo para la previsión de series temporales (Final)

Les presentamos la parte final de la serie dedicada a GinAR, un framework de red neuronal para la predicción de series temporales. En este artículo, vamos a analizar los resultados de las pruebas realizadas al modelo con datos nuevos y a evaluar su robustez en condiciones reales de mercado.
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Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 28): Herramienta de ruptura del rango de apertura

Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 28): Herramienta de ruptura del rango de apertura

Al comienzo de cada sesión de negociación, la tendencia direccional del mercado a menudo solo se hace evidente después de que el precio supera el rango de apertura. En este artículo, exploramos cómo crear un Asesor Experto MQL5 que detecte y analice automáticamente las rupturas del rango de apertura, proporcionándole señales oportunas basadas en datos para realizar entradas intradía con confianza.
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Simulación de mercado: Position View (XII)

Simulación de mercado: Position View (XII)

En este artículo, aprenderás a crear una señal visual en tu plataforma de trading para identificar directamente en el gráfico si la posición es larga o corta, sin necesidad de acceder al terminal. Además, el texto aborda la implementación de una funcionalidad que mejora la visualización al mover las líneas de take profit y stop loss, ocultando la línea horizontal que sigue al cursor del mouse mientras se reposicionan dichas líneas para evitar confusiones. La lectura ofrece conocimientos prácticos para personalizar sistemas de simulación de mercado.
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De novato a experto: Revelando las sombras de las velas japonesas (mechas)

De novato a experto: Revelando las sombras de las velas japonesas (mechas)

En este análisis, damos un paso adelante para descubrir la acción del precio subyacente que se esconde tras las mechas de las velas japonesas. Al integrar una función de visualización de mechas en el Market Periods Synchronizer, mejoramos la herramienta con mayor profundidad analítica e interactividad. Este sistema mejorado permite a los traders visualizar los rechazos de precios en marcos temporales superiores directamente en gráficos de marcos temporales inferiores, revelando estructuras detalladas que antes estaban ocultas.
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Del básico al intermedio: Colas, listas y árboles (V)

Del básico al intermedio: Colas, listas y árboles (V)

En este artículo, implementamos los primeros componentes de una estructura arbórea. Como sé que esta estructura puede resultar extremadamente compleja cuando se empieza a aprender, la implementaremos con calma y paso a paso. Así, todos podrán entender cómo funciona un árbol y cuál es el mejor momento para utilizarlo.
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Algoritmo de Aprendizaje Competitivo — Competitive Learning Algorithm (CLA)

Algoritmo de Aprendizaje Competitivo — Competitive Learning Algorithm (CLA)

El artículo presenta el Algoritmo de Aprendizaje Competitivo (CLA), un nuevo método de optimización metaheurística basado en la modelización del proceso educativo. El algoritmo organiza la población de soluciones en clases con estudiantes y profesores, donde los agentes aprenden a través de tres mecanismos: siguiendo a los mejores de la clase, usando la experiencia personal y compartiendo conocimientos entre clases.