Artículos sobre programación en el lenguaje MQL5
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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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.
De novato a experto: Períodos del mercado Forex
Cada período de mercado tiene un principio y un final, y cada uno cierra con un precio que define su sentimiento, al igual que cualquier sesión de velas japonesas. Comprender estos puntos de referencia nos permite evaluar el estado de ánimo predominante del mercado, revelando si las fuerzas alcistas o bajistas tienen el control. En este análisis, damos un paso importante al desarrollar una nueva función dentro del Sincronizador de Períodos de Mercado, que visualiza las sesiones del mercado Forex para facilitar la toma de decisiones de trading más informadas. Esta herramienta puede ser especialmente útil para identificar, en tiempo real, qué bando —alcistas o bajistas— domina la sesión. Exploremos este concepto y descubramos las conclusiones que ofrece.
Del básico al intermedio: Clases (I)
En este artículo explicamos qué es una clase y por qué surgió este concepto. Aunque el tema es interesante, aquí nos centraremos en los principios que rigen la programación en MQL5. Este artículo es solo una introducción.
Simulación de mercado: Position View (XVI)
En este artículo realizaremos las modificaciones necesarias para que el indicador de posición muestre un resultado financiero. De este modo, el operador podrá hacerse una idea del resultado financiero que se obtiene con una posición abierta. Además, compartiré contigo algo que muchos desconocen, incluso quienes llevan mucho tiempo utilizando MQL5: cómo utilizar variables estáticas para compartir memoria y evitar declarar una variable global en el código principal.
Del básico al intermedio: Clases (II)
Este artículo busca ser lo más didáctico posible, porque el tema que abordaremos ya suele generar bastante confusión. Por eso, mi querido lector, intenta poner en práctica lo que se explica aquí. Ante cualquier duda, no dejes de comentar, pues comprender los destructores no es precisamente una de las tareas más sencillas.
Del básico al intermedio: Colas, listas y árboles (VII)
En este artículo mostraremos y explicaremos con claridad cómo se elimina un nodo de un árbol. Este proceso suele confundir a los principiantes más que ayudarlos a comprender cómo se lleva a cabo y por qué debe realizarse de una forma determinada.
Repetición y simulación de mercado: Gran final
Sé que muchos podrían haber imaginado que publicaría más artículos para explicar otros aspectos del sistema. Los elementos que faltan son sencillos de implementar. Aun así, su desarrollo te permitirá comprobar hasta qué punto estás realmente preparado.
Del básico al intermedio: Clases (III)
En este artículo veremos cómo controlar mejor el código cuando trabajamos con programación orientada a objetos. Aunque apenas estamos comenzando a estudiar la programación orientada a objetos, lo que veremos aquí te ayudará a comprender diversos aspectos. También reducirá las dudas que puedan surgir más adelante.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 70): Uso de patrones del SAR y el RVI con una red de kernel exponencial
Retomamos nuestro último artículo, donde presentamos el par de indicadores SAR y RVI, y ahora analizamos cómo se podría ampliar este par de indicadores con el aprendizaje automático. SAR y RVI forman una combinación complementaria de tendencia e impulso. Nuestro enfoque de aprendizaje automático usa una CNN 1D con escalado exponencial en el tamaño de los kernels y en el número de canales, al tiempo que ajusta las previsiones de este par de indicadores. Como siempre, esto se realiza en un archivo de clase de señal personalizado que funciona con el asistente MQL5 para ensamblar un Asesor Experto.
De novato a experto: Trading con filtrado temporal
El hecho de que los ticks lleguen constantemente no significa que cada momento sea una oportunidad para operar. Hoy, realizaremos un estudio en profundidad del arte de la sincronización, centrándonos en el desarrollo de un algoritmo de aislamiento temporal para ayudar a los operadores a identificar y operar dentro de sus ventanas de mercado más favorables. Cultivar esta disciplina permite a los traders minoristas sincronizarse más estrechamente con el timing institucional, donde la precisión y la paciencia suelen ser clave para el éxito. Acompáñanos en esta discusión mientras exploramos la ciencia del timing y el trading selectivo a través de las capacidades analíticas de MQL5.
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.
Del básico al intermedio: Colas, listas y árboles (VIII)
En este artículo veremos cómo implementar un algoritmo de equilibrado del árbol. Lo que presentaré aquí es mi propuesta para implementar este algoritmo. Existen muchos otros algoritmos con el mismo objetivo. Sin embargo, cada uno tiene sus ventajas y sus inconvenientes. Depende de ti, mi querido lector, estudiarlos y encontrar el que mejor se adapte a tus necesidades.
Simulación de mercado: Position View (XX)
En este artículo veremos cómo modificar el código del indicador de posición para crear una especie de sombra que nos permita visualizar dónde se encuentra actualmente el precio que continúa vigente en el servidor de trading. Este mecanismo pretende facilitar la planificación de operaciones en las que desplazamos las líneas de stop loss o take profit. Añadir esta función, es decir, las sombras de precio, puede parecer extremadamente complejo. En este artículo mostraré que puedes implementarla de una forma muy sencilla y práctica.
Del básico al intermedio: Sobrecarga de operadores (II)
Este artículo puede parecer bastante confuso al principio por el contenido que presentaré. Sin embargo, he intentado presentar todo de la forma más sencilla y didáctica posible. Espero que comprendas lo que voy a mostrar aquí y que te resulte útil en algún momento.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 45): Predicción de series temporales en Forex con el modelo Prophet de Facebook
El modelo «Prophet», desarrollado por Facebook, es una herramienta robusta de previsión de series temporales diseñada para captar tendencias, la estacionalidad y los efectos de días festivos con un ajuste manual mínimo. Se ha generalizado su uso para la previsión de la demanda y la planificación empresarial. En este artículo, analizamos la eficacia de Prophet a la hora de predecir la volatilidad de los instrumentos del mercado forex, y mostramos cómo puede aplicarse más allá de los casos de uso empresariales tradicionales.
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.
Simulación de mercado: Position View (XV)
En este artículo intentaré explicar, de la forma más sencilla posible, cómo puedes utilizar el intercambio de mensajes entre aplicaciones. El objetivo es que puedas desarrollar algo funcional de la manera más simple y eficaz, siempre que sea posible. No sé si lograré transmitir la idea que sustenta este concepto, pues no resulta fácil de asimilar para quien lo encuentra por primera vez. También aprovecharé para mostrarte cómo modificar el sistema de repetición/simulador, de modo que puedas depurar un Asesor Experto o cualquier otro código que estés desarrollando. Todo ello de una forma igualmente sencilla y directa.
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.
Del básico al intermedio: Colas, listas y árboles (VI)
En este artículo retomaremos la implementación de un árbol. Ahora que conocemos los conceptos básicos sobre el funcionamiento de los constructores y destructores, finalmente podremos corregir el código presentado en el último artículo. Prepárate para una verdadera aventura en la programación con MQL5.
Del básico al intermedio: Sobrecarga de operadores (I)
En este artículo comenzaremos a estudiar cómo se implementa la denominada sobrecarga de operadores. Primero veremos qué motiva esta implementación. También comprobaremos que las cosas no siempre son tan complicadas como parecen.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 72): Uso de los patrones del MACD y del OBV con aprendizaje supervisado
Damos continuidad a nuestro último artículo, en el que presentamos el par de indicadores formado por el MACD y el OBV, analizando cómo se podría mejorar esta combinación mediante el aprendizaje automático. MACD y OBV forman un emparejamiento complementario en cuanto a tendencia y volumen. Nuestro enfoque de aprendizaje automático utiliza una red neuronal convolucional que emplea un kernel para dimensionar sus núcleos y canales, al tiempo que ajusta las previsiones de este par de indicadores. Como siempre, esto se realiza en un archivo de clase de señal personalizado que funciona con el asistente MQL5 para ensamblar un Asesor Experto.
Negociamos con opciones sin opciones (Parte 2): Aplicación en el trading real
En este artículo se analizan estrategias de opciones sencillas y su implementación en MQL5. Vamos a escribir un asesor experto básico que iremos modernizando y haciendo más complejo.
Cómo creamos la plataforma de trading más potente con aprendizaje automático: crónica del desarrollo de MQL y MetaTrader según los archivos, foros y lanzamientos
Crónica técnica del desarrollo de MQL: desde el MQL/MQL II, con sus limitaciones, pasando por el MQL4 procedimental, hasta el MQL5 orientado a objetos, con compilación nativa, API muy completas y un entorno de ingeniería integral. Se presentan las capacidades clave del lenguaje y las integraciones con Python, OpenCL, ONNX, OpenBLAS, bases de datos, DirectX, el AI Assistant basado en agentes y el Model Context Protocol (MCP), que conecta la IA con el terminal de trading, MetaEditor, los datos de mercado, el trading y las herramientas de desarrollo. Se analizan fuentes de archivo sobre los orígenes y la evolución de MetaQuotes/MetaTrader, el lanzamiento de MQL4.COM y MQL5.COM, los campeonatos, Algo Forge y su impacto en el ecosistema.
Implementación de módulos prácticos de otros lenguajes en MQL5 (Parte 01): Desarrollo de una biblioteca SQLite3 inspirada en Python
El módulo sqlite3 de Python ofrece una forma sencilla de trabajar con bases de datos SQLite; es rápido y práctico. En este artículo, vamos a crear un módulo similar a partir de las funciones integradas de MQL5 para trabajar con bases de datos, con el fin de facilitar el trabajo con bases de datos SQLite3 en MQL5, al igual que en Python.
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 30): Commodity Channel Index (CCI), Zero Line EA
La automatización del análisis de la evolución de los precios es el camino a seguir. En este artículo, utilizamos el indicador CCI dual, la estrategia de cruce de la línea cero, la media móvil exponencial (EMA) y la acción del precio para desarrollar una herramienta que genere señales de trading y establezca los niveles de stop-loss (SL) y take-profit (TP) utilizando el ATR. Lea este artículo para conocer cómo abordamos el desarrollo del EA CCI Zero-Line.
Cómo creamos la plataforma de trading más potente con aprendizaje automático: crónica del desarrollo de MQL y MetaTrader según los archivos, foros y lanzamientos
Crónica técnica del desarrollo de MQL: desde el MQL/MQL II, con sus limitaciones, pasando por el MQL4 procedimental, hasta el MQL5 orientado a objetos, con compilación nativa, API muy completas y un entorno de ingeniería integral. Se presentan las capacidades clave del lenguaje y las integraciones con Python, OpenCL, ONNX, OpenBLAS, bases de datos, DirectX, el AI Assistant basado en agentes y el Model Context Protocol (MCP), que conecta la IA con el terminal de trading, MetaEditor, los datos de mercado, el trading y las herramientas de desarrollo. Se analizan fuentes de archivo sobre los orígenes y la evolución de MetaQuotes/MetaTrader, el lanzamiento de MQL4.COM y MQL5.COM, los campeonatos, Algo Forge y su impacto en el ecosistema.
Negociamos con opciones sin opciones (Parte 2): Aplicación en el trading real
En este artículo se analizan estrategias de opciones sencillas y su implementación en MQL5. Vamos a escribir un asesor experto básico que iremos modernizando y haciendo más complejo.
Arbitraje estadístico mediante acciones cointegradas (Parte 1): Pruebas de cointegración de Engle-Granger y Johansen
El objetivo de este artículo es ofrecer una introducción sencilla y accesible para los operadores a las pruebas de cointegración más habituales, junto con una guía básica para comprender sus resultados. Las pruebas de cointegración de Engle-Granger y Johansen pueden revelar pares o grupos de activos estadísticamente significativos que comparten una dinámica a largo plazo. La prueba de Johansen resulta especialmente útil para carteras con tres o más activos, ya que calcula la fuerza de los vectores cointegrados de una sola vez.
Red neuronal cuántica en MQL5 (Parte II): Entrenamos una red neuronal con retropropagación del error utilizando matrices de Márkov de ALGLIB
En este artículo se presenta una arquitectura innovadora de red neuronal cuántica para el trading algorítmico, que combina los principios de la mecánica cuántica con los métodos actuales de aprendizaje automático. El sistema incorpora efectos cuánticos (resonancia, interferencia, decoherencia), memoria multinivel de distintas escalas temporales, cadenas de Márkov con la biblioteca ALGLIB y control adaptativo de parámetros. La implementación completa está realizada en MQL5 utilizando los tipos integrados matrix/vector, lo que elimina las barreras de adopción en MetaTrader 5.