Artículos con ejemplos de programación en el lenguaje MQL5

Únase a nosotros hoy mismo y póngase a prueba para crear una estrategia de trading rentable en MQL5. Seleccionamos el par EURUSD e intentamos operar con rupturas de precios en el marco temporal horario. Nuestro sistema tenía dificultades para distinguir entre falsas rupturas y el inicio de tendencias reales. Hemos equipado nuestro sistema con filtros destinados a minimizar nuestras pérdidas y aumentar nuestras ganancias. Al final, logramos que nuestro sistema fuera rentable y menos propenso a falsas rupturas.

En este artículo, presentaremos un algoritmo de permutación de barras de precio y detallaremos cómo se pueden utilizar las pruebas de permutación para identificar los casos en los que se ha fabricado el rendimiento de la estrategia para engañar a los posibles compradores del asesor.

Gary Anderson desarrolló un método de análisis de mercado basado en una teoría que denominó el factor Janus. La teoría describe un conjunto de indicadores que se pueden usar para identificar tendencias y evaluar el riesgo de mercado. En este artículo, implementaremos dichas herramientas en MQL5.

En este artículo le contaremos cómo crear un panel simple para cambiar la configuración del indicador directamente desde el gráfico, y qué cambios se deberán introducir en el indicador para conectar este panel. Este artículo está dirigido exclusivamente a aquellos que acaban de empezar a familiarizarse con MQL5.

Los patrones geométricos ofrecen a los operadores una forma concisa de interpretar la acción del precio. Muchos analistas dibujan líneas de tendencia, rectángulos y otras formas a mano y luego basan sus decisiones comerciales en las formaciones que ven. En este artículo exploramos una alternativa automatizada: aprovechar MQL5 para detectar y analizar los patrones geométricos más populares. Desglosaremos la metodología, discutiremos los detalles de implementación y destacaremos cómo el reconocimiento de patrones automatizado puede agudizar el conocimiento del mercado de un comerciante.

En este artículo, te explicaremos cómo desarrollar un factor de calidad que tu Asesor Experto (EA) pueda mostrar en el simulador de estrategias. Te presentaremos dos formas de cálculo muy conocidas (Van Tharp y Sunny Harris).

La correcta comprensión de las cosas nos permite hacer más con menos esfuerzo. En este artículo, explicaré por qué es necesario ajustar la aplicación de la plantilla antes de que el servicio comience a interactuar realmente con el gráfico. Además, ¿qué tal si mejoramos el indicador del mouse para que podamos hacer más cosas con él?

En este artículo, analizaremos métodos utilizados para crear indicadores personalizados que se dibujan con la ayuda de la clase CCanvas de la Biblioteca estándar, y también consideraremos las propiedades de los gráficos para transformar coordenadas. Prestaremos especial atención a los indicadores que rellenan de transparencia el área entre las dos líneas.

¡Bienvenidos a la tercera entrega de nuestra serie sobre tendencias! Hoy profundizaremos en el uso de la divergencia como estrategia para identificar puntos de entrada óptimos dentro de la tendencia diaria predominante. También presentaremos un mecanismo de bloqueo de ganancias personalizado, similar a un stop-loss dinámico, pero con mejoras únicas. Además, actualizaremos el asesor experto Trend Constraint a una versión más avanzada, incorporando una nueva condición de ejecución comercial para complementar las existentes. A medida que avanzamos, continuaremos explorando la aplicación práctica de MQL5 en el desarrollo algorítmico, brindándole información más detallada y técnicas prácticas.

En este artículo, veremos cómo deberemos implementar la parte del receptor. Es decir, aquí implementaremos una versión del Asesor Experto, solo para probar y aprender cómo funciona la comunicación vía protocolo. 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 mostrados.

El presente artículo continúa la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5. Hoy analizaremos los grupos monoidales como un medio que normaliza conjuntos de monoides y los hace más comparables entre una gama más amplia de conjuntos de monoides y tipos de datos.

Los mercados financieros suelen clasificarse en dos tipos: los que se mueven dentro de un rango y los que siguen una tendencia. Esta visión estática del mercado puede facilitarnos las operaciones a corto plazo. Sin embargo, está desconectado de la realidad del mercado. En este artículo, buscamos comprender mejor cómo se mueven exactamente los mercados financieros entre estos dos modos posibles y cómo podemos utilizar nuestra nueva comprensión del comportamiento del mercado para ganar confianza en nuestras estrategias de negociación algorítmica.

En este artículo, analizaremos un algoritmo de la familia MEC llamado algoritmo MEC Simple de evolución mental (Simple MEC, SMEC). El algoritmo se caracteriza por la belleza de la idea expuesta y su sencillez de aplicación.

En este artículo analizaremos el método de componentes principales, una técnica de reducción de la dimensionalidad para el análisis de datos, y cómo podemos aplicar este utilizando valores propios y vectores. Como siempre, intentaremos desarrollar un prototipo de la clase de señales del asesor experto que se pueda utilizar en el Wizard MQL5.

En este artículo repensaremos las cerraduras de código, transformándolas de mecanismos de protección en herramientas para resolver problemas complejos de optimización. Descubra el mundo de las cerraduras de código, no como simples dispositivos de seguridad, sino como inspiración para un nuevo enfoque de la optimización. Hoy crearemos toda una población de "cerraduras" en la que cada cerradura representará una solución única a un problema. A continuación, desarrollaremos un algoritmo que "forzará" estas cerraduras y hallará soluciones óptimas en ámbitos que van desde el aprendizaje automático hasta el desarrollo de sistemas comerciales.

MQL5 ofrece infinitas oportunidades para desarrollar sistemas de trading automatizados adaptados a sus preferencias. ¿Sabías que incluso puede realizar cálculos matemáticos complejos? En este artículo, presentamos la técnica japonesa Heikin-Ashi como una estrategia de trading automatizada.

En este artículo analizaremos el principio de construcción de algoritmos multipoblacionales y como ejemplo de este tipo de algoritmos consideraremos la evolución de grupos sociales (ESG), un nuevo algoritmo de autor. Así, analizaremos los conceptos básicos, los mecanismos de interacción con la población y las ventajas de este algoritmo, y revisaremos su rendimiento en problemas de optimización.

Agregaremos Deep Learning a esos tres ejemplos que se publicaron en artículos anteriores y compararemos los resultados con los anteriores. El objetivo es aprender cómo agregar DL (Deep Learning) a otro EA.

Este artículo analiza el algoritmo AOS (Atomic Orbital Search), que usa conceptos de modelos orbitales atómicos para modelar la búsqueda de soluciones. El algoritmo se basa en distribuciones de probabilidad y en la dinámica de las interacciones en el átomo. El artículo analiza con detalle los aspectos matemáticos del AOS, incluida la actualización de las posiciones de las soluciones candidatas y los mecanismos de absorción y liberación de energía. El AOS descubre nuevos horizontes para la aplicación de los principios cuánticos a los problemas computacionales al ofrecer un enfoque innovador de la optimización.

Muchas veces, estamos obligados a dar un paso atrás para luego avanzar. En este artículo, mostraré todos los cambios necesarios para que el rendimiento de los indicadores Mouse y Chart Trade no se viera comprometido. Como bono, presentaré otros cambios que ocurrieron en otros archivos de encabezado, los cuales serán muy utilizados en el futuro.

Este artículo investigará qué efectos provoca el cambio de la forma de las distribuciones de probabilidad en el rendimiento de los algoritmos de optimización. Hoy realizaremos experimentos con el algoritmo de prueba "Smart Cephalopod" (SC) para evaluar la eficacia de distintas distribuciones de probabilidad en el contexto de problemas de optimización.

El artículo habla de un método de optimización basado en los principios del sistema inmune del organismo -Micro Artificial immune system, (Micro-AIS)-, una modificación del AIS. El Micro-AIS usa un modelo más simple del sistema inmunitario y operaciones sencillas de procesamiento de la información inmunitaria. El artículo también analizará las ventajas e inconvenientes del Micro-AIS en comparación con el AIS convencional.

En el debate de hoy, utilizamos datos diarios alternativos de la Reserva Federal de St. Louis sobre el índice amplio del dólar estadounidense y una colección de otros indicadores macroeconómicos para predecir el tipo de cambio futuro del EURUSD. Lamentablemente, aunque los datos parecen tener una correlación casi perfecta, no logramos obtener ninguna mejora material en la precisión de nuestro modelo, lo que posiblemente nos sugiere que los inversores podrían estar mejor si utilizan cotizaciones de mercado ordinarias.