Artículos con ejemplos de programación en el lenguaje MQL5
Le espera una gran variedad de diferentes artículos sobre la creación de indicadores y robots comerciales para la plataforma MetaTrader usando el lenguaje MQL5. Cada artículo va acompañado con los códigos fuente, Usted puede abrir e iniciarlos en el editor MetaEditor de una manera independiente.
Estos artículos serán útiles tanto para los principiantes en el trading automático, como para los operadores experimentados en la programación y el trading. Aquí encontrará no sólo los ejemplos, sino también las nuevas ideas.
Nuevo artículo
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
Envolviendo modelos ONNX en clases
La programación orientada a objetos permite crear un código más compacto, fácil de leer y modificar. Le presentamos un ejemplo para tres modelos ONNX.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 11): Nacimiento del SIMULADOR (I)
Para poder usar datos que forman barras, debemos abandonar la repetición y comenzar a desarrollar un simulador. Utilizaremos las barras de 1 minuto precisamente porque nos ofrecen un nivel de complejidad mínimo.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 10): Sólo datos reales para la repetición
Aquí veremos cómo se pueden utilizar datos más fiables (ticks negociados) en el sistema de repetición, sin tener que preocuparnos necesariamente de si están ajustados o no.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 09): Eventos personalizados
Aquí veremos cómo accionar eventos personalizados y mejorar la cuestión de cómo el indicador informa del estado del servicio de repetición/simulación.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 08): Bloqueo del indicador
En este artículo te mostraré cómo bloquear un indicador, simplemente utilizando el lenguaje MQL5, de una forma muy interesante y sorprendente.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 07): Primeras mejoras (II)
En el artículo anterior realizamos correcciones en algunos puntos y agregamos pruebas a nuestro sistema de repetición para garantizar la mayor estabilidad posible. Asimismo, comenzamos a crear y utilizar un archivo de configuración para dicho sistema.
Multibot en MetaTrader: iniciamos múltiples robots desde un gráfico
En este artículo, veremos una plantilla simple para crear un robot MetaTrader universal que se pueda usar en varios gráficos, pero adjunto a uno solo, sin necesidad de configurar cada ejemplar del robot en cada gráfico individual.
Implementando el factor Janus en MQL5
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.
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo electromagnético (ElectroMagnetism-like algorithm, ЕМ)
El artículo describe los principios, métodos y posibilidades del uso del algoritmo electromagnético (EM) en diversos problemas de optimización. El algoritmo EM es una herramienta de optimización eficiente capaz de trabajar con grandes cantidades de datos y funciones multidimensionales.
Teoría de categorías en MQL5 (Parte 4): Intervalos, experimentos y composiciones
La teoría de categorías es una rama de las matemáticas diversa y en expansión, relativamente inexplorada aún en la comunidad MQL5. Esta serie de artículos tiene como objetivo describir algunos de sus conceptos para crear una biblioteca abierta y seguir utilizando esta maravillosa sección para crear estrategias comerciales.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 05): Vistas previas
Hemos logrado desarrollar una forma de ejecutar la repetición de mercado de manera bastante realista y aceptable. Ahora, vamos a continuar con nuestro proyecto y agregar datos para mejorar el comportamiento de la repetición.
Indicadores basados en la clase CCanvas: Rellenando canales con transparencia
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.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 04): Haciendo ajustes (II)
Vamos continuar con el desarrollo del sistema y el control. Sin una forma de controlar el servicio, se complica avanzar y mejorar el sistema.
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de siembra y crecimiento de árboles (Saplings Sowing and Growing up — SSG)
El algoritmo de siembra y crecimiento de árboles (SSG) está inspirado en uno de los organismos más resistentes del planeta, que es un ejemplo notable de supervivencia en una amplia variedad de condiciones.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 03): Haciendo ajustes (I)
Pongamos las cosas en su sitio, porque este comienzo no ha sido de los mejores. Si no lo hacemos ahora, pronto tendremos problemas.
Algoritmos de optimización de la población: Búsqueda armónica (HS)
Hoy estudiaremos y pondremos a prueba un algoritmo de optimización muy potente, la búsqueda armónica (HS), que se inspira en el proceso de búsqueda de la armonía sonora perfecta. ¿Qué algoritmo lidera ahora mismo nuestra clasificación?
Redes neuronales de propagación inversa del error en matrices MQL5
El artículo describe la teoría y la práctica de la aplicación del algoritmo de propagación inversa del error en MQL5 con la ayuda de matrices. Asimismo, incluye clases y ejemplos preparados del script, el indicador y el asesor.
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de búsqueda gravitacional (GSA)
El GSA es un algoritmo de optimización basado en la población e inspirado en la naturaleza no viviente. La simulación de alta fidelidad de la interacción entre los cuerpos físicos, gracias a la ley de la gravedad de Newton presente en el algoritmo, permite observar la mágica danza de los sistemas planetarios y los cúmulos galácticos, capaz de hipnotizar en la animación. Hoy vamos a analizar uno de los algoritmos de optimización más interesantes y originales. Adjuntamos un simulador de movimiento de objetos espaciales.
Medimos la informatividad de los indicadores
El aprendizaje automático se ha convertido en una técnica popular de desarrollo de estrategias. Por lo general, en el trading se presta más atención a la maximización de la rentabilidad y la precisión de los pronósticos. Al mismo tiempo, el procesamiento de los datos utilizados para la construcción de los modelos predictivos permanece en la periferia. En este artículo, analizaremos el uso del concepto de entropía para evaluar la idoneidad de los indicadores en la construcción de modelos predictivos, como se describe en el libro «Testing and Tuning Market Trading Systems» de Timothy Masters.
Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 15): Automatización (VII)
Para coronar esta secuencia sobre automatización vamos a complementar lo visto en el artículo anterior. Este muestra definitivamente cómo todo encajará, haciendo que el Asesor Experto funcione como un reloj.
Recetas MQL5 - Base de datos de eventos macroeconómicos
El presente artículo analiza las posibilidades de trabajar con bases de datos que utilizan el motor SQLite como base. Hemos creado una clase CDatabase para usar de forma cómoda y eficaz los principios de la programación orientada a objetos. Posteriormente se utilizará para crear y gestionar una base de datos de eventos macroeconómicos. Asimismo, ofreceremos ejemplos de muchos métodos de la clase CDatabase.
Desarrollando una DLL experimental con soporte multihilo en C++ para MetaTrader 5 en Linux
En este artículo, describiremos el proceso de desarrollo de la plataforma MetaTrader 5 exclusivamente en Linux. El producto final funcionará a la perfección tanto en Windows como en Linux. Asimismo, aprenderemos sobre Wine y Mingw, herramientas importantes para el desarrollo multiplataforma. Mingw ofrece transmisión de flujo (POSIX y Win32), lo que debe tenerse en cuenta a la hora de elegir la herramienta adecuada. A continuación crearemos una DLL para probar el concepto; luego la usaremos en el código MQL5 y compararemos el rendimiento de ambas implementaciones de los hilos. Este artículo pretende ser un punto de partida para experimentos propios. Después de leer este artículo, el lector será capaz de crear herramientas para MetaTrader en Linux.
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de forrajeo bacteriano (Bacterial Foraging Optimisation — BFO)
La estrategia de búsqueda de alimento de la bacteria E.coli inspiró a los científicos para crear el algoritmo de optimización BFO. El algoritmo contiene ideas originales y enfoques prometedores para la optimización y merece ser investigado en profundidad.
Algoritmos de optimización de la población: Optimización de malas hierbas invasoras (IWO)
La asombrosa capacidad de las malas hierbas para sobrevivir en una gran variedad de condiciones inspiró la idea de un potente algoritmo de optimización. El IWO es uno de los mejores entre los analizados anteriormente.
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de murciélago (Bat algorithm - BA)
Hoy analizaremos el algoritmo de murciélago (Bat algorithm - BA), que posee una sorprendente convergencia en funciones suaves.
DoEasy. Elementos de control (Parte 31): Desplazamiento por el contenido del control "ScrollBar"
En este artículo, crearemos la funcionalidad necesaria para desplazar el contenido del contenedor usando los botones de la barra de desplazamiento horizontal.
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de luciérnagas (Firefly Algorithm - FA)
Hoy analizaremos el método de optimización «Búsqueda con ayuda del algoritmo de luciérnagas» 'Firefly Algorithm Search' (FA). Tras modificar el algoritmo, este ha pasado de ocupar un lugar marginal a convertirse en un verdadero líder en la tabla de calificación.
DoEasy. Elementos de control (Parte 30): Animando el elemento de control "ScrollBar"
En este artículo, continuaremos desarrollando el control ScrollBar y comenzaremos a crear la funcionalidad de interacción con el ratón. Además, ampliaremos las listas de banderas de estado y eventos de ratón.
Algoritmos de optimización de la población: Búsqueda de bancos de peces (Fish School Search — FSS)
La búsqueda de bancos de peces (FSS) es un nuevo algoritmo de optimización moderno inspirado en el comportamiento de los peces en un banco, la mayoría de los cuales, hasta el 80%, nadan en una comunidad organizada de parientes. Se ha demostrado que las asociaciones de peces juegan un papel importante a la hora de buscar alimento y protegerse contra los depredadores de forma eficiente.
DoEasy. Elementos de control (Parte 29): Control auxiliar "ScrollBar"
En este artículo, comenzaremos a desarrollar el control auxiliar ScrollBar y sus objetos derivados: las barras de desplazamiento verticales y horizontales. ScrollBar (barra de desplazamiento) se usa para desplazar el contenido del formulario si va más allá del contenedor. Por lo general, las barras de desplazamiento se encuentran en la parte inferior y derecha del formulario. La barra horizontal en la parte inferior desplaza el contenido hacia la izquierda y hacia la derecha, mientras que la barra vertical desplaza el contenido hacia arriba y hacia abajo.
Recetas MQL5 - Servicios
Este artículo describe las capacidades versátiles de los servicios, como los programas MQL5 que no requieren un gráfico vinculante. Asimismo, se detallan las diferencias de los servicios respecto a otros programas MQL5, enfatizando los matices del trabajo del desarrollador con los servicios. Como ejemplos, el lector podrá estudiar varias tareas que abarcan una amplia gama de funcionalidades que pueden implementarse como un servicio.
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de optimización de cuco (Cuckoo Optimization Algorithm — COA)
El siguiente algoritmo que analizaremos será la optimización de la búsqueda de cuco usando los vuelos de Levy. Este es uno de los últimos algoritmos de optimización, así como el nuevo líder en la clasificación.
DoEasy. Elementos de control (Parte 28): Estilos de barra en el control «ProgressBar»
El artículo desarrollará los estilos de visualización y el texto de descripción para la barra de progreso del control ProgressBar.
Algoritmos de optimización de la población: Optimización del Lobo Gris (Grey Wolf Optimizer - GWO)
Hoy analizaremos uno de los algoritmos de optimización más modernos: la Optimización del Lobo Gris. El original comportamiento de las funciones de prueba hace que este sea uno de los algoritmos más interesantes entre los analizados anteriormente. Uno de los líderes para la aplicación en el entrenamiento de redes neuronales y funciones suaves con muchas variables.
Algoritmos de optimización de la población: Colonia de abejas artificiales (Artificial Bee Colony - ABC)
Hoy estudiaremos el algoritmo de colonia de abejas artificiales. Asimismo, complementaremos nuestros conocimientos con nuevos principios para el estudio de los espacios funcionales. En este artículo hablaremos sobre mi interpretación de la versión clásica del algoritmo.
Indicadores no lineales
En este artículo, intentaremos analizar algunas formas de construir indicadores no lineales, así como su uso en el trading. Existen bastantes indicadores en la plataforma comercial MetaTrader que utilizan enfoques no lineales.
DoEasy. Elementos de control (Parte 27): Seguimos trabajando en el objeto WinForms "ProgressBar"
En este artículo, continuaremos desarrollando el control ProgressBar. Vamos a crear la funcionalidad necesaria para gestionar la barra de progreso y los efectos visuales.
DoEasy. Elementos de control (Parte 26): Mejoramos el objeto WinForms "ToolTip" y comenzamos a desarrollar "ProgressBar"
En este artículo, completaremos el desarrollo del control ToolTip y comenzaremos a desarrollar el objeto WinForms ProgressBar. A medida que trabajemos en los objetos, desarrollaremos una funcionalidad universal para animar los controles y sus componentes.
DoEasy. Elementos de control (Parte 25): El objeto WinForms «Tooltip»
En este artículo, comenzaremos a desarrollar el control Tooltip ("pista emergente") y comenzaremos a crear nuevas primitivas gráficas para la biblioteca. Obviamente, no todos los elementos tendrán sugerencias emergentes, pero cada objeto gráfico poseerá la capacidad de configurarla.
Algoritmos de optimización de la población: Optimización de colonias de hormigas (ACO)
En esta ocasión, analizaremos el algoritmo de optimización de colonias de hormigas (ACO). El algoritmo es bastante interesante y ambiguo al mismo tiempo. Intentaremos crear un nuevo tipo de ACO.