Artículos sobre programación y uso de robots comerciales en el lenguaje MQL5

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Los Asesores Expertos creados para la plataforma MetaTrader ejecutan una gran variedad de funciones ideadas por sus desarrolladores. Los robots comerciales son capaces de realizar el seguimiento de los instrumentos financieros 24 horas al día, copiar las operaciones, confeccionar y enviar los informes, analizar las noticias, e incluso facilitar al operador una interfaz gráfica personalizada desarrollada por encargo.

Los artículos contienen las técnicas de programación, ideas matemáticas para el procesamiento de datos, consejos para la creación y el encargo de robots comerciales.

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Desarrollando un canal de Donchian personalizado con la ayuda de MQL5

Desarrollando un canal de Donchian personalizado con la ayuda de MQL5

Existen muchas herramientas técnicas que se pueden usar para visualizar los canales de precios. Una de esas herramientas es el canal de Donchian. En este artículo, aprenderemos cómo crear un canal de Donchian, y también a usarlo como indicador personalizado dentro de un asesor experto.
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Múltiples indicadores en un gráfico (Parte 05): Convirtamos el MetaTrader 5 en un sistema RAD (I)

Múltiples indicadores en un gráfico (Parte 05): Convirtamos el MetaTrader 5 en un sistema RAD (I)

A pesar de no saber programar, muchas personas son bastante creativas y tienen grandes ideas, pero la falta de conocimientos o de entendimiento sobre la programación les impide hacer algunas cosas. Aprenda a crear un Chart Trade, pero utilizando la propia plataforma MT5, como si fuera un IDE.
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Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 20): Un nuevo sistema de órdenes (III)

Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 20): Un nuevo sistema de órdenes (III)

Continuemos con la implantación del nuevo sistema de órdenes. La creación de este sistema es algo que exige un buen dominio de MQL5, así como entender cómo funciona en realidad la plataforma MetaTrader 5 y qué recursos nos proporciona.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 21): Autocodificadores variacionales (VAE)

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 21): Autocodificadores variacionales (VAE)

En el anterior artículo, vimos el algoritmo del autocodificador. Como cualquier otro algoritmo, tiene ventajas y desventajas. En la implementación original, el autocodificador se encarga de dividir los objetos de la muestra de entrenamiento tanto como sea posible. Y en este artículo, en cambio, hablaremos de cómo solucionar algunas de sus deficiencias.
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Arbitraje estadístico con predicciones

Arbitraje estadístico con predicciones

Daremos un paseo por el arbitraje estadístico, buscaremos con Python símbolos de correlación y cointegración, haremos un indicador para el coeficiente de Pearson y haremos un EA para operar arbitraje estadístico con predicciones hechas con Python y modelos ONNX.
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Aprendizaje automático y Data Science (Parte 8): Clusterización con el método de k-medias en MQL5

Aprendizaje automático y Data Science (Parte 8): Clusterización con el método de k-medias en MQL5

Para todos los que trabajan con datos, incluidos los tráders, la minería de datos puede descubrir posibilidades completamente nuevas, porque a menudo los datos no son tan simples como parecen. Resulta difícil para el ojo humano ver patrones y relaciones profundas en un conjunto de datos. Una solución sería el algoritmo de k-medias o k-means. Veamos si resulta útil.
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Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 05): Gatillos manuales (II)

Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 05): Gatillos manuales (II)

Aprenda a crear un EA que opere automáticamente de forma sencilla y segura. Al final del artículo anterior, pensé que sería apropiado permitir el uso del EA de forma manual, al menos durante un tiempo.
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Cómo integrar los conceptos de dinero inteligente (Smart Money Concepts, SMC) junto con el indicador RSI en un EA

Cómo integrar los conceptos de dinero inteligente (Smart Money Concepts, SMC) junto con el indicador RSI en un EA

Concepto de dinero inteligente (ruptura de estructura) junto con el indicador RSI para tomar decisiones comerciales automatizadas informadas basadas en la estructura del mercado.
Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 72): Seguimiento y registro de parámetros de los objetos de gráfico en la colección
Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 72): Seguimiento y registro de parámetros de los objetos de gráfico en la colección

Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 72): Seguimiento y registro de parámetros de los objetos de gráfico en la colección

En el presente artículo, finalizaremos el trabajo con las clases de los objetos de gráfico y sus colecciones. Implementaremos el seguimiento automático del cambio de las propiedades de los gráficos y sus ventanas, y también el almacenamiento de los parámetros en las propiedades del objeto. Estas mejoras nos permitirán en el futuro crear una funcionalidad de eventos para la colección de gráficos al completo.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 16): Uso práctico de la clusterización

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 16): Uso práctico de la clusterización

En el artículo anterior, creamos una clase para la clusterización de datos. En este artículo, queremos compartir con el lector diferentes opciones de uso de los resultados obtenidos para resolver problemas prácticos en el trading.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 83): Algoritmo de convertidor espacio-temporal de atención constante (Conformer)

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 83): Algoritmo de convertidor espacio-temporal de atención constante (Conformer)

El algoritmo de Conformer que le mostraremos hoy se desarrolló para la previsión meteorológica, una esfera del saber que, por su constante variabilidad, puede compararse con los mercados financieros. El Conformer es un método completo que combina las ventajas de los modelos de atención y las ecuaciones diferenciales ordinarias.
Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 67): Clase de objeto de gráfico
Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 67): Clase de objeto de gráfico

Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 67): Clase de objeto de gráfico

En este artículo, crearemos una clase de objeto de gráfico (de un gráfico de un instrumento comercial) y modificaremos la clase de colección de objetos de señal mql5 para que cada objeto de señal guardado en la colección actualice también todos sus parámetros al actualizarse la lista.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 19): Reglas asociativas usando MQL5

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 19): Reglas asociativas usando MQL5

Continuamos con el tema de la búsqueda de reglas asociativas. En el artículo anterior, vimos los aspectos teóricos de este tipo de problemas. En el presente artículo, mostraremos la implementación del método FP-Growth usando MQL5. Y también pondremos a prueba nuestra aplicación con datos reales.
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Desarrollando la estrategia martingala Zone Recovery en MQL5

Desarrollando la estrategia martingala Zone Recovery en MQL5

El artículo analiza, en una perspectiva detallada, los pasos que deben implementarse para la creación de un asesor experto basado en el algoritmo comercial Zone Recovery. Esto ayuda a automatizar el sistema ahorrando tiempo a los algotraders.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 84): Normalización reversible (RevIN)

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 84): Normalización reversible (RevIN)

Hace tiempo que sabemos que el preprocesamiento de los datos de origen desempeña un papel fundamental en la estabilidad del entrenamiento de los modelos. Y para el procesamiento en línea de datos de origen "brutos" solemos utilizar una capa de normalización por lotes. Pero a veces tenemos que invertir el procedimiento. En este artículo analizaremos un posible enfoque para resolver este tipo de problemas.
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Teoría de categorías en MQL5 (Parte 8): Monoides

Teoría de categorías en MQL5 (Parte 8): Monoides

El presente artículo continúa la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5. Aquí presentamos los monoides como un dominio (conjunto) que distingue la teoría de categorías de otros métodos de clasificación de datos al incluir reglas y un elemento de identidad.
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Practicando el desarrollo de estrategias de trading

Practicando el desarrollo de estrategias de trading

En este artículo, intentaremos desarrollar nuestra propia estrategia de trading. Toda estrategia de trading debe basarse en algún tipo de ventaja estadística. Además, esta ventaja debería existir durante mucho tiempo.
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Metamodelos en el aprendizaje automático y el trading: Timing original de las órdenes comerciales

Metamodelos en el aprendizaje automático y el trading: Timing original de las órdenes comerciales

Metamodelos en el aprendizaje automático: Creación automática de sistemas comerciales sin apenas intervención humana: el Modelo decide por sí mismo cómo y cuándo comerciar.
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 76): Objeto de formulario y temas de color predeterminados
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 76): Objeto de formulario y temas de color predeterminados

Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 76): Objeto de formulario y temas de color predeterminados

En este artículo, describiremos la construcción de diferentes temas de diseño de la GUI en la biblioteca. Asimismo, crearemos el objeto "formulario", que es sucesor del objeto de clase del elemento gráfico, y también prepararemos los datos para crear las sombras de los objetos gráficos de la biblioteca y desarrollar posteriormente la funcionalidad.
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Optimización automatizada de parámetros para estrategias de negociación con Python y MQL5

Optimización automatizada de parámetros para estrategias de negociación con Python y MQL5

Existen varios tipos de algoritmos para la autooptimización de estrategias y parámetros de negociación. Estos algoritmos se utilizan para mejorar automáticamente las estrategias de negociación basándose en datos históricos y actuales del mercado. En este artículo veremos uno de ellos con ejemplos en Python y MQL5.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 33): Regresión cuantílica en el aprendizaje Q distribuido

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 33): Regresión cuantílica en el aprendizaje Q distribuido

Continuamos explorando el aprendizaje Q distribuido. Hoy analizaremos este enfoque desde un ángulo diferente. Vamos a hablar de la posibilidad de utilizar la regresión cuantílica para resolver el problema de la previsión de los movimientos de precio.
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Todo lo que necesita saber sobre la estructura de un programa MQL5

Todo lo que necesita saber sobre la estructura de un programa MQL5

Cualquier programa en cualquier lenguaje de programación tiene una estructura determinada. En este artículo, aprenderá los componentes principales de la estructura de un programa en MQL5, que pueden resultarle muy útiles a la hora de crear un sistema comercial o una herramienta comercial para MetaTrader 5.
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Introducción a MQL5 (Parte 8): Guía del trading algorítmico para principiantes (II)

Introducción a MQL5 (Parte 8): Guía del trading algorítmico para principiantes (II)

Este artículo aborda preguntas comunes de principiantes en los foros de MQL5 y demuestra soluciones prácticas. Aprenda a realizar tareas esenciales como comprar y vender, obtener precios de velas y administrar aspectos del trading automatizado como límites de trading, períodos de trading y umbrales de ganancias/pérdidas. Obtenga orientación paso a paso para mejorar su comprensión e implementación de estos conceptos en MQL5.
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Experimentos con redes neuronales (Parte 6): El perceptrón como herramienta autosuficiente de predicción de precios

Experimentos con redes neuronales (Parte 6): El perceptrón como herramienta autosuficiente de predicción de precios

Ejemplo de utilización de un perceptrón como herramienta autónoma de predicción de precios. En el artículo exploraremos los conceptos generales y veremos un sencillo asesor experto ya preparado, así como los resultados de su optimización.
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Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 09): Un salto conceptual (II)

Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 09): Un salto conceptual (II)

Colocación del Chart Trade en una ventana flotante. En el artículo anterior creamos el sistema base para utilizar templates dentro de una ventana flotante.
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Cómo crear un panel interactivo MQL5 utilizando la clase Controls (Parte 1): Configuración del panel

Cómo crear un panel interactivo MQL5 utilizando la clase Controls (Parte 1): Configuración del panel

En este artículo, creamos un panel de control interactivo para operaciones bursátiles utilizando la clase Controls en MQL5, diseñada para optimizar las operaciones bursátiles. El panel incluye un título, botones de navegación para Operar, Cerrar e Información, y botones de acción especializados para ejecutar operaciones y gestionar posiciones. Al final del artículo, tendrás un panel base listo para futuras mejoras en futuras entregas.
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Creamos un asesor multidivisa sencillo utilizando MQL5 (Parte 2): Señales del indicador - Parabolic SAR de marco temporal múltiple

Creamos un asesor multidivisa sencillo utilizando MQL5 (Parte 2): Señales del indicador - Parabolic SAR de marco temporal múltiple

En este artículo, entenderemos por asesor multidivisa un asesor o robot comercial que puede comerciar (abrir/cerrar órdenes, gestionar órdenes, por ejemplo, trailing-stop y trailing-profit, etc.) con más de un par de símbolos de un gráfico. Esta vez usaremos solo un indicador, a saber, Parabolic SAR o iSAR en varios marcos temporales, comenzando desde PERIOD_M15 y terminando con PERIOD_D1.
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Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 26): Rumbo al futuro (I)

Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 26): Rumbo al futuro (I)

Llevaremos nuestro sistema de órdenes al siguiente nivel, pero primero tenemos que resolver algunas cosas. Y es que ahora tenemos cuestiones que dependen de cómo queremos operar y de qué tipo de cosas hacemos durante la jornada de tráding.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 34): Función cuantílica totalmente parametrizada

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 34): Función cuantílica totalmente parametrizada

Seguimos analizando algoritmos de aprendizaje Q distribuidos. En artículos anteriores hemos analizado los algoritmos de aprendizaje Q distribuido y cuantílico. En el primero, enseñamos las probabilidades de los rangos de valores dados. En el segundo, enseñamos los rangos con una probabilidad determinada. Tanto en el primer algoritmo como en el segundo, usamos el conocimiento a priori de una distribución y enseñamos la otra. En el presente artículo, veremos un algoritmo que permite al modelo aprender ambas distribuciones.
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Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Bears Power Index

Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Bears Power Index

Bienvenidos a un nuevo artículo de la serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. En esta ocasión, hablaremos sobre el Bears Power Index y crearemos un sistema comercial basado en sus indicadores.
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Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 13): Automatización (V)

Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 13): Automatización (V)

¿Sabes lo que es un diagrama de flujo? ¿Sabes cómo utilizarlo? ¿Cree que los diagramas de flujo son sólo cosas de aprendiz de programador? Pues echa un vistazo a este artículo y aprende a trabajar con diagramas de flujo.
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Creación de un asesor experto integrado de MQL5 y Telegram (Parte 2): Envío de señales de MQL5 a Telegram

Creación de un asesor experto integrado de MQL5 y Telegram (Parte 2): Envío de señales de MQL5 a Telegram

En este artículo, creamos un Asesor Experto integrado con MQL5 y Telegram que envía señales de cruce de medias móviles a Telegram. Detallamos el proceso de generación de señales de trading a partir de cruces de medias móviles, implementando el código necesario en MQL5, y asegurando que la integración funciona a la perfección. El resultado es un sistema que proporciona alertas comerciales en tiempo real directamente a su chat grupal de Telegram.
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Formulación de un Asesor Experto Multipar Dinámico (Parte 1): Correlación de divisas y correlación inversa

Formulación de un Asesor Experto Multipar Dinámico (Parte 1): Correlación de divisas y correlación inversa

El asesor experto dinámico de múltiples pares aprovecha las estrategias de correlación y correlación inversa para optimizar el rendimiento comercial. Al analizar datos del mercado en tiempo real, identifica y explota la relación entre pares de divisas.
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Creamos un asesor multidivisa sencillo utilizando MQL5 (Parte 1): Señales basadas en ADX combinadas con Parabolic SAR

Creamos un asesor multidivisa sencillo utilizando MQL5 (Parte 1): Señales basadas en ADX combinadas con Parabolic SAR

En este artículo, entenderemos por asesor multidivisa un asesor o robot comercial que puede comerciar (abrir/cerrar órdenes, gestionar órdenes, etc.) con más de un par de símbolos de un gráfico.
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Trading bursátil con cuadrícula usando un asesor con órdenes stop pendientes en la Bolsa de Moscú (MOEX)

Trading bursátil con cuadrícula usando un asesor con órdenes stop pendientes en la Bolsa de Moscú (MOEX)

Hoy utilizaremos un enfoque comercial de cuadrícula con órdenes stop pendientes en un asesor experto en el lenguaje de estrategias comerciales MQL5 para MetaTrader 5 en la Bolsa de Moscú (MOEX). Al comerciar en el mercado, una de las estrategias más simples consiste en colocar una cuadrícula de órdenes diseñada para "atrapar" el precio del mercado.
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Programación orientada a objetos (OOP) en MQL5

Programación orientada a objetos (OOP) en MQL5

Como desarrolladores, debemos aprender a crear y desarrollar software que sea reutilizable y flexible sin duplicar código, especialmente si tenemos diferentes objetos con comportamientos distintos. Esto se puede lograr fácilmente utilizando las técnicas y principios de la programación orientada a objetos. En este artículo le presentamos los conceptos básicos de la programación orientada a objetos en MQL5.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 18): Reglas asociativas

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 18): Reglas asociativas

Como continuación de esta serie, hoy presentamos otro tipo de tarea relacionada con los métodos de aprendizaje no supervisado: la búsqueda de reglas asociativas. Este tipo de tarea se usó por primera vez en el comercio minorista para analizar las cestas de la compra. En este artículo, hablaremos de las posibilidades que ofrece el uso de dichos algoritmos en el trading.
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Introducción a MQL5 (Parte 4): Estructuras, clases y funciones de tiempo

Introducción a MQL5 (Parte 4): Estructuras, clases y funciones de tiempo

En esta serie, seguiremos desvelando los secretos de la programación. En nuestro nuevo artículo, aprenderemos los fundamentos de las estructuras, las clases y las funciones de tiempo y adquiriremos nuevas habilidades para lograr una programación eficiente. Esta guía será probablemente útil no solo para los principiantes, sino también para los desarrolladores experimentados, ya que simplifica conceptos complejos, ofreciendo información valiosa para dominar MQL5. Así que hoy podrá seguir aprendiendo cosas nuevas, mejorando sus conocimientos de programación y dominando el mundo del trading algorítmico.
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Experimentos con redes neuronales (Parte 3): Uso práctico

Experimentos con redes neuronales (Parte 3): Uso práctico

Las redes neuronales lo son todo. Vamos a comprobar en la práctica si esto es así. MetaTrader 5 como herramienta autosuficiente para el uso de redes neuronales en el trading. Una explicación sencilla.
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Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 11): Automatización (III)

Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 11): Automatización (III)

Un sistema automatizado sin seguridad no tendrá éxito. Sin embargo, la seguridad no se consigue sin entender bien algunas cosas. En este artículo, comprenderemos por qué es tan difícil lograr la máxima seguridad en los sistemas automatizados.