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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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 85): Predicción multidimensional de series temporales

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 85): Predicción multidimensional de series temporales

En este artículo presentaremos un nuevo método complejo de previsión de series temporales que combina armoniosamente las ventajas de los modelos lineales y los transformadores.
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Mejore sus gráficos comerciales con una GUI interactiva basada en MQL5 (Parte I): Interfaz móvil (I)

Mejore sus gráficos comerciales con una GUI interactiva basada en MQL5 (Parte I): Interfaz móvil (I)

Libere el poder de la presentación dinámica de datos en sus estrategias o utilidades comerciales con nuestra guía detallada para desarrollar una GUI móvil en MQL5. Sumérjase en los eventos del gráfico y aprenda a diseñar e implementar una GUI simple y con capacidad de movimiento múltiple en un solo gráfico. El artículo también analizará la adición de elementos a una interfaz gráfica, aumentando su funcionalidad y atractivo estético.
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Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 21): Un nuevo sistema de órdenes (IV)

Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 21): Un nuevo sistema de órdenes (IV)

Finalmente el sistema visual funcionará... aún no del todo. Aquí terminaremos de hacer los cambios básicos, y no serán pocos, serán muchos, y todos ellos necesarios, y todo el trabajo será bastante interesante.
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Aprendiendo a diseñar un sistema comercial con Gator Oscillator

Aprendiendo a diseñar un sistema comercial con Gator Oscillator

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 indicador Gator Oscillator y crearemos un sistema comercial utilizando estrategias simples.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 35): Módulo de curiosidad intrínseca (Intrinsic Curiosity Module)

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 35): Módulo de curiosidad intrínseca (Intrinsic Curiosity Module)

Seguimos analizando los algoritmos de aprendizaje por refuerzo. Todos los algoritmos que hemos estudiado hasta ahora requerían la creación de una política de recompensas tal que el agente pudiera evaluar cada una de sus acciones en cada transición de un estado del sistema a otro, pero este enfoque resulta bastante artificial. En la práctica, existe cierto tiempo de retraso entre la acción y la recompensa. En este artículo, le sugerimos que se familiarice con un algoritmo de entrenamiento de modelos que puede funcionar con varios retrasos de tiempo desde la acción hasta la recompensa.
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Comprobando la informatividad de distintos tipos de medias móviles

Comprobando la informatividad de distintos tipos de medias móviles

Todos conocemos la importancia de la media móvil para muchos tráders. Existen diferentes tipos de medias móviles que pueden resultar útiles en el trading. Vamos a echarles un vistazo y a hacer una sencilla comparación para ver cuál puede dar mejores resultados.
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Introducción a MQL5 (Parte 3): Estudiamos los elementos básicos de MQL5

Introducción a MQL5 (Parte 3): Estudiamos los elementos básicos de MQL5

En este artículo, seguiremos estudiando los fundamentos de la programación MQL5. Hoy veremos los arrays, las funciones definidas por el usuario, los preprocesadores y el procesamiento de eventos. Para una mayor claridad, todos los pasos de cada explicación irán acompañado de un código. Esta serie de artículos sienta las bases para el aprendizaje de MQL5, prestando especial atención a la explicación de cada línea de código.
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Aprendizaje automático y Data Science (Parte 14): Aplicación de los mapas de Kohonen a los mercados

Aprendizaje automático y Data Science (Parte 14): Aplicación de los mapas de Kohonen a los mercados

¿Quiere encontrar un nuevo enfoque comercial que lo ayude a orientarse en mercados complejos y en cambio constante? Eche un vistazo a los mapas de Kohonen, una forma innovadora de redes neuronales artificiales que puede ayudarle a descubrir patrones y tendencias ocultos en los datos del mercado. En este artículo, veremos cómo funcionan los mapas de Kohonen y cómo usarlos para desarrollar estrategias comerciales efectivas. Creo que este nuevo enfoque resultará de interés tanto a los tráders experimentados como para los principiantes.
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Creación de un Asesor Experto MQL5 basado en la estrategia PIRANHA utilizando las Bandas de Bollinger

Creación de un Asesor Experto MQL5 basado en la estrategia PIRANHA utilizando las Bandas de Bollinger

En este artículo, creamos un Asesor Experto (Expert Advisor, EA) en MQL5 basado en la estrategia PIRANHA, utilizando Bandas de Bollinger para mejorar la efectividad comercial. Discutimos los principios clave de la estrategia, la implementación de la codificación y los métodos de prueba y optimización. Este conocimiento le permitirá implementar el EA en sus escenarios comerciales de manera efectiva.
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De principiante a experto: El viaje esencial a través del trading con MQL5

De principiante a experto: El viaje esencial a través del trading con MQL5

¡Libera tu potencial! Estás rodeado de oportunidades. Descubra 3 secretos principales para iniciar su viaje hacia MQL5 o llevarlo al siguiente nivel. Vamos a hablar de consejos y trucos tanto para principiantes como para profesionales.
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Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 07): Tipos de cuentas (II)

Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 07): Tipos de cuentas (II)

Aprenda a crear un EA que opere automáticamente de forma sencilla y segura. Uno siempre debe estar al tanto de lo que está haciendo un EA automatizado, y si se descarrila, eliminarlo lo más rápido posible del gráfico, para poner fin a lo que él estaba haciendo y evitar que las cosas se salgan de control.
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Desarrollamos un Asesor Experto multidivisas (Parte 4): Órdenes pendientes virtuales y guardado del estado

Desarrollamos un Asesor Experto multidivisas (Parte 4): Órdenes pendientes virtuales y guardado del estado

Tras empezar a desarrollar un EA multidivisa, ya hemos obtenido algunos resultados y hemos conseguido realizar varias iteraciones de mejora del código. Sin embargo, nuestro EA fue incapaz de trabajar con órdenes pendientes y reanudar la operación después del reinicio del terminal. Añadamos estas características.
Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 71): Eventos de la colección de objetos de gráfico
Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 71): Eventos de la colección de objetos de gráfico

Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 71): Eventos de la colección de objetos de gráfico

En el presente artículo, crearemos la funcionalidad necesaria para monitorear algunos eventos de los objetos del gráfico: añadir y eliminar gráficos de símbolos, añadir y eliminar subventanas en el gráfico, y también añadir/eliminar/cambiar indicadores en las ventanas del gráfico.
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Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 8): Desarrollo de un asesor experto (II)

Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 8): Desarrollo de un asesor experto (II)

Piense en un asesor experto independiente. Anteriormente, analizamos un Asesor Experto basado en indicadores que también se asoció con un script independiente para dibujar la geometría de riesgo y recompensa. Hoy discutiremos la arquitectura de un Asesor Experto MQL5, que integra todas las características en un solo programa.
Implementando OLAP en la negociación (Parte 2): Visualización de los resultados del análisis interactivo de los datos multidimensionales
Implementando OLAP en la negociación (Parte 2): Visualización de los resultados del análisis interactivo de los datos multidimensionales

Implementando OLAP en la negociación (Parte 2): Visualización de los resultados del análisis interactivo de los datos multidimensionales

En este artículo, se consideran diversos aspectos del desarrollo de la interfaz gráfica interactiva de un programa MQL diseñado para el procesamiento analítico en línea (OLAP) del historial de la cuenta y de los informes comerciales. Para obtener un resultado visual, se usan las ventanas maximizadas y de escala, una disposición adaptable de los controles «de goma» y un nuevo control para mostrar diagramas. A base de eso, fue implementado GUI con una selección de indicadores a lo largo de los ejes de coordenadas, funciones agregadas, tipos de los gráficos y ordenaciones.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 15): Clusterización de datos usando MQL5

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 15): Clusterización de datos usando MQL5

Continuamos analizando el método de clusterización. En este artículo, crearemos una nueva clase CKmeans para implementar uno de los métodos de clusterización de k-medias más extendidos. Según los resultados de la prueba, el modelo ha podido identificar alrededor de 500 patrones.
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Integración en MQL5: Python

Integración en MQL5: Python

Python es un lenguaje de programación conocido y popular con muchas características, especialmente en los campos de las finanzas, la ciencia de datos, la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático. Python es una herramienta poderosa que también puede resultar útil en el trading. MQL5 nos permite utilizar este poderoso lenguaje como una integración para lograr nuestros objetivos de manera efectiva. En este artículo, compartiremos cómo podemos usar Python como una integración en MQL5 después de aprender información básica sobre Python.
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Aprendizaje automático y Data Science (Parte 06). Redes neuronales (Parte 02): arquitectura de la redes neuronales con conexión directa

Aprendizaje automático y Data Science (Parte 06). Redes neuronales (Parte 02): arquitectura de la redes neuronales con conexión directa

En el artículo anterior, comenzamos a estudiar las redes neuronales con conexión directa, pero hay algunas cosas que quedaron sin resolver. Una de ellas es el diseño de la arquitectura. Por ello, en el presente artículo, veremos cómo diseñar una red neuronal flexible, teniendo en cuenta los datos de entrada, el número de capas ocultas y los nodos de cada red.
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Python, ONNX y MetaTrader 5: Creamos un modelo RandomForest con preprocesamiento de datos RobustScaler y PolynomialFeatures

Python, ONNX y MetaTrader 5: Creamos un modelo RandomForest con preprocesamiento de datos RobustScaler y PolynomialFeatures

En este artículo, crearemos un modelo de bosque aleatorio en Python, entrenaremos el modelo y lo guardaremos como un pipeline ONNX con preprocesamiento de datos. Además, usaremos el modelo en el terminal MetaTrader 5.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 73): AutoBots para predecir la evolución de los precios

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 73): AutoBots para predecir la evolución de los precios

Seguimos hablando de algoritmos para entrenar modelos de predicción de trayectorias. En este artículo nos familiarizaremos con un método llamado "AutoBots".
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Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 2): Ejemplo de despliegue del entorno

Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 2): Ejemplo de despliegue del entorno

Los modelos lingüísticos (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial que evoluciona rápidamente, por lo que debemos plantearnos cómo integrar unos LLM potentes en nuestro comercio algorítmico. A la mayoría de la gente le resulta difícil adaptar estos modelos a sus necesidades, implantarlos de forma local y luego aplicarlos al trading algorítmico. En esta serie de artículos abordaremos un enfoque paso a paso para lograr este objetivo.
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Indicadores alternativos de riesgo y rentabilidad en MQL5

Indicadores alternativos de riesgo y rentabilidad en MQL5

En este artículo, presentaremos una aplicación de varias medidas de rentabilidad y riesgo consideradas alternativas al ratio de Sharpe e investigaremos diferentes curvas de capital hipotéticas para analizar sus características.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 17): Reducción de la dimensionalidad

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 17): Reducción de la dimensionalidad

Seguimos analizando modelos de inteligencia artificial, y en particular, los algoritmos de aprendizaje no supervisado. Ya nos hemos encontrado con uno de los algoritmos de clusterización. Y en este artículo queremos compartir con ustedes una posible solución a los problemas de la reducción de la dimensionalidad.
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Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 10): Automatización (II)

Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 10): Automatización (II)

La automatización no significa nada si no se puede controlar el horario. Ningún trabajador puede ser eficiente trabajando 24 horas al día. Sin embargo, muchos creen que un sistema automatizado debe trabajar 24 horas al día. Siempre es bueno tener formas de configurar una franja horaria para el Expert Advisor. En este artículo, vamos a discutir cómo agregar correctamente tal franja horaria.
Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 69): Clases de colección de objetos de gráfico
Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 69): Clases de colección de objetos de gráfico

Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 69): Clases de colección de objetos de gráfico

A partir de este artículo, comenzaremos el desarrollo de una colección de clases de objetos de gráfico que almacenará una colección de lista de objetos de gráfico con sus subventanas y los indicadores en ellas, y nos permitirá trabajar con cualquier gráfico seleccionado y sus subventanas, o bien directamente con una lista de varios gráficos al mismo tiempo.
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Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 27): Rumbo al futuro (II)

Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 27): Rumbo al futuro (II)

Sigamos avanzando hacia un sistema de órdenes más completo directamente en el gráfico. En este artículo les mostraré una forma de corregir o, más bien, de hacer que el sistema de órdenes sea más intuitivo.
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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 3): Entropía de Shannon

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 3): Entropía de Shannon

El tráder moderno está casi siempre a la búsqueda de nuevas ideas, probando constantemente nuevas estrategias, modificándolas y descartando las que han fracasado. En esta serie de artículos, intentaré demostrar que el Wizard MQL5 es un verdadero apoyo para el tráder.
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La teoría del caos en el trading (Parte 1): Introducción, aplicación a los mercados financieros e indicador de Lyapunov

La teoría del caos en el trading (Parte 1): Introducción, aplicación a los mercados financieros e indicador de Lyapunov

¿Puede aplicarse la teoría del caos a los mercados financieros? En este artículo analizaremos en qué se diferencian la teoría clásica del caos y los sistemas caóticos del concepto propuesto por Bill Williams.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 30): Algoritmos genéticos

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 30): Algoritmos genéticos

En el artículo de hoy, hablaremos de un método de aprendizaje ligeramente distinto. Podríamos decir que lo hemos tomado de la teoría de la evolución de Darwin. Probablemente resulte menos controlable que los métodos anteriormente mencionados, pero también nos permite entrenar modelos indiferenciados.
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Redes neuronales en el trading: Modelo de doble atención para la previsión de tendencias

Redes neuronales en el trading: Modelo de doble atención para la previsión de tendencias

Continuamos la conversación sobre el uso de la representación lineal por partes de las series temporales iniciada en el artículo anterior. Y hoy hablaremos de la combinación de este método con otros enfoques del análisis de series temporales para mejorar la calidad de la previsión de la tendencia del movimiento de precios.
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Creación de un panel de indicadores de fuerza relativa (RSI) dinámico, multisímbolo y multiperíodo en MQL5

Creación de un panel de indicadores de fuerza relativa (RSI) dinámico, multisímbolo y multiperíodo en MQL5

En este artículo, desarrollamos un panel dinámico de indicadores RSI multisímbolo y multiperiodo en MQL5, que proporciona a los operadores valores RSI en tiempo real a través de varios símbolos y marcos temporales. El panel cuenta con botones interactivos, actualizaciones en tiempo real e indicadores codificados por colores para ayudar a los operadores a tomar decisiones informadas.
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Desarrollo y prueba de los sistemas comerciales Aroon

Desarrollo y prueba de los sistemas comerciales Aroon

En este artículo, aprenderemos a construir un sistema comercial Aroon, aprendiendo asimilando los fundamentos de los indicadores y los pasos necesarios para crear un sistema comercial basado en el indicador Aroon. Una vez creado este sistema comercial, comprobaremos si puede ser rentable o necesita una mayor optimización.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 46): Aprendizaje por refuerzo dirigido a objetivos (GCRL)

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 46): Aprendizaje por refuerzo dirigido a objetivos (GCRL)

En el artículo de hoy, nos familiarizaremos con otra tendencia en el campo del aprendizaje por refuerzo. Se denomina aprendizaje por refuerzo dirigido a objetivos (Goal-conditioned reinforcement learning, GCRL). En este enfoque, el agente se entrenará para alcanzar diferentes objetivos en determinados escenarios.
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Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 24): Dotando de robustez al sistema (I)

Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 24): Dotando de robustez al sistema (I)

En este artículo haremos que el sistema sea más robusto, para que sea más estable y seguro de usar. Una forma de conseguir robustez es intentar reutilizar el código lo máximo posible, de esta forma él mismo será probado todo el tiempo y en diversas ocasiones. Pero esta es solo una de las formas, otra forma es el uso de la programación OOP.
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Cómo usar la API de datos JSON en sus proyectos MQL

Cómo usar la API de datos JSON en sus proyectos MQL

Imagina que puedes utilizar datos que no se encuentran en MetaTrader, solo obtienes datos de los indicadores mediante análisis de precios y análisis técnico. Ahora imagina que puedes acceder a datos que aumentarán tu poder comercial. Puede multiplicar la potencia del software MetaTrader si combina la salida de otro software, métodos de análisis macro y herramientas ultra avanzadas a través de los datos de la API. En este artículo, le enseñaremos cómo utilizar las API y le presentaremos servicios de datos API útiles y valiosos.
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Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 29): Plataforma parlante

Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 29): Plataforma parlante

En este artículo aprenderemos a hacer hablar a la plataforma MT5. ¿Qué tal si hacemos que el EA sea más divertido? Operar en los mercados financieros suele ser una actividad extremadamente aburrida y monótona, pero podemos hacerla un poco menos tediosa. Este proyecto podría ser peligroso en caso de que tengas un problema que te haga adicto, pero en realidad con las modificaciones todo el escenario podría ser más entretenido, menos aburrido.
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Construya Asesores Expertos Auto-Optimizables con MQL5 y Python

Construya Asesores Expertos Auto-Optimizables con MQL5 y Python

En este artículo, vamos a discutir cómo podemos construir Asesores Expertos capaces de seleccionar de forma autónoma y cambiar las estrategias de negociación en función de las condiciones imperantes en el mercado. Aprenderemos sobre las cadenas de Markov y cómo pueden sernos útiles como operadores algorítmicos.
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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 1): Análisis de regresión

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 1): Análisis de regresión

De manera consciente o inconsciente, el tráder moderno está casi siempre en busca de nuevas ideas, probando constantemente nuevas estrategias, modificándolas y descartando las que han fracasado. Este proceso de investigación requiere mucho tiempo y se ve acompañado por muchos errores. En esta serie de artículos, intentaré demostrar que el Wizard MQL5 es un verdadero apoyo para el tráder. Gracias al Wizard, el tráder podrá ahorrar tiempo a la hora de poner en práctica sus ideas. Asimismo, podrá reducir la probabilidad de que surjan errores por duplicación de código. En lugar de perder el tiempo con el código, los tráders tendrán la posibilidad de poner en práctica su filosofía comercial.
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Creamos un asesor multidivisa sencillo utilizando MQL5 (Parte 3): Prefijos/sufijos de símbolos y sesión comercial

Creamos un asesor multidivisa sencillo utilizando MQL5 (Parte 3): Prefijos/sufijos de símbolos y sesión comercial

Últimamente, he recibido comentarios de varios compañeros tráders sobre cómo usar el asesor multidivisa que estamos analizando con brókeres que utilizan prefijos y/o sufijos con nombres de símbolos, así como sobre la forma de implementar zonas horarias comerciales o sesiones comerciales en el asesor.
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Creación de un asesor experto MQL5 basado en la estrategia de ruptura del rango diario (Daily Range Breakout)

Creación de un asesor experto MQL5 basado en la estrategia de ruptura del rango diario (Daily Range Breakout)

En este artículo, creamos un Asesor Experto MQL5 basado en la estrategia de ruptura del rango diario (Daily Range Breakout). Cubrimos los conceptos clave de la estrategia, diseñamos el plano del EA e implementamos la lógica de ruptura en MQL5. Al final, exploramos técnicas para realizar pruebas retrospectivas y optimizar el EA con el fin de maximizar su eficacia.