Artículos sobre cómo integrar MetaTrader 5 con la ayuda del lenguaje MQL5

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Las tareas a las que se enfrenta el operador son interesantes y a menudo requieren unos enfoques originales. Aquí encontrará los artículos en los que se ofrecen las soluciones más inesperadas para la evaluación, análisis y procesamiento de los datos de precio y resultados del trading. En sus artículos los autores describen varias soluciones integrales, incluyendo la conexión de las bases de datos y ICQ, uso de OpenCL y  redes sociales, uso de Delphi y C#.

Léalos y sabrá cómo usar los packs matemáticos y neuronales, así como se enterará de muchas más cosas. Conviértase en el autor y comparta su experiencia única con MQL5.community.

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Crear Multi-Expert Advisors basados en los modelos de trading
Crear Multi-Expert Advisors basados en los modelos de trading

Crear Multi-Expert Advisors basados en los modelos de trading

El uso del enfoque orientado a objetos de MQL5 simplifica enormemente la creación de Expert Advisors multidivisa, multisistema y con multiperíodo. Imagine su único EA operando con docenas de estrategias de trading, con todos los instrumentos disponibles y todos los períodos de tiempo posibles. Además, se prueba el EA fácilmente en el probador, y dispone de uno o varios sistemas funcionales de gestión de dinero para todas las estrategias que lo componen.
Asesor Experto multiplataforma: Gestión de capital (money management)
Asesor Experto multiplataforma: Gestión de capital (money management)

Asesor Experto multiplataforma: Gestión de capital (money management)

En este artículo se analiza la implementación de la gestión de capital (money management) en el Asesor Experto multiplataforma. Las clases de la gestión de capital se encargan del cálculo del tamaño del lote que el Asesor Experto usará para entrar en la siguiente operación.
Neuroredes profundas (Parte IV). Creación, entrenamiento y simulación de un modelo de neurored
Neuroredes profundas (Parte IV). Creación, entrenamiento y simulación de un modelo de neurored

Neuroredes profundas (Parte IV). Creación, entrenamiento y simulación de un modelo de neurored

En el artículo se analizan las nuevas posibilidades del paquete darch (v.0.12.0). Se describen los resultados del entrenamiento de una red neuronal profunda con diferentes tipos de datos, estructura y secuencia de entrenamiento. También se analizan los resultados.
Desarrollando las interfaces gráficas para los Asesores Expertos e indicadores a base de .Net Framework и C#
Desarrollando las interfaces gráficas para los Asesores Expertos e indicadores a base de .Net Framework и C#

Desarrollando las interfaces gráficas para los Asesores Expertos e indicadores a base de .Net Framework и C#

Presentamos una manera simple y rápida de crear las ventanas gráficas usando el editor Visual Studio, con la integración posterior en el código MQL del Asesor Experto. Este artículo está destinado para un vasto círculo de lectores y no requiere ningunos conocimientos de C# y tecnología .Net.
Cómo intercambiar datos: una DLL para MQL5 en 10 minutos.
Cómo intercambiar datos: una DLL para MQL5 en 10 minutos.

Cómo intercambiar datos: una DLL para MQL5 en 10 minutos.

No hay muchos programadores que recuerden cómo escribir una simple DLL y cuáles son las características especiales de los distintos tipos de vinculación del sistema. Usando varios ejemplos intentaré mostrar todo el proceso de creación de la DLL en 10 minutos, así como discutir algunos aspectos técnicos de nuestra implementación de la vinculación. Mostraré el proceso paso a paso de la creación de la DLL en Visual Studio con ejemplos de intercambio de distintos tipos de variables (números, matrices, strings, etc.). Además, explicaré cómo proteger su terminal de cliente de errores fatales con las DLL personalizadas.
LifeHack para tráders: preparando "comida rápida" a partir de indicadores
LifeHack para tráders: preparando "comida rápida" a partir de indicadores

LifeHack para tráders: preparando "comida rápida" a partir de indicadores

Si usted se ha decidido a dar el salto a MQL5 solo ahora, entonces este artículo le resultará muy útil: por una parte, el acceso a los datos de los indicadores y a las series se ha ejecutado en el estilo MQL4, al que usted ya está acostumbrado, y por otro, toda la implementación se ha escrito en MQL5 con la misma sencillez. Todas las funciones son totalmente comprensibles y se adecuan perfectamente a la depuración paso a paso.
Desarrollo de indicadores bursátiles con control de volumen tomando como ejemplo el indicador delta
Desarrollo de indicadores bursátiles con control de volumen tomando como ejemplo el indicador delta

Desarrollo de indicadores bursátiles con control de volumen tomando como ejemplo el indicador delta

En el artículo se analiza el algoritmo de construcción de indcadores sobre volúmenes reales usando las funciones CopyTicks() y CopyTicksRange(). Asimismo, se muestran las peculiaridades de la construcción de estos indicadores y se describe su funcionamiento en tiempo real y en el simulador de estrategias.
Neuroredes profundas (Parte V). Optimización bayesiana de los hiperparámetros de las DNN
Neuroredes profundas (Parte V). Optimización bayesiana de los hiperparámetros de las DNN

Neuroredes profundas (Parte V). Optimización bayesiana de los hiperparámetros de las DNN

En el artículo se analizan las posibilidades de la optimización bayesiana de los hiperparámetros de las neuroredes profundas obtenidas con diferentes formas de entrenamiento. Se compara la calidad de la clasificación de las DNN con los hiperparámetros óptimos en diferentes variedades de entrenamiento. Se ha comprobado mediante forward tests la profundidad de la efectividad de los hiperparámetros óptimos de la DNN. Se han definido los posibles campos de mejora de la calidad de la clasificación.
Asesor Experto multiplataforma: Niveles stop
Asesor Experto multiplataforma: Niveles stop

Asesor Experto multiplataforma: Niveles stop

En este artículo se analiza la implementación de niveles stop en el asesor comercial, la implementación es compatible con las plataformas MetaTrader 4 y MetaTrader 5.
Neuroredes profundas (Parte I). Preparación de datos
Neuroredes profundas (Parte I). Preparación de datos

Neuroredes profundas (Parte I). Preparación de datos

Esta serie de artículos continúa y desarrolla el tema de las neuroredes profundas (DNN), que ha sido incluidas en los últimos tiempos en muchas áreas aplicadas, incluyendo el trading. Se analizan las corrientes de dicho tema, comprobándose con experimentos prácticos los nuevos métodos e ideas. El primer artículo de la serie está dedicado a la preparación de los datos para las DNN.
Exponer código C# a MQL5 usando exportaciones no gestionadas
Exponer código C# a MQL5 usando exportaciones no gestionadas

Exponer código C# a MQL5 usando exportaciones no gestionadas

En este artículo presento diferentes métodos de interacción entre código MQL5 y código gestionado C#. También facilito varios ejemplos sobre cómo ordenar estructuras MQL5 en contraposición a C#, y cómo invocar funciones DLL exportadas en scripts MQL5. Creo que los ejemplos que proporciono podrán servir como base para estudios futuros sobre escritura de DLLs en código gestionado. Este artículo también abre puertas para MetaTrader para usar varias bibliotecas que ya están implementadas en C#.
Conectando redes neuronales de NeuroSolutions
Conectando redes neuronales de NeuroSolutions

Conectando redes neuronales de NeuroSolutions

Además de la creación de las redes neuronales, el paquete del software de NeuroSolutions permite su exportación como archivos DLL. En este artículo se describe el proceso de creación de una red neuronal, la generación de un archivo DLL y su conexión a un Expert Advisor para el trading en MetaTrader 5.
Expresiones regulares para los traders
Expresiones regulares para los traders

Expresiones regulares para los traders

Una expresión regular es un lenguaje especial para el manejo de textos mediante la aplicación de una regla especificada, también llamada un regex o regexp para abreviar. En este artículo, vamos a mostrar cómo manejar un informe sobre el trade con la librería RegularExpressions para MQL5 y también demostrar los resultados de optimización después de usarlo.
Asesor Experto multiplataforma: Filtros temporales
Asesor Experto multiplataforma: Filtros temporales

Asesor Experto multiplataforma: Filtros temporales

En este artículo se analiza la implementación de diferentes métodos de la filtración temporal en el Asesor Experto multiplataforma. Las clases de los filtros temporales se ocupan de verificar la correspondencia de un determinado momento de tiempo a un determinado período definido en los ajustes.
Creando un feed de noticias personalizado en MetaTrader 5
Creando un feed de noticias personalizado en MetaTrader 5

Creando un feed de noticias personalizado en MetaTrader 5

En el artículo se analiza la posibilidad de crear un feed de noticias flexible, que ofrecezca multitud de opciones para elegir el tipo de noticias y su fuente. El artículo muestra cómo se pueden integrar web API con el terminal MetaTrader 5.
Cómo trabajar con el módem GSM de un experto de MQL5
Cómo trabajar con el módem GSM de un experto de MQL5

Cómo trabajar con el módem GSM de un experto de MQL5

En la actualidad existen medios suficientes para monitorizar a distancia una cuenta comercial, con toda comodidad: con la ayuda de los terminales móviles, las notificaciones push y el trabajo con ICQ. Pero para todo ello se debe tener conexión a internet. Este artículo describe la creación un experto que les permitirá mantenerse en contacto con su terminal comercial, incluso en el caso de que el internet móvil no está disponible, más concretamente con ayuda de llamadas y mensajes SMS.
Recetas MQL5 - Escribiendo nuestra propia profundidad de mercado
Recetas MQL5 - Escribiendo nuestra propia profundidad de mercado

Recetas MQL5 - Escribiendo nuestra propia profundidad de mercado

Este artículo enseñará a los lectores a trabajar de forma programática con la profundidad de mercado, también describirá el principio de funcionamiento de la clase CMarketBook, que ampliará de forma orgánica la biblioteca estándar de clases MQL5 y proporcionará métodos cómodos para trabajar con la profundidad del mercado.
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SQLite: trabajo nativo con bases de datos en SQL en MQL5

SQLite: trabajo nativo con bases de datos en SQL en MQL5

El desarrollo de estrategias comerciales está relacionado con el procesamiento de grandes volúmenes de datos. Ahora, usted podrá trabajar directamente en MQL5 con bases de datos con la ayuda de solicitudes SQL basadas en SQLite. Una ventaja importante de este motor es que toda la base de datos se encuentra en un único archivo estándar, ubicado en la computadora del usuario.
Usar WinInet.dll para el intercambio de datos entre terminales por internet
Usar WinInet.dll para el intercambio de datos entre terminales por internet

Usar WinInet.dll para el intercambio de datos entre terminales por internet

En este artículo se describen los principios para trabajar con internet mediante las peticiones HTTP y el intercambio de datos entre terminales, usando un servidor intermedio. Se presenta una clase de la librería MqlNet para trabajar con los recursos de internet en el entorno MQL5. Seguir los precios por distintos brokers, intercambiar mensajes con otros traders sin salir del terminal, buscar informaciones en internet; estos son solamente algunos ejemplos que se repasan en este artículo.
Desarrollando las interfaces gráficas a base de .Net Framework e C# (Parte 2): Elementos gráficos adicionales
Desarrollando las interfaces gráficas a base de .Net Framework e C# (Parte 2): Elementos gráficos adicionales

Desarrollando las interfaces gráficas a base de .Net Framework e C# (Parte 2): Elementos gráficos adicionales

Este artículo es una continuación lógica de la publicación anterior «Desarrollando las interfaces gráficas para los Asesores Expertos e indicadores a base de .Net Framework y C#» y familiariza a los lectores con nuevos elementos gráficos para crear las interfaces gráficas.
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Aplicación práctica de las redes neuronales en el trading. Python (Parte I)

Aplicación práctica de las redes neuronales en el trading. Python (Parte I)

En este artículo, analizaremos paso a paso la implementación de un sistema comercial basado en la programación de redes neuronales profundas en Python. Para ello, usaremos la biblioteca de aprendizaje automático TensorFlow, desarrollada por Google. Para describir las redes neuronales, utilizaremos la biblioteca de Keras.
Integración de un experto en MQL y bases de datos (SQL Server, .NET y C#)
Integración de un experto en MQL y bases de datos (SQL Server, .NET y C#)

Integración de un experto en MQL y bases de datos (SQL Server, .NET y C#)

El artículo describe cómo añadir a los expertos en MQL5 la posibilidad de trabajar con el servidor de bases de datos Microsoft SQL Server. Usaremos la importación de funciones de DLL. Para crear la DLL, se utilizará la plataforma Microsoft .NET y el lenguaje C#. Los métodos utilizados en el artículo, aunque con algunos cambios poco significativos, funcionan también para los expertos escritos en MQL4.
Optimización controlable: el método del recocido
Optimización controlable: el método del recocido

Optimización controlable: el método del recocido

En el simulador de estrategias de la plataforma comercial MetaTrader 5 solo existen dos variantes de optimización: la iteración completa de parámetros y el algoritmo genético. En este artículo se propone una nueva variante de optimización de estrategias comerciales: el método del recocido. Se muestra el algoritmo del método, su implementación y su método de inclusión en cualquier asesor. El algoritmo desarrollado se ha puesto a prueba con el asesor Moving Average.
Trading bidireccional y cobertura (hedging) de posiciones en MetaTrader 5 usando API HedgeTerminal, Parte 2
Trading bidireccional y cobertura (hedging) de posiciones en MetaTrader 5 usando API HedgeTerminal, Parte 2

Trading bidireccional y cobertura (hedging) de posiciones en MetaTrader 5 usando API HedgeTerminal, Parte 2

En este artículo se describe el nuevo enfoque en las cuestiones de la cobertura (hedging) de posiciones y se pone punto en las discusiones entre los usuarios de MetaTrader 4 y MetaTrader 5 sobre esta materia. Es la continuación de la primera parte: “Trading bidireccional y cobertura (hedging) de posiciones en MetaTrader 5 usando el panel HedgeTerminal, Parte 1”. En la segunda parte se describe la integración de los EAs personalizados con HedgeTerminalAPI, una biblioteca especial de virtualización que permite tradear bidireccionalmente estando en un entorno cómodo que permite gestionar sus posiciones de una manera sencilla y clara.
Trabajando con sockets en MQL, o Cómo convertirse en proveedor de señales
Trabajando con sockets en MQL, o Cómo convertirse en proveedor de señales

Trabajando con sockets en MQL, o Cómo convertirse en proveedor de señales

Los sockets... ¿Qué podría existir sin ellos en este mundo de información? Aparecieron por primera vez en 1982 y prácticamente no han cambiado hasta el día de hoy, siguen funcionando para nosotros cada segundo. Son la base de una red, las terminaciones nerviosas del Matrix en el que vivimos.
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¡Visualice esto! La biblioteca gráfica en MQL5 como un análogo de plot en el lenguaje R

¡Visualice esto! La biblioteca gráfica en MQL5 como un análogo de plot en el lenguaje R

A la hora de investigar y estudiar patrones, la representación visual con la ayuda de gráficos juega un papel fundamental. En los lenguajes populares de programación en la comunidad científica, tales como R y Python, para la visualización se usa la función especial plot. Con su ayuda, es posible dibujar líneas, gráficos de dispersión e histogramas para visualizar patrones. En MQL5 usted puede hacer lo mismo con la ayuda de la clase CGraphics.
LifeHack para tráders: cocinamos ForEach usando #define
LifeHack para tráders: cocinamos ForEach usando #define

LifeHack para tráders: cocinamos ForEach usando #define

Un escalón intermedio para aquellos que aún escriben en MQL4, pero todavía no han dado el salto a MQL5. Vamos a continuar buscando posibilidades para escribir código en el estilo MQL4. En esta ocasión, analizaremos la macrosustitución del preprocesador - #define.
Recetas MQL5 - Creando el búfer circular para calcular rápidamente los indicadores en la ventana móvil
Recetas MQL5 - Creando el búfer circular para calcular rápidamente los indicadores en la ventana móvil

Recetas MQL5 - Creando el búfer circular para calcular rápidamente los indicadores en la ventana móvil

El búfer circular es el modo más simple y al mismo tiempo más eficaz en la organización de datos para los cálculos en una ventana móvil. En este artículo se describe la estructura de este algoritmo, y se muestra cómo se puede hacer a través de él que el cálculo en la ventana móvil sea un proceso simple y eficaz.
Asesor experto multiplataforma: Introducción
Asesor experto multiplataforma: Introducción

Asesor experto multiplataforma: Introducción

En este artículo se describe con detalle un método para desarrollar de forma rápida y sencilla un asesor experto multiplataforma. El método propuesto aúna funciones comunes para ambas versiones en una clase y desarrolla la implementación para las funciones incompatibles en las clases heredadas.
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Perceptrón Multicapa y Algoritmo de Retropropagación (Parte II): Implementación en Python e integración en MQL5

Perceptrón Multicapa y Algoritmo de Retropropagación (Parte II): Implementación en Python e integración en MQL5

Se ha puesto a disposición un paquete de Python con el propósito de desarrollar la integración en MQL, lo que abre las puertas a numerosas posibilidades como la exploración de datos, la creación y el uso de modelos de aprendizaje automático. Esta integración nativa de MQL5 en Python abre las puertas a muchas posibilidades de uso que nos permiten construir desde una simple regresión lineal a un modelo de aprendizaje profundo. Entendamos cómo instalar y preparar el entorno de desarrollo y usar algunas de las bibliotecas de aprendizaje automático.
Uso de los repositorios en la nube para el intercambio de datos entre los terminales
Uso de los repositorios en la nube para el intercambio de datos entre los terminales

Uso de los repositorios en la nube para el intercambio de datos entre los terminales

Las tecnologías en la nube se difunden ampliamente. Tenemos a nuestra disposición tanto los repositorios de pago, como gratuitos. ¿Podemos usarlos en el trading? En este artículo se propone la tecnología para el intercambio de datos entre los terminales con el uso de los repositorios en la nube.
Comparamos la velocidad de los indicadores de almacenamiento automático en la caché
Comparamos la velocidad de los indicadores de almacenamiento automático en la caché

Comparamos la velocidad de los indicadores de almacenamiento automático en la caché

En el artículo se compara el acceso MQL5 clásico a los indicadores con los métodos alternativos del estilo MQL4. Se analizan diversas variantes de estilo MQL4 para el acceso a los indicadores: con almacenamiento de manejadores en la caché y sin él. Se analiza el registro de los manejadores de los indicadores dentro del núcleo MQL5.
Asesor experto multiplataforma: reutilizando los componentes de la Biblioteca Estándar MQL5
Asesor experto multiplataforma: reutilizando los componentes de la Biblioteca Estándar MQL5

Asesor experto multiplataforma: reutilizando los componentes de la Biblioteca Estándar MQL5

En la Biblioteca Estándar MQL5 hay ciertos componentes que pueden resultar útiles en las versiones de los asesores expertos multiplataforma para MQL4. En esta artículo analizaremos los métodos de creación de ciertos componentes de la Biblioteca Estándar MQL5 que son compatibles con el compilador MQL4.
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Optimización móvil continua (Parte 3): Método de adaptación del robot al optimizador automático

Optimización móvil continua (Parte 3): Método de adaptación del robot al optimizador automático

El tercer artículo actuará como puente entre los dos anteriores, pues en él se analizará el mecanismo de interacción con la DLL descrita en el primer artículo y los objetos para la descarga analizados en el segundo. Además, se mostrará el proceso de creación de un envoltorio para la clase que se importa desde DLL y se formará un archivo XML con la historia de transacciones, así como un método de interacción con los datos del envoltorio.
Experto comercial universal: Trabajando con trailing-stops personalizados (parte 6)
Experto comercial universal: Trabajando con trailing-stops personalizados (parte 6)

Experto comercial universal: Trabajando con trailing-stops personalizados (parte 6)

La sexta parte del artículo sobre el experto comercial universal describe el funcionamiento de los trailing-stops. Después de leerlo, usted aprenderá cómo usar normas unificadas para crear su propio módulo de trailing-stop y conectarlo al motor comercial de tal forma que el control de la posición realizado por este suceda automáticamente.
ZUP - zigzag universal con patrones Pesavento: Interfaz gráfica. Adiciones y mejoras. Tridente Andrews en ZUP
ZUP - zigzag universal con patrones Pesavento: Interfaz gráfica. Adiciones y mejoras. Tridente Andrews en ZUP

ZUP - zigzag universal con patrones Pesavento: Interfaz gráfica. Adiciones y mejoras. Tridente Andrews en ZUP

En la versión 153, la edición de casi todos los parámetros del ZUP se puede realizar a través de la interfaz gráfica. En el artículo se ofrece una descripción de los últimos cambios en la interfaz gráfica del ZUP. También se describen los principales elementos del tridente de Andrews en ZUP para usar esta herramienta al analizar la situación de mercado.
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Optimización móvil continua (Parte 1): Mecanismo de trabajo con los informes de optimización

Optimización móvil continua (Parte 1): Mecanismo de trabajo con los informes de optimización

La primera parte del artículo está dedicada a la creación de una herramienta para trabajar con los informes de optimización y su importación desde el terminal, así como a los procesos de filtrado y clasificación de los datos obtenidos. MetaTrader 5 permite descargar informes sobre las pasadas de optimización, pero querríamos tener la posibilidad de añadir al informe nuestros propios datos.
Desarrollo de una Startup social tecnológica, Parte I: Publicamos las Señales de MetaTrader 5 en el Twitter
Desarrollo de una Startup social tecnológica, Parte I: Publicamos las Señales de MetaTrader 5 en el Twitter

Desarrollo de una Startup social tecnológica, Parte I: Publicamos las Señales de MetaTrader 5 en el Twitter

Hoy vamos a hablar sobre cómo podemos vincular el terminal MetaTrader 5 con una cuenta del Twitter para publicar las señales de su Asesor Experto. Estamos desarrollando el Sistema social del soporte para la toma de decisiones (SDSS por sus siglas en inglés Social Decision Support System, denominado en adelante como SDSS) con PHP a base del servicio web RESTful. Esta idea se basa en la concepción del trading automático, o así denominado el trading mediante los ordenadores. Queremos que las señales comerciales automáticas del Asesor Experto (EA) pasen por los filtros de las facultades cognitivas de la mente humana.
Experto comercial universal: trabajando con órdenes pendientes y cobertura (parte 5)
Experto comercial universal: trabajando con órdenes pendientes y cobertura (parte 5)

Experto comercial universal: trabajando con órdenes pendientes y cobertura (parte 5)

Este artículo continúa la presentación a los lectores del motor comercial CStrategy. A petición de multitud de usuarios, se han añadido funciones de trabajo con órdenes pendientes al motor comercial. Asimismo, las últimas versiones de MetaTrader 5 han comenzado a dar soporte a cuentas con cobertura. Ahora CStrategy también da soporte a las mismas. En el artículo se da una descripción detallada de un algoritmo para trabajar con órdenes pendientes, así como de los principios de funcionamiento de CStrategy con las cuentas con cobertura.
El Papel de las Distribuciones Estadísticas en el Trabajo del Trader
El Papel de las Distribuciones Estadísticas en el Trabajo del Trader

El Papel de las Distribuciones Estadísticas en el Trabajo del Trader

Este artículo es una continuación lógica de mi artículo "Statistical Probability Distributions in MQL5" ("Distribuciones de Probabilidad Estadísticas en MQL5"), que presentó las clases para trabajar con algunas distribuciones estadísticas teóricas. Ahora que ya tenemos una base teórica, sugiero proceder directamente a conjuntos de datos reales para darle un uso a esta base.