Artículos de programación MQL4 y MQL5

Hoy analizaremos uno de los algoritmos de optimización sin gradiente más interesantes, que aprende a comprender la geometría de la función objetivo. Consideremos la implementación clásica de CMA-ES con una ligera modificación: la sustitución de la distribución normal por una distribución potencial. Asimismo, veremos un análisis detallado de las bases matemáticas del algoritmo, su implementación práctica y un análisis honesto: dónde el CMA-ES es imbatible y dónde es mejor evitarlo.

¿Sabes qué es una SandBox? ¿Sabes cómo trabajar con ella? Si la respuesta a cualquiera de estas preguntas es no, lee este artículo para entender el principio básico que hay detrás de una SandBox. Y entiende por qué MetaTrader 5 utiliza una SandBox para garantizar la integridad de algunos de sus datos. El contenido expuesto aquí tiene única y exclusivamente un objetivo didáctico. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.

El contenido que veremos a partir de ahora es mucho más complicado en términos de teorías y conceptos. Intentaré dejar el contenido lo más simple posible. La parte referente a la programación en sí es incluso bastante simple y directa. Pero, si no comprendes toda la teoría que hay detrás, te quedarás completamente sin recursos para poder mejorar o incluso adaptar el sistema de repetición/simulador a algo diferente de lo que voy a mostrar. Mi intención no es que simplemente compiles y uses el código que estoy mostrando. Quiero que aprendas, entiendas y, si es posible, puedas crear algo todavía mejor.

En este artículo, terminaremos lo que comenzamos en el artículo anterior. Es decir, una forma total y completamente interactiva de redimensionar los objetos directamente en el gráfico. Aunque muchos imaginen que, para hacer algo así, haría falta mucho más conocimiento de MQL5, notarás que, con conceptos simples y conocimientos muy básicos, podemos implementar una forma de trabajar con los objetos directamente en el gráfico. Algo que da un resultado muy divertido y bastante interesante.

En el artículo anterior mostré cómo debías proceder para poder añadir el mecanismo de consulta. Esto para que, dentro del código MQL5, pudieras usar SQL plenamente y obtener los resultados al usar el comando SELECT FROM de SQL. Pero faltó hablar de la última función que necesitamos implementar. Esta es la función DatabaseReadBind. Y, como para entenderla adecuadamente hace falta una explicación un poco más amplia, se decidió hacerlo no en aquel artículo anterior, sino en este. Entonces, como el tema será relativamente largo, vayamos directamente al siguiente apartado.

Hoy nos centramos en mejorar la interfaz de mensajería del Panel de Comunicaciones para adaptarla a los estándares de las aplicaciones de comunicación modernas y de alto rendimiento. Esta mejora se logrará actualizando la clase CommunicationsDialog. Únase a nosotros en este artículo y debate mientras exploramos ideas clave y describimos los próximos pasos para avanzar en la programación de interfaces utilizando MQL5.

En este artículo, veremos cómo funcionan los tres últimos tipos de eventos que puede disparar un objeto. Entender esto será muy divertido, ya que, al final, haremos algo que, para muchos, puede parecer una especie de locura, pero que es perfectamente posible y tiene un resultado bastante sorprendente.

En este artículo, veré tres de los seis eventos que MetaTrader 5 puede disparar cuando algo sucede con un objeto presente en el gráfico. Estos eventos son muy útiles cuando se trata de interacción con el usuario. Esto se debe a que, sin entender estos eventos, tendrás mucho más trabajo para mantener cierta configuración en el gráfico, al intentar controlar objetos con finalidades específicas.

Muchos suelen infrautilizar SQL, o incluso no utilizarlo, porque no comprenden bien cómo funciona en realidad. Al consultar una base de datos SQL, no siempre buscamos una respuesta genérica; en algunos casos queremos una respuesta muy concreta y práctica. Si tú creas una base de datos con cierta estructuración y modelado, podrás introducir prácticamente cualquier tipo de información en ella.

Construcción de un sistema de análisis de tipo de cambio basado en paridad de poder adquisitivo (PPA) en Python. El autor ha desarrollado un algoritmo con cinco métodos para calcular tipos de cambio justos utilizando datos del FMI. El presente artículo supone una guía práctica para el análisis fundamental de divisas, el procesamiento de datos económicos y la integración con sistemas comerciales. Encontrará el código completo en open source.

En el artículo anterior vimos cómo podríamos desarrollar una clase en MQL5 capaz de darnos cierto soporte. Su finalidad es precisamente permitirnos colocar el código SQL dentro de un archivo de script. De este modo, no necesitaríamos escribir ese mismo código SQL como un string dentro del código MQL5. Aunque esa solución es funcional, contiene algunos detalles que podemos y debemos mejorar.

En este artículo veremos cómo podemos implementar un sistema de interacción muy atractivo e interesante, sobre todo para quienes están empezando a practicar programación en MQL5. No se trata de algo realmente nuevo. La forma en que abordaré el tema hará que todo sea mucho más fácil de entender, ya que veremos, en la práctica, cómo se desarrolla una programación estructural con un objetivo bastante divertido.

Aunque muchos creen que podemos incluir sin problemas código SQL dentro de otro código, por lo general esto no es así. El motivo es que el código SQL siempre se incorpora al ejecutable como un string. Y este hecho de colocar el código SQL como string, si bien no genera inconvenientes en fragmentos pequeños, puede terminar provocándonos bastantes dolores de cabeza.

En este artículo, comenzaremos a explorar el uso de SQL dentro de un código MQL5. Veremos cómo podemos crear una base de datos. O, mejor dicho, cómo podemos crear un archivo de base de datos en SQLite, utilizando, para ello, recursos o procedimientos incluidos en el lenguaje MQL5. Veremos también cómo crear una tabla y, después, cómo crear una relación entre tablas mediante una clave primaria y una clave foránea. Todo esto usando, nuevamente, MQL5. Veremos lo sencillo que es crear un código que, en el futuro, podrá portarse a otras implementaciones de SQL, usando una clase que nos ayude a ocultar la implementación creada. Y, lo más importante de todo, veremos que, en diversos momentos, podemos correr el riesgo de que algo no salga bien al usar SQL. Esto se debe a que, dentro del código MQL5, un código SQL siempre se colocará dentro de una STRING.

En el artículo anterior terminamos de hacer las debidas presentaciones sobre SQL. Así, lo que me había propuesto mostrar y explicar sobre SQL, a mi juicio, quedó debidamente explicado. Esto, para que todos los que vengan a ver el sistema de repetición/simulador en construcción consigan, como mínimo, tener alguna noción de lo que puede estar ocurriendo allí. Esto se debe a que no tiene sentido programar diversas cosas que SQL puede cubrir perfectamente.

El oscilador ADX y el oscilador CCI son indicadores de seguimiento de tendencias y de impulso que pueden combinarse al desarrollar un asesor experto. Retomamos donde lo dejamos en el artículo anterior y analizamos cómo es posible llevar a cabo el entrenamiento en condiciones reales y la actualización del modelo que hemos desarrollado gracias al aprendizaje por refuerzo. Estamos utilizando un algoritmo que aún no hemos tratado en esta serie, conocido como «optimización de políticas de región de confianza» (Trusted Region Policy Optimization, TRPO). Y, como siempre, la creación de asesores expertos mediante el Asistente de MQL5 (Wizard MQL5) nos permite configurar nuestros modelos para su prueba de forma mucho más rápida y, además, de manera que puedan distribuirse y probarse con diferentes tipos de señales.