Artículos de programación MQL4 y MQL5

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Aprenda el lenguaje de programación de estrategias comerciales MQL5 leyendo numerosos artículos la mayor parte de los cuales han sido escritos por Ustedes - miembros de MQL5.community. Con el fin de buscar rápidamente la respuesta sobre una u otra cuestión de programación, todos los artículos están divididos en categorías: "Integración", "Probador", "Estrategias comerciales", etc.

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Indicador de perfil de mercado — Market Profile (Parte 2): Optimización y dibujado en canvas

Indicador de perfil de mercado — Market Profile (Parte 2): Optimización y dibujado en canvas

En este artículo analizaremos una versión optimizada del indicador de Perfil de mercado Market Profile, donde el dibujado por parte de un conjunto de objetos gráficos se sustituye por el dibujado en un lienzo: un objeto de la clase CCanvas.
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Selección de características y reducción de dimensionalidad mediante componentes principales

Selección de características y reducción de dimensionalidad mediante componentes principales

El artículo profundiza en la implementación de un algoritmo modificado de análisis de componentes por selección ascendente, inspirándose en la investigación presentada en «Forward Selection Component Analysis: Algorithms and Applications» (Análisis de componentes por selección ascendente: algoritmos y aplicaciones), de Luca Puggini y Sean McLoone.
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Media móvil en MQL5 desde cero: Sencilla y accesible

Media móvil en MQL5 desde cero: Sencilla y accesible

Usando ejemplos sencillos, hoy analizaremos los principios del cálculo de las medias móviles y nos familiarizaremos con las formas de optimizar el cálculo de los indicadores y, en consecuencia, de las medias móviles.
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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.
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Redes neuronales en el trading: Modelo adaptativo multiagente (Final)

Redes neuronales en el trading: Modelo adaptativo multiagente (Final)

En el artículo anterior, nos familiarizamos con el framework MASA, un framework adaptativo multiagente que combina enfoques de aprendizaje por refuerzo y estrategias adaptativas para ofrecer un equilibrio armonioso entre rentabilidad y riesgo en condiciones de mercado turbulentas. Asimismo, construimos la funcionalidad de los agentes individuales de este framework. En este artículo continuaremos el trabajo empezado, llevándolo a su conclusión lógica.
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Reimaginando las estrategias clásicas en MQL5 (Parte X): ¿Puede la IA impulsar el MACD?

Reimaginando las estrategias clásicas en MQL5 (Parte X): ¿Puede la IA impulsar el MACD?

Únase a nosotros mientras analizamos empíricamente el indicador MACD para comprobar si la aplicación de la IA a una estrategia, incluyendo el indicador, produciría alguna mejora en nuestra precisión a la hora de pronosticar el EURUSD. Evaluamos simultáneamente si el indicador en sí mismo es más fácil de predecir que el precio, así como si el valor del indicador es predictivo de los niveles de precios futuros. Le proporcionaremos la información que necesita para decidir si debe considerar invertir su tiempo en integrar el MACD en sus estrategias de trading con IA.
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Redes neuronales en el trading: Modelo adaptativo multiagente (MASA)

Redes neuronales en el trading: Modelo adaptativo multiagente (MASA)

Hoy les propongo familiarizarse con el MASA, un framework adaptativo multiagente que combina el aprendizaje por refuerzo y las estrategias adaptativas para ofrecer un equilibrio armonioso entre la rentabilidad y la gestión del riesgo en condiciones de mercado turbulentas.
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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 44): Indicador técnico Average True Range (ATR)

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 44): Indicador técnico Average True Range (ATR)

El oscilador ATR es un indicador muy popular que actúa como proxy de volatilidad, especialmente en los mercados de divisas, donde los datos de volumen son escasos. Examinamos esto, basándonos en patrones, como hemos hecho con indicadores anteriores, y compartimos estrategias e informes de pruebas gracias a las clases y el ensamblaje de la biblioteca del asistente MQL5.
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Estudiamos el indicador de perfil de mercado Market Profile: ¿Qué es y cómo se estructura?

Estudiamos el indicador de perfil de mercado Market Profile: ¿Qué es y cómo se estructura?

Hoy nos familiarizaremos con el "Perfil de mercado". Además, averiguaremos qué hay detrás de este nombre, trataremos de entender los principios de trabajo con el Perfil y analizaremos su versión presentada en el terminal bajo el nombre MarketProfile.
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Redes neuronales en el trading: Transformer parámetro-eficiente con atención segmentada (Final)

Redes neuronales en el trading: Transformer parámetro-eficiente con atención segmentada (Final)

En artículos anteriores, revisamos los aspectos teóricos del framework PSformer, que incluye dos importantes innovaciones en la arquitectura del Transformer clásico: el mecanismo de compartición de parámetros (PS) y la atención a los segmentos espaciotemporales (SegAtt). En este artículo, continuaremos el trabajo sobre la implementación de los enfoques propuestos mediante MQL5.
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Redes neuronales en el trading: Transformer parámetro-eficiente con atención segmentada (PSformer)

Redes neuronales en el trading: Transformer parámetro-eficiente con atención segmentada (PSformer)

Hoy proponemos al lector un primer contacto con el nuevo framework PSformer, que adapta la arquitectura del Transformer vainilla para resolver problemas de previsión de series temporales multidimensionales. El framework se basa en dos innovaciones clave: el mecanismo de compartición de parámetros (PS) y la atención a los segmentos espaciotemporales (SegAtt).
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Redes neuronales en el trading: Mejora de la eficiencia del Transformer mediante la reducción de la nitidez (Final)

Redes neuronales en el trading: Mejora de la eficiencia del Transformer mediante la reducción de la nitidez (Final)

El SAMformer ofrece una solución a los problemas clave del Transformer en la previsión de series temporales a largo plazo, incluida la complejidad del entrenamiento y la escasa generalización a muestras pequeñas. Su arquitectura poco profunda y la optimización con control de nitidez garantizan que se eviten los malos mínimos locales. En este artículo, proseguiremos la aplicación de enfoques utilizando MQL5 y evaluaremos su valor práctico.
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Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte V): Autenticación de dos factores (2FA)

Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte V): Autenticación de dos factores (2FA)

Hoy discutiremos cómo mejorar la seguridad del Panel de administrador comercial que actualmente se encuentra en desarrollo. Exploraremos cómo implementar MQL5 en una nueva estrategia de seguridad, integrando la API de Telegram para la autenticación de dos factores (2FA). Esta discusión proporcionará información valiosa sobre la aplicación de MQL5 para reforzar las medidas de seguridad. Además, examinaremos la función MathRand, centrándonos en su funcionalidad y cómo se puede utilizar de forma efectiva dentro de nuestro marco de seguridad. ¡Sigue leyendo para descubrir más!
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Cómo crear un panel interactivo MQL5 utilizando la clase Controls (Parte 2): Añadir capacidad de respuesta a los botones

Cómo crear un panel interactivo MQL5 utilizando la clase Controls (Parte 2): Añadir capacidad de respuesta a los botones

En este artículo, nos centramos en transformar nuestro panel de control MQL5 estático en una herramienta interactiva habilitando la capacidad de respuesta de los botones. Exploramos cómo automatizar la funcionalidad de los componentes de la interfaz gráfica de usuario (GUI), asegurándonos de que reaccionen adecuadamente a los clics de los usuarios. Al final del artículo, establecemos una interfaz dinámica que mejora la participación del usuario y la experiencia comercial.
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Instalación de MetaTrader 5 y otras aplicaciones MetaQuotes en HarmonyOS NEXT

Instalación de MetaTrader 5 y otras aplicaciones MetaQuotes en HarmonyOS NEXT

Las aplicaciones de MetaQuotes, incluidas las plataformas MetaTrader 5 y MetaTrader 4, pueden instalarse en dispositivos con sistema operativo HarmonyOS NEXT usando el componente DroiTong. Este artículo ofrece una guía paso a paso para instalar aplicaciones en su teléfono o portátil.
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Asistente de Connexus (Parte 5): Métodos HTTP y códigos de estado

Asistente de Connexus (Parte 5): Métodos HTTP y códigos de estado

En este artículo, comprenderemos los métodos HTTP y los códigos de estado, dos piezas muy importantes de la comunicación entre el cliente y el servidor en la web. Comprender lo que hace cada método le brinda el control para realizar solicitudes con mayor precisión, informando al servidor qué acción desea realizar y haciéndolo más eficiente.
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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 43): Aprendizaje por refuerzo con SARSA

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 43): Aprendizaje por refuerzo con SARSA

SARSA, que es la abreviatura de State-Action-Reward-State-Action (Estado-Acción-Recompensa-Estado-Acción), es otro algoritmo que se puede utilizar al implementar el aprendizaje por refuerzo. Por lo tanto, tal y como vimos con Q-Learning y DQN, analizamos cómo se podría explorar e implementar esto como un modelo independiente, en lugar de solo como un mecanismo de entrenamiento, en los asesores expertos ensamblados por el asistente.
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Redes neuronales en el trading: Mejora de la eficiencia del Transformer mediante la reducción de la nitidez (SAMformer)

Redes neuronales en el trading: Mejora de la eficiencia del Transformer mediante la reducción de la nitidez (SAMformer)

El entrenamiento de los modelos de Transformer requiere grandes cantidades de datos y suele ser difícil debido a la escasa capacidad de generalización de los modelos en muestras pequeñas. El framework SAMformer ayuda a resolver este problema evitando los mínimos locales malos, mejorando la eficacia de los modelos incluso con muestras de entrenamiento limitadas.
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Algoritmo de búsqueda orbital atómica - Atomic Orbital Search (AOS) Modificación

Algoritmo de búsqueda orbital atómica - Atomic Orbital Search (AOS) Modificación

En la segunda parte del artículo, seguiremos desarrollando una versión modificada del algoritmo AOS (Atomic Orbital Search), centrándonos en operadores específicos para mejorar su eficacia y adaptabilidad. Tras analizar los fundamentos y la mecánica del algoritmo, discutiremos ideas para mejorar el rendimiento y la capacidad de analizar espacios de soluciones complejos, proponiendo nuevos enfoques para ampliar su funcionalidad como herramienta de optimización.
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Operar con noticias de manera sencilla (Parte 4): Mejora del rendimiento

Operar con noticias de manera sencilla (Parte 4): Mejora del rendimiento

Este artículo profundizará en los métodos para mejorar el tiempo de ejecución del experto en el probador de estrategias. El código se escribirá para dividir los tiempos de los eventos de noticias en categorías por hora. Las horas de estos eventos noticiosos se accederán dentro de la hora especificada. Esto garantiza que el EA pueda gestionar de manera eficiente las operaciones basadas en eventos tanto en entornos de alta como de baja volatilidad.
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Redes neuronales en el trading: Optimización del Transformer para la previsión de series temporales (LSEAttention)

Redes neuronales en el trading: Optimización del Transformer para la previsión de series temporales (LSEAttention)

El framework LSEAttention ofrece formas de mejorar la arquitectura del Transformer, y se ha diseñado específicamente para la previsión a largo plazo de series temporales multidimensionales. Los enfoques propuestos por los autores del método resuelven los problemas de colapso de entropía e inestabilidad de aprendizaje característicos del Transformer vainilla.
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El análisis volumétrico de redes neuronales como clave de las tendencias futuras

El análisis volumétrico de redes neuronales como clave de las tendencias futuras

Este artículo explora la posibilidad de mejorar la previsión de los precios usando como base el análisis comercial volumétrico mediante la integración de los principios del análisis técnico con la arquitectura de redes neuronales LSTM. Prestaremos especial atención a la detección e interpretación de volúmenes anómalos, el uso de clusterización y la generación y definición de características basadas en el volumen en el contexto del aprendizaje automático.
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Integración de Smart Money Concepts (SMC), Order Blocks (OB) y Fibonacci para entradas óptimas

Integración de Smart Money Concepts (SMC), Order Blocks (OB) y Fibonacci para entradas óptimas

Los bloques de órdenes (Order Blocks, OB) son áreas clave donde los operadores institucionales inician compras o ventas significativas. Después de un movimiento de precio significativo, Fibonacci ayuda a identificar un retroceso potencial desde un máximo reciente hasta un mínimo para identificar la entrada comercial óptima.
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Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte IV): Capa de seguridad de inicio de sesión

Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte IV): Capa de seguridad de inicio de sesión

Imagine un actor malicioso infiltrándose en la sala del administrador comercial y obteniendo acceso a las computadoras y al panel de administración que se utilizan para comunicar información valiosa a millones de comerciantes en todo el mundo. Una intrusión de este tipo podría tener consecuencias desastrosas, como el envío no autorizado de mensajes engañosos o clics aleatorios en botones que desencadenan acciones no deseadas. En esta discusión, exploraremos las medidas de seguridad en MQL5 y las nuevas características de seguridad que hemos implementado en nuestro Panel de administración para protegernos contra estas amenazas. Al mejorar nuestros protocolos de seguridad, nuestro objetivo es proteger nuestros canales de comunicación y mantener la confianza de nuestra comunidad comercial global. Encuentre más información en la discusión de este artículo.
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Kit de herramientas de negociación MQL5 (Parte 3): Desarrollo de una biblioteca EX5 para la gestión de órdenes pendientes

Kit de herramientas de negociación MQL5 (Parte 3): Desarrollo de una biblioteca EX5 para la gestión de órdenes pendientes

Aprenda a desarrollar e implementar una biblioteca EX5 integral de órdenes pendientes en su código o proyectos MQL5. Este artículo le mostrará cómo crear una extensa biblioteca EX5 de gestión de órdenes pendientes y lo guiará en el proceso de importarla e implementarla mediante la creación de un panel de negociación o una interfaz gráfica de usuario (GUI). El panel de órdenes del asesor experto permitirá a los usuarios abrir, monitorear y eliminar órdenes pendientes asociadas con un número mágico específico directamente desde la interfaz gráfica en la ventana del gráfico.
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Integración de MQL5 con paquetes de procesamiento de datos (Parte 3): Visualización mejorada de datos

Integración de MQL5 con paquetes de procesamiento de datos (Parte 3): Visualización mejorada de datos

En este artículo, realizaremos una visualización de datos mejorada que va más allá de los gráficos básicos, incorporando características como interactividad, datos en capas y elementos dinámicos, lo que permite a los operadores explorar tendencias, patrones y correlaciones de manera más eficaz.
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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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Cuerpo en Connexus (Parte 4): Añadiendo compatibilidad con cuerpos HTTP

Cuerpo en Connexus (Parte 4): Añadiendo compatibilidad con cuerpos HTTP

En este artículo, exploramos el concepto de cuerpo en las solicitudes HTTP, que es esencial para enviar datos como JSON y texto sin formato. Discutimos y explicamos cómo usarlo correctamente con los encabezados adecuados. También presentamos la clase ChttpBody, parte de la biblioteca Connexus, que simplificará el trabajo con el cuerpo de las solicitudes.
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Del básico al intermedio: Plantilla y Typename (III)

Del básico al intermedio: Plantilla y Typename (III)

En este artículo, veremos la primera parte de algo que es muy confuso para que los principiantes lo entiendan. Para que el tema no se vuelva más confuso de lo necesario y quede debidamente explicado, dividiré la explicación en etapas. La primera etapa es la que se mostrará en este artículo. No obstante, aunque parezca que llegamos a un callejón sin salida al final, no será realmente eso lo que estará ocurriendo, ya que el siguiente paso nos llevará a otra situación, que se entenderá mejor en el próximo artículo.
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Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 5): Desarrolla y prueba una estrategia de trading con LLMs (II), LoRA-Tuning

Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 5): Desarrolla y prueba una estrategia de trading con LLMs (II), LoRA-Tuning

Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial en la actualidad, los modelos lingüísticos (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial, por lo que deberíamos pensar en cómo integrar potentes LLM en nuestras operaciones algorítmicas. Para la mayoría de la gente, es difícil ajustar estos potentes modelos a sus necesidades, desplegarlos localmente y luego aplicarlos a la negociación algorítmica. Esta serie de artículos adoptará un enfoque paso a paso para lograr este objetivo.
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Simulación de mercado (Parte 04): Creación de la clase C_Orders

Simulación de mercado (Parte 04): Creación de la clase C_Orders

En este artículo comenzaremos a construir la clase C_Orders para poder enviar órdenes al servidor de negociación. Lo haremos poco a poco, ya que el objetivo es explicar detalladamente cómo se realizará esto a través del sistema de mensajería.
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Del básico al intermedio: Plantilla y Typename (II)

Del básico al intermedio: Plantilla y Typename (II)

En este artículo, mostraremos cómo lidiar con una de las situaciones más molestas y complicadas en términos de programación con las que tú podrías encontrarte: el uso de tipos diferentes en una misma plantilla de función o procedimiento. Aunque nos hemos enfocado casi todo el tiempo solo en funciones, todo lo que se ha visto aquí sirve y puede aplicarse a procedimientos.
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Aprendizaje automático y Data Science (Parte 31): Uso de los modelos de inteligencia artificial CatBoost

Aprendizaje automático y Data Science (Parte 31): Uso de los modelos de inteligencia artificial CatBoost

Los modelos de IA CatBoost han ganado popularidad masiva recientemente entre las comunidades de aprendizaje automático debido a su precisión predictiva, eficiencia y robustez ante conjuntos de datos dispersos y difíciles. En este artículo, vamos a discutir en detalle cómo implementar este tipo de modelos en un intento de vencer al mercado de divisas.
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Del básico al intermedio: Plantilla y Typename (I)

Del básico al intermedio: Plantilla y Typename (I)

En este artículo, comenzaremos a tratar uno de los conceptos que muchos principiantes evitan. Esto se debe a que las plantillas no son un tema sencillo de entender y utilizar, ya que muchos no comprenden el principio básico detrás de lo que sería una plantilla: la sobrecarga de funciones y procedimientos.
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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 42): Oscilador ADX

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 42): Oscilador ADX

El ADX es otro indicador técnico relativamente popular utilizado por algunos traders para medir la fuerza de una tendencia predominante. Actuando como una combinación de otros dos indicadores, se presenta como un oscilador cuyos patrones exploramos en este artículo con la ayuda del asistente de ensamblaje MQL5 y sus clases de soporte.
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Simulación de mercado (Parte 03): Una cuestión de rendimiento

Simulación de mercado (Parte 03): Una cuestión de rendimiento

Muchas veces, estamos obligados a dar un paso atrás para luego avanzar. En este artículo, mostraré todos los cambios necesarios para que el rendimiento de los indicadores Mouse y Chart Trade no se viera comprometido. Como bono, presentaré otros cambios que ocurrieron en otros archivos de encabezado, los cuales serán muy utilizados en el futuro.
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Codificación ordinal para variables nominales

Codificación ordinal para variables nominales

En este artículo, analizamos y demostramos cómo convertir predictores nominales en formatos numéricos adecuados para algoritmos de aprendizaje automático, utilizando tanto Python como MQL5.
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Simulación de mercado (Parte 02): Orden cruzada (II)

Simulación de mercado (Parte 02): Orden cruzada (II)

A diferencia de lo que se vio en el artículo anterior, aquí vamos a hacer el control de selección en el Asesor Experto. Aunque esta no es aún una solución definitiva, nos servirá por ahora. Así que acompaña el artículo para entender cómo implementar una de las soluciones posibles.
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Simulación de mercado (Parte 01): Orden cruzada (I)

Simulación de mercado (Parte 01): Orden cruzada (I)

A partir de este artículo, iniciaremos la segunda fase, que tratará la cuestión del sistema de repetición/simulación de mercado. Entonces, comenzaremos mostrando una posible solución para el cruce de órdenes. Esta solución que presentaré no es definitiva, sino una propuesta para el problema que aún será necesario abordar próximamente.
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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.