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Evalúe su trabajo en el terminal MetaTrader 5
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- Ranking:
- Publicado:
- 2025.06.28 12:09
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El código está lleno de comentarios para una mejor comprensión. Esta descripción explica la idea principal y las formas de utilizar/reutilizar el código.
Este framework consta de tres componentes clave:
1. CalendarRetriever.mq5 (Script) - Este script recupera noticias económicas pasadas y las guarda en archivos en la carpeta "Common" de su terminal. Estos archivos serán leídos posteriormente por el asesor experto durante el backtesting. El script requiere dos parámetros de entrada: - Fecha de inicio: fecha a partir de la cual se recuperarán las noticias anteriores.
- Fecha final: la última fecha para la que deben almacenarse las noticias.
Después de ejecutar este script, se generará una carpeta "Calendario" en el directorio "Común" del terminal y se crearán los siguientes archivos de texto: - Countries.txt - Contiene información sobre cada MQLCalendarCountry
- Events.txt - Almacena detalles del evento como nombre, impacto y countryid.
- News.bin - Contiene valores históricos de eventos de noticias, incluyendo marcas de tiempo.
2. CalendarFile.mq (Archivo Include) - Este archivo proporciona una forma estructurada de manejar los datos de noticias en el asesor experto. Contiene dos clases principales: - CalendarFileWriter - Utilizado internamente por el script para almacenar datos de noticias.
- CalendarFileReader - Se utiliza en el asesor experto para leer y procesar datos de noticias. Incluye funciones para cargar datos de eventos y realizar un seguimiento de las próximas noticias en la función OnTick.
3. NewsBacktest.mq5 (Asesor Experto) - Este EA utiliza los datos almacenados para simular condiciones de noticias en tiempo real en el probador de estrategias. Lee los datos de noticias guardados utilizando las funciones Load y ejecuta las operaciones en consecuencia.
Cómo utilizar el marco:
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Ejecute el script CalendarRetriever: Seleccione el símbolo que desea probar y ejecute el script CalendarRetriever.mq5, con las fechas de inicio y fin especificadas.
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El Asesor Experto
- El EA utiliza la clase CalendarFileReader para cargar los datos utilizando estas funciones:
- LoadEvents() - Carga los detalles del evento.
- LoadCountries() - Carga la información de los países.
- LoadValues() - Carga los valores históricos de las noticias.
- A continuación, procesa los eventos de noticias en la función OnTick para determinar cuándo se produce un evento de noticias. Utilice Propagate() para predecir, Track() para reaccionar.
- La función CalendarFileReader.Propagate() establecerá el siguiente índice al siguiente evento próximo, esto debe ser llamado en cada tick.
- La función CalendarFileReader.Track() devuelve true cuando un evento de noticias ha pasado y establece el último índice a ese evento en particular. También se llama en la función OnTick(), pero el resultado debe ser comprobado.
- El EA utiliza la clase CalendarFileReader para cargar los datos utilizando estas funciones:
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Backtest de la Estrategia Abra el Probador de Estrategias en MetaTrader 5, Seleccione NewsBacktest.mq5 y Ejecute el Backtest en Modo Visual
Cómo adaptarlo a sus propias estrategias basadas en noticias:
Este marco está diseñado para ser flexible, permitiendo a los operadores desarrollar sus propias estrategias en torno a las noticias económicas. He aquí algunas formas de modificarlo:
- Ajustar la lógica de filtrado de eventos en OnTick() para reaccionar a tipos específicos de noticias (por ejemplo, operar sólo después de la publicación de las NFP o del IPC).
- Modificar la lógica de ejecución de órdenes para implementar diferentes estrategias, como la de desvanecer el movimiento inicial en lugar de operar con rupturas.
- Utilizar indicadores adicionales junto con las noticias para afinar las señales de entrada.
- Cambiar la hora de vencimiento de las órdenes pendientes en función del nivel de impacto del evento.
Esta solución hace que el backtesting de estrategias basadas en noticias sea lo más realista posible dentro de las limitaciones de MetaTrader 5. Al recuperar primero los datos históricos de las noticias y luego simular su impacto en el mercado, los operadores pueden obtener información valiosa sobre cómo se comportarían sus estrategias en condiciones reales.
Para una comprensión más fácil y mejor, asegúrese de ver mi video al respecto:
Traducción del inglés realizada por MetaQuotes Ltd.
Artículo original: https://www.mql5.com/en/code/55630

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