Natural Language Processing NLP

📘 Visión General

AlgoNLP.mqh es una librería MQL5 independiente que convierteinstrucciones de trading escritas por humanos en intenciones de trading estructuradas que su Asesor Experto (EA) o indicador puede entender.

Ejemplo de entrada:

Buy gold at 2370 with TP 0.3% and SL 1%

Intento de salida:

Lado: COMPRA | Tipo: LIMIT | Símbolo: XAUUSD | Entrada: 2370 | TP: 0.3% | SL: 1% | Lote: 0.00

Esto le permite construirEAscontrolados por chat o integrados en Telegram que pueden interpretar comandos en inglés simple y ejecutar operaciones estructuradas.

Cuando se conecte a sistemas externos (por ejemplo, bots de Telegram, APIs REST, o entradas de chat),
desinfecte siempre el texto entrante y verifique los campos de intención de operación.
Los comandos de usuario no filtrados pueden llevar a lacolocación de órdenes no intencionadas,desajustes de símbolos, oviolaciones de límites de riesgo.
⚠️ Utilice diálogos de confirmación o capas de verificación en entornos de negociación en vivo.

➡️ Revisa mis artículos para una explicación detallada de cómo funciona la PNL e impleméntala usando mq5.

⚙️ Requisitos del sistema

Requisitos Detalles
Plataforma MetaTrader 5 (Build ≥ 2750)
Idioma MQL5 (modo estricto activado)
Codificación Unicode-Safe
Dependencias Ninguna (autónomo)
Tiempo de ejecución ≈ 0,2 ms para una frase media (<30 tokens)
Huella de memoria ≈ 20-30 KB por instancia
Seguridad de hilos Un solo hilo (EA/indicador seguro)

➡️ los benchmarks pueden variar en entornos reales.

Estructura de la biblioteca

Componente Tipo Descripción
CNLP Clase gestora principal Se encarga del análisis sintáctico, la vinculación de contextos y el envío de escuchas.
CIntentDetector Motor principal Realiza la extracción de números en varias pasadas y la asignación de intenciones.
CKeywordExtractor Utilidad Extrae palabras clave y filtra palabras de parada.
CLexicon Utilidad Almacena conjuntos semánticos de palabras (compra/venta, tipos de órdenes).
CContexto Ayudante Gestiona los símbolos conocidos y el último instrumento utilizado.
INLPListener Interfaz Interfaz de devolución de llamada para la gestión de intentos basada en eventos.
NLPUtil Espacio de nombres Funciones de utilidad de texto y temporización.

➡️ Ver diagrama de arquitectura en profundidad:


Tipos de datos principales

SNLPIntent - Objeto comercial analizado

Campo Tipo Descripción
válido bool True si se ha analizado correctamente
lado ENLPOrderSide COMPRA, VENTA o DESCONOCIDO
tipo ENLPOrderType MERCADO, LÍMITE, STOP
símbolo cadena Símbolo comercial resuelto
precio doble Precio de entrada (si se proporciona)
tp, sl doble Valores de take-profit y stop-loss
tp_es_percent, sl_es_percent bool Verdadero si se basa en %.
tp_es_pips, sl_es_pips bool Verdadero si en pips/puntos
qty_lots doble Tamaño de lote detectado
cuando SNLPWhen Tiempo o condiciones de ruptura
en bruto cadena Texto original del mensaje
razón cadena Campo de depuración o explicación

Cómo funciona

  1. Normalización: el texto se escribe en minúsculas, se limpia y se sustituyen los sinónimos(take profit → tp).
  2. Tokenización: se dividen las palabras y se filtran las palabras vacías.
  3. Concordancia léxica: detecta la dirección de la intención utilizando la distancia Levenshtein difusa ≤1.
  4. Extracción del contexto numérico: interpreta los números como precio, TP/SL o tamaño del lote mediante el análisis de unidades.
  5. Lógica temporal: Reconoce "a las 09:15", "en 15 minutos" y activadores de ruptura.
  6. Resolución de símbolos: infiere instrumentos comooro → XAUUSD.
  7. Intent Build: Construye SNLPIntent y activa callbacks de escucha.

⚠️ AlgoNLP.mqh utiliza análisis sintáctico de texto determinista y heurística basada en el contexto -no emplea IA o aprendizaje automático.
Como resultado, las frases extremadamente ambiguas o gramaticalmente incompletas pueden producir un comportamiento indefinido o intenciones incompletas.
Valide siempre los resultados analizados antes de ejecutar operaciones reales.

🧩 Ejemplo de integración

Seguridad

Todas las callbacks de INLPListener (como OnOrderIntent , OnError , etc.) seejecutan de forma síncrona desde el hilo principal del EA.
La lógica pesada, las llamadas a la API o las operaciones de órdenes dentro de estos métodos puedenbloquear el flujo de operaciones o provocar retrasos.
Se recomiendadelegar la ejecución de operaciones a funciones asíncronas o temporizadas en lugar de llamarlas directamente en las callbacks.

#include <AlgoNLP.mqh>

class CMyListener : public INLPListener
{
 public:
  void OnOrderIntent(const SNLPIntent &i) override
  {
     Print("✅ NLP Worked!");
     Print("Side: ", EnumToString(i.side));
     Print("Type: ", EnumToString(i.type));
     Print("Symbol: ", i.symbol);
     Print("TP: ", DoubleToString(i.tp, 2), " | SL: ", DoubleToString(i.sl, 2));
  }
};

CMyListener listener;
CNLP nlp;

int OnInit()
{
   nlp.AddSymbol("XAUUSDm");
   nlp.AddListener(listener);
   return(INIT_SUCCEEDED);
}

void OnStart()
{
   string text="Buy gold at 2370 with TP 0.3% and SL 1%";
   nlp.Dispatch(text);
}

Métricas de rendimiento

Caso de prueba Fichas Tiempo de análisis Precisión
Comando corto ("Comprar mercado BTC") 5 0,09 ms 100%
Frase completa ("Comprar oro a 2370 con TP 0,3% y SL 1%") 15 0,22 ms 100%
Consulta ruidosa ("Hey bot short nasdaq please 0.5 lot") 18 0,26 ms >95%

➡️ Benchmark realizado en Intel i7-9700 / MT5 Build 3820.

🧭 Resumen

AlgoNLP.mqh transforma texto ordinario en la lógica de comercio procesable dentro de MetaTrader. Está diseñado para desarrolladores que quieren que sus EAspiensen como humanos - entendiendo instrucciones en inglés y ejecutando operaciones de forma inteligente. Esto no es un atajo - es un sistema de cálculo lingüístico completo escrito en MQL5 nativo.

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Xian Lin Huang
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Xian Lin Huang 2026.05.20 14:01 
 

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