Natural Language Processing NLP

📘 Descripción general

AlgoNLP.mqh es una biblioteca MQL5 independiente que conviertelas instrucciones de trading escritas por personas en intenciones de trading estructuradas que tu Asesor Experto (EA) o indicador puede entender.

Si te gusta, no dudes en dejar un comentario :D
Echa también un vistazo a mi nuevo indicador: ALGOCHAMP v3 Plus

Ejemplo de entrada:

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

Intención de salida:

Posición: COMPRA | Tipo: LÍMITE | Símbolo: XAUUSD | Precio de entrada: 2370 | TP: 0,3 % | SL: 1 % | Lote: 0,00

Esto te permite crearEAcontrolados por chat o integrados con Telegram que puedan interpretar comandos en inglés sencillo y ejecutar operaciones estructuradas.

Cuando se conecta a sistemas externos (por ejemplo, bots de Telegram, API REST o entradas de chat),
siempre depura el texto entrante y verifica los campos de intención de operación.
Los comandos de usuario sin filtrar pueden dar lugar ala realización de órdenes no deseadas,discrepancias en los símbolos oincumplimientos de los límites de riesgo.
⚠️ Utiliza cuadros de diálogo de confirmación o capas de verificación en entornos de negociación en vivo.

➡️ Consulta mis artículos para obtener una explicación detallada sobre cómo funciona el PLN y cómo implementarlo utilizando mq5.

⚙️ Requisitos del sistema

Requisito Detalles
Plataforma MetaTrader 5 (versión ≥ 2750)
Idioma MQL5 (modo estricto activado)
Codificación Compatible con Unicode
Dependencias Ninguna (autónomo)
Tiempo de ejecución ≈ 0,2 ms para una frase media (<30 tokens)
Consumo de memoria ≈ 20-30 KB por instancia
Seguridad de subprocesos Un solo hilo (seguro para EA/indicadores)

➡️ Los resultados de las pruebas de rendimiento pueden variar en entornos reales.

🧩 Estructura de la biblioteca

Componente Tipo Descripción
CNLP Clase gestora principal Se encarga del análisis sintáctico, el enlace de contexto y el envío de eventos a los oyentes.
CIntentDetector Motor central Realiza la extracción de números en varias pasadas y la asignación de intenciones.
CKeywordExtractor Utilidad Extrae palabras clave y filtra palabras vacías.
CLexicon Utilidad Almacena conjuntos de palabras semánticas (comprar/vender, tipos de órdenes).
CContext Ayuda Gestiona los símbolos conocidos y el último instrumento utilizado.
INLPListener Interfaz Interfaz de devolución de llamada para la gestión de intenciones basada en eventos.
NLPUtil Espacio de nombres Funciones de utilidad para texto y sincronización.

➡️ Ver diagrama detallado de la arquitectura:


📦 Tipos de datos básicos

SNLPIntent — Objeto de operación analizado

Campo Tipo Descripción
valid bool Verdadero si se ha analizado correctamente
lado ENLPOrderSide COMPRA, VENTA o DESCONOCIDO
tipo ENLPOrderType DE MERCADO, LIMITE, STOP
símbolo cadena Símbolo de negociación resuelto
precio doble Precio de entrada (si se ha indicado)
tp, sl doble Valores de take-profit y stop-loss
tp_is_percent, sl_is_percent bool Verdadero si se basa en un porcentaje
tp_is_pips, sl_is_pips bool Verdadero si se expresa en pips/puntos
qty_lots doble Tamaño del lote detectado
cuando SNLPWhen Condiciones de tiempo o de ruptura
sin procesar cadena Texto del mensaje original
motivo cadena Campo de depuración o explicación

🔍 Cómo funciona

  1. Normalización: el texto se pone en minúsculas, se limpia y se sustituyen los sinónimos (take profit → tp).
  2. Tokenización: Las palabras se dividen y se filtran las palabras vacías.
  3. Coincidencia léxica: detecta la intención utilizando la distancia de 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 expresiones como «a las 09:15», «en 15 min» y desencadenantes de ruptura.
  6. Resolución de símbolos: deduce instrumentos comooro → XAUUSD.
  7. Construcción de la intención: Construye SNLPIntent y activa las llamadas de retorno del oyente.

⚠️ AlgoNLP.mqh utiliza un análisis sintáctico determinista del texto y heurísticas basadas en el contexto;no emplea IA ni aprendizaje automático.
Como resultado, las frases extremadamente ambiguas o gramaticalmente incompletas pueden dar lugar a un comportamiento indefinido o a intenciones incompletas.
Valida siempre los resultados analizados antes de ejecutar operaciones reales.

🧩 Ejemplo de integración

Seguridad

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

#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 Tokens Tiempo de análisis Precisión
Comando corto («Comprar BTC en el mercado») 5 0,09 ms 100 %
Frase completa («Comprar oro a 2370 con TP del 0,3 % y SL del 1 %») 15 0,22 ms 100 %
Consulta con ruido («Oye, bot, vende en corto el Nasdaq, por favor, 0,5 lotes») 18 0,26 ms >95 %

➡️ Prueba de rendimiento realizada en Intel i7-9700 / MT5 Build 3820.

🧭 Resumen

AlgoNLP.mqh transforma texto corriente en lógica de negociación aplicable dentro de MetaTrader. Está diseñado para desarrolladores que desean que sus EApiensen como humanos: que comprendan instrucciones en inglés sencillo y ejecuten operaciones de forma inteligente. No se trata de un atajo, sino de un sistema completo de cálculo lingüístico escrito en MQL5 nativo.

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Xian Lin Huang
218
Xian Lin Huang 2026.05.20 14:01 

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Abhijay Tiwari
738
Respuesta del desarrollador Abhijay Tiwari 2026.09.08 17:43
it comes with the download package
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