Historia del desarrollo de MQL5.community

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.

Puede que este sea el artículo más divertido hasta ahora. Esto ocurre porque aquí implementaremos una modificación de un objeto presente en MetaTrader 5 para crear otro que no existe originalmente en la plataforma. Claro, lo que verás aquí puede parecer una locura, pero funciona y tiene un objetivo muy interesante.

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.

El oscilador DeMarker y el indicador de envolventes son herramientas de impulso y de soporte/resistencia que pueden combinarse al desarrollar un asesor experto. Retomamos el punto de nuestro artículo anterior, en el que presentamos este par de indicadores, añadiendo ahora el aprendizaje automático a la ecuación. Estamos utilizando una red neuronal recurrente que emplea un núcleo de ruido blanco para procesar señales vectorizadas procedentes de estos dos indicadores. Esto se realiza en un archivo de clase de señal personalizado que funciona con el asistente MQL5 para ensamblar un Asesor Experto.

El oscilador DeMarker y el indicador de envolvente son herramientas de impulso y de soporte/resistencia que pueden combinarse al desarrollar un asesor experto. Por lo tanto, examinamos patrón por patrón qué podría ser útil y qué podría evitarse. Como siempre, estamos utilizando un Asesor Experto creado mediante un asistente, junto con las funciones de uso de patrones integradas en la clase Expert Signal.

En este artículo, actualizamos nuestra herramienta de asistente de operaciones añadiendo la función de arrastrar y soltar en los paneles y efectos al pasar el cursor, con el fin de que la interfaz resulte más intuitiva y receptiva. Perfeccionamos la herramienta para validar la configuración de las órdenes en tiempo real, garantizando que las configuraciones de las operaciones se ajusten con precisión a los precios de mercado. También realizamos backtesting de estas mejoras para confirmar su fiabilidad.

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.

En este artículo, exploraremos cómo realizar la visualización y, en consecuencia, entender cómo está estructurada una base de datos. Esto se hizo al observar el diagrama interno de la base de datos. Aunque este tipo de cosa parezca algo innecesario, puede ser bastante válido si tú pretendes, de hecho, convertirte en un administrador de bases de datos. Y sí, hay personas que viven de hacer mantenimiento y creación de bases de datos.

Este artículo es uno de esos en los que, definitivamente, no basta con ver el código y estudiarlo para entender qué ocurre. De hecho, es necesario crear una aplicación ejecutable y usarla en cualquier gráfico. Esto, para poder entender pequeños detalles que, de otro modo, son muy complicados de comprender. Como, por ejemplo, la combinación del teclado con el mouse para construir ciertos tipos de cosas.

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, presentamos el desarrollo de una herramienta interactiva de asistencia para el trading en MQL5, diseñada para simplificar la colocación de órdenes pendientes en el mercado de divisas. Describimos el diseño conceptual, centrándonos en una interfaz gráfica de usuario (GUI) intuitiva que permite establecer visualmente en el gráfico los niveles de entrada, stop-loss y take-profit. Además, detallamos la implementación en MQL5 y el proceso de backtesting para garantizar la fiabilidad de la herramienta, sentando así las bases para las funciones avanzadas que se describen en las siguientes partes.

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.

Descarga de datos del Fondo Monetario Internacional en Python: extraemos datos del FMI para su uso en estrategias monetarias macroeconómicas. ¿Cómo puede la macroeconomía ayudar a los tráders y tráders algorítmicos?