Del básico al intermedio: Objetos (III)
Del básico al intermedio: Objetos (III)
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.
Simulación de mercado: Iniciando SQL en MQL5 (III)
Simulación de mercado: Iniciando SQL en MQL5 (III)
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.
Simulación de mercado (Parte 23): Iniciando SQL (VI)
Simulación de mercado (Parte 23): Iniciando SQL (VI)
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.
Del básico al intermedio: Eventos de mouse
Del básico al intermedio: Eventos de mouse
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.
Simulación de mercado: iniciando SQL en MQL5 (II)
Simulación de mercado: iniciando SQL en MQL5 (II)
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.
Herramientas de trading de MQL5 (Parte 1): Creación de una herramienta interactiva de asistencia para operaciones con órdenes pendientes
Herramientas de trading de MQL5 (Parte 1): Creación de una herramienta interactiva de asistencia para operaciones con órdenes pendientes
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.
Simulación de mercado (Parte 24): Iniciando SQL (VII)
Simulación de mercado (Parte 24): Iniciando SQL (VII)
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.
Simulación de mercado: Iniciando SQL en MQL5 (I)
Simulación de mercado: Iniciando SQL en MQL5 (I)
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.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 62): Uso de patrones del ADX y el CCI con aprendizaje por refuerzo TRPO
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 62): Uso de patrones del ADX y el CCI con aprendizaje por refuerzo TRPO
El oscilador ADX y el oscilador CCI son indicadores de seguimiento de tendencias y de impulso que pueden combinarse al desarrollar un asesor experto. Retomamos donde lo dejamos en el artículo anterior y analizamos cómo es posible llevar a cabo el entrenamiento en condiciones reales y la actualización del modelo que hemos desarrollado gracias al aprendizaje por refuerzo. Estamos utilizando un algoritmo que aún no hemos tratado en esta serie, conocido como «optimización de políticas de región de confianza» (Trusted Region Policy Optimization, TRPO). Y, como siempre, la creación de asesores expertos mediante el Asistente de MQL5 (Wizard MQL5) nos permite configurar nuestros modelos para su prueba de forma mucho más rápida y, además, de manera que puedan distribuirse y probarse con diferentes tipos de señales.
Del básico al intermedio: Puntero a función
Del básico al intermedio: Puntero a función
Probablemente ya hayas oído hablar de los punteros cuando se habla de programación. Pero ¿sabías que podemos hacer uso de este tipo de dato aquí, en MQL5? Esto, claro, de una manera que no nos haga perder el control ni genere comportamientos extraños durante la ejecución del código. Sin embargo, como es un recurso de uso muy específico y orientado a ciertos tipos de actividad, es difícil ver a alguien hablar sobre qué es un puntero y cómo usarlo en MQL5.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 61): Uso de patrones del ADX y el CCI con aprendizaje supervisado
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 61): Uso de patrones del ADX y el CCI con aprendizaje supervisado
El oscilador ADX y el oscilador CCI son indicadores de seguimiento de tendencias y de impulso que pueden combinarse al desarrollar un asesor experto. Analizamos cómo se puede sistematizar esto utilizando los tres modos principales de entrenamiento del aprendizaje automático. Los asesores expertos ensamblados por el Wizard MQL5 (Asistente MQL5) nos permiten evaluar los patrones que presentan estos dos indicadores, y comenzamos analizando cómo se puede aplicar el aprendizaje supervisado con estos patrones.
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 21): Herramienta de detección de cambios en la estructura del mercado
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 21): Herramienta de detección de cambios en la estructura del mercado
El asesor experto (EA) «Market Structure Flip Detector» actúa como su socio vigilante, observando constantemente los cambios en el sentimiento del mercado. Mediante el uso de umbrales basados en el rango verdadero medio (ATR), detecta eficazmente los cambios de estructura y señala cada «máximo más bajo» y cada «mínimo más alto» con indicadores claros. Gracias a la rápida ejecución de MQL5 y a su API flexible, esta herramienta ofrece análisis en tiempo real que ajusta la visualización para una legibilidad óptima y proporciona un panel de control en directo para supervisar el número de cambios de estructura y los tiempos. Además, las notificaciones de sonido y push personalizables le garantizan que se mantenga informado de las señales críticas, lo que le permite comprobar cómo unos datos sencillos y unas rutinas de apoyo pueden transformar los movimientos de los precios en estrategias prácticas.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 37): Uso de patrones de velas japonesas e inteligencia artificial para superar al mercado
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 37): Uso de patrones de velas japonesas e inteligencia artificial para superar al mercado
Los patrones de velas japonesas ayudan a los operadores a comprender la psicología del mercado e identificar tendencias en los mercados financieros, lo que permite tomar decisiones de inversión más informadas que pueden conducir a mejores resultados. En este artículo, exploraremos cómo utilizar los patrones de velas japonesas con modelos de IA para lograr un rendimiento óptimo en las operaciones comerciales.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 60): Aprendizaje por inferencia (Wasserstein-VAE) con patrones de media móvil y oscilador estocástico
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 60): Aprendizaje por inferencia (Wasserstein-VAE) con patrones de media móvil y oscilador estocástico
Concluimos nuestro análisis de la combinación complementaria del MA (media móvil) y el oscilador estocástico examinando qué papel puede desempeñar el aprendizaje por inferencia en un contexto posterior al aprendizaje supervisado y al aprendizaje por refuerzo. Evidentemente, existen multitud de maneras de abordar el aprendizaje por inferencia en este caso; sin embargo, nuestro enfoque consiste en utilizar autoencoders variacionales. Exploramos esto en Python antes de exportar nuestro modelo entrenado en formato ONNX para su uso en un Asesor Experto generado con el Asistente en MetaTrader 5.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 36): Cómo lidiar con mercados financieros sesgados
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 36): Cómo lidiar con mercados financieros sesgados
Los mercados financieros no están perfectamente equilibrados. Algunos mercados son alcistas, otros bajistas y otros presentan comportamientos laterales que indican incertidumbre en cualquier dirección. Esta información desequilibrada, cuando se utiliza para entrenar modelos de aprendizaje automático, puede resultar engañosa, ya que los mercados cambian con frecuencia. En este artículo vamos a analizar varias maneras de abordar este problema.
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte X): Interfaz basada en recursos externos
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte X): Interfaz basada en recursos externos
Actualmente estamos aprovechando las capacidades de MQL5 para utilizar recursos externos, como imágenes en formato BMP, para crear una interfaz de inicio con un estilo único para el Panel de Administración de Operaciones. La estrategia que se muestra aquí resulta especialmente útil al empaquetar múltiples recursos, incluyendo imágenes, sonidos y más, para una distribución más eficiente. En este artículo exploramos cómo se implementan estas características para ofrecer una interfaz moderna y visualmente atractiva para nuestro New_Admin_Panel EA.
Reimaginando las estrategias clásicas (Parte 14): Configuraciones de alta probabilidad
Reimaginando las estrategias clásicas (Parte 14): Configuraciones de alta probabilidad
Las configuraciones de alta probabilidad son bien conocidas en nuestra comunidad de trading, pero lamentablemente no están bien definidas. En este artículo, nuestro objetivo será encontrar una forma empírica y algorítmica de definir con precisión qué constituye una configuración de alta probabilidad, identificándolas y explotándolas. Mediante el uso de árboles de potenciación de gradiente, demostramos cómo el lector puede mejorar el rendimiento de una estrategia de negociación arbitraria y comunicar mejor la tarea exacta que debe realizarse a nuestro ordenador de una manera más significativa y explícita.
Operando con el Calendario Económico MQL5 (Parte 7): Preparación para la prueba de estrategias con análisis de eventos noticiosos basado en recursos
Operando con el Calendario Económico MQL5 (Parte 7): Preparación para la prueba de estrategias con análisis de eventos noticiosos basado en recursos
En este artículo, preparamos nuestro sistema de trading en MQL5 para la prueba de estrategias utilizando datos del Calendario económico almacenados como recurso, lo que permite analizarlos fuera del entorno en vivo. Implementamos la carga y el filtrado de eventos por tiempo, moneda e impacto, y luego lo validamos en el Probador de Estrategias. Esto permite realizar pruebas retrospectivas efectivas de estrategias basadas en noticias.
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 20): Flujo externo (IV) — Correlation Pathfinder
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 20): Flujo externo (IV) — Correlation Pathfinder
Correlation Pathfinder ofrece un nuevo enfoque para comprender la dinámica de los pares de divisas, como parte de la serie de desarrollo de herramientas de análisis de la acción del precio. Esta herramienta automatiza la recopilación y el análisis de datos, lo que permite comprender cómo interactúan pares como el EUR/USD y el GBP/USD. Mejora tu estrategia de trading con información práctica y en tiempo real que te ayudará a gestionar el riesgo y a detectar oportunidades de forma más eficaz.
Ingeniería de características con Python y MQL5 (Parte IV): Reconocimiento de patrones de velas japonesas mediante regresión con UMAP
Ingeniería de características con Python y MQL5 (Parte IV): Reconocimiento de patrones de velas japonesas mediante regresión con UMAP
Las técnicas de reducción de dimensiones se utilizan ampliamente para mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático. Analicemos una técnica relativamente nueva conocida como Aproximación y Proyección de Variedades Uniformes (Uniform Manifold Approximation and Projection, UMAP). Esta nueva técnica se ha desarrollado con el objetivo expreso de superar las limitaciones de los métodos tradicionales, que generan artefactos y distorsiones en los datos. UMAP es una potente técnica de reducción de dimensionalidad que nos ayuda a agrupar velas japonesas similares de una manera novedosa y eficaz, lo que reduce el error en datos fuera de muestra y mejora nuestro rendimiento de trading.
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte IX): Organización del código (V): Clase AnalyticsPanel
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte IX): Organización del código (V): Clase AnalyticsPanel
En este análisis veremos cómo obtener datos de mercado en tiempo real e información de la cuenta, calcular métricas y mostrar los datos en un panel personalizado. Para lograrlo, profundizaremos en el desarrollo de una clase AnalyticsPanel que englobe todas estas funcionalidades, incluida la creación de paneles. Este esfuerzo forma parte de nuestra continua expansión del Nuevo Panel de Administración EA, que introduce funcionalidades avanzadas utilizando principios de diseño modular y mejores prácticas para la organización del código.
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 19): ZigZag Analyzer
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 19): ZigZag Analyzer
Todos los traders que se basan en el movimiento de los precios utilizan manualmente las líneas de tendencia para confirmar las tendencias e identificar posibles niveles de cambio de tendencia o de continuación. En esta serie dedicada a la creación de un conjunto de herramientas para el análisis de la acción del precio, presentamos una herramienta diseñada para trazar líneas de tendencia inclinadas que facilitan el análisis del mercado. Esta herramienta simplifica el proceso para los traders al destacar claramente las tendencias y los niveles clave que resultan esenciales para evaluar eficazmente la evolución de los precios.
Dominando los registros (Parte 6): Guardando los registros en la base de datos
Dominando los registros (Parte 6): Guardando los registros en la base de datos
Este artículo explora el uso de bases de datos para almacenar registros de forma estructurada y escalable. Abarca conceptos fundamentales, operaciones esenciales, configuración e implementación de un controlador de base de datos en MQL5. Finalmente, valida los resultados y destaca los beneficios de este enfoque para la optimización y la monitorización eficiente.
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte IX): Organización del código (IV): Clase sobre el Panel de gestión de operaciones
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte IX): Organización del código (IV): Clase sobre el Panel de gestión de operaciones
Esta discusión trata sobre el TradeManagementPanel actualizado en nuestro asesor experto New_Admin_Panel. La actualización mejora el panel mediante el uso de clases integradas para ofrecer una interfaz de gestión de operaciones fácil de usar. Incluye botones para abrir posiciones y controles para gestionar las operaciones existentes y las órdenes pendientes. Una característica clave es la gestión de riesgos integrada, que permite establecer los valores de stop loss y take profit directamente en la interfaz. Esta actualización mejora la organización del código para programas grandes y simplifica el acceso a las herramientas de gestión de pedidos, que a menudo son complejas en la terminal.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 59): Aprendizaje por refuerzo (DDPG) con patrones de media móvil y oscilador estocástico (II)
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 59): Aprendizaje por refuerzo (DDPG) con patrones de media móvil y oscilador estocástico (II)
Continuamos nuestro último artículo sobre DDPG con indicadores MA y estocásticos examinando otras clases clave de aprendizaje por refuerzo cruciales para la implementación de DDPG. Aunque programamos principalmente en Python, el producto final de una red entrenada se exportará como un archivo ONNX a MQL5, donde lo integraremos como un recurso en un Asesor Experto creado mediante un asistente.
Desarrollo de asesores expertos autooptimizables en MQL5 (Parte 6): Reglas de negociación autoadaptativas (II)
Desarrollo de asesores expertos autooptimizables en MQL5 (Parte 6): Reglas de negociación autoadaptativas (II)
Este artículo analiza la optimización de los niveles y períodos del RSI para obtener mejores señales de trading. Presentamos métodos para estimar los valores óptimos del RSI y automatizar la selección de periodos mediante búsquedas por cuadrículas y modelos estadísticos. Por último, implementamos la solución en MQL5 mientras aprovechamos Python para el análisis. Nuestro enfoque pretende ser pragmático y directo para ayudarle a resolver problemas potencialmente complicados con sencillez.
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 18): Introducción a la teoría de los cuartos (III) — Quarters Board
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 18): Introducción a la teoría de los cuartos (III) — Quarters Board
En este artículo mejoramos el script Quarters original con la introducción del Quarters Board, una herramienta que te permite alternar los niveles de cuartos directamente en el gráfico sin necesidad de volver a revisar el código. Puede activar o desactivar fácilmente niveles específicos, y el EA también proporciona comentarios sobre la dirección de la tendencia para ayudarle a comprender mejor los movimientos del mercado.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 57): Aprendizaje supervisado utilizando la media móvil y el oscilador estocástico
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 57): Aprendizaje supervisado utilizando la media móvil y el oscilador estocástico
La media móvil y el oscilador estocástico son indicadores muy comunes que algunos operadores pueden no utilizar mucho debido a su naturaleza retardada. En una «miniserie» de tres partes que analiza las tres formas principales de aprendizaje automático, analizamos si este sesgo contra estos indicadores está justificado o si podrían tener alguna ventaja. Realizamos nuestro análisis con asesores expertos creados por el Asistente MQL5 (MQL5 Wizard)
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte IX): Organización del código (III): Módulo de comunicación
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte IX): Organización del código (III): Módulo de comunicación
Únase a nosotros para profundizar en los últimos avances en el diseño de la interfaz MQL5, mientras presentamos el panel de comunicaciones rediseñado y continuamos nuestra serie sobre la creación del nuevo Panel de administración utilizando los principios de la modularización. Desarrollaremos la clase CommunicationsDialog paso a paso, explicando detalladamente cómo heredarla de la clase Dialog. Además, aprovecharemos las matrices y la clase ListView en nuestro desarrollo. Obtenga información útil para mejorar sus habilidades de desarrollo en MQL5: ¡lea el artículo y participe en el debate en la sección de comentarios!
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 34): Descomposición de series temporales, desglosando el mercado bursátil hasta su núcleo
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 34): Descomposición de series temporales, desglosando el mercado bursátil hasta su núcleo
En un mundo repleto de datos ruidosos e impredecibles, identificar patrones significativos puede resultar complicado. En este artículo, exploraremos la descomposición estacional, una potente técnica analítica que ayuda a separar los datos en sus componentes clave: tendencia, patrones estacionales y ruido. Al desglosar los datos de esta manera, podemos descubrir información oculta y trabajar con datos más claros y fáciles de interpretar.
De novato a experto: Noticias animadas utilizando MQL5 (III) — Información sobre indicadores
De novato a experto: Noticias animadas utilizando MQL5 (III) — Información sobre indicadores
En este artículo, mejoraremos el EA News Headline introduciendo una línea dedicada a la información de los indicadores: una visualización compacta en el gráfico de las señales técnicas clave generadas a partir de indicadores populares como el RSI, el MACD, el estocástico y el CCI. Este enfoque elimina la necesidad de múltiples subventanas de indicadores en la terminal MetaTrader 5, lo que mantiene su espacio de trabajo limpio y eficiente. Al aprovechar la API MQL5 para acceder a los datos de los indicadores en segundo plano, podemos procesar y visualizar información del mercado en tiempo real utilizando una lógica personalizada. Únase a nosotros para explorar cómo manipular los datos de los indicadores en MQL5 para crear un sistema de información inteligente y que ahorra espacio, todo ello en una sola línea horizontal en su gráfico de operaciones.
De novato a experto: Noticias animadas utilizando MQL5 (II)
De novato a experto: Noticias animadas utilizando MQL5 (II)
Hoy damos un paso más adelante al integrar una API de noticias externa como fuente de titulares para nuestro EA News Headline. En esta fase, exploraremos diversas fuentes de noticias, tanto consolidadas como emergentes, y aprenderemos a acceder a sus API de forma eficaz. También abordaremos métodos para analizar los datos recuperados en un formato optimizado para su visualización en nuestro Asesor Experto. Únase al debate mientras exploramos las ventajas de acceder a los titulares de noticias y al calendario económico directamente en el gráfico, todo ello dentro de una interfaz compacta y no intrusiva.
De novato a experto: Noticias animadas utilizando MQL5 (I)
De novato a experto: Noticias animadas utilizando MQL5 (I)
La accesibilidad a las noticias es un factor crítico a la hora de operar en el terminal MetaTrader 5. Aunque existen numerosas API de noticias, muchos operadores tienen dificultades para acceder a ellas e integrarlas de forma eficaz en su entorno de negociación. En este debate, nuestro objetivo es desarrollar una solución optimizada que lleve las noticias directamente al gráfico, donde más se necesitan. Lograremos esto mediante la creación de un asesor experto en titulares de noticias que monitorea y muestra actualizaciones de noticias en tiempo real desde fuentes API.
Introducción a MQL5 (Parte 17): Creación de asesores expertos para reversiones de tendencias
Introducción a MQL5 (Parte 17): Creación de asesores expertos para reversiones de tendencias
Este artículo enseña a los principiantes cómo crear un Asesor Experto (EA) en MQL5 que opera basándose en el reconocimiento de patrones gráficos utilizando rupturas y reversiones de líneas de tendencia. Al aprender a recuperar dinámicamente los valores de las líneas de tendencia y compararlos con la evolución de los precios, los lectores podrán desarrollar EA capaces de identificar y operar con patrones gráficos como líneas de tendencia ascendentes y descendentes, canales, cuñas, triángulos y mucho más.
El componente View para tablas en el paradigma MQL5 MVC: Controles sencillos
El componente View para tablas en el paradigma MQL5 MVC: Controles sencillos
El artículo trata sobre controles simples como componentes de elementos gráficos más complejos del componente View dentro del marco de implementación de tablas en el paradigma MVC (Model-View-Controller). La funcionalidad básica del controlador se implementa para la interacción de los elementos con el usuario y entre sí. Este es el segundo artículo sobre el componente View (Vista) y el cuarto de una serie de artículos sobre la creación de tablas para el terminal cliente MetaTrader 5.