MetaQuotes Programming Language 5 (MQL5), incluido en el terminal del cliente de MetaTrader 5, tiene muchas nuevas posibilidades y un mayor rendimiento, en comparación con MQL4. Este artículo le ayudará a familiarizarse con este nuevo lenguaje de programación. En este artículo se encuentran los sencillos ejemplos de cómo escribir un Expert Advisor y un Indicador Personalizado. También tendremos en cuenta algunos detalles del lenguaje MQL5, que son necesarios para entender estos ejemplos.
¿Quiere organizar la exportación de cotización desde MetaTrader 5 a su propia aplicación? ¡La compatibilidad entre MQL5 y DLL permite crear este tipo de soluciones! Este artículo le mostrará una de las formas de exportar cotizaciones desde MetaTrader 5 a aplicaciones escritas en .NET. Para mí, la exportación de cotizaciones usando esta plataforma fue más interesante, racional y fácil de implementar. Por desgracia, la versión 5 todavía no soporta .NET, por lo que, como en los viejos tiempos, usaremos win32 dell con .NET como capa intermedia.
Cada objeto, ya sea un objeto personalizado, un array dinámico o un array de objetos, se crea y elimina en el programa MQL5 de una forma particular. A menudo, algunos objetos son parte de otros objetos, y el orden de eliminación de objetos durante la desinicialización se vuelve especialmente importante. Este artículo facilita algunos ejemplos que muestran los mecanismos para trabajar con objetos.
Al escribir un indicador que usa la forma corta de la llamada de función OnCalculate(), puede que no se dé cuenta del hecho de que un indicador se puede calcular no solo por datos de precio, sino también por datos de otro indicador (independientemente de si viene incorporado o es personalizado). ¿Desea mejorar un indicador para su correcta aplicación a los datos del otro indicador? En este artículo, revisaremos todos los pasos para realizar tal modificación.
Este artículo constituye la cuarta entrega de nuestra serie sobre gestión de riesgo en MQL5, donde continuamos explorando técnicas avanzadas para proteger y optimizar nuestras estrategias de trading. Luego de haber sentado bases importantes en artículos anteriores, ahora nos centraremos en finalizar todos aquellos métodos pendientes que dejamos en la tercera parte, incluyendo funciones para verificar si se han alcanzado ciertos límites de pérdidas o ganancias. Además, presentaremos nuevos eventos clave que permiten una gestión más precisa y ágil.
Seguimos intentando descifrar los movimientos de los precios.... ¿Qué tal un análisis lingüístico del "diccionario de mercado" que obtendríamos convirtiendo el código binario de precios en BIP39? En el presente artículo, nos adentramos en un enfoque innovador del análisis de los datos bursátiles y exploramos cómo pueden aplicarse las modernas técnicas de procesamiento del lenguaje natural al lenguaje del mercado.
En este artículo, analizaremos el proceso de publicación de diferentes tipos de programas para el terminal en la biblioteca de código fuente MQL5 usando ejemplos reales.
En este artículo, aprenderás a desarrollar un indicador de Order Blocks basado en el volumen de la profundidad de mercado y a optimizarlo mediante buffers para mejorar su precisión. Concluimos esta fase del proyecto y nos preparamos para las siguientes, en las que implementaremos una clase de gestión de riesgos y un bot de trading que aprovechará las señales generadas por el indicador.
En este artículo se creará la funcionalidad básica de la profundidad de mercado de scalping. También se desarrollará un gráfico de ticks basado en la biblioteca gráfica CGraphic y se integrará con el recuadro de órdenes. Con la ayuda de la profundidad de mercado descrita se podrá crear un potente asistente para el comercio a corto plazo.
Vamos a empezar a implementar la comunicación entre Excel y MetaTrader 5, pero antes es necesario entender algunas cosas importantes. Así no te quedarás rascándote la cabeza tratando de comprender por qué las cosas funcionan o no. Y antes de que frunzas el ceño ante la integración entre Python y Excel, veamos cómo podemos usar xlwings para controlar, en cierta medida, MetaTrader 5 a través de Excel. Lo que voy a mostrar aquí se centrará principalmente en la didáctica. No pienses que solo podemos hacer lo que mostraré.
En este artículo implemento la gestión de riesgo desarrollada en publicaciones anteriores e incorporo el indicador de order blocks presentado en otros artículos. Además, realizaré un backtest para comparar los resultados con la aplicación de la gestión de riesgo y evaluaré el impacto del riesgo dinámico.
Muchos podrían sugerir que deberíamos dejar de usar Excel y pasar a Python directamente, haciendo uso de algunos paquetes que permitirían a Python crear un archivo de Excel para poder analizar los resultados después. Pero, como se mencionó en el artículo anterior, aunque esta solución sea la más sencilla para muchos programadores, no será bien recibida por algunos usuarios. Y, en este asunto, el usuario siempre tiene la razón. Tú, como programador, debes encontrar la forma de hacer que las cosas funcionen.
¿Qué te parece si creamos algo práctico con sockets? Bien, en este artículo empezaremos a crear un minichat. Acompáñanos y descubre cómo se hace, porque será algo bastante interesante. Recuerda que el código que se mostrará aquí tiene un objetivo puramente didáctico. En realidad, no deberías utilizar este código con fines comerciales ni en una aplicación finalizada, ya que no cuenta con ningún tipo de seguridad en la transmisión de datos y es posible ver el contenido que se está transportando a través del socket.
En este artículo se estudia el uso del breakeven aplicado a estrategias automáticas en MQL5. Se parte de una explicación sencilla sobre qué es, cómo se implementa y cuáles son sus posibles variantes. Luego, se integra la funcionalidad dentro de un bot de Order Blocks, creado en el último artículo sobre gestión de riesgo. Para evaluar su comportamiento, se ejecutaron dos backtest bajo condiciones específicas: uno sin breakeven y otro con esta función activa.
En este artículo, escribiremos un ejemplo de visualización del proceso de optimización e implementaremos la visualización de las tres mejores pasadas para cuatro criterios de optimización. Asimismo, ofreceremos la posibilidad de seleccionar una de las tres mejores pasadas para mostrar sus datos en tablas y gráficos.
En este artículo compartiremos información sobre cómo aprovechar la programación MQL5 para identificar los niveles del mercado, diferenciando entre los niveles de precios más débiles y los más fuertes. Desarrollaremos completamente un indicador de fuerza de soporte y resistencia (Support and Resistance Strength Indicator, SRSI) funcional.
En este artículo comenzaremos a construir la clase C_Orders para poder enviar órdenes al servidor de negociación. Lo haremos poco a poco, ya que el objetivo es explicar detalladamente cómo se realizará esto a través del sistema de mensajería.
En este artículo daremos inicio a la creación de la clase principal de gestión de riesgo, la cual será fundamental para administrar el riesgo en el sistema. Nos enfocaremos en construir las bases, definiendo estructuras, variables y funciones esenciales. Además, implementaremos los métodos necesarios para asignar valores a las pérdidas y ganancias máximas, estableciendo así los cimientos de esta gestión.
En este artículo, analizamos el proceso de desarrollo de un modelo de tabla en MQL5 utilizando el patrón arquitectónico MVC (Modelo-Vista-Controlador) para separar la lógica de datos, la presentación y el control, lo que permite obtener un código estructurado, flexible y escalable. Consideramos la implementación de clases para construir un modelo de tabla, incluyendo el uso de listas enlazadas para almacenar datos.
Los teléfonos con base Android e iOS nos proponen un sinfín de posibilidades, muchas de las cuales ni siquiera imaginamos o no usamos en todo su potencial. Una de esas novedades es la tecnología de notificaciones Push, que permite recibir mensajes personales a través de internet, independientemente del número de teléfono móvil o el operador de telefonía móvil. En el terminal móvil MetaTrader ya ha fructificado la posibilidad de recibir este tipo de mensajes directamente desde su robot comercial. Para ello, basta con conocer el identificador MetaQuotes ID de su aparato, más de 9 000 000 terminales móviles lo han recibido ya.
Esta es la segunda parte del artículo dedicado a la implementación del modelo de tabla en MQL5 utilizando el paradigma constructivo MVC (Model-View-Controller). Este artículo trata sobre el desarrollo de clases de tabla y su encabezado a partir de un modelo de tabla previamente creado. Las clases desarrolladas serán la base para la posterior implementación de los componentes Vista (View) y Controlador (Controller), que se tratarán en los siguientes artículos.