En el presente artículo, comenzaremos a desarrollar los métodos de trabajo con los indicadores estándar, lo cual nos permitirá crear indicadores estándar de periodo y símbolo múltiples basados en las clases de la bibliotecas. Asimismo, añadiremos a las clases de las series temporales el evento "Barras Omitidas" y aligeraremos el código del programa principal, trasladando las funciones de preparación de la biblioteca de dicho programa a la clase CEngine.
En el artículo, comenzaremos a mejorar los objetos de búfer de indicador y la clase de colección de búferes para trabajar en los modos de periodo y símbolo múltiples. Asimismo, analizaremos el funcionamiento de los objetos de búfer para obtener y mostrar los datos desde cualquier marco temporal en el gráfico actual del símbolo actual.
En el presente artículo, estudiaremos los principios de análisis y cálculo de expresiones matemáticas con ayuda de parsers basados en la prioridad de los operadores; implementaremos los parsers de Pratt y shunting yard, y la generación de código de bytes y el cálculo según este. Además, mostraremos el uso de los indicadores como funciones en las expresiones, y también el ajuste de las señales comerciales en los expertos con la ayuda de dichos indicadores.
En este artículo, comenzaremos a describir el conjunto para el marcado gráfico con la ayuda de atajos de teclado. Es un herramienta muy cómoda: con solo pulsar un botón, aparecerá una línea de tendencia, el abanico de Fibonacci con los parámetros necesarios, etcétera. Asimismo, tendremos la posibilidad de alternar marcos temporales, cambiar el orden de las "capas" de los objetos o eliminar todos los objetos de un gráfico.
En el artículo, analizaremos la creación de la clase de colección de los objetos de búferes de indicador y pondremos a prueba la posibilidad de crear cualquier número de búferes para los programas-indicadores, así como la posibilidad de trabajar con estos (el número máximo de búferes que se pueden crear en los indicadores MQL es de 512).
En el artículo, analizaremos la creación de las clases de los objetos de búfer de indicador como herederas del objeto de búfer abstracto, simplificando la declaración y el trabajo con los búferes de indicador al crear programas-indicadores propios basados en la biblioteca DoEasy.
En la parte 5 del desarrollo de la aplicación para monitorear las señales comerciales, introduciremos el concepto de la señal compuesta en nuestro sistema e implementaremos la funcionalidad necesaria para ello. Antes usábamos las señales simples en nuestra aplicación (RSI, WPR, CCI), también podíamos usar nuestro propio indicador personalizado.
En este artículo, comenzamos a construir las clases de los búferes de indicador para la biblioteca DoEasy. En esta parte, crearemos la clase básica de búfer abstracto, que será la principal para crear los diferentes tipos de clases de los búferes de indicador.
En el artículo se analiza la teoría y el uso práctico del algoritmo de pronosticación de series temporales usando como base el método de vectores de soporte. Asimismo, presentamos su implementación en MQL, además de varios indicadores de prueba y expertos. Esta tecnología todavía no ha sido implementada en MQL. Vamos a comenzar familiarizándonos con el aparato matemático.
En el artículo se analiza la teoría y el uso práctico del algoritmo de pronosticación de series temporales usando como base la descomposición modal empírica, y se propone su implementación en MQL, además de presentarse indicadores de prueba y expertos.
En este artículo, vamos a ampliar el sistema de búsqueda y edición de las señales comerciales, introduciremos la posibilidad de usar indicadores personalizados y añadiremos la localización de la aplicación. Antes, creamos el sistema básico de la búsqueda de señales comerciales, pero este sistema se basaba en una reducida gama de indicadores y en una elección lacónica de las reglas para la búsqueda.
En los artículos anteriores, conseguimos desarrollar la parte visual de la aplicación, así como implementar la interacción entre los elementos de la interfaz. Ahora, vamos a añadir la lógica interna y el algoritmo para preparar los datos de las señales comerciales, la configuración de las mismas, la búsqueda y la visualización en el monitoreo.
En el artículo anterior, creamos la plantilla de la aplicación en la que se basará todo nuestro trabajo siguiente. Ahora, pasaremos paso a paso a su desarrollo, es decir, diseñaremos la parte visual de la aplicación y configuraremos las interacciones básicas entre los controles de la interfaz.
En este artículo, analizaremos la idea del monitoreo multidivisas de las señales comerciales, desarrollaremos la estructura y el prototipo de la futura aplicación, así como, crearemos su plantilla para el trabajo ulterior. Crearemos paso a paso una aplicación multidivisas ajustada de forma flexible que permite tanto crear las señales comerciales, como ayudar a los traders a buscarlas.
En dos artículos anteriores, analizamos el uso de las figuras técnicas de Merrill aplicándolas a diferentes tipos de datos. Fue desarrollada una aplicación para la simulación a base de esta idea. En este artículo, continuaremos nuestro trabajo con el Constructor de estrategias, mejoraremos su funcionamiento, lo haremos más cómodo, así como ampliaremos su funcionalidad y capacidades.
En la versión 153, la edición de casi todos los parámetros del ZUP se puede realizar a través de la interfaz gráfica. En el artículo se ofrece una descripción de los últimos cambios en la interfaz gráfica del ZUP. También se describen los principales elementos del tridente de Andrews en ZUP para usar esta herramienta al analizar la situación de mercado.
En este artículo, presentamos el Pivot Mean Oscillator (PMO) o Oscilador de Promedio de Pivote, una implementación de la Media Móvil Acumulativa (CMA) como indicador comercial para las plataformas MetaTrader. En particular, primero presentaremos el Pivot Mean (PM) o Promedio de Pivote, como un índice de normalización para las series temporales que calcula la fracción entre cualquier punto de datos y la CMA. Entonces, construimos el PMO como la diferencia entre las medias móviles aplicadas a las dos señales de PM. También hemos realizado algunos experimentos preliminares con el símbolo EURUSD para probar la eficacia del indicador presentado, dejando un amplio espacio para otras consideraciones y mejoras.
En el artículo anterior, analizamos un modelo de aplicación de las figuras técnicas de Merrill a diferentes datos, tales como el valor del precio en el gráfico de un instrumento de divisa y los valores de los diferentes indicadores del paquete estándar del terminal MetaTrader 5: ATR, WPR, CCI, RSI y otros. Ahora, vamos a intentar crear un constructor de estrategias basado en las ideas sobre el uso de las figuras técnicas de Merrill.
En este artículo vamos a analizar en clave crítica la divergencia clásica y estudiar la efectividad de diferentes indicadores. Asimismo, ofreceremos distintas variantes de filtrado para aumentar la precisión de análisis y continuaremos analizando soluciones no estándar. Como resultado, crearemos una herramienta atípica para resolver la tarea marcada.
Como sabemos, MetaTrader 5 ofrece la posibilidad de realizar simulaciones multidivisa desde su aparición. Esta función tiene mucha demanda entre la mayoría de los tráders, pero, por desgracia, no es tan universal como querríamos. En el presente artículo, ofrecemos varios programas para trazar gráficos con la ayuda de objetos gráficos usando como base la historia comercial de informes en los formatos HTML y CSV. El comercio con varios instrumentos puede analizarse paralelamente en varias subventanas, o en una sola ventana con la ayuda de la alternancia dinámica a una orden del usuario.
Cuando diseñamos los sistemas del trading automático, casi siempre utilizamos los datos de los indicadores técnicos que analizan el pasado con el fin de predecir el futuro comportamiento del precio. Pero si no tomamos en cuenta las fuerzas fundamentales que mueven el mercado, evidentemente estaremos en una situación menos ventajosa en comparación con los traders que consideran adicionalmente los datos fundamentales en sus decisiones comerciales. Recopilando automáticamente los datos sobre los tipos de interés, Usted podrá mejorar el funcionamiento de su Asesor Experto.
El objetivo de este artículo es crear una herramienta personalizada que nos permita obtener y usar la matriz completa de información sobre los patrones vistos anteriormente. Para ello, desarrollaremos una biblioteca que podremos utilizar en nuestros indicadores, paneles comerciales, expertos, etc.
La mayoría de nosotros estamos de acuerdo en que el proceso de análisis de la situación actual de mercado comienza por el estudio de los marcos temporales mayores del gráfico. Esto sucede hasta que pasemos al gráfico en el que realizamos las transacciones. Esta opción de análisis es una de las condiciones del comercio exitoso, indispensable para lograr un enfoque profesional de dicha tarea. En este artículo, vamos a hablar sobre los indicadores de marco temporal múltiple y los métodos de creación de los mismos. Mostraremos ejemplos de código en MQL5, realizaremos una valoración de los puntos fuertes y débiles de cada versión, y también ofreceremos un nuevo enfoque respecto a los indicadores que usan el modo MTF.
En el anterior artículo, analizamos un total de 14 patrones, pero, como ya sabemos, existen otros modelos de velas. Y, para no sumergirnos en una revisión monótona de la enorme variedad de patrones restantes, hemos decidido tomar otro camino. En esta ocasión, ofrecemos al lector un sistema de búsqueda y prueba de nuevos modelos de velas basados en tipos de vela conocidos.
En este artículo vamos a analizar modelos de velas (patrones) conocidos e investigar cuánto tienen de actual y efectivo en la realidad de hoy. El análisis de velas surgió hace más de 20 años, y sigue siendo bastante popular a día de hoy. Alguna gente incluso considera que las velas japonesas son el formato más fácil y cómodo para representar los precios de los activos.
A base de las herramientas universales para el trabajo con las redes de Kohonen, se construye un sistema del análisis y la selección de los parámetros óptimos del EA, así como se considera la previsión de las series temporales. En la primera parte, corregimos y mejoramos las clases de redes neuronales disponibles públicamente, completándolas con algoritmos necesarios. Ahora ha llegado el momento para aplicarlas en la práctica.
La investigación de la aparición de gaps se relaciona con la situación en la que se da una diferencia sustancial entre el precio de cierre del marco temporal anterior y el precio de apertura del siguiente, así como en la dirección en la que irá la barra diaria. Uso de la función DLL GetOpenFileName de sistema.
En el artículo se presenta una panorámica de las posibilidades del terminal a la hora de crear y trabajar con símbolos personalizados, ofreciendo diversas opciones de modelado de la historia comercial con la ayuda de símbolos personalizados, de tendencia y diferentes patrones gráficos.
En el artículo se analiza el algoritmo de construcción de indcadores sobre volúmenes reales usando las funciones CopyTicks() y CopyTicksRange(). Asimismo, se muestran las peculiaridades de la construcción de estos indicadores y se describe su funcionamiento en tiempo real y en el simulador de estrategias.
Al desarrollar algoritmos comerciales topamos con frecuencia con un problema: ¿cómo determinar dónde comienza y dónde termina la tendencia/flat? En este artículo, vamos a intentar crear un indicador universal en el que conjugaremos señales para distintos tipos de estrategia. También intentaremos simplificar la obtención de señales para las transacciones comerciales en el experto. Asimismo, mostraremos un ejemplo de combinación de varios indicadores diferentes en uno.
Hasta el mes de octubre de 2018, los participantes del servicio Freelance oficial para las plataformas MetaTrader han ejecutado más de 50 000 encargos. Se trata de la bolsa más grande del mundo de trabajo a distancia para programadores de MQL: más de mil desarrolladores, decenas de nuevos encargos diarios por parte de tráders y localización en 7 idiomas.
En la mayor tienda de aplicaciones comerciales ya tiene a su disposición 13 970 productos. Entre ellos, encontrará 4 800 robots, 6 500 indicadores, 2 400 utilidades y otras soluciones. En este caso, además, la mitad de las aplicaciones (6 000) se pueden alquilar. Una cuarta parte del total de los productos (3 800) es de acceso gratuito.
El servicio de señales comerciales se desarrolla a pasos agigantados. A la hora de confiar nuestro dinero a un proveedor de señales, querríamos minimizar el riesgo de pérdida del depósito. Pero, ¿cómo aclararse entre semejante cantidad de señales? ¿Cómo encontrar precisamente aquella que nos reportará beneficios? En este artículo vamos a crear un método para analizar visualmente la historia de transacciones de las señales comrciales en el gráfico del instrumento.
En este artículo, se demuestra el desarrollo del indicador ZigZag de acuerdo con uno de los ejemplos de la tareas descrito en el artículo «Cómo crear una Tarea Técnica al encargar un indicador». El indicador se construye por los extremos que se definen a través del oscilador. En el indicador está prevista la posibilidad de usar uno de cinco osciladores a elegir: WPR, CCI, Chaikin, RSI, Stochastic Oscillator.
Para tomar decisiones sobre la realización de las transacciones, a menudo es necesario analizar simultáneamente los gráficos en el proceso del trading. Además, los gráficos disponen de los objetos del análisis gráfico. Es bastante incómodo colocar los mismos objetos en todos los gráficos. En este artículo, yo propongo automatizar la clonación de los objetos en los gráficos.
Los tráders buscan leyes en el comportamiento del mercado que indiquen los momentos adecuados para realizar transacciones comerciales. Muy a menudo, el primer paso en el desarrollo de un sistema comercial es la creación de un indicador técnico que le ayude a ver en el gráfico de precios la información que necesita. Este artículo le ayudará a componer la Tarea Técnica para encargar un indicador.
La plataforma de indicador ZUP permite buscar multitud de patrones conocidos, cuyos parámetros ya se han indicado. Pero también podemos ajustar estos parámetros de acuerdo con nuestras exigencias. Asimismo, existe la posibilidad de crear nuevos patrones con la ayuda de la interfaz gráfica ZUP y guardar sus parámetros en un archivo. Después de ello, podremos comprobar rápidamente si se encuentran nuevos patrones en los gráficos.
En el artículo se analiza la construcción automática de las líneas de apoyo y resistencia a través de los máximos y mínimos locales de los gráficos de precio. Para definir estos extremos, usaremos el indicador ZigZag, conocido por todos.
En este artículo se describe el indicador NRTR y el sistema comercial creado en su base. Para este propósito, se crea el módulo de las señales comerciales a través de las cuales se crean las estrategias basadas en las combinaciones del NRTR e indicadores comerciales que confirman la tendencia.
Se han analizado 7 tipos de medias móviles (MA), asimismo, se ha desarrollado una estrategia comercial para trabajar con ellas. Se ha realizado la simulación y la comparación de diferentes MA en una estrategia comercial, dando una característica comparativa de la efectividad del uso de las diferentes MA.
