En este artículo, comenzaremos a realizar algunas mejoras en el indicador de posición, para poder interactuar con él y modificar las líneas de precio, o cerrar una posición directamente mediante la interacción con el indicador de posición. Antes de entrar realmente en la implementación, conviene aclarar algo, sobre todo para quienes no estén al tanto. No es posible, de ninguna manera, usar un indicador para modificar algo en el servidor de trading. Esto se debe a que MetaTrader 5 cuenta con un sistema de seguridad que permite únicamente a los Asesores Expertos actuar sobre una orden o una posición. Ninguna otra aplicación que no sea un Asesor Experto podrá manipular órdenes o posiciones.
En este artículo, nos centramos en la integración de una lógica de ejecución de órdenes basada en las noticias, lo que permite que el asesor experto actúe, y no solo informe. Acompáñanos a descubrir cómo implementar la ejecución automática de operaciones en MQL5 y convertir el asesor experto «News Headline» en un sistema de trading plenamente automatizado y capaz de responder en tiempo real. Los Asesores Expertos ofrecen ventajas significativas para los desarrolladores de algoritmos gracias a la amplia gama de funciones que admiten. Hasta ahora, nos hemos centrado en desarrollar una herramienta de presentación de noticias y eventos del calendario, que incluye paneles de análisis basados en inteligencia artificial e indicadores técnicos.
En este artículo, haremos diversas mejoras para que el indicador de posición refleje lo que realmente ocurre en el servidor de trading, en términos de posiciones y del estado actual de estas. Debo recordar que estas aplicaciones, que se mostrarán aquí, no pretenden en ningún caso sustituir ningún elemento disponible en MetaTrader 5. Tampoco deben usarse sin los debidos cuidados y criterios, ya que su objetivo es presentar un código didáctico, es decir, con fines de aprendizaje sobre cómo funciona el sistema. El motivo por el que digo que el código es didáctico es que el uso de mensajes, en algunos casos, no es la mejor forma de implementar ciertas funcionalidades.
En esta discusión, exploraremos nuevas mejoras a medida que integramos una lógica mejorada de alertas de eventos para los acontecimientos del calendario económico que muestra el EA «News Headline». Esta mejora es fundamental, ya que garantiza que los usuarios reciban notificaciones oportunas poco antes de que tengan lugar eventos importantes. Acompáñanos en este análisis para descubrir más.
A pesar de lo visto en el artículo anterior, esto parece algo simple. Allí tenemos diversos problemas y muchas cosas por resolver y hacer. Tú, estimado lector, puedes imaginar que todo es fácil y simple. De manera inocente, vas aceptando simplemente lo que se te presenta. Esto es un error del que tú, estimado lector, deberás intentar librarte. Peor que aceptar es simplemente no entender e intentar usar algo sin comprender realmente qué se está usando. No es raro, entre principiantes, pasar por la fase de copiar y pegar. Si no quieres quedarte siempre en esa fase, conviene aprender a usar ciertas herramientas. Una de las herramientas más utilizadas por los programadores es la documentación. La segunda herramienta está formada por las pruebas y los archivos de log. Aquí veremos cómo hacerlo.
Aquí comenzaremos a unir diversos componentes o aplicaciones que antes estaban completamente aisladas entre sí. Aunque Chart Trade, el Indicador de Mouse y el Asesor Experto ya mantenían cierta relación, todavía no había una forma de observar directamente en el gráfico las posiciones abiertas en el servidor de trading, muchas veces usando un sistema de órdenes cruzadas. A partir de este momento, esto empieza a ser posible, abriendo diversas puertas a nuevas ideas e implementaciones futuras. Aunque apenas estamos comenzando a poner estos componentes en funcionamiento, ya tendremos un rumbo que seguir.
En esta discusión, analizaremos cómo autoalojar modelos de IA de código abierto y utilizarlos para obtener información sobre el mercado. Esto forma parte de nuestro esfuerzo continuo por ampliar el News Headline EA, con la introducción de una franja «AI Insights» que lo convierte en una herramienta de asistencia con múltiples integraciones. La versión mejorada del Asesor Experto (EA) tiene como objetivo mantener informados a los operadores a través de eventos del calendario, noticias financieras de última hora, indicadores técnicos y, ahora, perspectivas de mercado generadas por IA, ofreciendo así un apoyo oportuno, variado e inteligente para la toma de decisiones de trading. Únete a la conversación mientras exploramos estrategias prácticas de integración y cómo MQL5 puede colaborar con recursos externos para crear un terminal de trabajo para trading potente e inteligente.
El cálculo preciso de los valores clave de las operaciones es una parte indispensable del flujo de trabajo de cualquier operador. En este artículo, analizaremos la integración de una potente herramienta —la calculadora de Forex— en el Panel de gestión de operaciones, lo que amplía aún más la funcionalidad de nuestro sistema «Trading Administrator» de múltiples paneles. A la hora de realizar operaciones, es fundamental determinar de forma eficaz el riesgo, el tamaño de la posición y el beneficio potencial, y esta nueva función está diseñada para que ese proceso sea más rápido e intuitivo dentro del panel. Veamos cómo se aplica MQL5 en la creación de paneles de trading avanzados.
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 indicador FrAMA y el oscilador Force Index son herramientas de tendencia y volumen que pueden combinarse al desarrollar un asesor experto. Retomamos nuestro último artículo, en el que presentamos este par, para analizar la aplicabilidad del aprendizaje automático al mismo. Estamos utilizando una red neuronal convolucional que emplea el núcleo de producto escalar para realizar previsiones a partir de los datos de estos indicadores. Esto se lleva a cabo en un archivo de clase de señal personalizado que funciona con el asistente de MQL5 para crear un asesor experto.
En estos últimos artículos, he mencionado que, en algunos momentos, necesitamos definir un valor para la propiedad ZOrder. ¿Pero por qué?!?! El motivo es que muchos de los códigos que agregan objetos al gráfico simplemente no usan, o mejor dicho, no definen un valor para esa propiedad. Bien, no estoy aquí para decir qué debe o no debe hacer cada programador, ni cómo debe o no debe escribir su código. Estoy aquí para mostrarte, estimado lector e interesado en comprender realmente cómo funcionan las cosas, lo que ocurre entre bastidores.
En este artículo, mostraré, de la forma más simple y práctica posible, cómo podrás usar un indicador como forma de observar posiciones abiertas en el servidor de trading. Lo hago así, y poco a poco, precisamente para mostrar que no necesitas incorporar necesariamente todo esto en un Asesor Experto. Muchos de ustedes ya deben de estar bastante acostumbrados a hacer esto, por un motivo u otro. La verdad es que eso es una tontería, ya que, a medida que avancemos en esta implementación, quedará claro que podrás crear o implementar diversos tipos de indicadores para este propósito.
El contenido que veremos a partir de ahora es mucho más complicado en términos de teorías y conceptos. Intentaré dejar el contenido lo más simple posible. La parte referente a la programación en sí es incluso bastante simple y directa. Pero, si no comprendes toda la teoría que hay detrás, te quedarás completamente sin recursos para poder mejorar o incluso adaptar el sistema de repetición/simulador a algo diferente de lo que voy a mostrar. Mi intención no es que simplemente compiles y uses el código que estoy mostrando. Quiero que aprendas, entiendas y, si es posible, puedas crear algo todavía mejor.
Descubra cómo implementar un potente marco de registro personalizado para MQL5 que va más allá de las simples instrucciones Print(), ya que admite niveles de gravedad, múltiples manejadores de salida y rotación automática de archivos, todo ello configurable sobre la marcha. Integre el singleton CLogger con ConsoleLogHandler y FileLogHandler para registrar entradas de registro contextuales y con marca de tiempo tanto en la pestaña «Expertos» como en archivos persistentes. Optimice la depuración y el seguimiento del rendimiento de sus asesores expertos gracias a formatos de registro claros y personalizables y a un control centralizado.
En el artículo anterior mostré cómo debías proceder para poder añadir el mecanismo de consulta. Esto para que, dentro del código MQL5, pudieras usar SQL plenamente y obtener los resultados al usar el comando SELECT FROM de SQL. Pero faltó hablar de la última función que necesitamos implementar. Esta es la función DatabaseReadBind. Y, como para entenderla adecuadamente hace falta una explicación un poco más amplia, se decidió hacerlo no en aquel artículo anterior, sino en este. Entonces, como el tema será relativamente largo, vayamos directamente al siguiente apartado.
Hoy nos centramos en mejorar la interfaz de mensajería del Panel de Comunicaciones para adaptarla a los estándares de las aplicaciones de comunicación modernas y de alto rendimiento. Esta mejora se logrará actualizando la clase CommunicationsDialog. Únase a nosotros en este artículo y debate mientras exploramos ideas clave y describimos los próximos pasos para avanzar en la programación de interfaces utilizando MQL5.
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.
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.
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 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.
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.
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.
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.
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.
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.
Este tema se centra en la incorporación de un modelo de IA entrenado (como un modelo basado en redes LSTM o un modelo predictivo basado en aprendizaje automático) en una estrategia de trading MQL5 existente.
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.
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.
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.
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.
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)
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.
Al igual que Telegram, Discord es capaz de recibir información y mensajes en formato JSON utilizando sus API de comunicación. En este artículo, vamos a explorar cómo se pueden utilizar las API de Discord para enviar señales de trading y actualizaciones desde MetaTrader 5 a su comunidad de trading en Discord.
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.
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.
El paquete Python de MetaTrader 5 ofrece una forma sencilla de crear aplicaciones de trading para la plataforma MetaTrader 5 en lenguaje Python. Aunque se trata de una herramienta potente y útil, este módulo no es tan fácil de usar como el lenguaje de programación MQL5 a la hora de crear una solución de trading algorítmico. En este artículo, vamos a crear clases de trading similares a las que se ofrecen en MQL5 para crear una sintaxis similar y facilitar la creación de robots de trading en Python como en MQL5.
Un marco MQL5 que ofrece algoritmos de ejecución de nivel institucional (TWAP, VWAP, Iceberg) a los operadores minoristas a través de un gestor de ejecución unificado y un analizador de rendimiento para un corte y análisis de órdenes más fluido y preciso.
Antes de que tires la toalla y decidas abandonar el estudio sobre cómo usar SQL, déjame recordarte, mi querido lector, que aquí todavía estamos usando solo lo más básico de lo básico. Aún no hemos explorado algunas cosas que es posible hacer en SQL. En cuanto las exploremos, verás que SQL es mucho más práctico de lo que parece. Aunque, muy probablemente, yo termine cambiando la dirección de lo que estamos creando. Esto se debe a que el proceso de creación es dinámico. Voy a mostrar un poco más sobre cómo hacer las cosas en SQL. Esto se debe a que, de hecho, es algo que necesitas entender y conocer. Simplemente pensar que eres más capaz que toda una comunidad de programadores y desarrolladores solo te hará perder tiempo y oportunidades. Ten calma, porque esto se va a volver aún más interesante.
Muchos de ustedes, queridos lectores, pueden tener un nivel de experiencia muy superior al mío en lo que respecta a trabajar con bases de datos y, así, por esta razón, tener una visión diferente de la mía. Pero, como era necesario definir y desarrollar alguna forma de explicar el motivo por el cual las bases de datos se crean como se crean, explicar por qué SQL tiene el formato que tiene y, sobre todo, por qué surgieron las claves primarias y las claves foráneas, fue necesario dejar las cosas un poco abstractas.
Sistema de previsión de EURUSD mediante visión por computadora y aprendizaje profundo. Descubra cómo las redes neuronales convolucionales pueden reconocer patrones de precios complejos en el mercado de divisas y predecir la evolución de los tipos con una precisión de hasta el 54%. El artículo revela la metodología de creación de un algoritmo que usa tecnologías de inteligencia artificial para analizar visualmente los gráficos en lugar de los indicadores técnicos tradicionales. El autor muestra el proceso de transformación de los datos de precios en "imágenes", su procesamiento por una red neuronal y una visión única de la "conciencia" de la IA a través de mapas de activación y mapas de calor de la atención. El práctico código Python que utiliza la biblioteca MetaTrader 5 permite a los lectores reproducir el sistema y aplicarlo a sus propias transacciones.
