Eventos de Trading en MetaTrader 5
Eventos de Trading en MetaTrader 5
El monitoreo del estado actual de una cuenta de trading implica controlar las posiciones abiertas y órdenes. Antes de que una señal de trading pase a ser una transacción, se debe enviar desde el terminal de cliente como solicitud al servidor de trading, donde se colocará en la cola de órdenes a la espera de ser procesadas. Aceptar una solicitud por el servidor de trading, eliminarla si caduca o realizar una transacción en su base: todas estas acciones se siguen por eventos de trading, y el servidor informa al terminal sobre ellos.
Órdenes, Posiciones y Transacciones en MetaTrader 5
Órdenes, Posiciones y Transacciones en MetaTrader 5
No se puede crear un robot de trading robusto sin un entendimiento de los mecanismos del sistema de trading del del MetaTrader 5. El terminal de cliente recibe la información sobre las posiciones, órdenes y transacciones del servidor de trading. Para gestionar esta propiedad de datos usando el MQL5 es necesario tener un buen entendimiento de la interacción entre el programa MQL5 y el terminal de cliente.
MQL5 Wizard: Nueva Versión
MQL5 Wizard: Nueva Versión
Este artículo contiene descripciones de los nuevos elementos disponibles en el MQL5 Wizard actualizado. La arquitectura actualizada de señales nos permite crear robots de trading basados en la combinación de varios patrones de mercado. El ejemplo que contiene este artículo explica el procedimiento de creación interactiva de un Asesor Experto.
Crear Criterios Personalizados de Optimización de Asesores Expertos
Crear Criterios Personalizados de Optimización de Asesores Expertos
El Terminal de Cliente MetaTrader 5 ofrece un gran abanico de posibilidades para la optimización de parámetros de Asesores Expertos. Además de los criterios de optimización incluidos en el Probador de Estrategias, los desarrolladores tienen la posibilidad de crear sus propios criterios. Esto lleva a un número casi ilimitado de posibilidades para poner a prueba y optimizar los Asesores Expertos. Este artículo describe formas prácticas de crear estos criterios, tanto complejas como simples.
Oportunidades ilimitadas con Meta Trader 5 y MQL5
Oportunidades ilimitadas con Meta Trader 5 y MQL5
En este artículo me gustaría mostrar un ejemplo de cómo puede ser el programa de un operador y qué resultados pueden obtenerse en 9 meses, empezando el aprendizaje de MQL5 desde cero. También mostraré lo multifuncional e informativo que puede ser dicho programa para un operador ocupando el mínimo espacio en el gráfico de precio. Y podremos ver lo colorido, brillante e intuitivamente claro que pueden ser para el usuario los paneles de información sobre transacciones. Así como muchas otras características...
Desarrollo de una Startup social tecnológica, Parte II: Programamos el cliente REST en MQL5
Desarrollo de una Startup social tecnológica, Parte II: Programamos el cliente REST en MQL5
Hoy vamos a dar forma acabada a la idea de publicación de las señales comerciales del EA en el Twitter a base de PHP. Hemos empezado a hablar sobre eso en la primera parte del artículo. Vamos a reunir las partes separadas del SDSS. En cuanto al lado del cliente de la arquitectura del sistema, vamos a utilizar la nueva función WebRequest() del MQL5 para el envío de las señales comerciales vía HTTP.
Rayos Elder (Bulls Power y Bears Power)
Rayos Elder (Bulls Power y Bears Power)
Sistema comercial Rayos Elder basado en los indicadores Bulls Power, Bears Power y Moving Average (EMA — promediación exponencial). Este sistema fue descrito por Alexander Elder en su libro "Vivir del Trading" (Trading for a living).
SQLite: trabajo nativo con bases de datos en SQL en MQL5
SQLite: trabajo nativo con bases de datos en SQL en MQL5
El desarrollo de estrategias comerciales está relacionado con el procesamiento de grandes volúmenes de datos. Ahora, usted podrá trabajar directamente en MQL5 con bases de datos con la ayuda de solicitudes SQL basadas en SQLite. Una ventaja importante de este motor es que toda la base de datos se encuentra en un único archivo estándar, ubicado en la computadora del usuario.
14 000 robots comerciales en MetaTrader Market
14 000 robots comerciales en MetaTrader Market
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.
Ampliamos la funcionalidad del Constructor de estrategias
Ampliamos la funcionalidad del Constructor de estrategias
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.
Constructor de estrategias basado en las figuras técnicas de Merrill
Constructor de estrategias basado en las figuras técnicas de Merrill
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.
Creando una lista de correo electrónico por medio de los servicios Google
Creando una lista de correo electrónico por medio de los servicios Google
El trader que mantiene relaciones comerciales con otros traders, suscriptores, clientes o incluso con los amigos puede necesitar crear una lista de correo. Enviar las capturas de pantalla, revistas, registros o informes son tareas bastante relevantes que nos necesarias cada día, pero tampoco son tan raras. En cualquier caso, a algunos traders les gustaría disponer de esta posibilidad. En este artículo, se trata de las cuestiones relacionadas con el uso simultáneo de varios servicios Google, desarrollo del ensamblado correspondiente en C# e integración con las herramientas en MQL.
Desarrollamos un Asesor Experto multiplataforma para colocar StopLoss y TakeProfit de acuerdo con nuestros riesgos
Desarrollamos un Asesor Experto multiplataforma para colocar StopLoss y TakeProfit de acuerdo con nuestros riesgos
En este artículo, vamos a diseñar un EA que nos permite automatizar el proceso de la definición del lote que se usa para entrar en la transacción de acuerdo con nuestros riesgos. Además, este EA permitirá colocar automáticamente Take Profit con una proporción seleccionada respecto a Stop Loss, es decir, para cumplir la razón de 3 a 1, 4 a 1 o cualquier otra seleccionada por nosotros.
Comprendemos la "memoria" del mercado usando la diferenciación y el análisis entrópico
Comprendemos la "memoria" del mercado usando la diferenciación y el análisis entrópico
El área de la aplicación de la diferenciación fraccionada es bastante amplia. Por ejemplo, los algoritmos del aprendizaje automático normalmente reciben una serie diferencial en la entrada. El problema es que es necesario mostrar los datos nuevos de acuerdo con la historia existente para que el modelo del aprendizaje automático pueda reconocerlos. En este artículo, se considera un enfoque original en la diferenciación de una serie temporal, además, se muestra el ejemplo de un sistema comercial auto-optimizable a base de una serie diferencial obtenida.
Implementando OLAP en la negociación (Parte 2): Visualización de los resultados del análisis interactivo de los datos multidimensionales
Implementando OLAP en la negociación (Parte 2): Visualización de los resultados del análisis interactivo de los datos multidimensionales
En este artículo, se consideran diversos aspectos del desarrollo de la interfaz gráfica interactiva de un programa MQL diseñado para el procesamiento analítico en línea (OLAP) del historial de la cuenta y de los informes comerciales. Para obtener un resultado visual, se usan las ventanas maximizadas y de escala, una disposición adaptable de los controles «de goma» y un nuevo control para mostrar diagramas. A base de eso, fue implementado GUI con una selección de indicadores a lo largo de los ejes de coordenadas, funciones agregadas, tipos de los gráficos y ordenaciones.
Integración de MetaTrader 5 y Python: recibiendo y enviando datos
Integración de MetaTrader 5 y Python: recibiendo y enviando datos
En nuestra época, el procesamiento de datos requiere un extenso instrumental y muchas veces no se limita al entorno protegido (sandbox) de alguna determinada aplicación. Existen los lenguajes de programación especializados y universalmente reconocidos para procesar y analizar los datos, para la estadística y el aprendizaje automático. Python es el líder en este campo. En este artículo, se describe un ejemplo de la integración de MetaTrader 5 y Python a través de los sockets, así como, la obtención de las cotizaciones por medio de la API del terminal.
El poder del ZigZag (Parte II): Ejemplos de obtención, procesamiento y representación de datos.
El poder del ZigZag (Parte II): Ejemplos de obtención, procesamiento y representación de datos.
En la primera parte, describimos un indicador ZigZag modificado y una clase para la obtención de datos de los indicadores de este tipo. Ahora vamos a mostrar cómo crear indicadores basados ​​en dichas herramientas, además de escribir un experto para las pruebas, que realizará transacciones según las señales generadas por el indicador ZigZag. Como añadido, en este artículo se ofrecerá una nueva versión de la biblioteca de creación de interfaces gráficas EasyAndFast.
El poder del ZigZag (Parte I). Desarrollando la clase base del indicador
El poder del ZigZag (Parte I). Desarrollando la clase base del indicador
Muchos investigadores no prestan la atención suficiente a la definición del comportamiento de los precios. En este caso, además, se usan métodos complejos que con frecuencia son simplemente «cajas negras», tales como: aprendizaje de máquinas o redes neuronales. En estos casos, lo más importante es: «¿Qué datos suministrar a la entrada para el entrenamiento de este u otro modelo?»
Martingale como base de una estrategia comercial a largo plazo
Martingale como base de una estrategia comercial a largo plazo
En este artículo, vamos a analizar con detalle el sistema martingale. Estudiaremos la posibilidad de aplicarlo, y cómo hacerlo de tal forma que reduzcamos los riesgos al mínimo. La principal desventaja de este sencillo sistema es la probabilidad de perder todo el depósito. Y usted debe tener este hecho en cuenta a la hora de comerciar, si es que finalmente decide usar dicho sistema de trading.
Reversión: creando un punto de entrada y escribiendo un algoritmo de comercio manual
Reversión: creando un punto de entrada y escribiendo un algoritmo de comercio manual
Este es el último artículo de la serie dedicada a la estrategia comercial de la reversión. En él intentaremos solucionar un problema que ha provocado inestabilidad en los resultados de la simulación en los anteriores artículos. Asimismo, escribiremos y simularemos nuestro propio algoritmo para el comercio manual en cualquier mercado con la ayuda de la reversión.
Gap - ¿una estrategia rentable o 50/50?
Gap - ¿una estrategia rentable o 50/50?
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.
Recetas MQL5 – Obteniendo las propiedades de una posición de cobertura abierta
Recetas MQL5 – Obteniendo las propiedades de una posición de cobertura abierta
La plataforma MetaTrader 5 no es solo una plataforma multimercado, sino que también permite usar diferentes sistemas de registro de posiciones. Estas posibilidades amplian considerablemente el instrumental para la implementación y formalización de las ideas comerciales. En el artículo, vamos a hablar sobre cómo procesar y considerar las propiedades de las posiciones al llevar su registro de forma independiente ("cobertura"). Así, en el artículo proponemos una clase derivada, mostrando a continuación ejemplos de procesamiento y obtención de las propiedades de la posición de cobertura.
Neuroredes profundas (Parte VII). Conjunto de neuroredes: stacking
Neuroredes profundas (Parte VII). Conjunto de neuroredes: stacking
Continuamos construyendo conjuntos. Ahora vamos a añadir al conjunto bagging creado anteriormente un combinador entrenable: una red neuronal profunda. Una red neuronal combina las mejores 7 salidas del conjunto después de la poda. La segunda recibe en la entrada las 500 salidas del conjunto, las poda y las combina. Construiremos las redes neuronales con la ayuda del paquete keras/TensorFlow de Python. Veremos brevemente las posibilidades del paquete. Y finalmente, realizaremos la simulación y compararemos la calidad de la clasificación de los conjuntos bagging y stacking.
950 sitios web transmiten el calendario económico de MetaQuotes
950 sitios web transmiten el calendario económico de MetaQuotes
La adición del widget proporciona a los sitios web un horario de publicación detallado de 500 índices e indicadores de las mayores economías mundiales. De esta forma, los tráders, aparte del contenido principal del sitio web, reciben de manera operativa información actual sobre todos los eventos importantes, complementada con explicaciones y gráficos.
Constructor gráfico de estrategias. Creando robots comerciales sin programación
Constructor gráfico de estrategias. Creando robots comerciales sin programación
En este artículo se describe el constructor gráfico de estrategias. Se muestra como cualquier usuario puede crear los robots comerciales y las utilidades sin aplicar las técnicas de programación. Se puede simular los Asesores Expertos creados en el Probador de Estrategias, optimizarlos en la nube e iniciarlos en el gráfico en tiempo real.
Neuroredes profundas (Parte VI). Conjunto de clasificadores de redes neuronales: bagging
Neuroredes profundas (Parte VI). Conjunto de clasificadores de redes neuronales: bagging
Vamos a ver los métodos de construcción y entrenamiento de conjuntos de redes neuronales con la estructura bagging. También vamos a definir las peculiaridades de la optimización de los hiperparámetros de los clasificadores de redes neuronales individuales que componen el conjunto. Asimismo, compararemos la calidad de la red neuronal optimizada obtenida en el artículo anterior de la serie, y el conjunto creado de redes neuronales. Para finalizar, analizaremos las diferentes opciones para mejorar aún más la calidad de clasificación del conjunto.
Desarrollando los Asesores Expertos multimódulo
Desarrollando los Asesores Expertos multimódulo
El lenguaje de programación MQL permite implementar el concepto del diseño modular de las estrategias comerciales. En este artículo, se muestra el ejemplo del desarrollo del Asesor Experto multimódulo compuesto de los módulos de archivos compilados separadamente.
Comercio por los niveles de DiNapoli
Comercio por los niveles de DiNapoli
En este artículo se considera una de las versiones de la implementación práctica del Asesor Experto para el comercio por los niveles de DiNapoli a través de las herramientas estándar MQL5. Ha sido realizado el testeo de sus resultados, y han sido sacadas conclusiones.