Artículos sobre programación y uso de robots comerciales en el lenguaje MQL5

El debate sobre la mejor forma de calcular indicadores es infinito. Dónde deberíamos calcular los valores de indicador: en el indicador mismo, o incrustar la lógica entera en un Expert Advisor que la use? Este artículo describe una de las variantes para mover el código fuente de un indicador personalizado iCustom al código de un Expert Advisor o script con optimización de cálculos y modelizacion del valor prev_calculated.

En este artículo, se describen los principios básicos de la construcción del framework para el procesamiento analítico en línea (OLAP en inglés), su implementación en MQL en el ambiente de MetaTrader, usando el procesamiento del historial de trading de la cuenta como ejemplo.

Los desarrolladores de asesores comerciales ya no necesitan buscar traders que necesiten expertos, ellos mismos le encontrarán. Y lo que es más, ya los están encontrando, están encargando trabajos y pagando las tareas ya hechas en el servicio Freelance en MQL5.com. En los 4 años de existencia del servicio, con su ayuda tres mil traders han pagado más de 10 000 trabajos realizados. Además, la actividad de los traders y los desarrolladores crece sin cesar.

En este artículo se ofrece un emulador simple del entorno comercial de MetaTrader 5 para MetaTrader 4. Este emulador permite realizar el traspaso y adaptación de las clases de trading de la librería estándar. Como resultado, los Asesores Expertos generados en el Asistente para MetaTrader 5, pueden ser compilados y ejecutados en MetaTrader 4.

¿Hay alguna correlación entre el comportamiento de precios del pasado y sus tendencias futuras? ¿Por qué el precio repite hoy el carácter de su movimiento del día anterior? ¿Se pueden usar estadísticas para predecir la dinámica de los precios? Hay una respuesta, y es afirmativa. Si tiene alguna duda de ello, este artículo es para usted. Le explicaré cómo crear un filtro funcional para un sistema de trading en MQL5, revelando un patrón interesante en cambios de precio.

En el artículo se describe la ampliación de la biblioteca estándar MQL5, que permite, con ayuda del Asistente, crear asesores que pongan órdenes, stop loss y take profit según los precios obtenidos de los módulos conectados. Esta aproximación no supone limitaciones adicionales en la cantidad de módulos y no provoca conflictos en su trabajo conjunto.

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.

En este artículo, intentaremos crear el mejor asesor posible de aquellos que funcionan según el principio del gradador. Como siempre, se tratará de un asesor multiplataforma, capaz de funcionar tanto en MetaTrader 4, como en MetaTrader 5. El primer asesor era bueno en todo, excepto en que no podía traer beneficios en un periodo de tiempo prolongado. El segundo asesor podía funcionar en intervalos superiores a varios años. Pero era incapaz de lograr más de un 50% de beneficio anual con una reducción máxima inferior al 50%.

En este artículo estudiaremos las clases de estrategias comerciales contenidas en la Biblioteca Estándar, también aprenderemos a añadir estrategias personalizadas y filtros/señales, respetando la lógica de los patrones y modelos del Wizard MQL5. Al final, usted será capaz de añadir fácilmente sus propias estrategias, usando los indicadores estándar de MetaTrader 5, y el Wizard MQL5 creará un código puro y un experto totalmente operativo.

En este artículo vamos a describir la definición programática de uno de los modelos de continuación del movimiento. La base del trabajo viene constituida por dos ondas: la principal y la de corrección. Como extremos se usarán fractales, además de los llamados fractales potenciales, los extremos que no se han formado aún como fractales.

En este artículo analizaremos el algoritmo de implementación de un simulador de patrones de velas en el lenguaje OpenCL en el modo "OHLC en M1". Asimismo, compararemos su rapidez con el simulador de estrategias incorporado en el modo de optimización rápida y lenta.

Las funciones son componentes de importancia crítica en cualquier lenguaje de programación. Entre otras cosas, ayudan a los desarrolladores a aplicar el principio DRY (don't repeat youself, no te repitas). El artículo analiza las funciones y su creación en MQL5 usando aplicaciones sencillas que enriquecen nuestros sistemas comerciales sin complicarlos.

Este artículo le muestra cómo implementar un Asesor Experto orientado a objetos desde cero, desde el diseño de una idea teórica de trading hasta la programación de un Asesor Experto en MQL5 que ponga en práctica la idea en un entorno real. Aprender haciendo las cosas es, en mi humilde opinión, un buen planteamiento para tener éxito, así que voy a mostrar un ejemplo práctico para que pueda ver cómo puede ordenar sus ideas para llegar finalmente al código de sus robots de Forex. Mi objetivo es también invitarle a adherir a los principios OO (orientación a objetos).

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.

La principal ventaja de los robots comerciales es su funcionamiento ininterrumpido las 24 horas del día en un servidor VPS remoto. Pero a veces es necesario intervenir en su funcionamiento manualmente, y ahora no disponemos de acceso directo al servidor. ¿Podemos gestionar de forma remota el funcionamiento del asesor? En este artículo se presenta una de las variantes de control de robots a través de comandos externos.

En el presente artículo, hemos organizado el funcionamiento del objeto de cuenta en el nuevo objeto básico de todos los objetos de la biblioteca, hemos mejorado el objeto básico CBaseObj y hemos puesto a prueba el establecimiento de los parámetros monitoreados, así como la obtención de eventos para cualquier objeto de la biblioteca.

En este segundo artículo de la serie sobre redes neuronales profundas se analizarán la transformación y la selección en el proceso de preparación de los datos para el entrenamiento del modelo.

En este artículo se describe la utilización de la función TesterWithDrawal() para estimar los riesgos en un sistema de trading que implica la retirada de cierta parte de los activos durante su funcionamiento. Además, describe cómo afecta esta función al algoritmo de cálculo de la reducción del patrimonio en el probador de estrategias. Esta función es muy útil durante la optimización de los parámetros de sus Asesores Expertos.

La rentabilidad de los sistemas comerciales se determina no solo por la lógica y la precisión del análisis de la dinámica de los instrumentos financieros, sino también por la calidad del algoritmo de ejecución de esta lógica. Una expresión característica de ejecución defectuosa de la lógica principal del robot comercial son las activaciones erróneas. En el artículo se analizan variantes para resolver este problema.

¿Qué haría si de repente se borraran los paneles gráficos de control, o alguien los modificara? En este artículo enseñamos a evitar las situaciones donde el gráfico se puede quedar con objectos sin dueño. Las controlaremos cuando, tras eliminar la aplicación, los objetos se renombran o se borran programáticamente.

En este artículo intentaremos expandir el concepto clásico de los métodos de swap en el comercio, y también hablaremos sobre por qué hemos llegado a la conclusión de que este concepto merece una atención especial y es absolutamente recomendable para el análisis y el estudio.

¿Qué es el trading social? Es el trabajo conjunto y mútuamente beneficioso realizado entre traders e inversores: los traders de éxito ceden su tráfico comercial para la monitorización, y los inversores potenciales, de esta forma, pueden hacer un seguimiento de sus éxitos y copiar las operaciones del trader que más les guste.

Continuando el tema de la redes neuronales, proponemos al lector analizar las redes neuronales convolucionales. Este tipo de redes neuronales ha sido desarrollado para buscar objetos en una imagen. Asimismo, analizaremos cómo nos pueden ayudar al operar en los mercados financieros.

En este artículo se discuten las particularidades del uso de MetaTrader 5 como proveedor de señales comerciales para MetaTrader 4. Ustedes conocerán cómo crear un sencillo proveedor de señales desde MetaTrader 5 y cómo conectarlo a varios terminales MetaTrader 4. Además, conocerán cómo copiar en tiempo real las transacciones de los participantes de Automated Trading Championship a su cuenta real en MetaTrader 4.

En este breve curso en vídeo, aprenderá cómo descargar, instalar y configurar MetaTrader 5 para el comercio automatizado. También aprenderá cómo configurar el gráfico y las opciones del comercio automatizado. Asimismo, podrá realizar su primera prueba con la historia y aprenderá a importar un asesor que pueda comerciar por sí mismo las 24 horas del día, los 7 días de la semana sin que usted tenga que sentarse frente a una pantalla.

Hoy trataremos de desarrollar un EA gradador para trabajar en el rango en la dirección de la tendencia. Será usado para los instrumentos de Forex o para los mercados de materias primas. Según las pruebas, nuestro EA gradador demostraba las ganancias desde el año 2018. El mal consiste en que demostraba pérdidas constantes de 2014 a 2018.

La creación de Asesores Expertos con la plataforma MetaTrader tiene una serie de particularidades.

En el artículo se analiza una biblioteca que permite aumentar la efectividad del trabajo con solicitudes HTTP en MQL5. La ejecución de WebRequest en el modo no bloqueante se ha implementado en flujos adicionales usando gráficos y expertos auxiliares, intercambio de eventos personalizados y lectura de recursos compartidos. Se adjuntan los códigos fuente.

Continuamos nuestra inmersión en el mundo de las redes neuronales. En el presente artículo, hablaremos de las redes neuronales recurrentes. Este tipo de redes neuronales se ofrece para su utilización con series temporales, que son precisamente los gráficos de precios en la plataforma comercial MetaTrader 5.

Hoy en día, quizás uno de los modelos de lenguaje de redes neuronales más avanzados sea GPT-3, que en su versión máxima contiene 175 mil millones de parámetros. Obviamente, no vamos a crear semejante monstruo en condiciones domésticas. Pero sí que podemos ver qué soluciones arquitectónicas se pueden usar en nuestro trabajo y qué ventajas nos ofrecerán.

En artículos anteriores, hemos usado el descenso de gradiente estocástico para entrenar una red neuronal utilizando una única tasa de aprendizaje para todas las neuronas de la red. En este artículo, proponemos al lector buscar métodos de aprendizaje adaptativo que nos permitan modificar la tasa de aprendizaje de cada neurona. Vamos a echar un vistazo a las ventajas y desventajas de este enfoque.

Este artículo explica un método alternativo de creación de GUIs basado en layouts y contenedores por medio de un gestor de layouts: la clase CGrid. La clase CGrid es un control auxiliar que actúa como contenedor de contenedores y controles, utilizando un diseño de rejilla o cuadrícula (grid layout).

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.