Artículos de programación MQL4 y MQL5

La función de pérdida es la métrica clave de los algoritmos de aprendizaje automático que proporciona información al proceso de formación cuantificando el rendimiento de un conjunto determinado de parámetros en comparación con el objetivo previsto. Exploramos los distintos formatos de esta función en una clase de asistente personalizada MQL5.

En este artículo, creamos un Asesor Experto integrado con MQL5 y Telegram que envía señales de cruce de medias móviles a Telegram. Detallamos el proceso de generación de señales de trading a partir de cruces de medias móviles, implementando el código necesario en MQL5, y asegurando que la integración funciona a la perfección. El resultado es un sistema que proporciona alertas comerciales en tiempo real directamente a su chat grupal de Telegram.

En este artículo, creamos un Asesor Experto (EA) en MQL5 para enviar mensajes a Telegram usando un bot. Configuramos los parámetros necesarios, incluido el token de API del bot y el ID de chat, y luego realizamos una solicitud HTTP POST para entregar los mensajes. Posteriormente, gestionamos la respuesta para garantizar una entrega exitosa y solucionar cualquier problema que surja en caso de falla. Esto garantiza que enviemos mensajes desde MQL5 a Telegram a través del bot creado.

En este artículo, profundizamos en los aspectos cruciales de la elección de los datos de Forex más relevantes y de alta calidad para mejorar el rendimiento de los modelos de IA.

Este artículo describe los pasos para implementar Deus EA basado en los indicadores RSI y promedio móvil para guiar el trading automatizado.

La normalización por lotes es el preprocesamiento de datos antes de introducirlos en un algoritmo de aprendizaje automático, como una red neuronal. Esto siempre se hace teniendo en cuenta el tipo de activación que utilizará el algoritmo. Por lo tanto, exploramos los diferentes enfoques que se pueden adoptar para aprovechar los beneficios de esto, con la ayuda de un Asesor Experto ensamblado por un asistente.

Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial en la actualidad, los modelos lingüísticos (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial, por lo que deberíamos pensar en cómo integrar potentes LLM en nuestras operaciones algorítmicas. Para la mayoría de la gente, es difícil ajustar estos potentes modelos a sus necesidades, desplegarlos localmente y luego aplicarlos a la negociación algorítmica. Esta serie de artículos abordará paso a paso la consecución de este objetivo.

En esta serie de artículos, analizaremos empíricamente las estrategias comerciales clásicas para ver si podemos mejorarlas utilizando IA. En la discusión de hoy, intentamos predecir máximos más altos y mínimos más bajos utilizando el modelo de análisis discriminante lineal.

Una guía paso a paso para implementar un algoritmo de trading automatizado en MQL5 basado en la estrategia de trading de las Bandas de Bollinger. Un tutorial detallado basado en la creación de un Asesor Experto que puede ser útil para los traders.

¡Libera tu potencial! Estás rodeado de oportunidades. Descubra 3 secretos principales para iniciar su viaje hacia MQL5 o llevarlo al siguiente nivel. Vamos a hablar de consejos y trucos tanto para principiantes como para profesionales.

En este artículo, desarrollamos un panel dinámico de indicadores RSI multisímbolo y multiperiodo en MQL5, que proporciona a los operadores valores RSI en tiempo real a través de varios símbolos y marcos temporales. El panel cuenta con botones interactivos, actualizaciones en tiempo real e indicadores codificados por colores para ayudar a los operadores a tomar decisiones informadas.

Este innovador bot comercial integra MetaTrader 5 con Python para aprovechar el análisis del sentimiento de las redes sociales en tiempo real para tomar decisiones comerciales automatizadas. Mediante el análisis del sentimiento en Twitter relacionado con instrumentos financieros específicos, el bot traduce las tendencias de las redes sociales en señales de negociación procesables. Utiliza una arquitectura cliente-servidor con comunicación por socket, lo que permite una interacción perfecta entre las capacidades de negociación de MT5 y la potencia de procesamiento de datos de Python. El sistema demuestra el potencial de combinar las finanzas cuantitativas con el procesamiento del lenguaje natural, ofreciendo un enfoque de vanguardia para el comercio algorítmico que aprovecha fuentes de datos alternativas. Si bien muestra potencial, el bot también destaca áreas para mejoras futuras, incluidas técnicas de análisis de sentimientos más avanzadas y estrategias mejoradas de gestión de riesgos.

En este artículo, profundizaremos en la preparación detallada de nuestro indicador para el desarrollo del Asesor Experto (EA). Nuestro debate abarcará mejoras adicionales en la versión actual del indicador para mejorar su precisión y funcionalidad. Además, introduciremos nuevas características que marcan puntos de salida, abordando una limitación de la versión anterior, que solo identificaba puntos de entrada.

Aprenda a importar y utilizar bibliotecas EX5 en su código o proyectos MQL5. En este artículo de continuación, ampliaremos la biblioteca EX5 agregando más funciones de gestión de posiciones a la biblioteca existente y creando dos Asesores Expertos. El primer ejemplo utilizará el indicador técnico de promedio dinámico de índice variable para desarrollar un asesor experto en estrategia comercial de trailing stop, mientras que el segundo ejemplo utilizará un panel comercial para monitorear, abrir, cerrar y modificar posiciones. Estos dos ejemplos demostrarán cómo utilizar e implementar la biblioteca de gestión de posiciones EX5 actualizada.

En este artículo, analizamos cómo se puede aplicar la causalidad estadística para identificar variables predictivas. Exploraremos el vínculo entre causalidad y entropía de transferencia, además de presentar código MQL5 para detectar transferencias direccionales de información entre dos variables.

En este artículo, vamos a discutir cómo podemos construir Asesores Expertos capaces de seleccionar de forma autónoma y cambiar las estrategias de negociación en función de las condiciones imperantes en el mercado. Aprenderemos sobre las cadenas de Markov y cómo pueden sernos útiles como operadores algorítmicos.

En este artículo, hablaremos sobre el uso de transformaciones espacio-temporales para predecir el próximo movimiento de los precios de manera eficaz. Para mejorar la precisión de la predicción numérica en el STNN, hemos propuesto un mecanismo de atención continua que permite al modelo considerar en mayor medida aspectos importantes de los datos.

Este artículo explora una estrategia comercial que integra el análisis discriminante lineal (Linear Discriminant Analysis, LDA) con las Bandas de Bollinger, aprovechando las predicciones de zonas categóricas para obtener señales estratégicas de entrada al mercado.

Este artículo constituye una transición entre lo que se ha visto hasta ahora y una nueva etapa de estudios. Para comprender este artículo es necesario haber leído los artículos anteriores. El contenido expuesto aquí tiene un propósito puramente didáctico. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea aprender y estudiar los conceptos mostrados.

En este artículo veremos dos aspectos. El primero es cómo la biblioteca estándar puede transformar valores binarios en otras formas de representación, como el sistema octal, el sistema decimal y el sistema hexadecimal. El segundo versará sobre cómo podríamos definir el ancho de nuestra contraseña basándonos en una frase secreta, con el conocimiento mostrado hasta ahora. El contenido expuesto aquí tiene un propósito puramente didáctico. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea aprender y estudiar los conceptos mostrados.

En este artículo, empezaremos a explorar algunos tipos especiales de datos. Empezaremos definiendo qué es una cadena de texto (string) y explicando cómo utilizar algunos procedimientos básicos. Esto nos permitirá trabajar con este tipo de dato, que puede resultar curioso, aunque en ciertos momentos puede resultar un poco confuso para principiantes. El contenido expuesto aquí tiene un propósito puramente didáctico. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea aprender y estudiar los conceptos mostrados.

Se trata, sin duda, del tema más complicado de explicar únicamente con la parte teórica. Por esta razón, te aconsejo que practiques lo que se mostrará aquí. Aunque al principio todo parezca simple, esta cuestión sobre los operadores solo se comprenderá bien con la práctica aliada a un estudio constante. El contenido expuesto aquí tiene un propósito puramente didáctico. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea aprender y estudiar los conceptos mostrados.

En este artículo hablaremos de los conceptos más básicos sobre el comando FOR. Todo lo que se mostrará aquí debe asimilarse y comprenderse a fondo. A diferencia de otros comandos que hemos tratado anteriormente, este comando FOR tiene ciertas peculiaridades que lo hacen muy complejo con rapidez. Así que, querido lector, no permitas que este tipo de material se acumule. Comienza a estudiarlo y practicarlo cuanto antes. El contenido expuesto aquí tiene un propósito puramente didáctico. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea aprender y estudiar los conceptos mostrados.

Este artículo presenta el algoritmo de campo eléctrico artificial (AEFA) inspirado en la ley de Coulomb de la fuerza electrostática. El algoritmo modela fenómenos eléctricos para resolver problemas de optimización complejos usando partículas cargadas y las interacciones de estas. El AEFA presenta propiedades únicas en el contexto de otros algoritmos relacionados con las leyes de la naturaleza.

La Tasa de Aprendizaje, es un tamaño de paso hacia un objetivo de entrenamiento en muchos procesos de entrenamiento de algoritmos de aprendizaje automático. Examinamos el impacto que sus múltiples horarios y formatos pueden tener en el rendimiento de una Red Generativa Adversarial, un tipo de red neuronal que ya habíamos examinado en un artículo anterior.

Continuamos la conversación sobre el uso de la representación lineal por partes de las series temporales iniciada en el artículo anterior. Y hoy hablaremos de la combinación de este método con otros enfoques del análisis de series temporales para mejorar la calidad de la previsión de la tendencia del movimiento de precios.

El libro de órdenes —Depth of Market— es, sin duda, un elemento muy relevante para la ejecución de operaciones rápidas, especialmente en algoritmos de alta frecuencia (HFT). En esta serie de artículos, exploraremos este tipo de evento comercial que podemos obtener a través del bróker en muchos de los símbolos negociados. Empezaremos con un indicador en el que se pueden configurar la paleta de colores, la posición y el tamaño del histograma que se mostrará directamente en el gráfico. También veremos cómo generar eventos BookEvent para probar el indicador en condiciones específicas. Otros posibles temas que trataremos en artículos futuros son el almacenamiento de estas distribuciones de precios y las formas de utilizarlas en el simulador de estrategias.

En este artículo, hablaremos de una directiva de compilación ampliamente utilizada en los diversos códigos que puedes encontrar en MQL5. Aunque esta directiva de compilación se explicará aquí de manera bastante básica y superficial, es importante comenzar a entender cómo usarla, ya que pronto será indispensable para avanzar hacia un nivel de programación superior. El contenido expuesto aquí tiene un propósito puramente didáctico. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos presentados.