Artículos sobre automatización de sistemas comerciales en el lenguaje MQL5

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Lea los artículos sobre los sistemas de trading basados en las ideas muy variadas. Usted sabrá cómo usar los métodos estadísticos y los patrones en los gráficos de velas japonesas, cómo filtrar las señales y para qué sirven los indicadores semafóricos.

A través del Asistente MQL5 Usted aprenderá a crear los robots sin acudir a la programación para evaluar rápidamente las ideas comerciales, así como sabrá qué es lo que representan los algoritmos genéticos.

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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 83): Algoritmo de convertidor espacio-temporal de atención constante (Conformer)

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 83): Algoritmo de convertidor espacio-temporal de atención constante (Conformer)

El algoritmo de Conformer que le mostraremos hoy se desarrolló para la previsión meteorológica, una esfera del saber que, por su constante variabilidad, puede compararse con los mercados financieros. El Conformer es un método completo que combina las ventajas de los modelos de atención y las ecuaciones diferenciales ordinarias.
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Aprendizaje automático y Data Science (Parte 13): Analizamos el mercado financiero usando el análisis de componentes principales (ACP)

Aprendizaje automático y Data Science (Parte 13): Analizamos el mercado financiero usando el análisis de componentes principales (ACP)

Hoy intentaremos mejorar cualitativamente el análisis de los mercados financieros utilizando el Análisis de Componentes Principales (ACP). Asimismo, aprenderemos cómo este método puede ayudarnos a identificar patrones ocultos en los datos, detectar tendencias ocultas del mercado y optimizar las estrategias de inversión. En este artículo veremos cómo el método de ACP aporta una nueva perspectiva al análisis de datos financieros complejos, ayudándonos a ver ideas que hemos pasado por alto con los enfoques tradicionales. ¿La aplicación del método ACP en estos mercados financieros ofrece una ventaja competitiva y ayuda a ir un paso por delante?
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 18): Reglas asociativas

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 18): Reglas asociativas

Como continuación de esta serie, hoy presentamos otro tipo de tarea relacionada con los métodos de aprendizaje no supervisado: la búsqueda de reglas asociativas. Este tipo de tarea se usó por primera vez en el comercio minorista para analizar las cestas de la compra. En este artículo, hablaremos de las posibilidades que ofrece el uso de dichos algoritmos en el trading.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 32): Sistema de órdenes (I)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 32): Sistema de órdenes (I)

De todas las cosas desarrolladas hasta ahora, esta, como seguramente también notarás y con el tiempo estarás de acuerdo, es la más desafiante de todas. Lo que tenemos que hacer es algo simple: hacer que nuestro sistema simule lo que hace un servidor comercial en la práctica. Esto de tener que implementar una forma de simular exactamente lo que haría el servidor comercial parece simple. Al menos en palabras. Pero necesitamos hacer esto de manera que, para el usuario del sistema de repetición/simulación, todo suceda de la manera más invisible o transparente posible.
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Todo lo que necesita saber sobre la estructura de un programa MQL5

Todo lo que necesita saber sobre la estructura de un programa MQL5

Cualquier programa en cualquier lenguaje de programación tiene una estructura determinada. En este artículo, aprenderá los componentes principales de la estructura de un programa en MQL5, que pueden resultarle muy útiles a la hora de crear un sistema comercial o una herramienta comercial para MetaTrader 5.
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Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 21): Un nuevo sistema de órdenes (IV)

Desarrollando un EA comercial desde cero (Parte 21): Un nuevo sistema de órdenes (IV)

Finalmente el sistema visual funcionará... aún no del todo. Aquí terminaremos de hacer los cambios básicos, y no serán pocos, serán muchos, y todos ellos necesarios, y todo el trabajo será bastante interesante.
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Trading bursátil con cuadrícula usando un asesor con órdenes stop pendientes en la Bolsa de Moscú (MOEX)

Trading bursátil con cuadrícula usando un asesor con órdenes stop pendientes en la Bolsa de Moscú (MOEX)

Hoy utilizaremos un enfoque comercial de cuadrícula con órdenes stop pendientes en un asesor experto en el lenguaje de estrategias comerciales MQL5 para MetaTrader 5 en la Bolsa de Moscú (MOEX). Al comerciar en el mercado, una de las estrategias más simples consiste en colocar una cuadrícula de órdenes diseñada para "atrapar" el precio del mercado.
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Experimentos con redes neuronales (Parte 6): El perceptrón como herramienta autosuficiente de predicción de precios

Experimentos con redes neuronales (Parte 6): El perceptrón como herramienta autosuficiente de predicción de precios

Ejemplo de utilización de un perceptrón como herramienta autónoma de predicción de precios. En el artículo exploraremos los conceptos generales y veremos un sencillo asesor experto ya preparado, así como los resultados de su optimización.
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Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 01): Primeros experimentos (I)

Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 01): Primeros experimentos (I)

¿Qué te parece crear un sistema para estudiar el mercado cuando está cerrado o simular situaciones de mercado? Aquí iniciaremos una nueva secuencia de artículos para tratar este tema.
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Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 13): Automatización (V)

Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 13): Automatización (V)

¿Sabes lo que es un diagrama de flujo? ¿Sabes cómo utilizarlo? ¿Cree que los diagramas de flujo son sólo cosas de aprendiz de programador? Pues echa un vistazo a este artículo y aprende a trabajar con diagramas de flujo.
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Arbitraje estadístico con predicciones

Arbitraje estadístico con predicciones

Daremos un paseo por el arbitraje estadístico, buscaremos con Python símbolos de correlación y cointegración, haremos un indicador para el coeficiente de Pearson y haremos un EA para operar arbitraje estadístico con predicciones hechas con Python y modelos ONNX.
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Creamos un asesor multidivisa sencillo utilizando MQL5 (Parte 2): Señales del indicador - Parabolic SAR de marco temporal múltiple

Creamos un asesor multidivisa sencillo utilizando MQL5 (Parte 2): Señales del indicador - Parabolic SAR de marco temporal múltiple

En este artículo, entenderemos por asesor multidivisa un asesor o robot comercial que puede comerciar (abrir/cerrar órdenes, gestionar órdenes, por ejemplo, trailing-stop y trailing-profit, etc.) con más de un par de símbolos de un gráfico. Esta vez usaremos solo un indicador, a saber, Parabolic SAR o iSAR en varios marcos temporales, comenzando desde PERIOD_M15 y terminando con PERIOD_D1.
Modelado de las recotizaciones en el Tester y análisis de estabilidad del Asesor Experto
Modelado de las recotizaciones en el Tester y análisis de estabilidad del Asesor Experto

Modelado de las recotizaciones en el Tester y análisis de estabilidad del Asesor Experto

La recotización es una lacra para muchos Asesores Expertos, especialmente para aquellos que tienen condiciones más bien sensibles de entrada/salida de un trade. En el artículo, se ofrece una manera para controlar al Asesor Externo en la estabilidad de las recotizaciones.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 84): Normalización reversible (RevIN)

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 84): Normalización reversible (RevIN)

Hace tiempo que sabemos que el preprocesamiento de los datos de origen desempeña un papel fundamental en la estabilidad del entrenamiento de los modelos. Y para el procesamiento en línea de datos de origen "brutos" solemos utilizar una capa de normalización por lotes. Pero a veces tenemos que invertir el procedimiento. En este artículo analizaremos un posible enfoque para resolver este tipo de problemas.
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Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 07): Tipos de cuentas (II)

Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 07): Tipos de cuentas (II)

Aprenda a crear un EA que opere automáticamente de forma sencilla y segura. Uno siempre debe estar al tanto de lo que está haciendo un EA automatizado, y si se descarrila, eliminarlo lo más rápido posible del gráfico, para poner fin a lo que él estaba haciendo y evitar que las cosas se salgan de control.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 35): Módulo de curiosidad intrínseca (Intrinsic Curiosity Module)

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 35): Módulo de curiosidad intrínseca (Intrinsic Curiosity Module)

Seguimos analizando los algoritmos de aprendizaje por refuerzo. Todos los algoritmos que hemos estudiado hasta ahora requerían la creación de una política de recompensas tal que el agente pudiera evaluar cada una de sus acciones en cada transición de un estado del sistema a otro, pero este enfoque resulta bastante artificial. En la práctica, existe cierto tiempo de retraso entre la acción y la recompensa. En este artículo, le sugerimos que se familiarice con un algoritmo de entrenamiento de modelos que puede funcionar con varios retrasos de tiempo desde la acción hasta la recompensa.
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Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 20): FOREX (I)

Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 20): FOREX (I)

La intención inicial de este artículo no será cubrir todas las características de FOREX, sino más bien adaptar el sistema de manera que puedas realizar al menos una repetición del mercado. La simulación quedará para otro momento. Sin embargo, en caso de que no tengas los ticks y solo tengas las barras, con un poco de trabajo, puedes simular posibles transacciones que podrían haber ocurrido en FOREX. Esto será hasta que te muestre cómo adaptar el simulador. El hecho de intentar trabajar con datos provenientes de FOREX dentro del sistema sin modificarlo conlleva errores de rango.
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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 3): Entropía de Shannon

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 3): Entropía de Shannon

El tráder moderno está casi siempre a la búsqueda de nuevas ideas, probando constantemente nuevas estrategias, modificándolas y descartando las que han fracasado. En esta serie de artículos, intentaré demostrar que el Wizard MQL5 es un verdadero apoyo para el tráder.
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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 04): Análisis Discriminante Lineal

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 04): Análisis Discriminante Lineal

El tráder moderno está casi siempre a la búsqueda de nuevas ideas, probando constantemente nuevas estrategias, modificándolas y descartando las que han fracasado. En esta serie de artículos, trataremos de demostrar que el Wizard MQL5 es la verdadera columna vertebral para un tráder en su búsqueda.
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Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 27): Rumbo al futuro (II)

Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 27): Rumbo al futuro (II)

Sigamos avanzando hacia un sistema de órdenes más completo directamente en el gráfico. En este artículo les mostraré una forma de corregir o, más bien, de hacer que el sistema de órdenes sea más intuitivo.
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Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 10): Automatización (II)

Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 10): Automatización (II)

La automatización no significa nada si no se puede controlar el horario. Ningún trabajador puede ser eficiente trabajando 24 horas al día. Sin embargo, muchos creen que un sistema automatizado debe trabajar 24 horas al día. Siempre es bueno tener formas de configurar una franja horaria para el Expert Advisor. En este artículo, vamos a discutir cómo agregar correctamente tal franja horaria.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 15): Clusterización de datos usando MQL5

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 15): Clusterización de datos usando MQL5

Continuamos analizando el método de clusterización. En este artículo, crearemos una nueva clase CKmeans para implementar uno de los métodos de clusterización de k-medias más extendidos. Según los resultados de la prueba, el modelo ha podido identificar alrededor de 500 patrones.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 85): Predicción multidimensional de series temporales

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 85): Predicción multidimensional de series temporales

En este artículo presentaremos un nuevo método complejo de previsión de series temporales que combina armoniosamente las ventajas de los modelos lineales y los transformadores.
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Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 52): Concepto multiplataforma de indicadores estándar de período y símbolo múltiples de búfer único

Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 52): Concepto multiplataforma de indicadores estándar de período y símbolo múltiples de búfer único

En el presente artículo, vamos a considerar la creación del indicador estándar de período y símbolo múltiples Accumulation/Distribution. Vamos a mejorar un poco las clases de la biblioteca en cuanto a los indicadores para que los programas escritos para la plataforma obsoleta MetaTrader 4 y basados en la biblioteca en cuestión puedan funcionar sin problema cuando los usamos en MetaTrader 5.
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Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 22): FOREX (III)

Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 22): FOREX (III)

Para aquellos que aún no han comprendido la diferencia entre el mercado de acciones y el mercado de divisas (forex), a pesar de que este ya es el tercer artículo en el que abordo esto, debo dejar claro que la gran diferencia es el hecho de que en forex no existe, o mejor dicho, no se nos informa acerca de algunas cosas que realmente ocurrieron en la negociación.
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Aprendizaje automático y Data Science (Parte 06). Redes neuronales (Parte 02): arquitectura de la redes neuronales con conexión directa

Aprendizaje automático y Data Science (Parte 06). Redes neuronales (Parte 02): arquitectura de la redes neuronales con conexión directa

En el artículo anterior, comenzamos a estudiar las redes neuronales con conexión directa, pero hay algunas cosas que quedaron sin resolver. Una de ellas es el diseño de la arquitectura. Por ello, en el presente artículo, veremos cómo diseñar una red neuronal flexible, teniendo en cuenta los datos de entrada, el número de capas ocultas y los nodos de cada red.
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Creamos un asesor multidivisa sencillo utilizando MQL5 (Parte 1): Señales basadas en ADX combinadas con Parabolic SAR

Creamos un asesor multidivisa sencillo utilizando MQL5 (Parte 1): Señales basadas en ADX combinadas con Parabolic SAR

En este artículo, entenderemos por asesor multidivisa un asesor o robot comercial que puede comerciar (abrir/cerrar órdenes, gestionar órdenes, etc.) con más de un par de símbolos de un gráfico.
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Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 24): Dotando de robustez al sistema (I)

Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 24): Dotando de robustez al sistema (I)

En este artículo haremos que el sistema sea más robusto, para que sea más estable y seguro de usar. Una forma de conseguir robustez es intentar reutilizar el código lo máximo posible, de esta forma él mismo será probado todo el tiempo y en diversas ocasiones. Pero esta es solo una de las formas, otra forma es el uso de la programación OOP.
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Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 14): Automatización (VI)

Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 14): Automatización (VI)

Aquí pondremos realmente en práctica todos los conocimientos de esta serie. Finalmente construiremos un sistema 100% automático y funcional. Pero para hacer esto, tendrás que aprender una última cosa.
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Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 16): Un nuevo sistema de clases

Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 16): Un nuevo sistema de clases

Precisamos organizarnos mejor. El código está creciendo y si no lo organizamos ahora, será imposible hacerlo después. Así que vamos a dividir para conquistar. El hecho de que MQL5 nos permita usar clases nos ayudará en esta tarea. Pero para hacerlo, es necesario que tengas algún conocimiento sobre algunas cosas relacionadas con las clases. Y tal vez lo que más confunde a los aspirantes y principiantes es la herencia. Así que en este artículo, te mostraré de manera práctica y sencilla cómo usar estos mecanismos.
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Aprendiendo a diseñar un sistema comercial con Gator Oscillator

Aprendiendo a diseñar un sistema comercial con Gator Oscillator

Bienvenidos a un nuevo artículo de la serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. En esta ocasión, hablaremos sobre el indicador Gator Oscillator y crearemos un sistema comercial utilizando estrategias simples.
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Programación orientada a objetos (OOP) en MQL5

Programación orientada a objetos (OOP) en MQL5

Como desarrolladores, debemos aprender a crear y desarrollar software que sea reutilizable y flexible sin duplicar código, especialmente si tenemos diferentes objetos con comportamientos distintos. Esto se puede lograr fácilmente utilizando las técnicas y principios de la programación orientada a objetos. En este artículo le presentamos los conceptos básicos de la programación orientada a objetos en MQL5.
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Desarrollando una DLL experimental con soporte multihilo en C++ para MetaTrader 5 en Linux

Desarrollando una DLL experimental con soporte multihilo en C++ para MetaTrader 5 en Linux

En este artículo, describiremos el proceso de desarrollo de la plataforma MetaTrader 5 exclusivamente en Linux. El producto final funcionará a la perfección tanto en Windows como en Linux. Asimismo, aprenderemos sobre Wine y Mingw, herramientas importantes para el desarrollo multiplataforma. Mingw ofrece transmisión de flujo (POSIX y Win32), lo que debe tenerse en cuenta a la hora de elegir la herramienta adecuada. A continuación crearemos una DLL para probar el concepto; luego la usaremos en el código MQL5 y compararemos el rendimiento de ambas implementaciones de los hilos. Este artículo pretende ser un punto de partida para experimentos propios. Después de leer este artículo, el lector será capaz de crear herramientas para MetaTrader en Linux.
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Aprendizaje automático y Data Science (Parte 14): Aplicación de los mapas de Kohonen a los mercados

Aprendizaje automático y Data Science (Parte 14): Aplicación de los mapas de Kohonen a los mercados

¿Quiere encontrar un nuevo enfoque comercial que lo ayude a orientarse en mercados complejos y en cambio constante? Eche un vistazo a los mapas de Kohonen, una forma innovadora de redes neuronales artificiales que puede ayudarle a descubrir patrones y tendencias ocultos en los datos del mercado. En este artículo, veremos cómo funcionan los mapas de Kohonen y cómo usarlos para desarrollar estrategias comerciales efectivas. Creo que este nuevo enfoque resultará de interés tanto a los tráders experimentados como para los principiantes.
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Desarrollamos un Asesor Experto multidivisas (Parte 4): Órdenes pendientes virtuales y guardado del estado

Desarrollamos un Asesor Experto multidivisas (Parte 4): Órdenes pendientes virtuales y guardado del estado

Tras empezar a desarrollar un EA multidivisa, ya hemos obtenido algunos resultados y hemos conseguido realizar varias iteraciones de mejora del código. Sin embargo, nuestro EA fue incapaz de trabajar con órdenes pendientes y reanudar la operación después del reinicio del terminal. Añadamos estas características.
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Paradigmas de programación (Parte 1): Enfoque procedimental para el desarrollo de un asesor basado en la dinámica de precios

Paradigmas de programación (Parte 1): Enfoque procedimental para el desarrollo de un asesor basado en la dinámica de precios

Conozca los paradigmas de programación y su aplicación en el código MQL5. En este artículo, analizaremos las características de la programación procedimental y ofreceremos ejemplos prácticos. Asimismo, aprenderemos a desarrollar un asesor basado en la acción del precio (Action Price) utilizando el indicador EMA y datos de velas. Además, el artículo introduce el paradigma de la programación funcional.
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Asesor Experto Grid-Hedge Modificado en MQL5 (Parte I): Creamos un sencillo asesor de cobertura

Asesor Experto Grid-Hedge Modificado en MQL5 (Parte I): Creamos un sencillo asesor de cobertura

Hoy crearemos un sencillo asesor de cobertura como base para nuestro asesor Grid-Hedge más avanzado, que será una mezcla de estrategias de rejilla y cobertura clásicas. Al final de este artículo, usted sabrá cómo crear una estrategia de cobertura simple y lo que la gente opina sobre la rentabilidad de esta estrategia.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 73): AutoBots para predecir la evolución de los precios

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 73): AutoBots para predecir la evolución de los precios

Seguimos hablando de algoritmos para entrenar modelos de predicción de trayectorias. En este artículo nos familiarizaremos con un método llamado "AutoBots".
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Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 54): Clases herederas del indicador abstracto básico

Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 54): Clases herederas del indicador abstracto básico

En este artículo, vamos a hablar de la creación de las clases de los objetos herederos del indicador abstracto básico. Estos objetos nos permitirán crear los asesores expertos tipo indicador, recopilar y obtener estadísticas de valores de datos de diferentes indicadores y precios. Además, crearemos una colección de objetos de indicador de la cual se podrá obtener el acceso a las propiedades y datos de cada indicador creado en el programa.
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Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 29): Plataforma parlante

Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 29): Plataforma parlante

En este artículo aprenderemos a hacer hablar a la plataforma MT5. ¿Qué tal si hacemos que el EA sea más divertido? Operar en los mercados financieros suele ser una actividad extremadamente aburrida y monótona, pero podemos hacerla un poco menos tediosa. Este proyecto podría ser peligroso en caso de que tengas un problema que te haga adicto, pero en realidad con las modificaciones todo el escenario podría ser más entretenido, menos aburrido.