Publicado el artículo "Negociamos con opciones sin opciones (Parte 2): Aplicación en el trading real".
En este artículo se analizan estrategias de opciones sencillas y su implementación en MQL5. Vamos a escribir un asesor experto básico que iremos modernizando y haciendo más complejo.
Publicado el artículo "Cómo creamos la plataforma de trading más potente con aprendizaje automático: crónica del desarrollo de MQL y MetaTrader según los archivos, foros y lanzamientos".
Crónica técnica del desarrollo de MQL: desde el MQL/MQL II, con sus limitaciones, pasando por el MQL4 procedimental, hasta el MQL5 orientado a objetos, con compilación nativa, API muy completas y un entorno de ingeniería integral. Se presentan las capacidades clave del lenguaje y las integraciones con Python, OpenCL, ONNX, OpenBLAS, bases de datos, DirectX, el AI Assistant basado en agentes y el Model Context Protocol (MCP), que conecta la IA con el terminal de trading, MetaEditor, los datos de mercado, el trading y las herramientas de desarrollo. Se analizan fuentes de archivo sobre los orígenes y la evolución de MetaQuotes/MetaTrader, el lanzamiento de MQL4.COM y MQL5.COM, los campeonatos, Algo Forge y su impacto en el ecosistema.
Publicado el artículo "Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 30): Commodity Channel Index (CCI), Zero Line EA".
La automatización del análisis de la evolución de los precios es el camino a seguir. En este artículo, utilizamos el indicador CCI dual, la estrategia de cruce de la línea cero, la media móvil exponencial (EMA) y la acción del precio para desarrollar una herramienta que genere señales de trading y establezca los niveles de stop-loss (SL) y take-profit (TP) utilizando el ATR. Lea este artículo para conocer cómo abordamos el desarrollo del EA CCI Zero-Line.
Publicado el artículo "Implementación de módulos prácticos de otros lenguajes en MQL5 (Parte 01): Desarrollo de una biblioteca SQLite3 inspirada en Python".
El módulo sqlite3 de Python ofrece una forma sencilla de trabajar con bases de datos SQLite; es rápido y práctico. En este artículo, vamos a crear un módulo similar a partir de las funciones integradas de MQL5 para trabajar con bases de datos, con el fin de facilitar el trabajo con bases de datos SQLite3 en MQL5, al igual que en Python.
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¿Cómo comprar un robot comercial en MetaTrader Market y luego proceder a su instalación?
Cada producto en el Mercado MetaTrader se puede comprar a través de las plataformas comerciales MetaTrader 4 y MetaTrader 5, y directamente en la página MQL5.com. Seleccione el producto que mejor se adapte a su forma de trabajar, pague de la forma que le resulte más cómoda, y no se olvide de activarlo.
Cómo realizar un robot de trading en poco tiempo
Operar en los mercados financieros conlleva muchos riesgos, incluido el más importante: el riesgo de tomar una decisión equivocada. El sueño de todo operador es conseguir un robot de trading que esté siempre en buena forma y evite los errores humanos como el miedo, la avaricia y la impaciencia.
En este artículo, explicaremos cómo instalar fácilmente MetaTrader 5 en las populares versiones de Linux Ubuntu y Debian. Estos sistemas se usan ampliamente no solo en el hardware de los servidores, sino también en los ordenadores habituales de los tráders.
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- KCI Volatility Distance La «KCI Volatility Distance» es un algoritmo avanzado y adaptativo, diseñado meticulosamente para reflejar el impulso del mercado y la dirección de la tendencia con absoluta precisión. Mediante un cálculo propio basado en matrices, esta herramienta filtra dinámicamente el ruido del mercado y ofrece una perspectiva estrictamente cuantitativa sobre la fuerza direccional. Desarrollada con un núcleo de programación orientada a objetos (OOP) altamente optimizado, está diseñada tanto para ofrecer claridad visual en las operaciones como para integrarse a la perfección en asesores expertos o módulos de aprendizaje automático, lo que garantiza un rendimiento ultraligero de la CPU en múltiples activos.
- Double Enevlopes (Historical Gauged) Una herramienta y un sistema para gestionar el servicio de cuidado de niños :D
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Publicado el artículo "Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 72): Uso de los patrones del MACD y del OBV con aprendizaje supervisado".
Damos continuidad a nuestro último artículo, en el que presentamos el par de indicadores formado por el MACD y el OBV, analizando cómo se podría mejorar esta combinación mediante el aprendizaje automático. MACD y OBV forman un emparejamiento complementario en cuanto a tendencia y volumen. Nuestro enfoque de aprendizaje automático utiliza una red neuronal convolucional que emplea un kernel para dimensionar sus núcleos y canales, al tiempo que ajusta las previsiones de este par de indicadores. Como siempre, esto se realiza en un archivo de clase de señal personalizado que funciona con el asistente MQL5 para ensamblar un Asesor Experto.