Este Asesor Experto (EA) incluye parámetros personalizables para definir su comportamiento. Los parámetros principales son el NúmeroMágico para identificar operaciones, LoteInicial para determinar el tamaño del lote base, y banderas para permitir compras y ventas. Añade un punto TakeProfit fijo para órdenes pendientes, que no se aplica en ejecuciones de mercado.

La estrategia Martingala ajusta el riesgo mediante ReverseMartingale, controlando la dirección de las operaciones tras pérdidas. Define aumentos de tamaño mediante LoteMultiplicador. Estrategias de tiempo permiten o restringen operaciones en días específicos, así como fechas prohibidas.

Funciones como OpenTradeLogic verifican lotes y márgenes. ClosedLot y UpdateHighLowAndOrders gestionan operaciones abiertas y pendientes. La función OnTick coordina la lógica general, asegurando reinicios y nuevas colocaciones de órdenes segú...

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El código presentado es un Asesor Experto (EA) diseñado para la plataforma MetaTrader 5. Su función principal es utilizar principios de teoría de probabilidad para calcular las probabilidades de movimientos al alza o a la baja en el precio de un instrumento financiero. Al analizar el historial de precios para un número predeterminado de barras, por ejemplo, 10,000, y medir los movimientos de 400 pips en grupos de 50 barras, el EA evalúa la frecuencia de cierres por encima o debajo del precio de apertura.

El objetivo del EA es proporcionar una proyección de probabilidades respecto al movimiento del mercado, mostrada en comentarios sobre el gráfico. Puede ejecutar operaciones si las probabilidades de un movimiento superan el 51%, con la opción de manejar el tamaño de los lotes de manera fija o ajustada según el riesgo y saldo de la cuenta. Al especificar StopLoss y TakeProfit, se estab...

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Descubre cómo la integración de MetaTrader 5 con Python mejora el análisis del mercado mediante el uso del precio medio ponderado por volumen (VWAP). Este sistema híbrido combina la agilidad de MQL5 para ejecutar operaciones con la robustez de Python para cálculos avanzados. Aprovechando las bibliotecas Pandas y NumPy, se logra un análisis preciso, generando señales de trading fiables. El EA MQL5 captura datos de mercado críticos, los envía a Python para su evaluación y recibe señales basadas en VWAP, ayudando a los operadores a tomar decisiones informadas sobre niveles clave de soporte y resistencia en tiempo real.

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Los algoritmos de optimización son esenciales en la resolución de problemas complejos en campos como la ciencia y el trading. Con el avance tecnológico, la complejidad de estas tareas crece, aumentando la necesidad de algoritmos eficientes. El Chaos Game Optimization (CGO), desarrollado por Siamak Talatahari y Mehdi Azizi en 2020, utiliza la teoría del caos y secuencias caóticas para mejorar las soluciones y buscar óptimos globales en espacios complejos. Su capacidad para evitar trampas locales y encontrar soluciones de alta calidad es destacada.

La implementación del CGO utiliza agentes que buscan extremos en espacios multidimensionales, optimizando continuamente su posición basándose en su experiencia colectiva. El algoritmo se caracteriza por el uso del coeficiente α para dirigir el movimiento de los agentes en busca de soluciones óptimas. A pesar de algunos ajustes realizados par...

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Se presenta una actualización de la estrategia "Simple pero Efectiva Breakout". Este código ahora incluye funciones adicionales para afrontar desafíos de prop firm. Típicamente, estos desafíos requieren cumplir con tres criterios: alcanzar el beneficio objetivo, no exceder la pérdida máxima diaria y no sobrepasar la pérdida máxima total.

Dentro del script se incorporan funciones para verificar el "Beneficio objetivo" y detectar cuando se está cerca de violar la "pérdida máxima diaria", otorgando control para cerrar automáticamente posiciones y eliminar órdenes pendientes. La gestión de la pérdida máxima completa depende de las tácticas y la gestión del riesgo individuales, por lo que no se trata específicamente en este script MQL5.

Los parámetros a especificar son determinantes para maximizar los resultados esperados del script presentado.

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Un reciente avance en el ámbito de indicadores para trading permite la creación de alertas personalizables basadas en el movimiento del precio que aún no ha sido alcanzado por el mercado. Este recurso está diseñado para aplicaciones en estrategias de trading, permitiendo configurar alarmas cuando el precio cruza valores claves. Después de añadir el indicador al gráfico, los usuarios pueden establecer alertas bajistas o alcistas, junto con la opción de cambiar la zona horaria predeterminada de GMT+3 a GMT, GMT+1 o GMT+2. Las alertas pueden ser visuales, mediante notificación push en dispositivos móviles MT5, o por correo electrónico.

La creación de la alerta es simple, con un clic izquierdo sobre el gráfico y su posición es ajustable pulsando la flecha hacia arriba en el teclado. Los usuarios también pueden restablecer la alerta en la ventana del indicador. Además, la actualización 1....

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El artículo explora cómo mejorar las aplicaciones de trading algorítmico en MetaTrader 5, especialmente relevante para desarrolladores y traders interesados en el análisis técnico. A través de una revisión crítica del uso del Indicador de Fuerza Relativa (RSI), se propone una metodología que adapta dinámicamente sus parámetros basándose en datos históricos, en lugar de usar niveles fijos. Esto mejora la sensibilidad y efectividad de las aplicaciones para adaptarse mejor a condiciones de mercado cambiantes. Al aplicar esta técnica, los desarrolladores pueden lograr un mayor control sobre el comportamiento de sus aplicaciones, optimizando entradas y salidas de las posiciones de trading con más precisión y menos operaciones necesarias.

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En MetaTrader 5 build 5430, hemos actualizado el núcleo gráfico para la representación de gráficos.

Ahora se usa el moderno motor Blend2D en lugar del anticuado GDI. El motor ofrece una representación mucho más rápida y fluida de gráficos e indicadores. Gracias a los modernos algoritmos de renderizado y a la compatibilidad con optimizaciones de hardware, ofrece gráficos nítidos y detallados, un trabajo correcto con la transparencia y una visualización estable en todos los sistemas, incluidas las pantallas de alta resolución.

Además, hemos ampliado la compatibilidad con la biblioteca de álgebra lineal OpenBLAS en MQL5, añadiendo unas 20 funciones nuevas para trabajar con matrices y vectores.

Asimismo, en la nueva versión hemos mejorado la versión web de la plataforma: ahora es aún más estable y segura, y existe la posibilidad de cambiar el modo de visualización del volumen en la profundidad de mercado.

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Presentamos un código diseñado para contar el número consecutivo de barras alcistas o bajistas en un gráfico. Puede personalizar este código según sus necesidades específicas de análisis de datos de precios. Esencial para quienes buscan analizar patrones de movimientos del mercado o la persistencia de tendencias en series temporales.

El código rastrea cada barra, comparando los precios de apertura y cierre para determinar la dirección. Un contador se incrementa cada vez que aparece una barra de la misma dirección que la anterior y se reinicia al identificarse una barra contraria. Esta metodología puede implementarse para mejorar el análisis técnico y la toma de decisiones.

Adaptar este código a diferentes marcos de tiempo o activos puede proporcionar una visión más exhaustiva de las dinámicas prevalentes del mercado. Ideal para quienes buscan una estrategia más cuantitativa en su en...

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Este asesor experto incluye un código esencial para desarrolladores que requieren frecuentemente acceso a operaciones recientes. La funcionalidad permite buscar una operación cerrada según su índice. En este contexto, operación activa se refiere a órdenes de mercado, excluyendo órdenes pendientes. Al pasar el índice 0, se localizará la operación activa más reciente. Con el índice 1, se identificará la operación anterior, y así sucesivamente. Además, es posible filtrar operaciones con base en el símbolo y el número mágico, proporcionando un control preciso y específico para estrategias personalizadas. Su implementación en sistemas automatizados optimiza el seguimiento y análisis de las transacciones.

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La implementación de modelos de aprendizaje automático en MQL5 requiere consolidar estructuras de datos entre diferentes entornos. La biblioteca Pandas en Python es sumamente eficiente para manejar y manipular grandes volúmenes de datos y es fundamental al entrenar modelos de ML. Sin embargo, al trasladar estos modelos a MQL5 y MetaTrader 5, se enfrentan desafíos debido a las diferencias tecnológicas, especialmente en la organización y valores de las estructuras de datos.

En MQL5, imitar funciones de Pandas, como importar/exportar CSV o seleccionar datos, asegura coherencia. Para análisis temporales, métodos como "shift", "pct_change" y "rolling" son útiles para las ingenierías de características. La exportación a CSV permite compartir datasets procesados para el entrenamiento.

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