Este indicador MQL5 sirve para identificar divergencias entre la acción del precio y el Awesome Oscillator (AO), señalando posibles retrocesos o continuaciones de mercado. El sistema marca señales de compra/venta, presenta un histograma del AO y líneas de tendencia. Detecta divergencias alcistas cuando el precio hace mínimos más bajos y el AO mínimos más altos, y divergencias bajistas en el caso contrario.

El indicador despliega flechas en el gráfico para sugerir posibles puntos de compra o venta y utiliza comandos como CChartObjectTrend para dibujar líneas de tendencia dinámicamente. Emplea interpolación lineal para calcular valores intermedios y verificar cruces, asegurando la validación de divergencias.

La actualización dinámica del indicador permite recalcular y redibujar en cada nueva barra, brindando apoyo visual para hacer decisiones informadas en operaciones basadas en dive...

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La seguridad en MQL5 es crucial para proteger aplicaciones y código. La plataforma ofrece funciones como cifrado, licencias y firmas digitales para proteger el acceso no autorizado. Investeo proporcionó métodos valiosos para mejorar la protección del código, usando técnicas como generación de claves y cifrado.

En el desarrollo del Panel de administración, la implementación de protección con contraseña es esencial. Utilizamos la clase Dialog para solicitar contraseñas, asegurando que solo usuarios autorizados tengan acceso. Este enfoque protege contra acceso no autorizado y refuerza la seguridad.

A medida que avanzamos, es importante mejorar más las medidas de seguridad con autenticación multifactorial y gestión segura de credenciales.

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El indicador ADX Suavizado ha sido mejorado con características esenciales respecto a las versiones tradicionales. Las mejoras incluyen: una sólida prevención de errores con exhaustiva comprobación de límites que reduce los errores de matriz fuera de rango. El rendimiento se ha optimizado mediante una gestión eficiente de búferes y técnicas avanzadas de adquisición de datos. La lógica de cálculo es fiable, con indexación a prueba de fallos e inicialización adecuada. Además, el diseño eficiente en el uso de recursos se logra con una gestión adecuada de manejadores y una correcta asignación de memoria. Se implementa una estructura moderna en MQL5 que utiliza propiedades dedicadas del indicador y asignaciones de búfer tipificadas, resultando en un indicador más estable, eficiente y fácil de mantener. Este diseño se alinea con los estándares profesionales del trading, conservando el valor...

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La biblioteca permite descomprimir archivos GZIP de ficheros *.gz o respuestas de sitios comprimidos en este formato, probada en archivos de hasta 0.5 GB de texto comprimido. Detecta automáticamente si el archivo es comprimido por su bandera en el 4º byte, sin incluir un nombre de fichero. Los datos deben pasarse como un array de tipo char. La descompresión se realiza usando CryptDecode(CRYPT_ARCH_ZIP, tmp, key, tx). La clase GZIP verifica los primeros tres caracteres de los datos para determinar si son GZIP, y se puede usar un método unGZIP según velocidad y memoria. El resultado puede procesarse mediante parsers de CSV o JSON. Al descomprimir grandes archivos, la memoria requerida puede ser elevada; se debe gestionar con cuidado. Ejemplo incluido para descomprimir archivos. Tiempo de descompresión para un CSV de 120 MB: 1,2 segundos.

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Comprender los conceptos de dinero inteligente (SMC) y los bloques de órdenes (OB) es esencial para operar en mercados financieros. Los bloques de órdenes denotan áreas donde las instituciones realizan grandes transacciones, influyendo en el precio. Los retrocesos de Fibonacci permiten identificar niveles clave para medir posibles retrocesos antes de una continuación de tendencia. Los bloques de órdenes alcistas se caracterizan por una vela bajista seguida de velas alcistas. Para confirmarlos, el precio debe regresar a la zona del bloque. Este enfoque, combinado con retrocesos de Fibonacci, optimiza las entradas y alinea las operaciones minoristas con el flujo de órdenes institucionales, aumentando la precisión y eficacia.

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Descubre cómo combinar el análisis técnico y volumétrico en el trading algorítmico utilizando una arquitectura LSTM en MetaTrader 5. Aprende a identificar volúmenes anómalos y a predecir movimientos futuros de precios con un sistema de detección avanzada. Aprovecha la clusterización de volúmenes para mejorar la previsión y explora cómo las redes neuronales pueden interpretar mercados complejos. Adquiere técnicas para optimizar el rendimiento del modelo, evitar el sobreentrenamiento y gestionar el riesgo en tiempo real. Este enfoque innovador promueve decisiones informadas y precisas para traders y desarrolladores, transformando datos en estrategias comerciales efectivas.

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La previsión de series temporales multidimensionales es esencial para diversos sectores. La complejidad reside en predecir a largo plazo manteniendo precisión. Los Transformers, con su mecanismo de Self-Attention, destacan por captar interacciones complejas en los datos. Sin embargo, su eficacia comparada con modelos lineales tradicionales aún genera debate.

El algoritmo LSEAttention busca resolver problemas de rendimiento y estabilidad numérica mediante técnicas como Log-Sum-Exp. Emplea la función de activación GELU para suavizar activaciones, mejorando estabilidad. En la práctica, adaptar estas innovaciones en MQL5 implica optimizar módulos existentes, como SoftMax, para mejorar cálculos y rendimiento final.

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El Asesor Experto AutoCloseOnProfitLoss para MetaTrader 5 es una herramienta esencial para la gestión de riesgos, diseñada para cerrar posiciones automáticamente cuando se alcanzan objetivos de ganancia o pérdida. Esta solución está creada para aquellos operadores que requieren eficiencia en la protección de capital sin intervención manual. Los operadores pueden personalizar los objetivos de ganancia y pérdida en la divisa de su cuenta, habilitando o deshabilitando cierres según las necesidades operativas. Las notificaciones son claras, mostrando alertas cuando se cierran posiciones. Su funcionamiento es eficiente y ligero, operando con un bajo uso de CPU para una vigilancia constante.

La instalación es sencilla: descargue AutoCloseOnProfitLoss.mq5 de la MQL5 CodeBase, colóquelo en la carpeta adecuada y reinicie MetaTrader 5. Los parámetros de entrada como TargetProfit y MaxLoss son ...

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Nueva herramienta disponible para la gestión de swaps largos y cortos de un mismo símbolo. Esta utilidad está diseñada para convertir automáticamente los swaps especificados en puntos a la divisa de su cuenta, ideal para agentes de bolsa que siguen este formato. Atención a los miércoles, ya que los swaps se triplican. Se permite la personalización de la alineación horizontal y vertical a través de las entradas, ofreciendo flexibilidad en la visualización de datos. Esta funcionalidad está pensada para optimizar el seguimiento y gestión de los swaps, mejorando la eficiencia y exactitud en las operaciones.

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En el desarrollo de estrategias de trading basadas en eventos noticiosos se ha identificado un cuello de botella en la velocidad de backtesting debido al acceso frecuente a la base de datos en memoria. La solución propuesta mejora la eficiencia minimizando el acceso a una vez al día y agrupando eventos por hora. Esto se logrará mediante una matriz que almacena información específica por hora, que se consultará con una instrucción switch según la hora actual. Este enfoque optimiza el tiempo de ejecución, especialmente en días con múltiples acontecimientos noticiosos, permitiendo ajustes precisos en las estrategias de negociación con mejor uso de recursos del sistema.

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Descubre cómo el algoritmo Atomic Orbital Search (AOS), inspirado en modelos atómicos, ha sido mejorado en su versión AOSm para resolver problemas de optimización complejos. Este avance implica revisar la gestión de la población como moléculas y la distribución de electrones que representan soluciones potenciales. Al optimizar el algoritmo, se han simplificado componentes aleatorios, lo que mejora la velocidad de ejecución sin comprometer la eficacia. La implementación de una distribución normal para la posición de electrones en cada iteración refina aún más su capacidad de convergencia. En pruebas recientes, AOSm muestra un rendimiento mejorado, ocupando un lugar destacado en eficacia. Ideal para desarrolladores y traders que buscan algoritmos más potentes y eficientes en optimización matemática.

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La previsión de series temporales multidimensionales es un reto clásico del aprendizaje automático, crucial en aplicaciones reales como datos médicos, consumo energético y finanzas. Aunque los Transformadores han avanzado en PNL y visión por computadora, su aplicación en series temporales enfrenta inestabilidades sin grandes conjuntos de datos. El artículo "SAMformer" estudia cómo mitigar estas limitaciones.

SAMformer propone una arquitectura más sencilla que mejora la estabilidad y rendimiento del Transformer en previsión temporal, usando minimización consciente de la nitidez y atención canalizada. La implementación en MQL5 incluye estrategias como truncamiento del codificador, atención canalizada, normalización reversible y optimización con SAM, reduciendo la complejidad y mejorando la eficacia del modelo.

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El script de exportación del historial de transacciones está diseñado para simplificar el manejo de datos financieros. Recolecta automáticamente los datos de todas las transacciones realizadas en el último año para el instrumento actual. Además, soporta tanto criptomonedas como divisas, ajustando la comisión según el tipo de instrumento. El formateo de los números asegura que los datos sean legibles, transformando puntos en comas donde sea necesario. Los totales de comisión, beneficio/pérdida y el número de operaciones se añaden al final del archivo.

Para utilizarlo, cargue el historial de operaciones en su terminal e instale el script en el gráfico del instrumento deseado. Al ejecutarlo, generará un archivo CSV en la carpeta MQL5/Files con el formato trades_symbol_date_time.csv. Este archivo puede abrirse en Excel u otros editores para análisis detallado.

El script es fácil de usar...

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Para implementar un sistema de análisis de ondas con un gráfico en zigzag, inicia definiendo dos buffers de datos para almacenar los máximos y mínimos. Configura parámetros de entrada y un conjunto de variables del sistema que se reinician con cada recalculación del indicador. Utiliza un array "upWaves" para los máximos y "dwWaves" para los mínimos.

Es crucial establecer variables para el tipo, inicio, fin y distancia en barras de la última onda. Implementa un ATR móvil antes de calcular otras métricas, asegurando que has recogido suficientes barras para obtener un promedio válido. Gestiona el ATR continuando la suma hasta alcanzar el intervalo deseado, luego ajusta la media.

Considera cómo iniciar una secuencia cuando no existen ondas previas: la primera onda puede iniciar cuando el ATR esté lleno y se forme un nuevo máximo o mínimo. Al actualizar ondas alcistas, desplaza el zigzag...

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Descubre cómo los "Patrones de Diseño" pueden optimizar la programación en MQL5, abordando problemas recurrentes sin repetir esfuerzos. Estos patrones apoyan la programación orientada a objetos DRY (Don't Repeat Yourself) y son esenciales para crear aplicaciones eficientes. Con ejemplos prácticos, explora patrones de creación como Abstract Factory, Builder y Singleton para incrementar productividad y flexibilidad al diseñar algoritmos de trading. Aprende sobre su impacto en la reutilización de código y la facilidad de prueba de programas. Una valiosa guía para desarrolladores de MetaTrader 5 que buscan mejorar sus habilidades en algoritmos y estructuras ORIENTADAS a objetos.

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El indicador Zigzag que evalúa puntos de oscilación utiliza un parámetro de tamaño de paso que controla la dirección de la oscilación al cambiar el precio. Se presenta la opción de ajustar la sensibilidad del indicador mediante una única entrada de "escala", que regula cómo responde ante variaciones de precio. El tamaño de paso establece el desplazamiento mínimo que debe suceder para invertir la onda actual, determinando así el umbral de movimiento necesario para cambiar la oscilación. A diferencia del Zigzag tradicional que aplica una "profundidad" mínima de barras, este indicador tiene su principal enfoque en el movimiento directo del precio y resulta útil para el análisis de swing. La escala predeterminada varía según el instrumento financiero, comenzando con valores como 3000 para XAUUSD y 25000 para BTCUSD, permitiendo ajustes según el contexto del mercado.

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Integrar la mensajería de Telegram en sistemas automatizados facilita la emisión de alertas críticas y la comunicación en tiempo real. Un módulo dedicado permite enviar mensajes directamente a través de la API de Telegram Bot. La función clave, SendMessageToTelegram, requiere un mensaje, un ID de chat y un token de bot para construir y enviar una carga JSON mediante una petición HTTP POST.

La función WebRequest maneja estas peticiones con un tiempo de espera estándar de 5000 ms. La respuesta exitosa se confirma con un código HTTP 200, mientras que cualquier error se detalla para facilitar la solución de problemas.

En un Asesor Experto (EA), la implementación sigue pasos específicos: incluir el módulo Telegram, declarar credenciales del bot e ID de chat, y configurar el envío de mensajes. El ejemplo práctico ilustra un mensaje de saludo enviado al iniciar el EA, destacando la importa...

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Optimizar estrategias automatizadas requiere atención al ajuste o sobreajuste, conocido como overfitting. El método de Validación cruzada simétrica combinatoria (CSCV) ayuda a evaluar este fenómeno. Implementado en MQL5, CSCV permite identificar configuraciones óptimas de parámetros para estrategias. El proceso incluye pruebas con múltiples combinaciones de parámetros, mediante la creación de conjuntos In-Sample-Set y Out-Of-Sample-Set. La métrica de rendimiento calcula la Probabilidad de Sobreajuste del Backtest (PBO) como una fracción de las pruebas totales. CSCV.mqh encapsula el algoritmo, permitiendo retornar el valor de PBO. La implementación considera la asignación de memoria, particiones de datos y evaluaciones de rendimiento.

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El indicador DailyHighLow es una herramienta técnica eficiente diseñada para definir niveles de precios máximos y mínimos en gráficos. Permite personalizar el marco temporal, asegurando que no sea inferior al actual para mantener la precisión. Sus funciones abarcan tres opciones de cálculo de precios: Bajo/Alto, Abierto/Cerrado y Cierre, facilitando un análisis más completo. Incluye la opción para mostrar datos del periodo anterior, útil para estudios históricos. La visualización es clara, utilizando líneas plateadas de un solo grosor.

El funcionamiento implica la inicialización de buffers para almacenar y visualizar niveles de precios. Utiliza iBarShift para alinear datos de precios con el marco temporal y iHigh/e iLow o iHighest/e iLowest para calcular precios máximos y mínimos. El rendimiento está optimizado al limitar cálculos a barras nuevas o actualizadas.

Resulta especialment...

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El indicador Time To Close MT5 TimeToClose-v1.01 ofrece un enfoque efectivo para la gestión del tiempo en gráficos, presentando una cuenta atrás para el cierre de la vela en tiempo real. Su diseño incorpora una adaptación dinámica del color, ajustándose automáticamente según el tema del gráfico, ya sea por el borde o cuerpo de la vela, dependiendo de la dirección (alcista, bajista, doji). La funcionalidad de optimización para el Probador de Estrategias desactiva la renderización en back-tests no visuales, protegiendo así los recursos del sistema.

El soporte multi-timeframe es otra característica esencial, ajustando el formato de visualización automáticamente para diferentes marcos temporales, desde un minuto hasta un mes. La visualización del indicador es altamente personalizable, permitiendo variaciones en tamaño de fuente, posicionamiento del texto y la opción de mostrar fecha y ho...

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El aprendizaje por refuerzo (RL) es un enfoque poderoso para mejorar las estrategias de trading, adaptándose a las condiciones cambiantes del mercado. En este artículo, se explora el algoritmo SARSA, destacando su aplicación en la creación de señales personalizadas para asesores expertos. SARSA, al seguir una política interna, permite automatizar decisiones y gestionar riesgos al ajustar acciones con recompensas bajas para minimizar la exposición a operaciones volátiles. Además, se compara con otros algoritmos como Q-Learning y Deep-Q-Networks, resaltando la escalabilidad de estas técnicas para entornos complejos. La implementación en MQL5 demuestra su utilidad como modelo de señal independiente, optimizando el trading algorítmico.

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