Las notificaciones de operaciones en MetaTrader son clave para la gestión efectiva. Proporcionan información sobre apertura y cierre de operaciones y destacan el tipo y tamaño de las operaciones. Se reportan ganancias o pérdidas al cerrar operaciones, compatibles tanto con operaciones reales como pruebas de estrategia. Supervisa las últimas 2 horas del historial, controlando el flujo de notificaciones mediante un estrangulamiento simple.

Para integrar, añada la función en su EA o script y habilite las notificaciones push en MetaTrader. Configure correctamente su aplicación móvil. Note que es para cuentas de compensación, no de cobertura. Puede ajustar el historial cambiando su duración en segundos.

Errores comunes incluyen falta de notificaciones o duplicados. Para mitigarlos, revise configuración y si la función se llama adecuadamente. Probar en una cuenta demo es aconsejable. Sup...

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El script CandlesticksData es una herramienta desarrollada para MetaTrader 5, orientada a exportar datos detallados de velas hacia un archivo CSV. Esta capacidad es particularmente valiosa para análisis cuantitativo, backtesting de estrategias de trading o propósitos educativos. El script busca facilitar un examen exhaustivo de los movimientos de precios históricos.

Su principal objetivo es organizar datos de velas en múltiples marcos temporales, permitiendo identificar tendencias del mercado y tomar decisiones informadas. Al exportar estos datos, los usuarios pueden emplear software externo para análisis complejos, integrando evaluaciones estadísticas y aplicaciones de aprendizaje automático.

El proceso inicia definiendo variables, con selección de marcos temporales mediante la función TimeFrameHandle, y recopilación de datos en la función OnStart. Se registra información clave de ...

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MQL5 proporciona herramientas para manejar fecha y hora en el mercado financiero. La variable datetime categoriza datos en formato Unix, que cuenta segundos desde el 1 de enero de 1970. Esto facilita comparaciones y gestión. El tiempo en unidades como días y horas se convierte así. Ejemplos en MQL5 muestran cómo gestionar datetime para comparaciones, sumas y conversiones entre cadenas y tiempo.

Las funciones TimeToString y StringToTime facilitan estas conversiones. Comparar datetime en MQL5 implica medir diferencias, sumar o restar valores. Estas operaciones son fundamentales para aplicaciones que requieren cálculos temporales precisos en sistemas de trading. Con MQL5, optimizar el tiempo de programación es más accesible debido a sus funcionalidades definidas.

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Este indicador combina las Bandas de Bollinger con señales claras de Compra/Venta en el gráfico. Identifica cruces del precio por debajo de la banda inferior para señalar compras y por encima de la banda superior para ventas, marcados con flechas. Facilita la identificación de puntos de reversión en los bordes de la volatilidad del mercado.

Funciona calculando las Bandas de Bollinger mediante la función iBands, proporcionando señales que aparecen solo una vez por dirección hasta que se activa una señal opuesta. Las bandas pueden mostrarse u ocultarse según preferencias.

Entre las características se encuentran flechas de señales en el gráfico, visualización opcional de las bandas y una lógica de no repintado. Los parámetros, como el periodo y la desviación de las bandas, son personalizables. Se recomienda su uso en mercados laterales y combinarlo con otras estrategias y confirmacione...

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El ordenamiento de una lista de estructura por un campo específico es un proceso esencial en el manejo de datos. Utilizando algoritmos como Quick Sort y Merge Sort, se puede lograr una clasificación eficiente. Cada uno tiene sus particularidades: Quick Sort destaca por su rapidez en arreglos pequeños a medianos y su complejidad promedio de O(n log n), mientras que Merge Sort, con la misma complejidad promedio, es estable y eficiente en arreglos grandes, manejando bien grandes volúmenes de datos pero con un coste de espacio adicional. El enfoque dependerá de las características del conjunto de datos y los requisitos específicos del sistema de uso. La customización de estos algoritmos permite adaptarlos a diferentes escenarios operativos, asegurando así un rendimiento óptimo.

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El artículo explora cómo ONNX facilita la integración de modelos de IA en MQL5, soportando lenguajes de programación variados y aumentando la interoperabilidad. Se aprovecha el entorno ONNX para trasladar modelos de aprendizaje automático, entrenados en Python, a MetaTrader 5. Este enfoque reduce la necesidad de codificar desde cero, permitiendo a los desarrolladores trabajar con datos normalizados y modelos precisos, optimizando la eficiencia. El artículo profundiza en la creación y ejecución de un modelo en tiempo real, destacando las ventajas y la flexibilidad de ONNX para el trading algorítmico en MQL5, maximizando su potencial para desarrolladores y traders.

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Cada desarrollador en MQL5 maneja el registro de manera única. Un enfoque sencillo es implementar una clase de logger básico, inspirado en el módulo de logging de Python. Esta implementación es directa, sin jerarquías ni formateadores complejos. Su simplicidad la hace adecuada para diversos proyectos.

Para empezar, coloca el archivo CDKLogger.mqh en MQLInclude\DKStdLib\Logger y luego importa la clase. Durante el uso, los mensajes se insertarán en el log automáticamente tras su ejecución.

Sin embargo, existe un problema conocido: el uso de StringFormat genera parseo constante incluso si el mensaje no necesita emitirse debido al nivel de registro. Esto afecta el rendimiento en depuración intensiva. Aunque sería ideal un enfoque "perezoso" por parte de StringFormat, MQL5 carece de soporte para pasar un número variable de parámetros a funciones como Depuración o Error. Se buscan solucio...

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El script introduce la función TimeServerDaylightSavings(), una herramienta que complementa las funciones estándar al permitir el análisis del horario de verano (DST) del servidor. Los desarrolladores que necesiten comprender cómo los servidores manejan los cambios de horario encontrarán útiles las funciones incluidas, como TimeServerGMTOffsetHistory() y TimeServerDaylightSavingsSupported(), que se basan en el análisis de las horas de apertura semanales del mercado. Esto ayuda a detectar los periodos de horario estándar e horario de verano.

Es relevante para quienes buscan eliminar las influencias del DST de EE.UU., garantizando un flujo de tiempo continuo. Además, se han realizado actualizaciones claves desde octubre de 2024, incluyendo mejoras en la detección de cambios de horario y en el rendimiento del caché. Este desarrollo facilita un análisis más preciso, destacando la importa...

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Descubre cómo aplicar el criterio de Kelly en MetaTrader 5 para optimizar la asignación de riesgos en algoritmos de trading. Un enfoque realista combina simulaciones de Monte Carlo en Python y el Modelo de Trading de Espacio de Apalancamiento para gestionar el apalancamiento y maximizar el crecimiento. Aprende a calcular el porcentaje de riesgo ideal por operación y a implementar este modelo en MQL5. Finalmente, ajusta la asignación de capital entre varios Asesores Expertos considerando su rendimiento y correlaciones. Mejora el desempeño de tu cartera sin comprometer la tolerancia al riesgo.

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La transición de MQL5 Storage a MQL5 Algo Forge permite a los desarrolladores aprovechar Git para gestionar repositorios con mayor flexibilidad. Este cambio es esencial para trabajar con múltiples ramas y mejorar la organización del código. El artículo analiza cómo establecer un entorno de desarrollo local en Visual Studio Code, cómo usar el sistema de control de versiones de Git y explica la significativa adición de proyectos compartidos en MetaEditor. Además, se describe un ejemplo práctico de cómo integrar y utilizar repositorios públicos como bloques de construcción para proyectos de asesores multidivisa, subrayando la importancia de repositorios compartidos y gestión eficaz de ramas.

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Se ha lanzado una actualización relevante para quienes utilizan gráficos multitemporales en el análisis técnico. Esta funcionalidad permite identificar con precisión velas de interés, ofreciendo la opción de convertir la hora del servidor a la hora local, que se visualiza como tooltip. Para mejorar la experiencia, al mantener presionadas las teclas [Ctrl] o [Shift] mientras se mueve el ratón sobre un gráfico, se reposiciona el cursor personalizado. La tecla [Esc] alterna la visibilidad del cursor en forma de cruz, anotando su estado al iniciar o reiniciar el indicador. Entre los parámetros configurables del indicador se encuentran la visualización de la hora local, el color y el nombre del cursor, siendo este último sincronizable a través de la variable global del terminal.

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El indicador gráfico Perfect Seconds transforma velas de minutos en datos en tiempo real de segundos. Para asegurar su funcionamiento adecuado, elimine cualquier línea conflictiva en OnInit y OnCalculate. Los usuarios pueden elegir el número de segundos para cerrar una barra. El indicador ofrece datos de OHLC en vivo, operando incluso sin disponibilidad de ticks. Funciona sin DLL externas, permitiendo una operación eficiente en entornos VPS. El código está diseñado para ser rápido y optimizado. Soporta pares de criptomonedas como Binance y Kucoin, y es compatible con la conversión de gráficos en vivo de futuros a segundos. También soporta símbolos como el oro y diversas divisas, además de ofrecer opciones para gestionar símbolos y tasas.

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El artículo aborda un enfoque innovador para mejorar la precisión de modelos predictivos mediante la combinación de múltiples modelos en un entorno de MetaTrader 5 usando MQL5 puro. Se examina cómo técnicas como el promedio simple, regresión lineal, y ponderación por varianza pueden llevar a mejores resultados al combinar modelos con distintos errores de predicción. El promedio simple ofrece eficiencia y resistencia al sobreajuste, mientras que la ponderación por varianza ajusta el impacto de los modelos basándose en su precisión. Este enfoque es especialmente relevante en escenarios con datos ruidosos, donde estas combinaciones pueden mitigar el sobreajuste y mejorar la generalización del modelo de consenso.

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La capacidad de monitorear y controlar actividades comerciales de forma remota es esencial en los mercados actuales. Integrar notificaciones de Discord con MetaTrader 5 ofrece una solución efectiva. Permite recibir alertas de transacciones y cambios de mercado en tiempo real.

La implementación requiere conocimientos de MQL5 y ajustes de WebRequest para conectar estos recursos. El webhook de Discord es crucial en la integración. Ajustes de seguridad y confiabilidad de la red son fundamentales. Asegúrese de configurar mensajes con formato adecuado para aprovechar las capacidades de Discord y gestionar las notificaciones en tiempo real.

Mantener el sistema requiere testeo y monitoreo continuo. La integración ofrece un control sin precedentes sobre las operaciones comerciales.

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El BTCUSD ha mostrado volatilidad extrema entre 2021 y 2024. El bitcoin, conocido por variaciones impulsadas por el mercado y factores macroeconómicos, vio precios desde $16,000 hasta $99,645.39 en cuatro años. La introducción de ETFs y ajustes en las tasas de la Reserva Federal influyeron significativamente en su alza. Para manejar este entorno dinámico, se desarrolló un asesor experto en MQL5. Este sistema automatiza la identificación de puntos de entrada utilizando la EMA 100, permitiendo alertas rápidas y eficaces, optimizando así el tiempo de los tráders y proporcionando una ventaja técnica en la negociación de criptomonedas.

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Esta herramienta permite calcular el tamaño del lote basado en un porcentaje de riesgo y un nivel de stop loss. Al seleccionar un punto en el gráfico para definir un stop loss virtual, se determina automáticamente el tamaño del lote correspondiente al porcentaje de riesgo establecido. En la sección de entrada, puede optar por calcular el riesgo desde la demanda en posiciones de compra o desde la oferta en posiciones de venta. Es importante recordar que una mayor distancia de stop loss en marcos temporales altos implica un riesgo aumentado debido al movimiento del precio en más puntos. Esta herramienta es aplicable en una variedad de instrumentos. El tamaño del lote se calcula directamente del porcentaje de riesgo y la distancia de stop loss, sin considerar los lotes máximos operables según el tamaño y apalancamiento de su cuenta. Para conocer el límite superior del tamaño de lote oper...

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El desarrollo de cuadros de mando y paneles para Asesores Expertos e indicadores es un proceso estructurado que puedes aprender a realizar. Existe un código disponible que proporciona las herramientas esenciales para crear un panel de control informativo y totalmente operativo. Este código sirve como punto de partida para diseñar paneles personalizados que presenten datos críticos de trading, mejorando la interacción con MetaTrader 5. La implementación adecuada de estos paneles puede optimizar la presentación de información relevante, facilitando la toma de decisiones. Los recursos necesarios para iniciar este proceso están bien documentados y accesibles.

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Optimiza tu trading con Volatility Navigator, una herramienta avanzada en MQL5 que va más allá de predecir tendencias. Se centra específicamente en identificar puntos de entrada óptimos, niveles de stop loss y take profit al integrar indicadores técnicos como Bandas de Bollinger, RSI y ATR. Este enfoque mejora la precisión de las estrategias de trading al adaptarse a la volatilidad del mercado. La estructuración eficiente del EA facilita decisiones basadas en las condiciones cambiantes del mercado, mientras que un sistema de alertas garantiza una respuesta oportuna. Mejora tus operaciones con un análisis técnico robusto que potencia tus resultados en MetaTrader 5.

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En este artículo, exploramos el desarrollo de un sistema de previsión de volatilidad combinando MetaTrader 5 y Python. Se destaca el uso de machine learning para identificar patrones de volatilidad, aprovechando herramientas como XGBoost y PyTorch. El sistema consta de tres capas: Data Pipeline para procesamiento y limpieza de datos, Analytics Core para análisis mediante modelos de aprendizaje automático, y Risk Advisor para gestión de riesgos basada en pronósticos de volatilidad. Este enfoque adaptativo ofrece recomendaciones de trading ajustadas a condiciones de mercado, mejorando la precisión de decisiones estratégicas sin confiar ciegamente en técnicas tradicionales o modernas.

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Esta herramienta permite calcular el riesgo de una posición usando el tamaño de lote y un nivel de stop loss. Al hacer clic en el gráfico, se establece un stop loss virtual que calcula el riesgo en porcentaje y el riesgo monetario basado en el tamaño de lote especificado. El usuario puede elegir entre opciones de compra y venta al entrar, determinando si el cálculo del riesgo se basa en la demanda para compras o la oferta para ventas. En periodos más largos, una distancia amplia del stop loss implica un mayor riesgo debido al efecto de un mayor rango de puntos en el precio. Es aplicable a diversos tipos de valores financieros.

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La clase CDebugLogger V2 proporciona una herramienta poderosa para el registro en ambientes MQL4/5. Mejora la capacidad de los desarrolladores para monitorizar y depurar aplicaciones, ofreciendo una amplia gama de características personalizables.

Entre las mejoras destacadas se incluye un mecanismo de debounce que previene el registro excesivo en sistemas basados en eventos como OnTick, OnTimer, y OnChartEvent. También ofrece opciones avanzadas de filtrado y silenciado, permitiendo focalizarse únicamente en los registros relevantes.

Los desarrolladores pueden beneficiarse de múltiples niveles de registro (INFO, ADVERTENCIA, ERROR, DEBUG) y pueden incluir marcas de tiempo personalizables en los mensajes de registro. La capacidad de registrar en archivos, con soporte para formato CSV, facilita el análisis posterior de los datos. El soporte para información contextual como firmas de fu...

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