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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