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Trading Algorítmico MQL5
13 Nov, 11:00
Se ha publicado un panel avanzado de gestión de operaciones para MetaTrader 5 orientado a entornos de cuentas financiadas y desafíos. No es un robot de señales: no abre operaciones por su cuenta en real ni en demo, y se limita a ejecutar y controlar lo que se define manualmente.Integra controles de riesgo típicos de prop firms: límites de drawdown diario y máximo, margen de seguridad, objetivo de beneficios y beneficio máximo diario, con cierre automático de posiciones y bloqueo de operativa al alcanzar umbrales. Incluye reinicio diario configurable (17:00 NY con ajuste DST o medianoche del servidor).Añade un motor interno de soporte y resistencia basado en pivotes, usado para sugerir SL/TP, entradas pendientes y planificación de rejillas (2 a 8 órdenes), con cálculo de lote por % de riesgo, validación de apalancamiento/margen por clase de activo y modelo de riesgo a nivel de cuen...👉 Léelo | Guía de algotrading | @mql5esTrading Algorítmico MQL5
13 Nov, 09:00
CajasTF es un indicador ligero para MT5 que añade un minigráfico en tiempo real en un panel a la derecha del gráfico principal. Permite supervisar cualquier marco temporal entre M1 y MN1 sin cambiar de ventana, con actualización tick a tick de la vela activa.El panel adopta automáticamente la configuración visual del gráfico: fondo, cuadrícula, etiquetas y colores de velas, mechas y dojis. Los cambios de tema se aplican de forma inmediata para mantener consistencia en la interfaz.Incluye escala de precios independiente con rejilla de 5 niveles para conservar proporciones estables sin depender del zoom del gráfico principal. Incorpora ajuste automático del margen derecho para evitar que el panel oculte el precio, y restaura el desplazamiento original al retirarlo.Aporta temporizador de cierre de vela, línea de precio actual y un pie con OHLC en tiempo real y variación porcentual ...👉 Léelo | Guía de algotrading | @mql5esTrading Algorítmico MQL5
13 Nov, 07:00
Gran parte de la lógica temporal en EAs depende de un único dato: la tabla de sesiones del símbolo (SymbolInfoSessionQuote/Trade). El problema es que esa tabla es una declaración del bróker, no una medición del flujo real.Una herramienta de auditoría contrasta la tabla con el historial M1: durante N días completos, cuenta por minuto de la semana cuántas fechas tienen barra y calcula sesiones “reales” (por defecto, presencia en al menos el 50%). Señala patrones de minutos declarados pero casi siempre vacíos, huecos puntuales de 5+ minutos en tramos normalmente activos y posibles desajustes entre sesiones de cotización y negociación.Medición en 5 símbolos y 35 días en un servidor demo (UTC): ejecución en 62 ms. En EURUSD/GBPUSD/USDJPY se declaran sesiones 00:00-24:00, pero tras las 21:00 aparecen ausencias recurrentes de barras, relevantes para filtros horarios y para el Strategy Te...👉 Léelo | Guía de algotrading | @mql5esTrading Algorítmico MQL5
13 Nov, 05:00
Biblioteca “include” para gestión de operaciones ya abiertas por un EA, operador u otro EA. No abre operaciones; solo ajusta stops y ejecuta cierres parciales o totales.Incluye break-even (mueve el stop a la entrada con margen) al alcanzar un umbral configurable en R, ATR o puntos. Trailing stop por distancia fija, o por mínimo/máximo de las últimas N velas cerradas en el marco temporal elegido. El stop solo avanza a favor y en pasos definidos.Permite dos cierres parciales: primer nivel y segundo nivel calculado sobre el volumen original, con opción de mover a break-even tras el primero. Respeta paso de volumen y lote mínimo. Añade stop y objetivo a posiciones sin ellos, con stop por ATR/puntos y TP por R. Filtrado por todos los símbolos o uno, y por todos los magic numbers o lista (0 para manuales).R se define como distancia entrada-stop al detectar la posición por primera vez;...👉 Léelo | Manual sobre redes neuronales | @mql5esTrading Algorítmico MQL5
12 Nov, 15:00
El artículo plantea tratar el mercado como un flujo asíncrono de eventos: no importa muestrear cada punto, sino capturar cambios relevantes (ticks bruscos, picos de volumen, desequilibrios de liquidez) con baja latencia y menos ruido.S3CE-Net combina redes neuronales de impulsos con atención espaciotemporal. Convierte eventos dispersos en tensores por ventanas temporales y extrae rasgos con un backbone residual ligero (SEW-ResNet), manteniendo estabilidad de entrenamiento.El módulo SSAM aplica atención causal (solo pasado) para enlazar impulsos aislados y detectar “resonancias” entre canales, útil para modelar relaciones entre activos. La estrategia STFS muestrea subconjuntos de rasgos para reducir sobreajuste y favorecer patrones robustos, clave en mercados no estacionarios.👉 Léelo | Señales | @mql5esTrading Algorítmico MQL5
12 Nov, 13:00
El artículo completa la serie de patrones basados en FrAMA + Estocástico, evaluados con entrenamiento anual y validación forward, eligiendo activos según regímenes: tendencia vs. reversión, autocorrelación y volatilidad.Patrón 5 busca rupturas tras compresión: FrAMA “plano” y cruce alcista del estocástico bajo 30 (probado en USD/JPY). En forward falla por cambios de régimen: la detección binaria de “horizontalidad” permanece activa incluso con picos, generando falsas rupturas; se sugiere ventana retrospectiva adaptativa.Patrón 6 intenta reentradas de tendencia con figuras W/M en el estocástico y filtro por pendiente de FrAMA (oro). Funciona con ciclos estables, pero se degrada cuando la volatilidad altera la simetría; se proponen umbrales y ventanas dinámicas.Patrón 7 explota reversión a la media: toque del precio al FrAMA y salida del estocástico de extremos. En oro mantiene ro...👉 Léelo | Foro | @mql5esTrading Algorítmico MQL5
12 Nov, 11:00
SpikingBrain plantea análisis de mercado orientado a eventos: procesa impulsos discretos en lugar de series continuas, con foco en cambios relevantes. El objetivo es reducir coste de cómputo en HFT, mejorar tolerancia al ruido y acelerar la adaptación ante cambios de régimen.La arquitectura combina neuronas de disparo con umbral adaptativo, atención lineal con ventana deslizante e integración opcional de mezcla de expertos para activar solo bloques necesarios. La codificación transforma precio/volumen en impulsos con frecuencia e intensidad proporcionales al cambio.En implementación MQL5, la optimización se centra en memoria y latencia: gran parte de neuronas permanece inactiva. En el módulo de atención dispersa, grafones generan vecindarios dinámicos; SoftMax dispersa y SparseMatMul calculan α·V y el resultado vuelve al codificador de impulsos.👉 Léelo | VPS | @mql5esTrading Algorítmico MQL5
12 Nov, 09:00
El asesor experto para emulación de opciones en MetaTrader 5 se amplía con visualización intradía de niveles: líneas horizontales desde la apertura hasta la barra actual y etiquetas con el número de nivel. Los niveles se recalculan al inicio de cada sesión tras actualizar la volatilidad histórica.El cálculo de niveles se basa en precios objetivo derivados de delta, con métodos separados para niveles por encima y por debajo del strike. Se usa bisección para evitar resolver la sigmoide de forma analítica, aprovechando continuidad y monotonicidad en el rango operativo.Se añaden clases para encapsular cada nivel (línea y texto) y una lista para gestionarlos, con actualización en cada nueva barra y limpieza diaria.En la capa de estrategia se incorporan straddle comprado y straddle vendido, con rebalanceo por niveles y PnL dependiente del número de ajustes. El straddle comprado requie...👉 Léelo | Señales | @mql5esTrading Algorítmico MQL5
22 Sept, 20:01
El artículo muestra cómo aprovechar los indicadores técnicos internos de MetaTrader 5 para evitar programar cálculos desde cero. Como ejemplo, implementa una media móvil con iMA: se crea un “handle”, se define un buffer de salida y en OnCalculate se copian los valores ya calculados por la plataforma con CopyBuffer.Se explica cómo parametrizar símbolo y marco temporal para calcular con datos de otro activo o timeframe, útil en análisis multi‑timeframe y estrategias algorítmicas.También destaca buenas prácticas: verificar errores al crear el handle y liberarlo en OnDeinit para no consumir recursos. Finalmente, ajustando CopyBuffer se logra una media “tipo gusano” que solo dibuja las últimas N barras, reduciendo ruido visual, y se añaden inputs para cambiar período, tipo de media y precio sin recompilar.👉 Léelo | Cotizaciones | @mql5esTrading Algorítmico MQL5
22 Sept, 18:00
Una neurona simple puede ajustar AND, NAND, OR y NOR, pero falla en XOR/NXOR por no ser separables linealmente. El caso sirve para mostrar límites reales del perceptrón sin recurrir a ejemplos financieros.La vía práctica es componer XOR con puertas que la neurona ya representa. Una implementación típica usa NOR y AND, alimentando sus salidas a otra NOR. Con esa reducción, el objetivo pasa a entrenar parámetros para NOR y AND y luego cablearlos en código.En la parte de programación, la “neurona” se convierte en un contenedor de varias puertas: pesos y sesgos por puerta, entrenamiento por tabla de verdad para NOR y AND, y validación de XOR mediante la composición, sin entrenar directamente con la tabla XOR.👉 Léelo | VPS | @mql5esTrading Algorítmico MQL5
22 Sept, 16:00
El artículo completa una lista doblemente enlazada en MQL5 basada en sobrecarga de operadores, añadiendo lo que faltaba para ser realmente utilizable: destructor, lectura sin destruir la estructura, acceso por índice y borrado seguro.Se introduce un destructor para liberar memoria automáticamente y evitar alertas al finalizar el objeto, separando la lectura secuencial (que puede consumir nodos) del acceso aleatorio, que permite inspeccionar y modificar elementos sin eliminarlos.Para simplificar el borrado, se reorganiza el diseño: una clase gestiona la lista y otra crea nodos, reduciendo el ajuste manual de punteros. Luego se implementa la eliminación, corrigiendo fallos típicos al borrar extremos (cabeza/cola).El cierre explora un enfoque tipo C/C++: reutilizar el operador [] para que asignar NULL a una posición se interprete como “eliminar ese nodo”, integrando control de memo...Trading Algorítmico MQL5
22 Sept, 14:00
El Dingo Optimization Algorithm (DOA) fue propuesto en 2021 por Peraza-Vázquez y colaboradores y publicado en Mathematical Problems in Engineering (DOI: 10.1155/2021/9107547). Es un metaheurístico poblacional orientado a equilibrio entre exploration y exploitation.DOA modela tres operadores: ataque en grupo, persecución y búsqueda de carroña, más un procedimiento de supervivencia que reubica soluciones con baja aptitud. La selección se controla con dos probabilidades: P decide entre caza y carroña; Q decide entre ataque en grupo y persecución.La implementación descrita organiza una clase C_AO_DOA_dingo con parámetros popSize, P y Q, y un ciclo Moving/Revision. Incluye arrays de supervivencia y de participantes de ataque, y métodos privados para tasas de supervivencia, GroupAttack, Persecution, Scavenger y SurvivalProcedure.👉 Léelo | VPS | @mql5esTrading Algorítmico MQL5
22 Sept, 12:00
La predicción en redes espaciotemporales afecta tanto a transporte inteligente como a mercados financieros: nodos, aristas y señales (tráfico vs. precios, volumen y liquidez) comparten estructura y objetivos de forecasting.Los enfoques clásicos separan espacio y tiempo, elevan la complejidad y reducen el horizonte. En self-attention aparecen costes tipo O(NT^2 + TN^2), difíciles de sostener con flujos y latencia reales.Extralonger propone una Unified Spatial-Temporal Representation: cada paso temporal incorpora todos los nodos y cada nodo resume todo el historial. La complejidad baja a O(T^2 + N^2), con mejoras fuertes en memoria y entrenamiento, habilitando horizontes largos.La arquitectura combina embeddings con ruido entrenable, periodicidad (día/semana) y un Transformer de tres rutas. El módulo Global-Local Spatial Transformer mezcla atención global y local vía matriz de ady...Trading Algorítmico MQL5
22 Sept, 10:00
El arbitraje en Forex se basa en ciclos de conversión (p. ej., USD→EUR→GBP→USD) rentables tras spreads y comisiones, con requisito de exposición neta cero por divisa. En mercados eficientes, estas ventanas son raras y de corta duración, lo que obliga a automatización y baja latencia.Una implementación práctica puede modelarse como grafo dirigido: divisas como vértices y pares como aristas, con peso 1/ask en compras y bid en ventas. La detección combina Floyd‑Warshall adaptado a maximizar productos y un DFS con límites de profundidad y exclusión de símbolos repetidos.La arquitectura típica separa construcción del grafo, búsqueda, balanceo de lotes según restricciones del bróker, ejecución con contingencias y gestión de riesgo con promediado y cierres de emergencia.👉 Léelo | Market | @mql5esTrading Algorítmico MQL5
22 Sept, 08:00
Flujo MT5→Python ampliado desde la ingesta a entrenamiento y despliegue en tiempo real. Los históricos se guardan en disco y pasan a un pipeline de ingeniería de variables y ajuste de modelos por símbolo, con serialización y caché.El EA MQL5 queda como capa de ejecución: captura velas, construye JSON, envía POST y actúa sobre señales COMPRAR/VENDER/CERRAR/ESPERAR. Incluye control por nueva barra, limitación por intervalo, reintentos, limpieza de objetos gráficos y gestión de órdenes vía CTrade.En Python, Flask expone /upload_history y /predict. upload_history parsea fragmentos JSON, calcula indicadores técnicos, etiqueta y persiste el dataset; /predict carga modelos joblib desde caché y responde en milisegundos. El entrenamiento puede usar scikit-learn o deep learning según el formato de features.👉 Léelo | VPS | @mql5esTrading Algorítmico MQL5
22 Sept, 06:00
SessionORB_EA automatiza una estrategia de ruptura del rango de apertura. Calcula el máximo y mínimo durante los primeros N minutos desde la hora de sesión configurada (Londres, NY o personalizada en horario del bróker) usando datos M1, y proyecta niveles de activación con un buffer.La entrada se ejecuta solo cuando una vela cierra por encima o por debajo del disparador. Se abre una única operación por sesión, con tamaño calculado por % de riesgo o lote fijo. El stop se coloca al lado opuesto del rango con margen adicional, y el take profit se define por ratio recompensa/riesgo.La confirmación depende del periodo del gráfico donde corre el EA, pero el rango siempre se mide en M1. El sistema limita operaciones por sesión, respeta una ventana de trading tras el cierre del rango y reconstruye los objetos al inicio de la siguiente sesión.Parámetros clave: hora/minuto de sesión, dura...Trading Algorítmico MQL5
22 Sept, 04:00
Reverse RSI Bands aplica una deducción algebraica a la fórmula recursiva de suavizado de Wilder para convertir objetivos de RSI en niveles de precio exactos sobre el gráfico principal. En lugar de mostrar un oscilador en subventana, calcula a qué precio el RSI alcanzaría los umbrales configurados de sobrecompra y sobreventa.El cálculo usa el estado verificado de la barra anterior para obtener el precio requerido en la barra actual, con el objetivo de evitar repintado y mantener coherencia con el RSI estándar de la plataforma. Parámetros: período (14), sobrecompra (70), sobreventa (30) y precio aplicado (cierre).Uso operativo: monitorizar contacto o ruptura de bandas (superior carmesí, inferior verde) para zonas dinámicas de soporte/resistencia y colocación de órdenes limitadas. Recomendado en EURUSD/GBPUSD, H1 y H4. Proyecto basado en referencias históricas y una implementación MQ...Trading Algorítmico MQL5
21 Sept, 08:00
El artículo explica cómo usar un perceptrón (red neuronal básica con aprendizaje supervisado) para pronóstico de precios en Forex, ajustando pesos con históricos y alternando entre entrenamiento y predicción. Su valor está en la adaptabilidad y en integrar múltiples factores, pero exige datos representativos y control de sensibilidad a outliers.Se detallan riesgos típicos: sobreentrenamiento y degradación al cambiar el régimen de mercado. Para mitigarlos se proponen regularización L1/L2, actualización periódica y combinar el perceptrón con modelos clásicos como ARIMA o suavizado exponencial según horizonte temporal.Desde el lado práctico en MT5, se enfatiza la optimización de hiperparámetros (capas, neuronas, activación, tasa de aprendizaje, lote, inicialización y optimizador) y el filtrado de indicadores para evitar redundancia. Incluye un EA ejemplo que usa distancias entre dos ...Trading Algorítmico MQL5
21 Sept, 06:00
Round Trip Cost Reconciler es una utilidad gratuita para MT5, de solo lectura, orientada a operadores y desarrolladores que requieren conciliación y no solo exportar el historial en bruto. Genera dos CSV: uno con operaciones filtradas y otro que agrupa compras y ventas por DEAL_POSITION_ID.Las ejecuciones parciales se consolidan en precios de entrada y salida ponderados por volumen. Comisiones, swaps y tasas del bróker se reportan por separado del resultado bruto. Incluye IDs de deal/orden/posición, símbolo, magic, dirección, tipo de entrada, hora, precio, volumen y métricas de ciclo.Clasifica el estado como COMPLETO, ABIERTO_O_INCOMPLETO, EXCESS_EXIT o COMPLEX_REVERSAL. Permite configurar días de historial, ámbito de símbolos, filtro por magic, nombres de archivo, carpeta común y delimitador. No usa DLL, WebRequest ni servicios externos; solo lee historial y escribe CSV locales.👉Trading Algorítmico MQL5
21 Sept, 04:00
Disponible un script para MT5 que inspecciona los horarios reales de sesiones semanales entregados por el bróker conectado. No usa plantillas fijas para Londres, Nueva York u otras plazas.Puede ejecutarse sobre el símbolo del gráfico, una lista separada por comas o todos los visibles en Market Watch. Por símbolo, enumera sesiones vía SymbolInfoSessionTrade, valida si la hora del servidor cae dentro de una sesión, calcula la próxima transición de apertura/cierre e informa el modo de negociación y el estado de sincronización. Las sesiones que cruzan medianoche se marcan (+1d). Si no hay datos, devuelve SCHEDULE_UNAVAILABLE.Opcionalmente exporta una instantánea CSV con marca de tiempo en Common Files. Incluye entradas para alcance, lista personalizada, exportación, prefijo y límite de sesiones. Es diagnóstico; no gestiona operaciones ni genera señales.👉 Léelo | Señales | @mql5es
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