Trading Algorítmico MQL5
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تُعد قناة Trading Algorítmico MQL5 (@mql5es) في القطاع اللغوي الإسبانية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 46 302 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 684 في فئة العملات المشفرة والمرتبة 1 848 في منطقة إسبانيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 46 302 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 13 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 917، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 83، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 5.31%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.77% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 458 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 280 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 8.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل léelo, indicador, gráfico, señal, análisis.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Las mejores publicaciones de la mayor comunidad de tráders algorítmicos.
Suscríbase para estar al día con las tecnologías más avanzadas y el desarrollo de programas de trading.”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 14 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة العملات المشفرة.
46 302
المشتركون
+8324 ساعات
+2817 أيام
+91730 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
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جذب المشتركين
أكتوبر '26أكتوبر '26
أكتوبر '26
+445
في 0 قنوات
سبتمبر '26
+1 123
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '26
+1 448
في 0 قنوات
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يوليو '26
+916
في 0 قنوات
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يونيو '26
+870
في 0 قنوات
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مايو '26
+1 516
في 0 قنوات
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أبريل '26
+1 471
في 0 قنوات
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مارس '26
+19 841
في 0 قنوات
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فبراير '26
+2 045
في 2 قنوات
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يناير '26
+2 504
في 0 قنوات
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ديسمبر '25
+1 739
في 0 قنوات
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نوفمبر '25
+1 613
في 0 قنوات
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أكتوبر '25
+1 793
في 0 قنوات
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سبتمبر '25
+1 525
في 0 قنوات
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أغسطس '25
+1 460
في 0 قنوات
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يوليو '25
+1 656
في 0 قنوات
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يونيو '25
+1 274
في 0 قنوات
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مايو '25
+1 552
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+2 110
في 0 قنوات
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مارس '25
+1 844
في 0 قنوات
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فبراير '25
+1 535
في 0 قنوات
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يناير '25
+1 826
في 0 قنوات
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ديسمبر '24
+1 739
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+2 409
في 0 قنوات
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أكتوبر '24
+2 360
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+7 122
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 13 أكتوبر | +83 | |||
| 12 أكتوبر | +54 | |||
| 11 أكتوبر | +27 | |||
| 10 أكتوبر | +16 | |||
| 09 أكتوبر | +14 | |||
| 08 أكتوبر | +87 | |||
| 07 أكتوبر | +19 | |||
| 06 أكتوبر | +14 | |||
| 05 أكتوبر | +24 | |||
| 04 أكتوبر | +28 | |||
| 03 أكتوبر | +6 | |||
| 02 أكتوبر | +40 | |||
| 01 أكتوبر | +33 |
منشورات القناة
Parte 37 de una serie centrada en herramientas MQL5 para análisis de acción del precio y automatización verificable.
El Sentiment Tilt Meter (STM) reduce la ambigüedad visual agregando métricas direccionales por vela en varios marcos temporales y produciendo una puntuación unificada y suavizada entre -100 y +100. Se muestra en un panel compacto, sin solapamientos, con marcas persistentes ancladas al cierre de cada barra para auditoría por hora y precio.
El modelo combina CBR, CPP y VAD (normalizado con ATR), aplica ponderaciones por timeframe, promedia y suaviza exponencialmente. Las señales filtran cruces por umbral, magnitud, persistencia e impulso.
La implementación usa EA con parámetros tipados, iATR por TF, buffer circular para histograma, UI precreada y OnTimer para procesar solo barras cerradas, con limpieza completa en OnDeinit.
👉 Léelo | Manual sobre redes neuronales | @mql5es
| 2 |  En foros técnicos persiste el mismo bloqueo: muchos indicadores solo están en .ex5, sin fuente, y pedir “edita y recompila” no escala cuando se usan varios. Una alternativa práctica es externalizar la lectura mediante iCustom: cargar el indicador por nombre y consumir sus búferes sin acceso al código.
El punto crítico es identificar qué búfer corresponde a lo visible en el gráfico. Un modo tipo “EXPLORAR” puede muestrear búferes, contabilizar valores reales, ceros y vacíos, y mostrar las últimas barras. Búfer con datos en casi todas las barras suele ser línea; búfer disperso suele ser señal.
Se separan dos fenómenos que a menudo se mezclan: valores tardíos (una barra cerrada pasa de vacío a valor) frente a repintado (un valor existente cambia o desaparece). Ambos se registran con hora, valor anterior y nuevo, y contadores acumulados, ignorando la barra en formación.
Los disparadore...
👉 Léelo | Documentación | @mql5es | 1 121 |
| 3 |  EA basado en SuperTrend TV con lógica intencionadamente mínima: abre compra cuando la dirección gira al alza y venta cuando gira a la baja, manteniendo una sola posición. El foco no está en la estrategia, sino en evitar desincronizaciones típicas al leer indicadores en barras en formación.
La ejecución se limita a barras cerradas. Lee el búfer de dirección vía iCustom, asigna número mágico para no interferir con órdenes manuales y coloca el stop en la propia línea (con margen opcional). Si al enviar la orden el precio ya ha cruzado la línea y el stop quedaría del lado incorrecto, la señal se descarta y se registra.
Incluye auditoría: se registran valores del indicador en cada barra cerrada y un script en Python verifica que cada cambio de tendencia genera exactamente una entrada, sin operaciones huérfanas ni duplicadas. El indicador se incrusta como recurso, por lo que debe compilar...
👉 Léelo | Documentación | @mql5es | 1 156 |
| 4 |  Firebase reduce el coste de mantener backend y permite centrarse en la lógica de la app, con dos opciones NoSQL: Realtime Database y Cloud Firestore.
Realtime Database prioriza latencia mínima y sincronización inmediata con un árbol JSON simple; encaja en chats, juegos y paneles en vivo, pero complica modelos con relaciones y consultas elaboradas.
Firestore usa colecciones y documentos, escala mejor y aporta consultas avanzadas, persistencia offline, operaciones atómicas, reglas de seguridad más finas e integración con Google Cloud.
El flujo práctico cubre creación de proyecto, registro de app, selección de región, reglas de seguridad y acceso vía REST. Se implementan CRUD con HTTP: POST para crear, GET para leer, PATCH para actualizar por ID y DELETE para borrar.
Aplicación directa en MT5/MQL5: enviar operaciones cerradas a Firestore y reconstruir un historial/portfolio en un pan...
👉 Léelo | Manual sobre redes neuronales | @mql5es | 2 040 |
| 5 |  Quienes operan con cuadrículas, martingala o promedios suelen dimensionar mal el capital por fijarse en la pérdida del último tramo. El fallo real llega antes: el stop-out se activa cuando el nivel de margen cae al umbral del bróker mientras la cadena sigue abierta.
Este EA calcula la exposición completa (paso × N(N−1)/2), el margen realmente bloqueado vía OrderCalcMargin y el porcentaje de “flotante + margen” sobre el equity, con stop-out como porcentaje. Es de solo lectura: no abre, cierra ni modifica posiciones.
El valor diferencial es convertir la cifra en contexto: analiza histórico M1 del símbolo y cuenta cuántas veces ya ocurrió un movimiento adverso equivalente, reiniciando el conteo por evento. También valida supuestos habituales: tick value/tick size para dinero por unidad de precio, reglas de margen en cobertura (SYMBOL_MARGIN_HEDGED) y cálculo por bandas k para no asumir...
👉 Léelo | CodeBase | @mql5es | 1 641 |
| 6 |  Un script en MQL5 permite generar un archivo de comandos para personalizar el Asistente de IA en MetaTrader 5 sin depender de APIs, DLLs ni servicios externos. La configuración se controla editando un prompt que define idioma, personalidad, menú y reglas de comportamiento.
El flujo es directo: ejecutar AI_Prompt_Writer.mq5 desde MetaEditor, elegir idioma y perfil, opcionalmente cambiar el nombre de salida, y generar el archivo en MQL5\Files (por defecto, AI_Prompt.txt). Al cargarlo en el asistente, se aplica un menú con acciones como análisis de noticias, gráficos, entradas/salidas y posiciones.
Incluye 11 idiomas de respuesta y múltiples personalidades predefinidas. El enfoque recomienda mantener restricciones estrictas: no permitir envío/modificación de órdenes, cambios de SL/TP, tamaños de lote, conexiones externas ni exposición de datos sensibles. El prompt pasa a ser una capa d...
👉 Léelo | CodeBase | @mql5es | 1 566 |
| 7 |  En MQL5 es posible ejecutar varios modelos ONNX ya entrenados y combinarlos en un único flujo de decisión, evitando construir un ensamblado ONNX complejo. Un caso práctico es un clasificador por votación que solo opera cuando los modelos coinciden.
Se usan dos modelos para EURUSD D1: regresión con 10 velas OHLC (2003–2022) para estimar el cierre siguiente y convertirlo a tres clases, y clasificación con 63 cierres (2010–2022) con salida directa en tres probabilidades. Ambos aplican normalización por desviación respecto a la media y división por desviación estándar.
El asesor experto opera al inicio del día. Con dos modelos, “mayoría” equivale a unanimidad: compra si ambos indican subida y vende si ambos indican bajada. En pruebas, el clasificador supera al regresor; el ejemplo es demostrativo y no apto para cuentas reales.
👉 Léelo | Documentación | @mql5es | 2 222 |
| 8 |  Session Range Desk MT5 v4.01 es un asesor experto educativo y de código abierto para cuentas de cobertura en MetaTrader 5, orientado a rupturas de un rango móvil basado en LookbackCandles. Integra filtro por ATR, cálculo de volumen por riesgo según distancia de stop y un panel gráfico. Varias instancias por símbolo pueden compartir estado mediante variables globales de la terminal. No usa grid, martingala ni promedios.
En el primer tick válido tras la hora configurada, calcula máximo/mínimo sobre barras completas previas. Si el rango queda fuera de los multiplicadores ATR definidos, se omite la sesión. La entrada se activa por toque o por cierre confirmado fuera del rango; el stop se fija en el borde opuesto. Gestión opcional: TP por múltiplo R, break-even y cierre parcial. Al final del día intenta cerrar en el siguiente tick.
Limitaciones: no es un sistema de protección de cuenta. ...
👉 Léelo | Market | @mql5es | 1 860 |
| 9 |  La analítica posterior a la operación suele limitarse a precio de entrada y cierre. Este EA añade métricas en R basadas en la distancia inicial del stop, registrada en la primera detección antes de cualquier ajuste, para evitar que el trailing altere la referencia.
Durante la vida de cada posición mide el recorrido máximo y mínimo del precio en múltiplos de R. Al cerrarse, genera una fila CSV en MQL5\Files con: ticket, símbolo, dirección, hora de apertura/cierre, entrada, riesgo, R máximo, R mínimo, R final y beneficio monetario. Las posiciones sin stop se omiten y se contabilizan.
El objetivo es separar dos patrones que se ven iguales en la curva de capital: operaciones que avanzan y devuelven recorrido frente a operaciones que nunca despegan. La media entre R máximo y R final lo cuantifica, y el panel muestra la pérdida media por operación.
No abre, modifica ni cierra órdenes. Se...
👉 Léelo | Guía de algotrading | @mql5es | 1 773 |
| 10 |  Automatizar estrategias en múltiples instrumentos suele implicar adjuntar y parametrizar un EA en cada gráfico. En pruebas y en ejecución real, esta duplicación complica la gestión, consume recursos y dificulta consolidar resultados, en especial al evaluar una curva global de rentabilidad.
Una plantilla “multibot” concentra el control en un solo gráfico y procesa el resto internamente, con listas en parámetros string para símbolos, lotes y timeframes, más valores por defecto cuando falten entradas. También exige diseño de Magic Numbers, control de frecuencia de envío y una UI mínima para no degradar rendimiento.
En MT5, el tester multidivisa sincroniza cotizaciones y permite una curva agregada; en MT4, esas llamadas suelen limitarse al símbolo bajo prueba, afectando solo al simulador. En trading en vivo, el enfoque funciona en ambos con diferencias menores de MQL.
👉 Léelo | Documentación | @mql5es | 2 184 |
| 11 |  Indicador para detección de bloques de órdenes basado en acción del precio. Se busca la “última vela opuesta” previa a un movimiento impulsivo que rompe estructura, asumiendo que ese rango concentra el flujo que preparó la ruptura.
La lógica opera en tres fases: validación de pivotes fractales (swing), confirmación de ruptura por cierre con distancia mínima y vela de impulso con cuerpo real suficiente, y búsqueda hacia atrás de la última vela contraria para definir la zona. La vela impulsiva confirma, pero no se dibuja como bloque.
Las zonas no mitigadas se extienden hasta la barra actual; al reentrar el precio, el bloque se congela en esa barra y pasa a gris o se oculta según configuración. Entradas relevantes: swing lookback, puntos mínimos de ruptura, % mínimo de cuerpo, ventana de búsqueda, usar cuerpo o rango completo, tamaño mínimo de zona, máximo de bloques a mantener y crite...
👉 Léelo | Documentación | @mql5es | 1 779 |
| 12 |  Un EA puede comportarse distinto entre brókers por diferencias en spread, horarios de negociación y especificaciones de contrato. Cambios en sesiones diarias alteran la barra D1 aunque el precio sea el mismo, afectando rangos y cálculos basados en velas.
Una utilidad de diagnóstico permite comparar dos brókers en paralelo: horarios por día laborable informados por el servidor y el cierre más tardío; tamaño de contrato, tick, valor del tick y valor por punto; swap largo/corto como % nocturno y anualizado.
Incluye medición de cobertura de sesión con historial M1 (minutos con cotización frente al intervalo negociado) para detectar lagunas, y muestreo de spread con mínimos/media/máximos y exportación opcional a CSV. Parámetros: SpreadSampleSec, CoverageDays, WriteCsv, CsvName. No envía órdenes ni modifica el entorno.
👉 Léelo | Cotizaciones | @mql5es | 1 750 |
| 13 |  Fair Value Gap Scanner identifica tres tipos de desequilibrios en velas y los representa como zonas alcistas y bajistas basadas en cierres confirmados. Las zonas pueden mantenerse visibles tras la corrección o eliminarse automáticamente según la configuración.
La mitigación puede definirse por primer contacto con la zona o por relleno completo. Un filtro de tamaño mínimo permite descartar brechas pequeñas en activos con mayor ruido. El procesamiento se realiza sobre nuevas velas, evitando reconstrucción de objetos en cada tick y manteniendo estable la carga del gráfico con historial legible.
Parámetros clave: Barras máximas (profundidad histórica), Puntos de brecha mínimos (umbral), Mostrar brechas alcistas/bajistas (dirección), Ocultar mitigadas (limpieza), Usar relleno completo (criterio), Barras de extensión (longitud), Habilitar alertas (nuevas brechas tras cierre). No ejecuta o...
👉 Léelo | Guía de algotrading | @mql5es | 2 314 |
| 14 |  IronHawk SMC Trade Zones M5 es un indicador gráfico para localizar oportunidades estructuradas en M5 usando únicamente velas cerradas. Combina pivotes confirmados, barridos de liquidez, BOS/CHoCH, desplazamiento, FVG, bloques de órdenes, RSI, MACD y métricas de riesgo basadas en ATR.
No ejecuta ni gestiona operaciones. Propone niveles de entrada, stop loss, TP1 y TP2 para análisis manual, con selección automática entre STOP y LIMIT. Incluye estados de ciclo (ARMED, ACTIVE, TP, SL, EXPIRED, INVALIDATED, AMBIGUOUS), sesgo estructural y régimen de mercado, además de un historial navegable y un registro CSV opcional.
Modo minorista: si hay menos de dos oportunidades orgánicas en el día, añade señales programadas tras 09:00 y 14:00 (hora servidor) con voto de EMA 20/50, MACD y RSI, usando ATR configurable. Requiere gráfico M5 y pruebas en demo antes de uso real.
👉 Léelo | Cotizaciones | @mql5es | 2 012 |
| 15 |  Trabajo en MQL5 con redes neuronales sin frameworks externos avanza hacia un punto crítico: los datos. La elección recae en MNIST por disponibilidad y tamaño, con imágenes 28x28, normalmente en escala de grises, a menudo en PNG.
La biblioteca estándar de MQL5 no incluye lectura PNG, por lo que toca implementar un lector básico. El primer paso es validar la firma del archivo y luego procesar su estructura por bloques para extraer metadatos.
Al mapear cabeceras con structs aparecen valores “invertidos”. No es un fallo del lenguaje: es un problema de endianness. PNG usa campos en big-endian, y MQL5 suele trabajar en little-endian, obligando a convertir enteros al leerlos.
👉 Léelo | Foro | @mql5es | 2 362 |
| 16 |  Continuación sobre OBJ_CHART y archivos de plantilla en MQL5, centrada en cómo MetaTrader 5 gestiona subventanas, objetos e indicadores sin necesidad de código adicional.
Los OBJ_CHART creados dentro de la subventana del indicador se eliminan automáticamente al retirar el indicador, ya que la subventana deja de existir. La liberación explícita de memoria de instancias de clase sigue siendo obligatoria para evitar avisos.
El objetivo práctico es colocar dos indicadores en una misma subventana, aunque estén diseñados para subventanas separadas. Se propone preparar cada indicador en un gráfico limpio, desactivar temporalmente el desplazamiento, configurarlo y guardar su estado en plantillas independientes.
La integración final consiste en crear múltiples OBJ_CHART en una subventana y aplicar a cada gráfico una plantilla durante la construcción, usando el ID del gráfico embebido, forza...
👉 Léelo | Foro | @mql5es | 2 144 |
| 17 |  El artículo muestra cómo llevar la factorización matricial desde regresión a clasificación en MQL5 para crear un “clasificador de mercado” basado en media móvil. El modelo aprende de histórico y produce dos salidas binarias simultáneas: dirección esperada de la media móvil y relación precio–media, evitando confundirlo con multiclase.
La ejecución combina lógica de trading y ML: solo se abre compra si ambas probabilidades superan 0,5 y venta si ambas caen por debajo. Si una posición contradice la predicción, se cierra; si no, se gestiona con actualización de stop.
El ajuste usa SVD (OpenBLAS) para obtener coeficientes óptimos, con normalización por media y desviación estándar. En backtest diario EURUSD 2020–2025, la curva crece pero revela señal perdida y un 43% de aciertos, dejando margen claro para iterar.
👉 Léelo | Calendario | @mql5es | 1 856 |
| 18 |  El artículo muestra un límite práctico de MetaTrader 5: ChartIndicatorAdd permite cargar indicadores en el gráfico principal, pero falla al apuntar al chart embebido en un objeto OBJ_CHART, aunque se disponga de su identificador.
La solución cambia de enfoque: usar archivos de plantilla como “paquetes” de configuración que incluyen listas de indicadores y subventanas, evitando reconstruir todo por código. Con la plantilla guardada desde un gráfico limpio, puede aplicarse después de forma controlada.
La idea clave para desarrolladores de trading algorítmico es combinar recursos internos (indicadores integrados) con plantillas para replicar setups completos dentro de gráficos embebidos, reduciendo programación repetitiva y habilitando interfaces más interactivas.
👉 Léelo | Freelance | @mql5es | 1 786 |
| 19 |  El artículo muestra por qué encadenar perceptrones no crea una “red” útil si cada uno aprende aislado: sin intercambio de información, las salidas convergen por separado y no resuelven un objetivo común.
La clave técnica es tratar la cascada como una sola expresión compuesta, donde ajustar un peso o sesgo afecta a todo el sistema. En lugar de depender automáticamente de retropropagación, se propone un control explícito del ajuste.
En MQL5 se refactoriza el entrenamiento: se retira el método Learning y se añade un procedimiento para aplicar el mismo delta de peso/sesgo a todos los perceptrones, forzando convergencia conjunta.
Se añade interacción en tiempo real para probar iteraciones, número de perceptrones y función de activación (identidad, eLU) sin recompilar, útil para depurar y entender el comportamiento antes de escalar topologías.
👉 Léelo | Manual sobre redes neuronales | @mql5es | 1 617 |
| 20 |  Panel de gestión de órdenes para trading automatizado con control por botones. Permite definir el número de posiciones y abrir operaciones de compra o venta según lote y cantidad configurada.
Incluye cierres masivos por estado: cerrar todas las órdenes en beneficio, en pérdida o todas las abiertas. También permite aplicar Take Profit y Stop Loss a todas las operaciones en ejecución mediante un valor único.
Ofrece trailing activable/desactivable y creación de órdenes pendientes de compra/venta por límite, con opción de eliminar todas las pendientes. Incorpora cierres condicionales por encima o por debajo de un precio indicado.
Parámetros del EA: ejecución por segundo para trailing, Break Even automático para órdenes sin SL y trailing por defecto. Añade calculadora de tamaño de lote por % de riesgo y SL en pips, mostrando lote máximo y pérdida máxima.
👉 Léelo | Cotizaciones | @mql5es | 1 619 |
