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Trading Algorítmico MQL5

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📈 Аналитический обзор Telegram-канала Trading Algorítmico MQL5

Канал Trading Algorítmico MQL5 (@mql5es) языкового сегмента Испанский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 42 903 подписчиков, занимая 2 827 место в категории Криптовалюты и 1 999 место в регионе Испания.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 42 903 подписчиков.

Согласно последним данным от 09 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 603, а за последние 24 часа — 6, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.83%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.13% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 928 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 343 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 6.
  • Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как léelo, indicador, gráfico, señal, análisis.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
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Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 10 июля, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Криптовалюты.

42 903
Подписчики
+624 часа
+1707 дней
+60330 день

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Привлечение подписчиков
июль '26
июль '26
+255
в 0 каналах
июнь '26
+870
в 0 каналах
Get PRO
май '26
+1 516
в 0 каналах
Get PRO
апрель '26
+1 471
в 0 каналах
Get PRO
март '26
+19 841
в 0 каналах
Get PRO
февраль '26
+2 045
в 2 каналах
Get PRO
январь '26
+2 504
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '25
+1 739
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '25
+1 613
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '25
+1 793
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '25
+1 525
в 0 каналах
Get PRO
август '25
+1 460
в 0 каналах
Get PRO
июль '25
+1 656
в 0 каналах
Get PRO
июнь '25
+1 274
в 0 каналах
Get PRO
май '25
+1 552
в 0 каналах
Get PRO
апрель '25
+2 110
в 0 каналах
Get PRO
март '25
+1 844
в 0 каналах
Get PRO
февраль '25
+1 535
в 0 каналах
Get PRO
январь '25
+1 826
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '24
+1 739
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '24
+2 409
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '24
+2 360
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '24
+7 122
в 0 каналах
Дата
Привлечение подписчиков
Упоминания
Каналы
10 июля+19
09 июля+10
08 июля+64
07 июля+16
06 июля+62
05 июля+10
04 июля+15
03 июля+20
02 июля+22
01 июля+17
Посты канала
Parte 19 de la serie MQL5 sobre scalping con Envelopes completa la automatización: ejecución de órdenes y gestión de riesgos
Parte 19 de la serie MQL5 sobre scalping con Envelopes completa la automatización: ejecución de órdenes y gestión de riesgos sobre las señales definidas en la Parte 18. La arquitectura se orienta a módulos: evaluación de señales, conversión a demandas de trading (abrir/cerrar, bloquear compras/ventas), y control de seguridad con SL/TP, tamaño de lote por saldo, límites de órdenes y pérdidas. En implementación se definen interfaces y clases: IAdvisorStrategyExpression y ASSignal (Evaluate, reset y disparo por transición), colecciones de señales y AdvisorStrategy para registrar y evaluar aperturas/cierres. Se incorpora MoneyManager (GetLotSize, NormalizeLots, GetNextLevel) y un framework de módulos de estrategia (TradeStrategy, OpenModuleBase, MultipleOpenModule_1) para validar margen, abrir/cerrar y agrupar acciones, integrándose en el procesamiento de ticks del EA. 👉 Léelo | Señales | @mql5es

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SupremAutoFibo amplía sus ajustes para la visualización de niveles Fibonacci. Se añade un parámetro único para modificar el ancho del rango 0–100%, manteniendo fijo el nivel 0. Al aumentar el coeficiente, el nivel 100% se aleja proporcionalmente y el resto de niveles se reubican con el mismo factor desde el nivel 0. También se incorpora el desplazamiento vertical con un paso proporcional al ancho configurado. Con un valor 0,5 el conjunto de niveles se mueve en la dirección del nivel 0 en media anchura del rango. Las configuraciones predefinidas incluyen un perfil “Grand”, además de variantes con ancho duplicado y desplazamiento vertical equivalente a media anchura. 👉 Léelo | CodeBase | @mql5es
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¿Tiene asesores en MQL4 y piensa que trasladarlos a MetaTrader 5 tomará demasiado tiempo? Comprobemos eso ahora mismo. Primero vamos a tomar un asesor listo de CodeBase en MQL5.com y a pasarlo a ChatGPT; luego obtendremos la versión en MQL5, la compilaremos en MetaEditor y la ejecutaremos en el simulador de estrategias. El proceso completo tomará solo unos minutos. Si no desea lidiar con el código o transferir el programa manualmente, hay una opción aún más simple.  En el sitio MQL5.com está disponible el servicio «Freelance», donde podrá encargar la conversión de asesores, indicadores y otras aplicaciones a desarrolladores profesionales. Comentar el vídeo: 👉 Comunidad de tráders 👉 Canal oficial de MetaQuotes en YouTube
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MQTTFive es un cliente MQTT 5.0 para MQL5, distribuido como biblioteca de inclusión para conectar asesores y scripts de MetaTrader 5 con brokers MQTT como Mosquitto, EMQX o HiveMQ. Permite publicar precios y señales, recibir comandos desde sistemas externos y supervisar el estado de ejecución. Implementación sin DLL, en MQL5 puro, con API de sockets propia y soporte completo de MQTT v5.0. Incluye QoS 0/1/2 con reenvío automático, propiedades CONNECT/CONNACK (duración de sesión, límites de paquetes y alias), mensajes diferidos, alias de temas, control de flujo y opciones de suscripción avanzadas. Soporta TLS/SSL, payload binario y UTF-8. Instalación: copiar 5 archivos en MQL5/Include/MQTTFive/ y usar #include <MQTTFive/MQTTClient.mqh>. API principal: Connect, Disconnect, ForceDisconnect, Publish, Subscribe, Unsubscribe, Loop y SetCallback. Requiere MT5 build 3390+ y un broker MQTT 5.... 👉 Léelo | Market | @mql5es
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La combinación Parabolic SAR + RVI se evalúa como motor de señales en MT5, mezclando detección de tendencia (SAR) con confirm
La combinación Parabolic SAR + RVI se evalúa como motor de señales en MT5, mezclando detección de tendencia (SAR) con confirmación de impulso (RVI). Se prueban 10 patrones, activados mediante un parámetro tipo mapa de bits (PatternsUsed), ejecutando un patrón por vez en un EA generado con el asistente MQL5. El banco de pruebas usa GBP/CHF en H4 durante 2023, con validación walk-forward en 2025. El SAR aporta puntos de stop dinámico y posibles reversos; el RVI mide vigor comparando cierre vs rango y usa una línea de señal suavizada para cruces. En resultados parciales: el patrón de “reversión SAR + cruce del RVI por cero” pasó walk-forward; los patrones de “soporte SAR con RVI en tendencia” y “ruptura SAR con divergencia RVI” no lo superaron. Se proponen filtros (STD-DEV, ATR, volumen, noticias) para reducir ruido y falsas señales. 👉 Léelo | Market | @mql5es
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SupremAutoFibo_Grand añade una opción para ajustar el número de segmentos del objeto gráfico asociado a los niveles Fibonacci. El cambio se realiza mediante un parámetro de entrada, permitiendo definir cuántas divisiones se muestran en el trazado. Esto facilita adaptar la visualización a distintas resoluciones, marcos temporales y preferencias de lectura del gráfico. La variante SupremAutoFibo_Grand_xN refleja esta capacidad de configuración, manteniendo el enfoque en el control de presentación del objeto sin alterar la lógica principal de cálculo de niveles. 👉 Léelo | Documentación | @mql5es
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Parte 23 de una serie práctica sobre MQL5: automatización del método Opening Range Breakout (ORB) en MetaTrader 5, con foco en ejecución programada, control por tiempo y gestión básica de operaciones. El ORB define un rango con el máximo y mínimo del primer bloque tras la apertura (típicamente 5/15/30/60 minutos). Señal alcista si el cierre supera el máximo; bajista si el cierre perfora el mínimo. Se comentan confirmaciones por cierre, margen o retesteo. Implementación tipo EA: detectar la apertura (p. ej., 09:30 servidor) separando hora y fecha, capturar la primera vela M15, dibujar niveles y luego validar rupturas en M5 usando series y cierres consecutivos para filtrar gaps y ruido. Operativa con SL en el extremo opuesto del rango, TP por RRR, MagicNumber y límite de una ruptura diaria. 👉 Léelo | Cotizaciones | @mql5es
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En el trading minorista persiste un error recurrente: asumir que una racha de velas alcistas obliga a una reversión bajista.
En el trading minorista persiste un error recurrente: asumir que una racha de velas alcistas obliga a una reversión bajista. Esa lectura se apoya en intuición y patrones subjetivos, no en estimaciones probabilísticas verificables. En entornos institucionales se aplican modelos estocásticos, en particular cadenas de Markov. Bajo la propiedad de “ausencia de memoria”, el siguiente estado depende del estado actual y de una matriz de transición histórica, no de la secuencia completa previa. La implementación típica clasifica estados (expansión alcista o bajista), actualiza en tiempo real la matriz de transiciones y muestra probabilidades explícitas de que la próxima vela resulte verde o roja. Se usa como filtro: una señal contraria pierde prioridad si la transición histórica favorece la continuación con margen suficiente. 👉 Léelo | Guía de algotrading | @mql5es
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9
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El artículo refactoriza el servicio de repetición/simulación en MetaTrader 5 para mejorar la consistencia temporal al construir barras de 1 minuto, un punto crítico cuando hay alta volatilidad o ticks con diferencias de pocos milisegundos. La solución simplifica el archivo del servicio y mueve la lógica a una clase, aplicando encapsulación: menos comprobaciones costosas por iteración y un único punto de bloqueo controlado por bucles internos, con salidas claras (pausa, fin de datos o cierre del gráfico). El nuevo enfoque reduce la sobrecarga de temporización, acumula retrasos y pausa de forma ajustable, incorpora auditoría del tiempo de construcción y logra precisión sub-milisegundo en CPU, evitando depender de OpenCL/GPU. También prepara la siguiente fase: generar ticks simulados con un Random Walk guiado por reglas, no por aleatoriedad pura, para producir secuencias auditables y ... 👉 Léelo | Guía de algotrading | @mql5es
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El IMR funciona como un panel cuantitativo para contextualizar setups de ICT/SMC según el régimen del mercado. El problema ha
El IMR funciona como un panel cuantitativo para contextualizar setups de ICT/SMC según el régimen del mercado. El problema habitual no es la “mala estrategia”, sino aplicarla fuera de fase: acumulación, distribución o continuación. La lectura combina Hurst, ADX y regresión lineal (R²) para separar tendencia, reversión y ruido. Hurst > 0,55 indica persistencia; < 0,45 sugiere reversión a la media; ≈0,50 no ofrece sesgo. ADX mide compromiso: <20–25 lateralidad, 25–50 condiciones operables, >50 posible clímax y riesgo de giro. RegScore resume pendiente y calidad del ajuste: +100/–100 con R² ≥ 0,60 marca movimientos lineales y “demasiado limpios” en el periodo. No es entrada, es alerta. Con Hurst < 0,45, +100 favorece buscar contexto bajista (breaker u OB); –100 favorece OB alcista en descuento. Con Hurst > 0,55, +100 valida fuerza y pide esperar retrocesos para continuación. 👉 Léelo | VPS | @mql5es
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El indicador Dynamic Fair Value Gap (FVG) para MQL5 identifica desequilibrios de precio no mitigados mediante un patrón de 3
El indicador Dynamic Fair Value Gap (FVG) para MQL5 identifica desequilibrios de precio no mitigados mediante un patrón de 3 velas y marca la zona de brecha pendiente, tanto en escenarios alcistas como bajistas. Elimina de forma automática los FVG mitigados cuando el precio vuelve a tocar la zona, manteniendo el gráfico sin elementos obsoletos. Las áreas activas se extienden hacia adelante en el tiempo con una longitud configurable, por defecto 18 barras. Incluye niveles diarios previos de referencia (máximo y mínimo de ayer) con líneas horizontales que se actualizan al cambio de sesión. Integra alertas de la plataforma (ventanas, sonido y push) al generarse un nuevo FVG. Parámetros clave: BarsToKeep (300), ForwardBars (18) y RectangleFill (relleno o contorno). 👉 Léelo | Calendario | @mql5es
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El artículo amplía el uso de monoides en trading algorítmico introduciendo acciones monoidales, que permiten transformar el e
El artículo amplía el uso de monoides en trading algorítmico introduciendo acciones monoidales, que permiten transformar el espacio de decisiones (no solo combinarlo) para reducir y reestructurar datos en aprendizaje no supervisado. Se analiza cómo medir la sensibilidad del modelo a cinco “parámetros” clave: periodo retrospectivo, marco temporal, precio aplicado, indicador y tipo de estrategia (rango/tendencia). Para priorizar qué mejorar, se proponen métricas de importancia: pesos de Gini en Random Forest, importancia por permutación con Gradient Boosting, valores SHAP y RFE con SVM. Con esas señales, la idea práctica es extender el conjunto monoidal justo donde el modelo es más sensible: añadir nuevos indicadores o nuevos periodos retrospectivos (p. ej., cambiar múltiplos), normalizando salidas a 0–100 para ajustar mejor trailing stops en MT5. 👉 Léelo | Foro | @mql5es
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El indicador HLCrossSigForDeMarker permite modificar el timeframe desde los parámetros de entrada, lo que facilita su uso en
El indicador HLCrossSigForDeMarker permite modificar el timeframe desde los parámetros de entrada, lo que facilita su uso en configuraciones multi‑periodo sin cambiar el gráfico principal. Para su funcionamiento es necesario disponer del archivo HLCrossSigForDeMarker.ex5 en la carpeta de datos del terminal, dentro de MQL5\Indicators. Sin ese binario, la carga del indicador y sus cálculos no se completan correctamente. La variante HLCrossSigForDeMarker_HTF se utiliza para trabajar con un marco temporal superior, manteniendo la lógica del indicador base y delegando la ejecución en el archivo requerido. 👉 Léelo | Market | @mql5es
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El artículo muestra cómo usar un Modelo de Mezcla Gaussiana Latente (LGMM) para detectar estructuras ocultas en datos de indi
El artículo muestra cómo usar un Modelo de Mezcla Gaussiana Latente (LGMM) para detectar estructuras ocultas en datos de indicadores de MetaTrader 5, tratando el mercado como una combinación de varios “regímenes” probabilísticos. Se entrena con EM y produce, por barra, un vector de probabilidades de pertenencia a cada componente. El flujo técnico combina MQL5 y Python: extracción de OHLCT e indicadores, entrenamiento con GaussianMixture, exportación a ONNX y consumo en MQL5 mediante un wrapper que gestiona dos salidas (etiqueta y probabilidades). Esto permite construir un indicador que visualiza clústeres como histograma coloreado. Para elegir el número de componentes se usan AIC/BIC, pasando de 3 a 5 para reducir ambigüedad. Luego, las probabilidades latentes se integran como features en un Random Forest y se implementa un EA que opera según la clase predicha y cierra tras un LOOKA... 👉 Léelo | VPS | @mql5es
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Esta entrega añade la pieza que faltaba al EA multi-IA en MT5: evaluación objetiva. En vez de asumir que votar entre 4 modelo
Esta entrega añade la pieza que faltaba al EA multi-IA en MT5: evaluación objetiva. En vez de asumir que votar entre 4 modelos mejora el resultado, se registra cada ciclo en un diario y se califica, con el mismo umbral y horizonte, tanto a cada IA “como si operara sola” como al voto combinado. El núcleo es un scorecard y un JournalEntry que guardan señales, validez de respuesta, decisión agregada y vencimiento. Al expirar, se calcula el movimiento y se asignan aciertos/errores solo para señales direccionales; HOLD y fallos de API no distorsionan métricas. Todo se vuelca a CSV y a un panel en el gráfico. Además se integra el costo real por ronda: se acumula USD por proveedor que respondió, permitiendo decidir con datos si el extra de acierto justifica pagar varias APIs, o si conviene reponderar/podar modelos y ajustar el horizonte. 👉 Léelo | Señales | @mql5es
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16
Indicador PEMA en formato de velas para análisis técnico. Las velas se generan a partir del procesamiento de las series tempo
Indicador PEMA en formato de velas para análisis técnico. Las velas se generan a partir del procesamiento de las series temporales de precios mediante el algoritmo PEMA. En lugar de presentar una única curva suavizada, la salida se reexpresa como velas derivadas de los valores calculados, permitiendo observar estructura, dirección y cambios de ritmo con mayor granularidad. Este enfoque puede resultar más informativo en escenarios donde la media móvil oculta oscilaciones relevantes o transiciones rápidas. El objetivo es facilitar la lectura de tendencia y volatilidad del componente filtrado, manteniendo una visualización similar a la acción del precio. 👉 Léelo | Documentación | @mql5es
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MetaTrader 5 limita la lectura de la microestructura cuando se alterna entre marcos altos y bajos. Las velas D1/H4 agregan in
MetaTrader 5 limita la lectura de la microestructura cuando se alterna entre marcos altos y bajos. Las velas D1/H4 agregan información y el cambio de timeframe no conserva la referencia visual del período superior. Los separadores nativos son estáticos y poco útiles en intradía. Market Periods Synchronizer propone un indicador MQL5 basado en objetos (OBJ_VLINE, OBJ_RECTANGLE, texto) que alinea límites HTF dentro de gráficos LTF. Permite múltiples marcos superiores con color/estilo, relleno por vela, líneas de apertura/cierre, series menores no solapadas y control de visibilidad. La actualización usa temporizador y una rutina RefreshLines() con CopyTime/CopyOpen/CopyClose. Se emplea un buffer ficticio para cumplir OnCalculate(). El rendimiento mejora limitando el dibujo al rango visible con CHART_FIRST_VISIBLE_BAR y CHART_WIDTH_IN_BARS. 👉 Léelo | Manual sobre redes neuronales | @mql5es
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Indicador de monitorización de spread con panel compacto configurable en la esquina superior izquierda del gráfico. El panel
Indicador de monitorización de spread con panel compacto configurable en la esquina superior izquierda del gráfico. El panel actualiza en cada tick cuatro métricas: spread actual en puntos y pips, mínimo de la sesión desde la conexión, máximo desde la activación y media de la sesión mediante promedio aritmético móvil. El valor de spread cambia de color al superar un umbral definido, lo que facilita detectar incrementos de coste de ejecución durante noticias, aperturas de sesión o baja liquidez. Las estadísticas se reinician al reactivar el indicador o reiniciar la plataforma. Parámetros: colores para spread normal y amplio, umbral en puntos, tamaño de fuente y desplazamientos X/Y. Implementación basada en OBJ_LABEL, sin buffers sobre el precio, compatible con cualquier símbolo y marco temporal. 👉 Léelo | Calendario | @mql5es
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En junio, MetaQuotes ha participado en la una de las mayores exposiciones internacionales del sector, la iFX EXPO Internation
En junio, MetaQuotes ha participado en la una de las mayores exposiciones internacionales del sector, la iFX EXPO International 2026 en Limassol, como patrocinador de oro. Hemos grabado pequeñas entrevistas con los representantes de algunas empresas de corretaje. Estos han compartido su experiencia utilizando las soluciones de MetaQuotes, nos han hablado sobre el desarrollo de MetaTrader 5 y los nuevos productos del ecosistema, y también sobre las oportunidades que abren para el negocio de corretaje moderno. Muchas de las soluciones de las que hablan los participantes de las entrevistas han sido presentadas en nuestro estand en la iFX EXPO 2026: • Ultency — la plataforma para la agregación de liquidez y la ejecución de órdenes. • metatrader.com — el nuevo portal con noticias financieras, análisis y ideas de trading. • Los pagos integrados, que permiten recargar cuentas comerciales directamente desde MetaTrader. Comentar el vídeo: 👉 Comunidad de tráders 👉 Canal oficial de MetaQuotes en YouTube
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El artículo aborda un problema habitual en indicadores: elegir el período correcto. Períodos cortos amplifican ruido; largos
El artículo aborda un problema habitual en indicadores: elegir el período correcto. Períodos cortos amplifican ruido; largos llegan tarde. La propuesta evita esa optimización usando múltiples períodos simultáneamente y dejando que reducción de dimensionalidad (con UMAP) condense todas las señales en una representación más informativa para modelado. En MQL5 se diseña una base reutilizable para indicadores de un solo búfer (lectura, diferenciación, acceso seguro), y se implementa WPR heredando esa clase. Se suman utilidades clave: detección de nueva vela, acceso a datos del símbolo/mercado, y un contenedor ONNXFloat para cargar, validar, configurar tensores y ejecutar inferencias con gestión automática de memoria. El flujo termina exportando OHLC y WPR multi-período, escalando datos y evaluando modelos con validación cruzada temporal, comparando rendimiento antes y después de aplicar ... 👉 Léelo | VPS | @mql5es
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