Implementando el algoritmo de aprendizaje ARIMA en MQL5
En este artículo, implementaremos un algoritmo que aplica un modelo autorregresivo de media móvil integrada (modelo Box-Jenkins) utilizando el método de minimización de la función de Powell. Box y Jenkins argumentaron que la mayoría de las series temporales se pueden modelar con una o ambas estructuras.
Representaciones en el dominio de la frecuencia de series temporales: El espectro de potencia
En este artículo, veremos métodos asociados con el análisis de series temporales en el dominio de la frecuencia. También prestaremos atención a los beneficios del estudio de las funciones espectrales de series temporales al construir modelos predictivos. Además, analizaremos algunas perspectivas prometedoras para el análisis de series temporales en el dominio de la frecuencia utilizando la transformada discreta de Fourier (DFT).
Teoría de categorías en MQL5 (Parte 1)
La teoría de categorías es un área diversa y en expansión de las matemáticas, relativamente inexplorada aún en la comunidad MQL. Esta serie de artículos tiene como objetivo destacar algunos de sus conceptos para crear una biblioteca abierta y seguir utilizando esta maravillosa sección para crear estrategias comerciales.
Alan Andrews y sus métodos de análisis de series temporales
Alan Andrews es uno de los "educadores" más célebres del mundo moderno en el campo del trading. Su "tridente" está incluido en casi todos los programas modernos de análisis de cotizaciones, pero la mayoría de los tráders no utilizan ni una quinta parte de las posibilidades que ofrece esta herramienta. Y el curso original de Andrews incluye una descripción no solo del tridente (aunque sigue siendo lo esencial), sino también de algunas otras líneas útiles. Este artículo ofrece al lector una idea de las maravillosas técnicas de análisis de gráficos que Andrews enseñó en su curso original. Le advertimos que hay muchas fotos.
Transformada discreta de Hartley
En este artículo nos familiarizaremos con uno de los métodos de análisis espectral y de procesamiento de señales: la transformada discreta de Hartley. Con ella podremos filtrar señales, analizar su espectro y mucho más. Las capacidades de la DHT no son inferiores a las de la transformada discreta de Fourier. Sin embargo, a diferencia de este, la DHT utiliza solo números reales, lo cual la hace más cómoda de implementar en la práctica y los resultados de su aplicación resultan más visuales.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 47): Espacio continuo de acciones
En este artículo ampliamos el abanico de tareas de nuestro agente. El proceso de entrenamiento incluirá algunos aspectos de la gestión de capital y del riesgo que forma parte integral de cualquier estrategia comercial.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 1): Análisis de regresión
De manera consciente o inconsciente, el tráder moderno está casi siempre en busca de nuevas ideas, probando constantemente nuevas estrategias, modificándolas y descartando las que han fracasado. Este proceso de investigación requiere mucho tiempo y se ve acompañado por muchos errores. En esta serie de artículos, intentaré demostrar que el Wizard MQL5 es un verdadero apoyo para el tráder. Gracias al Wizard, el tráder podrá ahorrar tiempo a la hora de poner en práctica sus ideas. Asimismo, podrá reducir la probabilidad de que surjan errores por duplicación de código. En lugar de perder el tiempo con el código, los tráders tendrán la posibilidad de poner en práctica su filosofía comercial.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 57): Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC)
Hoy le proponemos introducir un algoritmo bastante nuevo, el Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC), que permite la construcción de políticas de variable latente dentro de un marco de maximización de la entropía.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 59): Dicotomía de control (DoC)
En el artículo anterior nos familiarizamos con el transformador de decisión. Sin embargo, el complejo entorno estocástico del mercado de divisas no nos permitió aprovechar plenamente el potencial del método presentado. Hoy veremos un algoritmo que tiene como objetivo mejorar el rendimiento de los algoritmos en entornos estocásticos.
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 55): Clase de colección de indicadores
En este artículo, seguiremos desarrollando las clases de los objetos de indicador y sus colecciones. Crearemos la descripción para cada objeto de indicador y ajustaremos la clase de colección para un almacenamiento y obtención correctos de los objetos de indicador desde la lista de colección.
Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 64): Profundidad del mercado, clases del objeto de instantánea y del objeto de serie de instantáneas del DOM
En este artículo, vamos a crear dos clases: la clase del objeto de instantánea del DOM y la clase del objeto de serie de instantáneas del DOM, además, simularemos la creación de la serie de datos del DOM.
Mejore sus gráficos comerciales con una GUI interactiva basada en MQL5 (Parte III): Interfaz comercial simple y móvil
En esta serie de artículos analizamos la integración de interfaces gráficas interactivas en paneles comerciales móviles en MQL5. En la tercera parte, utilizaremos los desarrollos de las partes anteriores para convertir paneles comerciales estáticos en dinámicos.
Experimentos con redes neuronales (Parte 7): Transmitimos indicadores
Ejemplos de transmisión de indicadores a un perceptrón. En el artículo ofreceremos conceptos generales y presentaremos un asesor listo para usar muy simple, así como los resultados de su optimización y sus pruebas forward.
Algoritmo de recompra: simulación del comercio multidivisa
En este artículo crearemos un modelo matemático para simular la formación de precios multidivisa y completaremos el estudio del principio de diversificación en la búsqueda de mecanismos para aumentar la eficiencia del trading que inicié en el artículo anterior con cálculos teóricos.
Teoría de categorías en MQL5 (Parte 13): Eventos del calendario con esquemas de bases de datos
El artículo analiza cómo se pueden incluir esquemas de bases de datos para la clasificación en MQL5. Vamos a repasar brevemente cómo los conceptos de esquema de base de datos pueden combinarse con la teoría de categorías para identificar información textual (cadenas) relevante para el comercio. La atención se centrará en los eventos del calendario.
Algoritmos de optimización de la población
Artículo de introducción a los algoritmos de optimización (AO). Clasificación. En el artículo, intentaremos crear un banco de pruebas (un conjunto de funciones) que servirá en el futuro para comparar los AO entre sí, e incluso, quizás, para identificar el algoritmo más universal de todos los ampliamente conocidos.
Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 70): Ampliación de la funcionalidad y actualización automática de la colección de objetos de gráfico
En este artículo, ampliaremos la funcionalidad de los objetos de gráfico, organizaremos la navegación por los gráficos, crearemos capturas de pantalla, y también guardaremos plantillas y las aplicaremos a los gráficos. Asimismo, implementaremos la actualización automática de la colección de objetos de gráfico, sus ventanas y los indicadores en ellas.
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo del mono (Monkey algorithm, MA)
En este artículo analizaremos el algoritmo de optimización "Algoritmo del Mono" (MA). La capacidad de estos ágiles animales para superar obstáculos complicados y alcanzar las copas de los árboles más inaccesibles fue la base de la idea del algoritmo MA.
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 56): Objeto del indicador personalizado, obtención de datos de parte de los objetos de indicador en la colección
En el presente artículo, vamos a considerar la creación de un objeto del indicador personalizado para usarlo en los asesores expertos. Mejoraremos un poco las clases de la biblioteca y escribiremos los métodos para obtener los datos de parte de los objetos de indicador en los expertos.
DoEasy. Elementos de control (Parte 7): Elemento de control "etiqueta de texto".
En este artículo, crearemos la clase de control «Etiqueta de texto» de WinForms. Dicho objeto se podrá colocar en cualquier lugar de nuestro contenedor, y su propia funcionalidad replicará algunas de las funcionalidades de las etiquetas de texto de MS Visual Studio: podremos establecer los parámetros de fuente para el texto mostrado.
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 97): Procesamiento independiente del desplazamiento de los objetos de formulario
En el presente artículo, analizaremos la implementación del desplazamiento independiente de cualquier objeto de formulario con el ratón, y también complementaremos la biblioteca con mensajes de error y nuevas propiedades de transacciones previamente introducidos en el terminal y MQL5.
Teoría de categorías en MQL5 (Parte 7): Dominios múltiples, relativos e indexados
La teoría de categorías es un apartado diverso y en expansión de las matemáticas, que solo recientemente ha comenzado a ser trabajado por la comunidad MQL5. Esta serie de artículos tiene por objetivo repasar algunos de sus conceptos para crear una biblioteca abierta y seguir usando este maravilloso apartado en la creación de estrategias comerciales.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 24): Mejorando la herramienta para el Transfer Learning
En el último artículo, creamos una herramienta capaz de crear y editar arquitecturas de redes neuronales. Hoy querríamos proponerles continuar con el desarrollo de esta herramienta, para lograr que resulte más fácil de usar. En cierto modo, esto se aleja un poco de nuestro tema, pero estará de acuerdo con que la organización del espacio de trabajo desempeña un papel importante en el resultado final.
Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 62): Actualización de las series de tick en tiempo real, preparando para trabajar con la Profundidad del mercado
En este artículo, vamos a desarrollar la actualización de la colección de datos de tick en tiempo real, y prepararemos una clase del objeto de símbolo para manejar la Profundidad del mercado, con la que empezaremos a trabajar a partir del siguiente artículo.
DoEasy. Elementos de control (Parte 9): Reorganizando los métodos de los objetos WinForms, los controles "RadioButton" y "Button"
En este artículo, ordenaremos los nombres de las clases de objeto WinForms y crearemos los objetos WinForms Button y RadioButton.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 28): Proyecto Expert Advisor — Clase C_Mouse (I)
Cuando los primeros sistemas capaces de factorizar algo comenzaron a ser producidos, todo requería la intervención de ingenieros con un amplio conocimiento sobre lo que se estaba diseñando. Estamos hablando de los albores de la computación, una época en la que ni siquiera existían terminales que permitieran la programación de algo. A medida que el desarrollo avanzaba y crecía el interés para que más personas pudieran crear algo, surgían nuevas ideas y métodos para programar esas máquinas, que antes dependían de la modificación de la posición de los conectores. Fue entonces cuando aparecieron los primeros terminales.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 43): Dominando las habilidades sin función de recompensa
El problema del aprendizaje por refuerzo reside en la necesidad de definir una función de recompensa, que puede ser compleja o difícil de formalizar. Para resolver esto, se están estudiando enfoques basados en la variedad de acciones y la exploración del entorno que permiten aprender habilidades sin una función de recompensa explícita.
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 57): Objeto de datos del búfer de indicador
En este artículo, vamos a desarrollar el objeto que incluirá todos los datos de un búfer de un indicador. Estos objetos serán necesarios para almacenar los datos de serie de los búferes de indicadores, a través de los cuales será posible ordenar y comparar los datos de los búferes de cualquier indicador, así como otros datos parecidos.
Experimentos con redes neuronales (Parte 4): Patrones
Las redes neuronales lo son todo. Vamos a comprobar en la práctica si esto es así. MetaTrader 5 como herramienta autosuficiente para el uso de redes neuronales en el trading. Una explicación sencilla.
Desarrollando un cliente MQTT para MetaTrader 5: metodología de TDD
El presente artículo representa el primer intento de desarrollar un cliente MQTT nativo para MQL5. El MQTT es un protocolo de comunicación "publicación-suscripción". Es ligero, abierto, simple y está diseñado para implementarse con facilidad, lo cual permite su uso en muchas situaciones.
Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 30): ¿¡El CHART TRADE ahora como indicador?!
Vamos a hacer uso del Chart Trade nuevamente... pero ahora será un indicador y podrá o no estar presente en el gráfico.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 48): Métodos para reducir la sobreestimación de los valores de la función Q
En el artículo anterior, presentamos el método DDPG, que nos permite entrenar modelos en un espacio de acción continuo. Sin embargo, al igual que otros métodos de aprendizaje Q, el DDPG tiende a sobreestimar los valores de la función Q. Con frecuencia, este problema provoca que entrenemos los agentes con una estrategia subóptima. En el presente artículo, analizaremos algunos enfoques para superar el problema mencionado.
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de gotas de agua inteligentes (Intelligent Water Drops, IWD)
El artículo analiza un interesante algoritmo, las gotas de agua inteligentes, IWD, presente en la naturaleza inanimada, que simula el proceso de formación del cauce de un río. Las ideas de este algoritmo han permitido mejorar significativamente el anterior líder de la clasificación, el SDS, y el nuevo líder (SDSm modificado); como de costumbre, se puede encontrar en el archivo del artículo.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 19): Ajustes necesarios
Lo que vamos a hacer aquí es preparar el terreno para que, cuando sea necesario agregar nuevas funciones al código, esto se haga de manera fluida y sencilla. El código actual aún no puede cubrir o manejar algunas cosas que serán necesarias para un progreso significativo. Necesitamos que todo se construya de manera que el esfuerzo de implementar algunas cosas sea lo más mínimo posible. Si esto se hace adecuadamente, tendremos la posibilidad de tener un sistema realmente muy versátil. Capaz de adaptarse muy fácilmente a cualquier situación que deba ser cubierta.
DoEasy. Elementos de control (Parte 26): Mejoramos el objeto WinForms "ToolTip" y comenzamos a desarrollar "ProgressBar"
En este artículo, completaremos el desarrollo del control ToolTip y comenzaremos a desarrollar el objeto WinForms ProgressBar. A medida que trabajemos en los objetos, desarrollaremos una funcionalidad universal para animar los controles y sus componentes.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 22): Aprendizaje no supervisado de modelos recurrentes
Continuamos analizando los algoritmos de aprendizaje no supervisado. Hoy hablaremos sobre el uso de autocodificadores en el entrenamiento de modelos recurrentes.
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de optimización de la dinámica espiral (Spiral Dynamics Optimization, SDO)
Este artículo presenta un algoritmo de optimización basado en los patrones de las trayectorias en espiral en la naturaleza, como las conchas de los moluscos: el algoritmo de optimización de la dinámica espiral o SDO. El algoritmo propuesto ha sido repensado y modificado a fondo por el autor: en el artículo analizaremos por qué estos cambios han sido necesarios.
Medimos la informatividad de los indicadores
El aprendizaje automático se ha convertido en una técnica popular de desarrollo de estrategias. Por lo general, en el trading se presta más atención a la maximización de la rentabilidad y la precisión de los pronósticos. Al mismo tiempo, el procesamiento de los datos utilizados para la construcción de los modelos predictivos permanece en la periferia. En este artículo, analizaremos el uso del concepto de entropía para evaluar la idoneidad de los indicadores en la construcción de modelos predictivos, como se describe en el libro «Testing and Tuning Market Trading Systems» de Timothy Masters.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 12): ¿Es posible tener éxito en el mercado usando redes neuronales de autoaprendizaje?
Probablemente mucha gente esté cansada de intentar predecir el mercado bursátil constantemente. ¿No le gustaría tener una bola de cristal que le ayudara a tomar decisiones de inversión más informadas? Las redes neuronales de autoaprendizaje podrían ser su solución. En este artículo, analizaremos si estos potentes algoritmos pueden ayudarnos a "subirnos a la ola" y ser más astutos que el mercado bursátil. Mediante el análisis de grandes cantidades de datos y la identificación de patrones, las redes neuronales de autoaprendizaje pueden hacer predicciones que a menudo resultan más precisas que las realizadas por los tráders. Veamos si estas tecnologías de vanguardia pueden usarse para tomar decisiones de inversión inteligentes y ganar más.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 44): Estudiamos las habilidades de forma dinámica
En el artículo anterior, nos familiarizamos con el método DIAYN, que ofrece un algoritmo para el aprendizaje de diversas habilidades. El uso de las habilidades aprendidas puede aprovecharse en diversas tareas, pero estas habilidades pueden resultar bastante impredecibles, lo cual puede dificultar su uso. En este artículo, analizaremos un algoritmo para el aprendizaje de habilidades predecibles.