Regresión neta elástica mediante descenso de coordenadas en MQL5
En este artículo, analizaremos la implementación práctica de la regresión neta elástica para minimizar el sobreajuste y al mismo tiempo separar automáticamente los predictores útiles de aquellos que tienen poco poder de pronóstico.
Marcado de datos en el análisis de series temporales (Parte 2): Creando conjuntos de datos con marcadores de tendencias utilizando Python
En esta serie de artículos, presentaremos varias técnicas de marcado de series temporales que pueden producir datos que se ajusten a la mayoría de los modelos de inteligencia artificial (IA). El marcado dirigido de datos puede hacer que un modelo de IA entrenado resulte más relevante para las metas y objetivos del usuario, mejorando la precisión del modelo y ayudando a este a dar un salto de calidad.
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.
Teoría de categorías en MQL5 (Parte 19): Inducción cuadrática de la naturalidad
Continuamos analizando las transformaciones naturales considerando la inducción cuadrática de la naturalidad. Pequeñas restricciones en la implementación de las capacidades multidivisa para los asesores ensamblados usando el wizard MQL5 significan que estamos demostrando nuestras capacidades en la clasificación de datos usando un script. Las principales áreas de aplicación son la clasificación de las variaciones de precios y, como consecuencia, su previsión.
Colocando órdenes en MQL5
Al crear cualquier sistema comercial, existe una tarea que debemos resolver de forma efectiva. Esta tarea consiste en que el sistema comercial coloque órdenes o las procese de forma automática. El artículo analizará la creación de un sistema comercial desde el punto de vista de la colocación efectiva de órdenes.
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.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 27): Proyecto Expert Advisor — Clase C_Mouse (I)
En este artículo, daremos vida a la clase C_Mouse. Está diseñada para permitir programar al más alto nivel posible. Sin embargo, hablar de programar a niveles altos o bajos no está relacionado con incluir palabrotas o jerga en el código. Todo lo contrario. Cuando mencionamos programación de alto o bajo nivel, nos referimos a lo fácil o difícil que es para otro programador entender el código.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 26): Proyecto Expert Advisor — Clase C_Terminal
Podemos comenzar a elaborar un EA para uso en repetición/simulación. Sin embargo, necesitamos algo refinado, no solo una solución cualquiera. No debemos, no obstante, ser intimidados por la complejidad inicial. Es esencial iniciar de algún punto, si no, acabaremos por acomodarnos, reflexionando sobre la dificultad del desafío sin realmente intentar superarlo. La esencia de la programación es exactamente esa: enfrentar un obstáculo y buscar superarlo a través de estudio, pruebas y extensa investigación.
Marcado de datos en el análisis de series temporales (Parte 1):Creamos un conjunto de datos con marcadores de tendencia utilizando el gráfico de un asesor
En esta serie de artículos, presentaremos varias técnicas de etiquetado de series temporales que pueden producir datos que se ajusten a la mayoría de los modelos de inteligencia artificial (IA). El etiquetado específico de datos puede hacer que un modelo de IA entrenado resulte más relevante para las metas y objetivos del usuario, mejorar la precisión del modelo e incluso ayudarle a dar un salto cualitativo.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 56): Utilizamos la norma nuclear para incentivar la exploración
La exploración del entorno en tareas de aprendizaje por refuerzo es un problema relevante. Con anterioridad, ya hemos analizado algunos de estos enfoques. Hoy le propongo introducir otro método basado en la maximización de la norma nuclear, que permite a los agentes identificar estados del entorno con un alto grado de novedad y diversidad.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 25): Preparación para la próxima etapa
En este artículo, concluimos la primera fase del desarrollo del sistema de repetición y simulador. Con este hito, afirmo, estimado lector, que el sistema ha alcanzado un nivel avanzado, abriendo camino para la incorporación de nuevas funcionalidades. El objetivo es enriquecer aún más el sistema, convirtiéndolo en una herramienta poderosa para estudios y para el desarrollo de análisis de mercado.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 24): FOREX (V)
Hoy eliminaremos la restricción que impedía la ejecución de simulaciones basadas en el trazado de LAST e introduciremos un nuevo punto de entrada específico para este tipo de simulación. Ahora, vean que todo el mecanismo operativo se fundamentará en los principios del mercado de divisas. La principal distinción en esta rutina reside en la separación entre las simulaciones BID y LAST. Pero, es importante notar que la metodología empleada en la aleatorización del tiempo y su ajuste para la compatibilidad con la clase C_Replay permanece idéntica en ambos tipos de simulación. Esto es bueno, pues las alteraciones en uno de los modos resultan en mejoras automáticas en el otro, especialmente en lo que concierne al manejo del tiempo entre los ticks.
Teoría de categorías en MQL5 (Parte 18): Cuadrado de la naturalidad
El artículo continúa la serie sobre teoría de categorías, presentando transformaciones naturales que suponen un elemento clave de la teoría. Hoy echaremos un vistazo a su definición (aparentemente compleja) y luego profundizaremos en los ejemplos y métodos de aplicación de las transformaciones para pronosticar la volatilidad.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 55): Control interno contrastado (CIC)
El aprendizaje contrastivo (Contrastive learning) supone un método de aprendizaje de representación no supervisado. Su objetivo consiste en entrenar un modelo para que destaque las similitudes y diferencias entre los conjuntos de datos. En este artículo, hablaremos del uso de enfoques de aprendizaje contrastivo para investigar las distintas habilidades del Actor.
Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte VI): Optimización cíclica
En este artículo mostraremos la primera parte de las mejoras que nos permitieron no solo cerrar toda la cadena de automatización para comerciar en MetaTrader 4 y 5, sino también hacer algo mucho más interesante. A partir de ahora, esta solución nos permitirá automatizar completamente tanto el proceso de creación de asesores como el proceso de optimización, así como minimizar el gasto de recursos a la hora de encontrar configuraciones comerciales efectivas.
Pruebas de permutación de Monte Carlo en MetaTrader 5
En este artículo echaremos un vistazo a cómo podemos realizar pruebas de permutación sobre la base de datos de ticks barajados en cualquier asesor experto utilizando solo MetaTrader 5.
Teoría de Categorías en MQL5 (Parte 17): Funtores y monoides
Este es el último artículo de la serie sobre funtores. En él, revisaremos los monoides como categoría. Los monoides, que ya hemos introducido en esta serie, se utilizan aquí para ayudar a dimensionar la posición junto con los perceptrones multicapa.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 54): Usamos un codificador aleatorio para una exploración eficiente (RE3)
Siempre que analizamos métodos de aprendizaje por refuerzo, nos enfrentamos al problema de explorar eficientemente el entorno. Con frecuencia, la resolución de este problema hace que el algoritmo se complique, llevándonos al entrenamiento de modelos adicionales. En este artículo veremos un enfoque alternativo para resolver el presente problema.
Comprobando la informatividad de distintos tipos de medias móviles
Todos conocemos la importancia de la media móvil para muchos tráders. Existen diferentes tipos de medias móviles que pueden resultar útiles en el trading. Vamos a echarles un vistazo y a hacer una sencilla comparación para ver cuál puede dar mejores resultados.
Teoría de categorías en MQL5 (Parte 16): Funtores con perceptrones multicapa
Seguimos analizando los funtores y cómo se pueden implementar utilizando redes neuronales artificiales. Dejaremos temporalmente el enfoque que implica el pronóstico de la volatilidad e intentaremos implementar nuestra propia clase de señales para establecer señales de entrada y salida para una posición.
Biblioteca de análisis numérico ALGLIB en MQL5
En este artículo, echaremos un vistazo rápido a la biblioteca de análisis numérico ALGLIB 3.19, sus aplicaciones y sus nuevos algoritmos, que pueden mejorar la eficiencia del análisis de datos financieros.
Creamos un asesor multidivisa sencillo utilizando MQL5 (Parte 1): Señales basadas en ADX combinadas con Parabolic SAR
En este artículo, entenderemos por asesor multidivisa un asesor o robot comercial que puede comerciar (abrir/cerrar órdenes, gestionar órdenes, etc.) con más de un par de símbolos de un gráfico.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 53): Descomposición de la recompensa
Ya hemos hablado más de una vez de la importancia de seleccionar correctamente la función de recompensa que utilizamos para estimular el comportamiento deseado del Agente añadiendo recompensas o penalizaciones por acciones individuales. Pero la cuestión que sigue abierta es el descifrado de nuestras señales por parte del Agente. En este artículo hablaremos sobre la descomposición de la recompensa en lo que respecta a la transmisión de señales individuales al Agente entrenado.
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.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 52): Exploración con optimismo y corrección de la distribución
A medida que el modelo se entrena con el búfer de reproducción de experiencias, la política actual del Actor se aleja cada vez más de los ejemplos almacenados, lo cual reduce la eficacia del entrenamiento del modelo en general. En este artículo, analizaremos un algoritmo para mejorar la eficiencia del uso de las muestras en los algoritmos de aprendizaje por refuerzo.
Teoría de categorías en MQL5 (Parte 15): Funtores con grafos
El artículo continúa la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5, analizando los funtores como un puente entre grafos y conjuntos. Volveremos nuevamente a los datos del calendario y, a pesar de sus limitaciones en el uso de un simulador de estrategias, justificaremos el uso de funtores para predecir la volatilidad mediante la correlación.
Transacciones comerciales. Estructuras de solicitud y respuesta, descripción y registro.
En el presente artículo veremos cómo trabajar con las estructuras de las solicitudes comerciales: la creación de una solicitud, su verificación preliminar antes de enviarla al servidor, la respuesta del servidor a una solicitud comercial y la estructura de las transacciones comerciales. Asimismo, crearemos funciones simples y cómodas para enviar órdenes comerciales al servidor y, basándonos en todo lo discutido, y también crearemos un asesor-informante sobre las transacciones comerciales.
La técnica comercial RSI Deep Three Move
El presente artículo muestra la técnica comercial RSI Deep Three Move en MetaTrader 5. El artículo se basa en una nueva serie de estudios que demuestran varias técnicas comerciales basadas en el RSI, así como un indicador técnico para medir la fuerza y el impulso de los valores, incluidas las acciones, las divisas y las materias primas.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 51): Actor-crítico conductual (BAC)
Los dos últimos artículos han considerado el algoritmo SAC (Soft Actor-Critic), que incorpora la regularización de la entropía en la función de la recompensa. Este enfoque equilibra la exploración del entorno y la explotación del modelo, pero solo es aplicable a modelos estocásticos. El presente material analizará un enfoque alternativo aplicable tanto a modelos estocásticos como deterministas.
Todo lo que necesita saber sobre la estructura de un programa MQL5
Cualquier programa en cualquier lenguaje de programación tiene una estructura determinada. En este artículo, aprenderá los componentes principales de la estructura de un programa en MQL5, que pueden resultarle muy útiles a la hora de crear un sistema comercial o una herramienta comercial para MetaTrader 5.
Teoría de categorías en MQL5 (Parte 14): Funtores con orden lineal
Este artículo de la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5 está dedicado a los funtores. Hoy veremos cómo asignar el orden lineal a un conjunto utilizando funtores al analizar dos conjuntos de datos que parecen no tener relación entre sí.
Análisis de ciclos usando el algoritmo de Goertzel
En el artículo presentamos utilidades que implementan el algoritmo de Goertzel en MQL5 y dos formas de aplicar este método al analizar cotizaciones de precios para el desarrollo de estrategias.
Estructuras en MQL5 y métodos para imprimir sus datos
En este artículo veremos las estructuras MqlDateTime, MqlTick, MqlRates, MqlBookInfo y los métodos para imprimir datos desde estas estructuras. Para imprimir todos los campos de una estructura, existe la función estándar ArrayPrint(), que muestra en un cómodo formato tabular los datos contenidos en un array con el tipo de estructura que se está procesando.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 50): Soft Actor-Critic (optimización de modelos)
En el artículo anterior, implementamos el algoritmo Soft Actor-Critic (SAC), pero no pudimos entrenar un modelo rentable. En esta ocasión, optimizaremos el modelo creado previamente para obtener los resultados deseados en su rendimiento.
Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte V): Una mirada desde el otro lado
En este artículo mostraré al lector un enfoque del trading algorítmico completamente distinto al que he tenido que llegar después de bastante tiempo. Obviamente, todo esto está relacionado con mi programa de fuerza bruta, que ha sufrido una serie de cambios que le permiten resolver varios problemas al mismo tiempo. No obstante, el artículo ha resultado lo más general y sencillo posible, por lo que también resultará apto para quienes no conocen el tema o simplemente están de paso.
El modelo de movimiento de precios y sus principales disposiciones (Parte 3): Cálculo de parámetros óptimos en el juego bursátil
En el marco del presente enfoque de ingeniería desarrollado por el autor, basado en la teoría de la probabilidad, se encuentran las condiciones para abrir una posición rentable, y también se calculan los valores óptimos (que maximizan las ganancias) para el stop loss y el take profit.
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.
Funciones en las aplicaciones MQL5
Las funciones son componentes de importancia crítica en cualquier lenguaje de programación. Entre otras cosas, ayudan a los desarrolladores a aplicar el principio DRY (don't repeat youself, no te repitas). El artículo analiza las funciones y su creación en MQL5 usando aplicaciones sencillas que enriquecen nuestros sistemas comerciales sin complicarlos.
StringFormat(). Panorámica, ejemplos de uso listos para aplicar
El artículo supone una continuación de la revisión de la función PrintFormat(). Hoy veremos brevemente cómo formatear líneas utilizando StringFormat() y su uso posterior en el programa. Asimismo, escribiremos plantillas para mostrar información sobre un símbolo en el registro del terminal. El presente artículo resultará útil tanto a principiantes como a desarrolladores experimentados.
Analizamos PrintFormat() y tomamos ejemplos listos para usar
El presente artículo resultará útil tanto a principiantes como a desarrolladores experimentados. En él veremos el funcionamiento de la función PrintFormat(), analizaremos ejemplos de formato string y escribiremos plantillas para enviar información diversa al registro del terminal.