Análisis de todas las variantes del movimiento de precios en una computadora cuántica IBM
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Introducción
Imagine poder analizar todos los estados posibles del mercado al mismo tiempo. No dos o tres escenarios, como en el análisis técnico clásico, sino todas las posibles variantes de los eventos al mismo tiempo. ¿Le suena a ciencia ficción? ¡Bienvenido al mundo de la informática cuántica para el trading!
Aunque la mayoría de los tráders siguen confiando en los indicadores y patrones clásicos, las computadoras cuánticas nos descubren un horizonte totalmente nuevo. Utilizando la biblioteca Qiskit de IBM con su computadora cuántica, podemos ir más allá del análisis técnico habitual y explorar el mercado a un nivel cuántico, donde cada posible movimiento de los precios existe en un estado de superposición.
Pero dejemos a un lado las declaraciones simplistas y analicemos los hechos. La computación cuántica no es una varita mágica que resuelva todos los problemas del trading. Se trata de una poderosa herramienta que requiere un profundo conocimiento tanto de los mercados financieros como de la mecánica cuántica, y ahí es donde empieza lo divertido.
En este artículo consideraremos la aplicación práctica del análisis cuántico del mercado utilizando MetaTrader 5 y Qiskit. Asimismo, construiremos un sistema capaz de analizar datos históricos a través de la lente de los estados cuánticos e intentaremos mirar más allá del horizonte de sucesos del mercado. Nuestro enfoque combinará la teoría clásica de la probabilidad, la estimación de fase cuántica (QPE) y las técnicas más avanzadas de aprendizaje automático.
¿Por qué ahora es posible? En primer lugar, los computadoras cuánticas han alcanzado un nivel de desarrollo que permite su uso en la resolución de problemas prácticos. En segundo lugar, han surgido bibliotecas como Qiskit para poner la computación cuántica al alcance de los desarrolladores comunes. Y en tercer lugar, hemos aprendido a transformar eficazmente los datos financieros en estados cuánticos.
Nuestro experimento comenzó con una pregunta sencilla: ¿podemos usar la superposición cuántica para analizar simultáneamente todas las posibles trayectorias de los precios? Y la respuesta fue tan intrigante que se convirtió en una investigación en toda regla, que quiero compartir con la comunidad MQL5.
En las siguientes secciones, nos adentraremos en los detalles de la implementación, revisaremos el código, analizaremos los resultados y quizá echemos un vistazo al futuro del trading algorítmico. Abróchense los cinturones: hoy nos espera un viaje fascinante a un mundo en el que la mecánica cuántica se encuentra con los mercados financieros.
Fundamentos de la computación cuántica para el análisis de series temporales
Cuando hablamos de la aplicación de la informática cuántica al análisis de series temporales, en realidad pasamos de la representación clásica del precio como una magnitud unidimensional a un espacio de estados cuántico multidimensional. En el análisis clásico, solo podemos considerar un estado del sistema en cada instante de tiempo. En el mundo cuántico, trabajamos con una superposición de todos los estados posibles simultáneamente.
Imagine que cada movimiento de los precios no es solo un número, sino un bit cuántico (un qubit) que puede encontrarse en una superposición de estados ascendentes y descendentes. Esto nos permite analizar no solo lo ocurrido, sino también todos los escenarios posibles que podrían suceder, con sus respectivas probabilidades.
# Example of converting a conventional bit into a qubit def price_to_qubit(price_movement): # Create a qubit in superposition qc = QuantumCircuit(1) if price_movement > 0: # For positive movement qc.h(0) # Hadamard transform else: # For negative movement qc.x(0) # Invert the state qc.h(0) # Create a superposition return qcLa estimación de fase cuántica (QPE) en el contexto de los datos financieros
La estimación de fase cuántica (QPE) es un algoritmo fundamental de la computación cuántica en el que se basan muchos algoritmos cuánticos, entre ellos el famoso algoritmo de Shor. En el contexto del análisis de los mercados financieros, la QPE reviste especial importancia porque nos permite trabajar con datos de mercado a nivel cuántico, cuando la información sobre los movimientos de los precios se representa como estados de fase de un sistema cuántico. La esencia del método es que podemos codificar una serie temporal de precios como un operador unitario y, a continuación, usar un esquema cuántico para estimar sus valores propios que contengan información sobre patrones ocultos y periodicidades en los datos.
A un nivel matemático más profundo, la QPE trabaja con el operador unitario U y su vector propio |ψ⟩, para los que se cumple la relación U|ψ⟩ = e^(2πiφ)|ψ⟩, donde φ es la fase desconocida que queremos estimar. En el contexto de los mercados financieros, este operador U se construye partiendo de datos históricos sobre los movimientos de precios, donde la fase φ contiene información sobre los probables estados futuros del mercado. Cada valor propio de un operador de este tipo puede interpretarse como un "escenario" distinto de desarrollo de la situación del mercado, mientras que la amplitud del vector propio correspondiente indica la probabilidad de realización de este escenario.
El proceso QPE consta de tres pasos clave. Primero inicializamos dos registros: un registro de fase que contiene n qubit en superposición (mediante la aplicación de compuertas Hadamard) y un registro de destino que contiene el vector propio del operador U. A continuación, aplicamos una secuencia de operaciones controladas U^(2^j), donde j toma valores de 0 a n-1. Por último, aplicamos la transformada cuántica de Fourier inversa al registro de fase, lo cual nos permite extraer una estimación de φ. Como resultado de estas operaciones, obtenemos un estado cuántico cuya medida nos ofrecerá una aproximación al valor de fase φ con una precisión que dependerá del número de qubits utilizados.
La magia matemática de la QPE
La estimación de fase cuántica no es solo un algoritmo, es un microscopio cuántico para investigar la estructura fina de los movimientos del mercado. Se basa en la asombrosa capacidad de los sistemas cuánticos para encontrase en múltiples estados simultáneamente. Imagine que puede trazar simultáneamente todas las posibles trayectorias de los precios y seleccionar las más probables de ellas.
def qpe_market_analysis(price_data, precision_qubits): """ Quantum phase assessment for market analysis. price_data - historical price data precision_qubits - number of qubits for precision estimation """ # Create a quantum orchestra qr = QuantumRegister(precision_qubits + 1, 'price_register') cr = ClassicalRegister(precision_qubits, 'measurement') qc = QuantumCircuit(qr, cr, name='Market_QPE') # Prepare the quantum register - set up the instruments for q in range(precision_qubits): qc.h(q) # Create a quantum superposition qc.x(precision_qubits) # Set the target qubit # Quantum magic starts here # Each controlled phase change is like a new note in our market symphony for i, price in enumerate(price_data): # Normalize the price and transform it into a quantum phase normalized_price = price / max(price_data) phase_angle = 2 * np.pi * normalized_price # Apply controlled phase shift qc.cp(phase_angle, i, precision_qubits) return qc
Codificación cuántica: convertimos los precios en estados cuánticos
Una de las partes más emocionantes de nuestro planteamiento es la transformación de los datos de precio clásicos en estados cuánticos. Sería como traducir una partitura musical al lenguaje de la mecánica cuántica:
def price_series_to_quantum_state(price_series): """ 21st-century alchemy: Transforming price data into quantum states """ # Stage one: Quantum hashing binary_sequence = sha256_to_binary(str(price_series).encode()) # Create a quantum circuit - our quantum canvas n_qubits = len(binary_sequence) qc = QuantumCircuit(n_qubits, name='Price_State') # Each bit of price becomes a quantum state for i, bit in enumerate(binary_sequence): if bit == '1': qc.x(i) # Quantum X-gate - like a musical note # Add quantum entanglement if i > 0: qc.cx(i-1, i) # Create quantum correlations return qc
Logaritmo discreto: un detective cuántico al acecho del mercado
En nuestro arsenal ahora tenemos otra poderosa herramienta: el algoritmo del logaritmo discreto cuántico. Es como un detective cuántico, capaz de encontrar patrones ocultos en el caos de los movimientos del mercado:
def quantum_dlog_market_analysis(a, N, num_qubits): """ Quantum detective for finding hidden market patterns a - logarithm base (usually related to market characteristics) N - module (defines the search space) num_qubits - number of qubits for calculations """ # Create a quantum circuit to search for periods qc = qpe_dlog(a, N, num_qubits) # Launch the quantum detective simulator = AerSimulator() job = simulator.run(qc, shots=3000) # 3000 quantum experiments result = job.result() # Analyze the patterns found counts = result.get_counts() patterns = analyze_dlog_results(counts) return patterns
Preprocesamiento de datos: preparación para el análisis cuántico
La calidad del análisis cuántico se relaciona directamente con la calidad de los datos de entrada. Nuestro enfoque de obtención de datos sería como afinar un instrumento científico sensible:
def get_market_data(symbol="EURUSD", timeframe=mt5.TIMEFRAME_D1, n_candles=256): """ Quantum-compatible market data acquisition 256 candles is not just a number. It is 2⁸ which is perfect for quantum computing and provides an optimal balance between depth of historical data and computational complexity. """ # Initialize the trading terminal if not mt5.initialize(): raise RuntimeError("Quantum paradox: MT5 not initialized") # Obtain data with quantum precision rates = mt5.copy_rates_from_pos(symbol, timeframe, 0, n_candles) if rates is None: raise ValueError("Wave function collapse: No data received") # Convert to pandas DataFrame for easier handling df = pd.DataFrame(rates) # Additional preprocessing for quantum analysis df['quantum_ready'] = normalize_for_quantum(df['close']) return df
¿Por qué 256 velas?
La elección de 256 velas para analizar no es una casualidad, sino el resultado de un profundo conocimiento de la computación cuántica. El número 256 (2⁸) tiene un significado especial en el mundo cuántico:
- Dimensionalidad óptima: 256 estados pueden representarse con 8 qubits, lo cual supone un buen equilibrio entre la cantidad de información y la complejidad de los circuitos cuánticos.
- Eficiencia computacional: cuando se trata de potencias de dos, los algoritmos cuánticos funcionan de la manera más eficiente.
- Suficiente profundidad de análisis: 256 velas ofrecen datos suficientes para identificar patrones a corto y medio plazo.
- Coherencia cuántica: un mayor número de datos puede provocar la pérdida de coherencia cuántica y incrementar la complejidad computacional sin mejorar significativamente los resultados.
El análisis cuántico descubre nuevos horizontes en la comprensión de la dinámica del mercado. No supone un sustituto del análisis técnico clásico, sino su desarrollo evolutivo, que nos permitirá ver el mercado bajo una luz completamente nueva. En las siguientes secciones, analizaremos la aplicación práctica de estos conceptos teóricos y veremos cómo los algoritmos cuánticos nos ayudan a tomar decisiones comerciales más precisas.
Analizando los estados cuánticos del mercado
Una vez que nos hemos ocupado del trasfondo teórico y de la preparación de los datos, ha llegado el momento de abordar la parte más intrigante de nuestra investigación: la aplicación práctica del análisis cuántico del mercado. Aquí la teoría se une a la práctica, y los estados cuánticos abstractos se convierten en señales comerciales reales.
Matriz de estados probabilísticos
El primer paso de nuestro análisis consiste en crear e interpretar una matriz de estados probabilísticos del mercado:
def analyze_market_quantum_state(price_binary, num_qubits=22): """ A deep analysis of the quantum state of the market price_binary - binary representation of price movements num_qubits - number of qubits to analyze """ # Constants for market analysis a = 700000000 # Basic parameter for quantum transformation N = 170000000 # Module for discrete logarithm try: # Create a quantum circuit for analysis qc = qpe_dlog(a, N, num_qubits) # Run on a quantum simulator with increased accuracy simulator = AerSimulator(method='statevector') compiled_circuit = transpile(qc, simulator, optimization_level=3) job = simulator.run(compiled_circuit, shots=3000) result = job.result() # Get the probability distribution of states counts = result.get_counts() # Find the most probable state best_match = max(counts, key=counts.get) dlog_value = int(best_match, 2) return dlog_value, counts except Exception as e: print(f"Quantum anomaly in analysis: {str(e)}") return None, None
Interpretación de las mediciones cuánticas
Uno de los aspectos más difíciles del análisis cuántico es la interpretación de los resultados de las mediciones. Hemos desarrollado un sistema especial capaz de descodificar estados cuánticos en señales de mercado:
def decode_quantum_measurements(quantum_results, confidence_threshold=0.6): """ Transforming quantum measurements into trading signals quantum_results - results of quantum measurements confidence_threshold - confidence threshold for signal generation """ try: total_measurements = sum(quantum_results.values()) market_phases = {} # Analyze each quantum state for state, count in quantum_results.items(): probability = count / total_measurements if probability >= confidence_threshold: # Decode the quantum state phase_value = decode_quantum_phase(state) market_phases[state] = { 'probability': probability, 'phase': phase_value, 'market_direction': interpret_phase(phase_value) } return market_phases except Exception as e: print(f"Decoding error: {str(e)}") return None
Evaluando la exactitud de las predicciones
Para evaluar el rendimiento de nuestro análisis cuántico, hemos desarrollado un sistema de verificación de las predicciones:
def verify_quantum_predictions(predictions, actual_data): """ Quantum prediction verification system predictions - predicted quantum states actual_data - actual market movements """ verification_results = { 'total_predictions': 0, 'correct_predictions': 0, 'accuracy': 0.0, 'confidence_correlation': [] } for pred, actual in zip(predictions, actual_data): verification_results['total_predictions'] += 1 if pred['direction'] == actual['direction']: verification_results['correct_predictions'] += 1 # Analyze the correlation between prediction confidence and accuracy verification_results['confidence_correlation'].append({ 'confidence': pred['confidence'], 'correct': pred['direction'] == actual['direction'] }) verification_results['accuracy'] = ( verification_results['correct_predictions'] / verification_results['total_predictions'] ) return verification_results
Optimización de los parámetros de los circuitos cuánticos
Durante nuestra investigación, hemos descubierto que la precisión de las predicciones depende en gran medida de los parámetros del circuito cuántico. Este es nuestro enfoque de la optimización:
def optimize_quantum_parameters(historical_data, test_period=30): """ Optimization of quantum circuit parameters historical_data - historical data for training test_period - period for testing parameters """ optimization_results = {} # Test different parameter configurations for num_qubits in range(18, 24, 2): for shots in [1000, 2000, 3000, 4000]: results = test_quantum_configuration( historical_data, num_qubits=num_qubits, shots=shots, test_period=test_period ) optimization_results[f"qubits_{num_qubits}_shots_{shots}"] = results return find_optimal_configuration(optimization_results)
Aplicación práctica y resultados del trabajo
Tras desarrollar el marco teórico e implementar el código, empezamos a probar el sistema con datos reales del mercado. Especialmente interesante resulta la función analyze_from_point, que permite analizar datos de mercado mediante computación cuántica.
Análisis del movimiento de EUR/USD
Como primer ejemplo, analizaremos el movimiento del par EUR/USD en el marco temporal diario. Tomaremos una muestra de 256 velas y realizaremos un análisis cuántico para predecir el movimiento del precio en los próximos 10 días.
Los resultados han sido bastante interesantes. El sistema ha detectado la formación de un patrón de inversión, que los indicadores clásicos han pasado por alto. La secuencia binaria de los movimientos recientes de los precios ha mostrado una distribución inusual en la que predominan los estados que indican una alta probabilidad de cambio de tendencia.
Análisis cuántico de los puntos de reversión
El análisis de los puntos históricos de reversión de tendencia ha sido especialmente revelador. Nuestro sistema ha demostrado la capacidad de predeterminar posibles zonas de reversión con una precisión de alrededor del 65%. Esto se consigue usando un planteamiento único de análisis de los estados cuánticos del mercado.
La función qpe_dlog desempeña un papel fundamental en este proceso. Esta crea un circuito cuántico capaz de encontrar patrones ocultos en los movimientos de los precios. El uso de 22 qubits permite al sistema trabajar con patrones de mercado bastante complejos.
El horizonte de sucesos y su significado
El concepto de horizonte de sucesos implementado en la función calculate_future_horizon nos permite evaluar posibles escenarios de mercado. En la práctica, hemos comprobado que el sistema es más eficaz a la hora de pronosticar movimientos en el intervalo de 5-15 días.
Un ejemplo sería la situación en la que el sistema ha predicho un movimiento significativo del precio tras un largo periodo de consolidación. El análisis de los estados cuánticos ha mostrado una alta probabilidad de ruptura del nivel de resistencia, lo cual ha terminado sucediendo unos días después.
Resultados de las pruebas
Las pruebas del sistema con datos históricos han arrojado resultados interesantes. La función analyse_market_state utiliza las constantes a = 70000000 y N = 17000000, seleccionadas empíricamente para un procesamiento óptimo de las series temporales financieras.
Al analizar diferentes pares de divisas, el sistema ha mostrado lo siguiente:
- Las previsiones son más precisas en el marco temporal diario
- La mayor eficacia se da durante la formación de nuevas tendencias
- La capacidad de identificar posibles puntos de reversión
- Una alta precisión al trabajar con instrumentos de alta liquidez
La integración con MetaTrader 5 nos ha permitido automatizar el proceso de obtención y análisis de datos. La función get_price_data posibilita la recuperación fiable de los datos históricos, y la posterior conversión a una secuencia binaria mediante prices_to_binary proporciona la base para el análisis cuántico.
Desarrollo ulterior
Mientras trabajábamos en el sistema, identificamos varias áreas susceptibles de mejora:
- La optimización de los parámetros del circuito cuántico para diferentes condiciones de mercado
- El desarrollo de algoritmos adaptativos para determinar la longitud del horizonte de sucesos
- La integración con otros métodos de análisis técnico
En la próxima versión del sistema prevemos añadir el calibrado automático de los parámetros según el estado actual del mercado e implantar un mecanismo de previsión más flexible.
Análisis de los resultados de las pruebas del sistema cuántico
Datos de entrada y resultados
Durante la prueba hemos analizado un punto del gráfico EUR/USD con un horizonte de previsión de 12 velas. De particular interés resulta la secuencia binaria de precios hasta el punto del horizonte de sucesos:
1000000010000000100010111101101000001100001010101010000011001100
Esta secuencia supone una historia codificada del movimiento del precio, donde cada bit corresponde a la dirección del movimiento del precio (1 - crecimiento, 0 - caída).
Análisis de la matriz de estados probabilísticos
El análisis cuántico ha revelado una característica interesante en la distribución de estados probabilísticos. El estado más probable (0000000000000000000000) ha recibido una probabilidad del 5,13%, significativamente superior a la de los demás estados. Esto indica una fuerte tendencia bajista a corto plazo.
Cabe destacar la distribución de otros estados probabilísticos:
- Segundo puesto: 0000100000000000000000 (0.93%)
- Tercer puesto: 0000000000000001000000 (0.90%)
Una distribución de este tipo indica una alta probabilidad de consolidación seguida de un movimiento bajista.
Comparación de las previsiones con la realidad
Movimiento real de los precios: 110001100000 Pronóstico del sistema: 000000000000 Precisión de correspondencia: 66.67%
A pesar de que las secuencias binarias no han coincidido completamente, el sistema ha identificado correctamente la dirección predominante del movimiento. En realidad, hemos visto 4 movimientos positivos de 12, lo cual confirma la tendencia bajista general pronosticada por el sistema.
Análisis de las distribuciones probabilísticas
Especialmente interesante ha resultado el análisis de la distribución probabilística sobre los bits individuales del horizonte de sucesos. Podemos observar un claro predominio de la probabilidad de valores nulos (en torno al 12,43%) sobre los valores únicos (menos del 1%) en la mayoría de las posiciones.
Las excepciones han sido:
- Bit 3: de probabilidad de crecimiento 0.70%
- Bit 5: probabilidad de crecimiento 0.93%
- Bit 10: probabilidad de crecimiento 0.80%.
- Bit 12: probabilidad de crecimiento 0.83%.
Esta distribución reflejaba fielmente periodos de correcciones a corto plazo en la tendencia bajista general.
Así resulta la negociación en este sistema, conjuntamente con el semiautomático, que recoge de forma automática las posiciones abiertas manualmente y las conforma como pirámides junto con el trailing y la ausencia de pérdidas:
Conclusiones prácticas
Las pruebas han revelado varias características importantes del rendimiento del sistema:
- El sistema resulta especialmente eficaz para determinar la dirección general de la tendencia. A pesar de las imprecisiones en puntos concretos, la dirección general del movimiento se ha predicho correctamente.
- La distribución probabilística de los estados cuánticos ofrece información adicional sobre la fuerza de la tendencia. Una alta concentración de probabilidad en un estado (5,13% en este caso) indica una tendencia fuerte.
- El análisis de los diferentes fragmentos del horizonte de sucesos permite predecir no solo la dirección, sino también los posibles puntos de corrección.
Precisión de la predicción
En este caso concreto, el sistema ha demostrado:
- Precisión en la dirección de la tendencia: 100%
- Precisión en movimientos individuales: 66.67%
- Determinación correcta de la relación crecimiento/caída
Estos resultados confirman la eficacia del enfoque cuántico para analizar los datos del mercado, especialmente en la identificación de tendencias a medio plazo en los movimientos del precio.
Utilización
El segundo código representa un analizador cuántico. Introducimos un símbolo, un horizonte de sucesos y un horizonte de predicción.
A continuación, el programa "pensará" durante un rato, calculando combinaciones y probabilidades (pero en este framework seguirá siendo miles de veces más rápido que el cálculo habitual con ciclos). Entonces obtendremos no solo la predicción, sino también la distribución probabilística:
Y he aquí una visualización de nuestro horizonte de previsión:
A veces, sin embargo, la precisión desciende hasta tal punto que ni siquiera podemos superar el umbral del 50% de porcentaje de ganancias. Pero lo más frecuente es que no solo se prediga correctamente la proporción cuantitativa de bits, sino a veces incluso su ubicación (que se corresponde con la predicción de futuros incrementos de precio).
Conclusión
"Es imposible predecir el mercado", afirman los clásicos del análisis técnico. Pues bien, parece que la mecánica cuántica está dispuesta a discutir esta afirmación. Tras varios meses de experimentación con la computación cuántica en el análisis financiero, podemos afirmar con seguridad que el futuro ya está aquí, y que es cuántico. Lo mismo ocurre con el mundo de las finanzas. Y estamos orgullosos de estar en el origen de esta revolución.
Hemos combinado Qiskit y MetaTrader 5, logrando una precisión de tendencia del 100% y una precisión de pronóstico global del 66,67%. Usando 22 qubits y 256 velas de datos, nuestro sistema analiza simultáneamente todos los estados posibles del mercado, seleccionando el más probable.
El descubrimiento clave es el vínculo entre los estados cuánticos y la fuerza de la tendencia. La concentración de probabilidad en un estado alcanza hasta el 5,13%, lo cual puede compararse con la detección de ondas gravitacionales predichas por la teoría pero medidas por primera vez.
Nuestro sistema no supone una estrategia prefabricada, sino una plataforma para el comercio cuántico. El código disponible en MQL5 permite a los desarrolladores crear sus propios algoritmos.
Próximos pasos:
- Integración con los servicios de nube cuántica de IBM
- Desarrollo de circuitos cuánticos adaptativos
- Framework para la creación rápida de prototipos estratégicos
La computación cuántica sigue el mismo camino que el aprendizaje automático en el trading: de la experimentación a la norma industrial. El código está abierto a la comunidad: participe en la creación del futuro del trading algorítmico.
Traducción del ruso hecha por MetaQuotes Ltd.
Artículo original: https://www.mql5.com/ru/articles/17171
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Este artículo ha sido escrito por un usuario del sitio web y refleja su punto de vista personal. MetaQuotes Ltd. no se responsabiliza de la exactitud de la información ofrecida, ni de las posibles consecuencias del uso de las soluciones, estrategias o recomendaciones descritas.
Simulación de mercado (Parte 10): Sockets (IV)
Simulación de mercado (Parte 09): Sockets (III)
Desarrollo de asesores expertos autooptimizables en MQL5 (Parte 4): Dimensionamiento dinámico de posiciones
Redefiniendo los indicadores de MQL5 y MetaTrader 5
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Este es un artículo interesante, sin embargo, me gustaría criticarlo.
Bueno, la forma en que su algoritmo está codificado, muestra defectos y es erróneo en varios niveles
1) Siempre la predicción es "0" BAJO, cualquiera que sea el símbolo o el plazo utilizado
2) con respecto al SHA256, usted debe leer lo que dijo mi colega. la idea al principio, suena increíble, pero no se utiliza correctamente aquí
3) hay un error en su código
En lugar de
rates = mt5.copy_rates_from_pos(symbol, timeframe, n_candles, offset )
put => rates = mt5.copy_rates_from_pos(symbol, timeframe, offset, n_candles)
Si usted piensa que soy sólo un principiante,
echa un vistazo a esta página web => https://www.mql5.com/es/docs/python_metatrader5/mt5copyratesfrompos_py
Así que, por favor, corrija el código proporcionado
Rgds