Experimentos con redes neuronales (Parte 2): Optimización inteligente de una red neuronal
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.
Gráfico informativo "Qué supone MetaTrader Market"
Hace unas semanas se publicó el gráfico informativo sobre el servicio "Freelance", a modo de informe. Entonces les prometimos que muy pronto descubriríamos también las cifras sobre el Mercado. Así que ahora le proponemos familiarizarse con los datos que hemos reunido.
Repaso de HTML usando MQL4
Hoy día, HTML es uno de los tipos de documentos más utilizados. El terminal de cliente de MetaTrader 4 nos permite guardar las declaraciones, informes de pruebas y optimizaciones como archivos .html. A veces es necesario para obtener información de dichos archivos en un programa MQL4. El artículo describe una de las variantes de cómo obtener la estructura y contenidos de HTML.
La magia de los intervalos comerciales de tiempo con Frames Analyzer
¿Qué es Frames Analyzer? Se trata de un complemento para que cualquier experto comercial analice marcos de optimización durante la optimización de parámetros en el simulador de estrategias, así como fuera del simulador mediante la lectura de un archivo MQD o una base de datos creada inmediatamente después de la optimización de parámetros. El usuario podrá compartir estos resultados de optimización con otros tráders que tengan la herramienta Frames Analyzer para analizarlos juntos.
Evaluación de modelos ONNX usando métricas de regresión
La regresión es una tarea que consiste en predecir un valor real a partir de un ejemplo sin etiquetar. Para evaluar la precisión de las predicciones de los modelos de regresión, se usan las llamadas métricas de regresión.
Cómo usar la API de datos JSON en sus proyectos MQL
Imagina que puedes utilizar datos que no se encuentran en MetaTrader, solo obtienes datos de los indicadores mediante análisis de precios y análisis técnico. Ahora imagina que puedes acceder a datos que aumentarán tu poder comercial. Puede multiplicar la potencia del software MetaTrader si combina la salida de otro software, métodos de análisis macro y herramientas ultra avanzadas a través de los datos de la API. En este artículo, le enseñaremos cómo utilizar las API y le presentaremos servicios de datos API útiles y valiosos.
Recetas MQL5 - Servicios
Este artículo describe las capacidades versátiles de los servicios, como los programas MQL5 que no requieren un gráfico vinculante. Asimismo, se detallan las diferencias de los servicios respecto a otros programas MQL5, enfatizando los matices del trabajo del desarrollador con los servicios. Como ejemplos, el lector podrá estudiar varias tareas que abarcan una amplia gama de funcionalidades que pueden implementarse como un servicio.
Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte V): Clases y colección de eventos comerciales, envío de eventos al programa
En anteriores artículos comenzamos a crear una gran biblioteca multiplataforma cuyo objetivo es simplificar la escritura de programas para las plataformas MetaTrader 5 y MetaTrader 4. En la cuarta parte, hemos puesto a prueba el seguimiento de eventos comerciales en la cuenta. En esta parte, vamos a crear las clases de los eventos comerciales y a colocarlas en la colección de eventos desde la que serán enviadas al objeto básico de la biblioteca Engine y al gráfico del programa de control.
Indicador técnico de preparación propia
En este artículo, analizaremos algunos algoritmos que nos permitirán crear nuestro propio indicador técnico. Asimismo, veremos cómo, con unos supuestos iniciales muy sencillos, podremos obtener resultados bastante complejos e interesantes.
Creación de un asesor experto integrado de MQL5 y Telegram (Parte 3): Envío de señales de MQL5 a Telegram
En este artículo, creamos un Asesor Experto MQL5 que codifica capturas de pantalla de gráficos como datos de imagen y las envía a un chat de Telegram a través de peticiones HTTP. Al integrar la codificación y transmisión de fotos, mejoramos el sistema existente MQL5-Telegram con perspectivas visuales de trading directamente dentro de Telegram.
Creación simple de indicadores complejos usando objetos
El artículo presenta un método para crear indicadores complejos que nos evitará problemas al trabajar con múltiples gráficos y búferes, así como al combinar datos de varias fuentes.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 14): Clusterización de datos
Lo confieso: ha pasado más de un año desde que publiqué el último artículo. En tanto tiempo, me ha sido posible repensar mucho, desarrollar nuevos enfoques. Y en este nuevo artículo, me gustaría alejarme un poco del método anteriormente usado de aprendizaje supervisado, y sugerir una pequeña inmersión en los algoritmos de aprendizaje no supervisado. En particular, vamos a analizar uno de los algoritmos de clusterización, las k-medias.
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 51): Indicadores estándar compuestos de período y símbolo múltiples
En este artículo, vamos a finalizar el desarrollo de indicadores estándar de período y símbolo múltiples. A base del indicador Ichimoku Kinko Hyo, vamos a analizar la creación de los indicadores personalizados de composición compleja que disponen de los búferes dibujados auxiliares para la visualización de los datos en el gráfico.
Gestor de riesgos para el trading algorítmico
Los objetivos de este artículo son: demostrar por qué el uso del gestor de riesgos es algo imprescindible, adaptar los principios del riesgo controlado en el trading algorítmico en una clase aparte, de modo que todo el mundo pueda comprobar de forma independiente la eficacia del enfoque de racionamiento del riesgo en el trading intradía y la inversión en los mercados financieros. En este artículo, detallaremos la escritura de una clase de gestor de riesgos para el trading algorítmico como continuación del artículo anterior sobre la escritura de un gestor de riesgos para el trading manual.
Optimización paralela con el método de enjambre de partículas (Particle Swarm Optimization)
El presente artículo describimos un modo de optimización rápida usando el método de enjambre de partículas, y presentamos una implementación en MQL lista para utilizar tanto en el modo de flujo único dentro de un EA, como en el modo paralelo de flujo múltiples como un complemento ejecutado en los agentes locales del simulador.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 21): Desbloqueando las redes neuronales: desmitificando los algoritmos de optimización
Sumérjase en el corazón de las redes neuronales mientras desmitificamos los algoritmos de optimización utilizados dentro de la red neuronal. En este artículo, descubra las técnicas clave que liberan todo el potencial de las redes neuronales, impulsando sus modelos a nuevas cotas de precisión y eficacia.
Dominando ONNX: Un punto de inflexión para los tráders de MQL5
Sumérjase en el mundo de ONNX, un potente formato abierto para compartir modelos de aprendizaje automático. Descubra cómo el uso de ONNX puede revolucionar el trading algorítmico en MQL5, permitiendo a los tráders integrar sin problemas modelos avanzados de IA y llevar sus estrategias al siguiente nivel. Descubra los secretos de la compatibilidad multiplataforma y aprenda a liberar todo el potencial de ONNX en sus operaciones MQL5. Mejore sus operaciones con esta guía detallada de ONNX.
Estrategias de trading
Todas las categorías utilizadas para clasificar les estrategias de trading son completamente arbitrarias. La siguiente clasificación pretende hacer hincapié en las diferencias básicas entre las posibles estrategias de trading.
Aserciones en los programas MQL5
Este artículo explica cómo utilizar aserciones en el lenguaje MQL5. Proporciona dos mecanismos de aserción a modo de ejemplo, así como una guía para implementarlas correctamente.
Previsión usando modelos ARIMA en MQL5
En este artículo, continuaremos el desarrollo de la clase CArima para construir modelos ARIMA añadiendo métodos de predicción intuitivos.
Plantillas listas para conectar indicadores en asesores (Parte 1): Osciladores
En este artículo analizaremos los indicadores estándar de la categoría de osciladores. Asimismo, crearemos plantillas listas para su uso en asesores: declaración y configuración de parámetros, inicialización y desinicialización de indicadores, y también obtención de datos y señales de los búferes de indicador en asesores.
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 83): Clase de objeto gráfico abstracto estándar
En el presente artículo, crearemos la clase de objeto gráfico abstracto. Este objeto constituirá la base para crear las clases de objetos gráficos estándar. Los objetos gráficos tienen muchas propiedades y hoy, antes de crear una clase de objeto gráfico abstracto, necesitaremos hacer mucho trabajo preparatorio: registrar estas propiedades en las enumeraciones de la biblioteca.
Desarrollando un EA de trading desde cero (Parte 16): Acceso a los datos en la Web (II)
Saber cómo introducir los datos de la Web en un EA no es tan obvio, o mejor dicho, no es tan simple que puede hacerse sin conocer y entender realmente todas las características que están presentes en MetaTrader 5.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 82): Modelos de ecuaciones diferenciales ordinarias (NeuralODE)
En este artículo, hablaremos de otro tipo de modelos que están destinados a estudiar la dinámica del estado ambiental.
DoEasy. Elementos de control (Parte 1): Primeros pasos
Con este artículo, iniciamos un extenso tutorial sobre la creación de controles al estilo de Windows Forms en MQL5. Vamos a empezar el tema creando una clase de panel. Ya se está haciendo difícil manejar las cosas sin controles. Por consiguiente, crearemos todos los controles posibles al estilo de Windows Forms.
Introducción a MQL5 (Parte 2): Variables predefinidas, funciones comunes y operadores de flujo de control
En este artículo, seguiremos familiarizándonos con el lenguaje de programación MQL5. Esta serie de artículos no es solo un tutorial, sino también una puerta de entrada al mundo de la programación. ¿Qué hace especiales a estos artículos? Hemos procurado que las explicaciones sean sencillas para que los conceptos complejos resulten accesibles a todos. Aunque el material es accesible, para obtener los mejores resultados será necesario reproducir activamente todo lo que vamos a tratar. Solo así obtendremos el máximo beneficio de estos artículos.
Prueba visual de la rentabilidad de los indicadores y alertas
De lo que avisa un indicador de trading, o simplemente el método de su cálculo, se decide generalmente cuando los AEs de prueba usan estas alertas. Sin embargo, no siempre es posible/necesario/razonable escribir un AE para cada indicador. Se puede calcular rápidamente la rentabilidad de trading en alertas de otros indicadores, utilizando un indicador especial que recoge sus alertas él mismo y dibuja una imagen del trading ideal con ellas. Puede ayudar tanto a hacer una estimación visual de los resultados obtenidos y elegir rápidamente los mejores parámetros.
Modificación en dos etapas de posiciones abiertas
El método de las dos etapas nos permite evitar el cierre y la reapertura innecesaria de posiciones en situaciones cercanas a la tendencia y en casos de posible aparición de divergencias.
Automatización de estrategias de trading en MQL5 (Parte 1): El sistema Profitunity (Trading Chaos de Bill Williams)
En este artículo, examinamos el sistema Profitunity de Bill Williams, desglosando sus componentes principales y su enfoque único para operar en el caos del mercado. Guiamos a los lectores a través de la implementación del sistema en MQL5, centrándonos en la automatización de indicadores clave y señales de entrada/salida. Por último, probamos y optimizamos la estrategia, proporcionando información sobre su desempeño en diversos escenarios de mercado.
El espectáculo debe continuar, o una vez más sobre el ZigZag
Sobre un método obvio pero todavía no estándar de composición ZigZag y cuál es el resultado: el indicador ZigZag fractal multimarco que representa los ZigZag en tres conexiones más grandes en un único periodo de tiempo de funcionamiento. A su vez, esos periodos de tiempo mayores pueden no ser estándar tampoco y variar desde M5 a MN1.
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 50): Indicadores estándar de período y símbolo múltiples con desplazamiento
En el artículo de hoy, vamos a mejorar los métodos de la biblioteca para una representación correcta de los indicadores de período y símbolo múltiples cuyas líneas se muestran en el gráfico del símbolo actual con desplazamiento que se establece en los ajustes. Además, acondicionaremos el contenido dentro de los métodos de trabajo con los indicadores estándar y guardaremos el código sobrante del indicador final en la parte de la biblioteca.
Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 15): Automatización (VII)
Para coronar esta secuencia sobre automatización vamos a complementar lo visto en el artículo anterior. Este muestra definitivamente cómo todo encajará, haciendo que el Asesor Experto funcione como un reloj.
Creación de un panel de indicadores de fuerza relativa (RSI) dinámico, multisímbolo y multiperíodo en MQL5
En este artículo, desarrollamos un panel dinámico de indicadores RSI multisímbolo y multiperiodo en MQL5, que proporciona a los operadores valores RSI en tiempo real a través de varios símbolos y marcos temporales. El panel cuenta con botones interactivos, actualizaciones en tiempo real e indicadores codificados por colores para ayudar a los operadores a tomar decisiones informadas.
Los diez errores básicos del principiante en trading
Hay diez errores básicos que comete un principiante en el trading: hacer trading a la apertura del mercado, precipitarse en retirar las ganancias, añadir lotes cuando la posición es perdedora, cerrar posiciones empezando por las mejores, venganza, las posiciones preferibles, hacer trading con el principio de "comprado para siempre", cerrar una posición estratégica rentable el primer día, cerrar una posición cuando se recibe una señal para abrir una posición opuesta, y las dudas.
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 46): Búferes de indicador de periodo y símbolo múltiples
En el presente artículo, mejoraremos las clases de los objetos de los búferes de indicador para trabajar en el modo multisímbolo. De esta forma, tendremos todo listo para crear en nuestros programas indicadores de periodo y símbolo múltiples. También añadiremos la funcionalidad que falta en los búferes de cálculo, lo cual nos permitirá crear indicadores estándar de periodo y símbolo múltiples.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 28): Predicción de múltiples futuros para el EURUSD mediante IA
Es una práctica común que muchos modelos de Inteligencia Artificial predigan un único valor futuro. Sin embargo, en este artículo profundizaremos en la poderosa técnica de utilizar modelos de aprendizaje automático para predecir múltiples valores futuros. Este enfoque, conocido como pronóstico de múltiples pasos, nos permite predecir no sólo el precio de cierre de mañana, sino también el de pasado mañana y más allá. Al dominar la previsión en varios pasos, los operadores y los científicos de datos pueden obtener conocimientos más profundos y tomar decisiones más informadas, mejorando significativamente sus capacidades de predicción y planificación estratégica.
El problema del desacuerdo: profundizando en la explicabilidad de la complejidad en la IA
En este artículo hablaremos de los problemas relacionados con los explicadores y la explicabilidad en la IA. Los modelos de IA suelen tomar decisiones difíciles de explicar. Además, el uso de múltiples explicadores suele provocar el llamado "problema del desacuerdo". Al fin y al cabo, la comprensión clara del funcionamiento de los modelos resulta fundamental para aumentar la confianza en la IA.
Algoritmos de optimización de la población: Búsqueda de bancos de peces (Fish School Search — FSS)
La búsqueda de bancos de peces (FSS) es un nuevo algoritmo de optimización moderno inspirado en el comportamiento de los peces en un banco, la mayoría de los cuales, hasta el 80%, nadan en una comunidad organizada de parientes. Se ha demostrado que las asociaciones de peces juegan un papel importante a la hora de buscar alimento y protegerse contra los depredadores de forma eficiente.
Patrones de diseño en MQL5 (Parte I): Patrones de creación (Creational Patterns)
Existen métodos que pueden usarse para resolver problemas típicos. Una vez entendemos cómo utilizar estas técnicas una vez, podemos escribir programas de forma eficaz y aplicar el concepto DRY (No te repitas, en inglés, don't repeat yourself). En este contexto, resultan muy útiles los patrones de diseño que pueden aportar soluciones a problemas bien descritos y recurrentes.