Robot de trading multiflujo con aprendizaje automático: del concepto a la implementación
El artículo presenta el desarrollo paso a paso de un robot de trading multiflujo con aprendizaje automático en Python y MetaTrader 5. Se analiza la arquitectura del sistema, desde la recopilación de datos y la creación de indicadores técnicos hasta el entrenamiento de modelos XGBoost con gestión de riesgos de cartera. Asimismo, se describe detalladamente la implementación del aumento de datos, la clusterización de características mediante Gaussian Mixture Models y la coordinación de flujos para el trading paralelo de varios pares de divisas.
Redes neuronales en el trading: Señales de trading robustas en cualquier régimen de mercado (ST-Expert)
En este artículo conoceremos el framework ST-Expert, que aporta robustez a las previsiones frente a la incertidumbre del mercado y permite tener en cuenta las dependencias locales y globales en las series temporales. Su arquitectura flexible favorece la adaptabilidad de los modelos y mejora la precisión de las predicciones.
Desarrollo de asesores expertos autooptimizables en MQL5 (Parte 11): Una introducción sencilla a los fundamentos del álgebra lineal
En este artículo, sentaremos las bases para el uso de potentes herramientas algebraicas lineales implementadas en la API de matrices y vectores de MQL5. Para poder utilizar esta API con soltura, debemos tener un conocimiento sólido de los principios del álgebra lineal que rigen el uso adecuado de estos métodos. El objetivo de este artículo es que el lector adquiera una comprensión intuitiva de algunas de las reglas más importantes del álgebra lineal que nosotros, como traders algorítmicos en MQL5, necesitamos para empezar a sacar partido a esta potente biblioteca.