Artículos sobre programación y uso de robots comerciales en el lenguaje MQL5

Los autores del método FreDF confirmaron experimentalmente la ventaja de la previsión combinada en los ámbitos de la frecuencia y el tiempo. Sin embargo, el uso del hiperparámetro de peso no es óptimo para series temporales no estacionarias. En este artículo, nos familiarizaremos con el método de combinación adaptativa de previsiones en los ámbitos de la frecuencia y el tiempo.

CatBoost es un potente modelo de aprendizaje automático basado en árboles que se especializa en la toma de decisiones basada en características estacionarias. Otros modelos basados en árboles, como XGBoost y Random Forest, comparten características similares en cuanto a su solidez, capacidad para manejar patrones complejos e interpretabilidad. Estos modelos tienen una amplia gama de usos, desde el análisis de características hasta la gestión de riesgos. En este artículo, vamos a explicar el procedimiento para utilizar un modelo CatBoost entrenado como filtro para una estrategia clásica de seguimiento de tendencias con cruce de medias móviles.

La inferencia bayesiana es la adopción del teorema de Bayes para actualizar la hipótesis de probabilidad a medida que se dispone de nueva información. Esto intuitivamente se inclina hacia la adaptación en el análisis de series de tiempo, por lo que observamos cómo podríamos usarlo para crear clases personalizadas no solo para la señal sino también para la gestión de dinero y los trailing stops.

Deep-Q-Network es un algoritmo de aprendizaje de refuerzo que involucra redes neuronales para proyectar el próximo valor Q y la acción ideal durante el proceso de entrenamiento de un módulo de aprendizaje automático. Ya hemos considerado un algoritmo de aprendizaje de refuerzo alternativo, Q-Learning. Por lo tanto, este artículo presenta otro ejemplo de cómo un MLP entrenado con aprendizaje de refuerzo se puede utilizar dentro de una clase de señal personalizada.

Hoy le propongo familiarizarse con el framework MacroHFT, que aplica el aprendizaje por refuerzo dependiente del contexto y la memoria para mejorar las decisiones en el comercio de criptodivisas de alta frecuencia utilizando datos macroeconómicos y agentes adaptativos.

En este artículo nos familiarizaremos con el método Mask-Attention-Free Transformer (MAFT) y su aplicación en el ámbito del trading. A diferencia de los Transformers tradicionales, que requieren el enmascaramiento de los datos durante el procesamiento de la secuencia, el MAFT optimiza el proceso de atención eliminando la necesidad de enmascaramiento, lo que mejora significativamente la eficiencia computacional.

Este artículo trata el tema del emparejamiento en la inferencia causal. El emparejamiento se usa para emparejar observaciones similares en un conjunto de datos. Esto es necesario para identificar correctamente los efectos causales, eliminando el sesgo. Hoy explicaremos cómo esto ayuda a crear sistemas comerciales basados en el aprendizaje automático que se vuelven más robustos con nuevos datos en los que no se ha entrenado. El papel principal lo asignaremos a la puntuación de propensión, ampliamente utilizada en la inferencia causal.

Este artículo explora los fundamentos del protocolo HTTP, cubriendo los métodos principales (GET, POST, PUT, DELETE), los códigos de estado y la estructura de las URL. Además, presenta el inicio de la construcción de la librería Conexus con las clases CQueryParam y CURL, que facilitan la manipulación de URLs y parámetros de consulta en peticiones HTTP.

Hoy le proponemos familiarizarse con el método Node-Adaptive Feature Smoothing (NAFS), que supone un enfoque no paramétrico para crear representaciones de nodos que no requiere entrenamiento de parámetros. El NAFS extrae las características de cada nodo considerando sus vecinos y luego combina adaptativamente dichas características para formar la representación final.

Este artículo es algo distinto de los anteriores de esta serie. En él, hablaremos de una representación alternativa de las series temporales. La representación lineal por partes de series temporales es un método de aproximación de una serie temporal usando funciones lineales en intervalos pequeños.

Este artículo describe cómo trabajar con indicadores incorporados en MQL5, con especial atención en la creación de un asesor experto basado en el indicador RSI utilizando un enfoque de proyecto. Hoy aprenderá a obtener y utilizar los valores RSI, a gestionar las fluctuaciones de liquidez y a mejorar la visualización de las transacciones mediante objetos gráficos. Además, el artículo abordará otros aspectos importantes: el riesgo como porcentaje del depósito, los ratios riesgo/rentabilidad y la modificación del riesgo sobre la marcha para proteger los beneficios.

En este artículo, exploramos cómo integrar los comandos en Telegram con MQL5 para automatizar la adición de indicadores en los gráficos de trading. Cubrimos el proceso de análisis sintáctico de los comandos del usuario, ejecutándolos en MQL5, y probando el sistema para asegurar un comercio basado en indicadores sin problemas.

Los núcleos lineales son la matriz más simple de su tipo utilizada en el aprendizaje automático para regresión lineal y máquinas de vectores de soporte. Por otro lado, el kernel Matérn es una versión más versátil de la función de base radial que analizamos en un artículo anterior, y es apto para mapear funciones que no son tan suaves como asumiría la RBF. Creamos una clase de señal personalizada que utiliza ambos núcleos para pronosticar condiciones largas y cortas.

El indicador Alligator, creado por Bill Williams, es un indicador versátil para identificar tendencias que proporciona señales claras y que a menudo se combina con otros indicadores. Las clases y el ensamblador del asistente MQL5 nos permiten probar una variedad de señales basadas en patrones, por lo que también tenemos en cuenta este indicador.

Hoy le presentamos la estructura multiagente adaptativa de optimización de portafolios (MASAAT), que combina mecanismos de atención y análisis de series temporales. El MASAAT genera un conjunto de agentes que analizan series de precios y cambios direccionales, permitiendo identificar fluctuaciones sustanciales en los precios de los activos a diferentes niveles de detalle.

El Índice de fuerza relativa (Relative Strength Index, RSI) es un oscilador de momento popular que mide el ritmo y el tamaño del cambio de precio reciente de un valor para evaluar situaciones de sobrevaloración y subvaloración en el precio del valor. Estos conocimientos sobre velocidad y magnitud son clave para definir puntos de reversión. Ponemos este oscilador a trabajar en otra clase de señal personalizada y examinamos las características de algunas de sus señales. Sin embargo, comenzaremos resumiendo lo que comenzamos anteriormente sobre las Bandas de Bollinger.

Le proponemos familiarizarse con un framework que combina la transformada de wavelet y el modelo multitarea Self-Attention con el objetivo de mejorar la capacidad de respuesta y la precisión de las previsiones en condiciones de mercado volátiles. La transformada de wavelet descompone los rendimientos de los activos en frecuencias altas y bajas, captando cuidadosamente las tendencias del mercado a largo plazo y las fluctuaciones a corto plazo.

El número de estrategias que se pueden integrar en un Asesor Experto es prácticamente ilimitado. Sin embargo, cada estrategia adicional aumenta la complejidad del algoritmo. Al incorporar múltiples estrategias, un Asesor Experto puede adaptarse mejor a las condiciones cambiantes del mercado, lo que puede mejorar su rentabilidad. Hoy exploraremos cómo implementar MQL5 para una de las estrategias más destacadas desarrolladas por Richard Donchian, mientras continuamos mejorando la funcionalidad de nuestro Asesor Experto Trend Constraint.

Al estudiar las distintas arquitecturas de construcción de modelos, prestamos poca atención al proceso de entrenamiento de los mismos. En este artículo intentaremos rellenar ese vacío.

La diferencia temporal es otro algoritmo del aprendizaje por refuerzo que actualiza los valores Q basándose en la diferencia entre las recompensas previstas y las reales durante el entrenamiento del agente. Se centra específicamente en la actualización de los valores Q sin tener en cuenta su emparejamiento estado-acción. Por lo tanto, veremos cómo aplicar esto, tal y como hemos hecho en artículos anteriores, en un Asesor Experto creado mediante un asistente.

La regresión simbólica es una forma de regresión que parte de supuestos mínimos o nulos sobre cómo sería el modelo subyacente que traza los conjuntos de datos objeto de estudio. Aunque puede implementarse mediante Métodos Bayesianos o Redes Neuronales, veremos cómo una implementación con Algoritmos Genéticos puede ayudar a personalizar una clase de señal experta utilizable en el asistente MQL5.

El Awesome Oscillator es otro indicador de Bill Williams que se utiliza para medir el impulso. Puede generar múltiples señales, por lo que las revisamos según un patrón, como en artículos anteriores, aprovechando las clases y el ensamblaje del Asistente MQL5 (Wizard MQL5).

En el artículo anterior, analizamos los fundamentos teóricos y pusimos en práctica los planteamientos del framework Multitask-Stockformer, que combina la transformada de wavelet y el modelo multitarea Self-Attention. Hoy seguiremos aplicando los algoritmos del framework anterior y evaluaremos su eficacia con datos históricos reales.

Este artículo continúa con el tema de la predicción del próximo movimiento de los precios. Le invito a conocer la arquitectura del Transformador Multifuturo. Su idea principal es descomponer la distribución multimodal del futuro en varias distribuciones unimodales, lo que permite simular eficazmente varios modelos de interacción entre agentes en la escena.

Hoy querríamos presentarle el FinAgent, un framework de agente multimodal para el comercio financiero diseñado para analizar distintos tipos de datos que reflejan la dinámica del mercado y los patrones comerciales históricos.

El aprendizaje de refuerzo es uno de los tres principios principales del aprendizaje automático, junto con el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. Por lo tanto, se preocupa del control óptimo o de aprender la mejor política a largo plazo que se adapte mejor a la función objetivo. Con este telón de fondo, exploramos su posible papel en la información del proceso de aprendizaje de una MLP de un Asesor Experto montado por un asistente.

El Ichimoku Kinko Hyo (IKH) es un reconocido indicador japonés que sirve como sistema de identificación de tendencias. Examinamos esto, patrón por patrón, como ha sido el caso en artículos similares anteriores, y también evaluamos sus estrategias e informes de pruebas con la ayuda de las clases de la biblioteca del asistente MQL5 y el ensamblaje.

En el artículo anterior, nos familiarizamos con uno de los métodos para detectar objetos en una imagen. Sin embargo, el procesamiento de una imagen estática se diferencia ligeramente del trabajo con series temporales dinámicas que incluyen la dinámica de los precios que hemos analizado. En este artículo les presentaré un método de detección de objetos en vídeo que resulta algo más cercano al problema que estamos resolviendo.

La regularización es una forma de penalizar la función de pérdida en proporción a la ponderación discreta aplicada a lo largo de las distintas capas de una red neuronal. Observamos la importancia que esto puede tener, para algunas de las diversas formas de regularización, en ejecuciones de prueba con un Asesor Experto ensamblado mediante el asistente.

En este artículo, continuamos la aplicación de los planteamientos del modelo ATFNet, que combina de forma adaptativa los resultados de 2 bloques (frecuencia y tiempo) dentro de la predicción de series temporales.

Las máquinas de vectores de soporte clasifican los datos en función de clases predefinidas explorando los efectos de aumentar su dimensionalidad. Se trata de un método de aprendizaje supervisado bastante complejo dado su potencial para tratar datos multidimensionales. Para este artículo consideramos cómo su implementación muy básica de datos bidimensionales puede hacerse más eficientemente con el polinomio de Newton al clasificar precio-acción.

En el proceso de análisis de la situación del mercado, dividimos este en segmentos individuales, identificando las tendencias clave. Sin embargo, los métodos tradicionales de análisis suelen centrarse en un solo aspecto, lo cual limita nuestra percepción. En este artículo, presentaremos un método que nos permitirá seleccionar varios objetos, ofreciéndonos una comprensión más completa y variada de la situación.

Hoy proponemos al lector familiarizarse con el método de análisis multimodal complejo de interacción y comprensión de características.

La identificación y preservación eficaz de la estructura local de los datos del mercado en condiciones de ruido es una tarea importante en el trading. El uso del mecanismo de Self-Attention ha ofrecido buenos resultados en el procesamiento de estos datos, pero el método clásico no tiene en cuenta las características locales de la estructura original. En este artículo, le propongo familiarizarse con un algoritmo que considera estas dependencias estructurales.

Los enfoques de memoria multinivel que imitan los procesos cognitivos humanos permiten procesar datos financieros complejos y adaptarse a nuevas señales, lo cual contribuye a mejorar la eficacia de las decisiones de inversión en mercados dinámicos.