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

Los búferes de reproducción en el aprendizaje por refuerzo son especialmente importantes con algoritmos fuera de política como DQN o SAC. Esto pone entonces el foco en el proceso de muestreo de este búfer de memoria. Mientras que las opciones predeterminadas con SAC, por ejemplo, utilizan una selección aleatoria de este búfer, los búferes de reproducción de experiencia priorizada ajustan esto mediante un muestreo del búfer basado en una puntuación TD. Repasamos la importancia del aprendizaje por refuerzo y, como siempre, examinamos solo esta hipótesis (no la validación cruzada) en un asesor experto creado por un asistente.

Seguimos trabajando en la aplicación de los planteamientos del framework CATCH, que combina la transformada de Fourier y el mecanismo de parcheo de frecuencias para posibilitar una detección precisa de las anomalías del mercado. En este artículo, finalizaremos nuestra propia visión de los enfoques propuestos y probaremos los nuevos modelos con datos históricos reales.

En este artículo automatizamos el patrón Hombro-Cabeza-Hombro en MQL5. Analizamos su arquitectura, implementamos un EA para detectarlo y operar, y realizamos una prueba retrospectiva de los resultados. El proceso revela un algoritmo de negociación práctico con margen para mejoras.