Artículos sobre aprendizaje automático en el trading
Creación de robots comerciales basados en inteligencia artificial: integración nativa con Python, operaciones con matrices y vectores, bibliotecas de matemáticas y estadística y mucho más.
Aprenda a usar el aprendizaje automático en el trading. Neuronas, perceptrones, redes convolucionales y recurrentes, modelos predictivos: parta de lo básico y avance hasta construir su propia IA. Aprenderá a entrenar y aplicar redes neuronales para el comercio algorítmico en los mercados financieros.
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Determinación de los tipos de cambio justos en PPA usando los datos del FMI
Construcción de un sistema de análisis de tipo de cambio basado en paridad de poder adquisitivo (PPA) en Python. El autor ha desarrollado un algoritmo con cinco métodos para calcular tipos de cambio justos utilizando datos del FMI. El presente artículo supone una guía práctica para el análisis fundamental de divisas, el procesamiento de datos económicos y la integración con sistemas comerciales. Encontrará el código completo en open source.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 64): Uso de los patrones de DeMarker y los canales de envolvente con el núcleo de ruido blanco
El oscilador DeMarker y el indicador de envolventes son herramientas de impulso y de soporte/resistencia que pueden combinarse al desarrollar un asesor experto. Retomamos el punto de nuestro artículo anterior, en el que presentamos este par de indicadores, añadiendo ahora el aprendizaje automático a la ecuación. Estamos utilizando una red neuronal recurrente que emplea un núcleo de ruido blanco para procesar señales vectorizadas procedentes de estos dos indicadores. Esto se realiza en un archivo de clase de señal personalizado que funciona con el asistente MQL5 para ensamblar un Asesor Experto.
Descarga de datos del Fondo Monetario Internacional en Python
Descarga de datos del Fondo Monetario Internacional en Python: extraemos datos del FMI para su uso en estrategias monetarias macroeconómicas. ¿Cómo puede la macroeconomía ayudar a los tráders y tráders algorítmicos?
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 62): Uso de patrones del ADX y el CCI con aprendizaje por refuerzo TRPO
El oscilador ADX y el oscilador CCI son indicadores de seguimiento de tendencias y de impulso que pueden combinarse al desarrollar un asesor experto. Retomamos donde lo dejamos en el artículo anterior y analizamos cómo es posible llevar a cabo el entrenamiento en condiciones reales y la actualización del modelo que hemos desarrollado gracias al aprendizaje por refuerzo. Estamos utilizando un algoritmo que aún no hemos tratado en esta serie, conocido como «optimización de políticas de región de confianza» (Trusted Region Policy Optimization, TRPO). Y, como siempre, la creación de asesores expertos mediante el Asistente de MQL5 (Wizard MQL5) nos permite configurar nuestros modelos para su prueba de forma mucho más rápida y, además, de manera que puedan distribuirse y probarse con diferentes tipos de señales.
Optimización basada en biogeografía — Biogeography-Based Optimization (BBO)
La optimización basada en biogeografía (BBO) supone un elegante método de optimización global inspirado en los procesos naturales de migración de especies entre islas de archipiélagos. El algoritmo se basa en una idea simple pero poderosa: las soluciones de alta calidad comparten activamente sus características, mientras que las soluciones de baja calidad adoptan activamente nuevas características, creando un flujo natural de información desde las mejores soluciones hacia las peores. El BBO, un operador de mutación adaptativa único que ofrece un excelente equilibrio entre exploración y explotación, demuestra una alta eficiencia en una variedad de tareas.
Red neuronal en la práctica La práctica lleva a la perfección
En este artículo, mostraré cómo un simple cambio en el código, a fin de hacer que la neurona sea un poco más especializada, puede hacer que la fase de entrenamiento sea considerablemente más rápida Puesto que, una vez que la neurona, o red neuronal, como se verá más adelante, ya haya sido entrenada, el trabajo que realice será mucho más rápido. También hablaré de un problema que existe y que pocos mencionan
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 61): Uso de patrones del ADX y el CCI con aprendizaje supervisado
El oscilador ADX y el oscilador CCI son indicadores de seguimiento de tendencias y de impulso que pueden combinarse al desarrollar un asesor experto. Analizamos cómo se puede sistematizar esto utilizando los tres modos principales de entrenamiento del aprendizaje automático. Los asesores expertos ensamblados por el Wizard MQL5 (Asistente MQL5) nos permiten evaluar los patrones que presentan estos dos indicadores, y comenzamos analizando cómo se puede aplicar el aprendizaje supervisado con estos patrones.
Redes neuronales en el trading: Framework de predicción cruzada de dominios de series temporales (TimeFound)
En este artículo, construiremos paso a paso el núcleo del modelo inteligente TimeFound, adaptado a tareas de pronóstico de series temporales del mundo real. Si está interesado en la implementación práctica de algoritmos de parcheo de redes neuronales en MQL5, está en el lugar correcto.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 37): Uso de patrones de velas japonesas e inteligencia artificial para superar al mercado
Los patrones de velas japonesas ayudan a los operadores a comprender la psicología del mercado e identificar tendencias en los mercados financieros, lo que permite tomar decisiones de inversión más informadas que pueden conducir a mejores resultados. En este artículo, exploraremos cómo utilizar los patrones de velas japonesas con modelos de IA para lograr un rendimiento óptimo en las operaciones comerciales.
Estudiamos la predicción conformal de series temporales financieras
En este artículo, nos familiarizaremos con las predicciones conformales y la biblioteca MAPIE que las implementa. Este enfoque es uno de los más modernos en aprendizaje automático y nos permite centrarnos en la gestión de riesgos para modelos de aprendizaje automático existentes y diversos. Las predicciones conformales, por sí mismas, no suponen una forma de encontrar patrones en los datos. Solo determinan el grado de confianza de los modelos existentes para predecir ejemplos específicos y permiten filtrar las predicciones fiables.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 60): Aprendizaje por inferencia (Wasserstein-VAE) con patrones de media móvil y oscilador estocástico
Concluimos nuestro análisis de la combinación complementaria del MA (media móvil) y el oscilador estocástico examinando qué papel puede desempeñar el aprendizaje por inferencia en un contexto posterior al aprendizaje supervisado y al aprendizaje por refuerzo. Evidentemente, existen multitud de maneras de abordar el aprendizaje por inferencia en este caso; sin embargo, nuestro enfoque consiste en utilizar autoencoders variacionales. Exploramos esto en Python antes de exportar nuestro modelo entrenado en formato ONNX para su uso en un Asesor Experto generado con el Asistente en MetaTrader 5.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 36): Cómo lidiar con mercados financieros sesgados
Los mercados financieros no están perfectamente equilibrados. Algunos mercados son alcistas, otros bajistas y otros presentan comportamientos laterales que indican incertidumbre en cualquier dirección. Esta información desequilibrada, cuando se utiliza para entrenar modelos de aprendizaje automático, puede resultar engañosa, ya que los mercados cambian con frecuencia. En este artículo vamos a analizar varias maneras de abordar este problema.
Minería de datos de la CFTC en Python y creación de un modelo de IA
Hoy intentaremos extraer datos de la CFTC, descargar informes COT y TFF a través de Python, conectarlos con cotizaciones de MetaTrader 5 y un modelo de IA, y obtener pronósticos. ¿Qué son los informes COT en el mercado Forex? ¿Cómo usar los informes COT y TFF para realizar previsiones?
Minería de datos de los balances de los bancos centrales y obtención de un panorama de la liquidez global
La minería de datos del balance de los bancos centrales ofrece una imagen de la liquidez global en el mercado Forex y en las divisas clave. Hoy combinaremos datos de la Fed, el BCE, el BOJ y el PBoC en un índice compuesto y utilizaremos el aprendizaje automático para descubrir patrones ocultos. Este enfoque convierte los datos sin procesar en señales comerciales reales combinando el análisis fundamental y técnico.
Indicador del modelo CAPM en el mercado Forex
Adaptación del modelo CAPM clásico para el mercado de divisas Forex en MQL5. El indicador calcula el retorno esperado y la prima de riesgo según la volatilidad histórica. Los indicadores suben en los picos y valles, lo que refleja los principios fundamentales de fijación de precios. Aplicación práctica de estrategias de contra-tendencia y seguimiento de tendencia, considerando la dinámica de la relación riesgo-retorno en tiempo real. Incluye aparato matemático e implementación técnica.
Reimaginando las estrategias clásicas (Parte 14): Configuraciones de alta probabilidad
Las configuraciones de alta probabilidad son bien conocidas en nuestra comunidad de trading, pero lamentablemente no están bien definidas. En este artículo, nuestro objetivo será encontrar una forma empírica y algorítmica de definir con precisión qué constituye una configuración de alta probabilidad, identificándolas y explotándolas. Mediante el uso de árboles de potenciación de gradiente, demostramos cómo el lector puede mejorar el rendimiento de una estrategia de negociación arbitraria y comunicar mejor la tarea exacta que debe realizarse a nuestro ordenador de una manera más significativa y explícita.
Redes neuronales en el trading: Extracción eficiente de características para una clasificación precisa (Final)
El framework Mantis transforma series temporales complejas en tokens informativos y sirve como una base sólida para un agente comercial inteligente en tiempo real.
Integración de un modelo de IA en una estrategia de trading MQL5 ya existente
Este tema se centra en la incorporación de un modelo de IA entrenado (como un modelo basado en redes LSTM o un modelo predictivo basado en aprendizaje automático) en una estrategia de trading MQL5 existente.
Indicador de pronóstico ARIMA en MQL5
En este artículo, crearemos un indicador de pronóstico ARIMA en MQL5. El artículo analiza cómo el modelo ARIMA genera pronósticos y su aplicabilidad al mercado Forex y al mercado de valores en general. También explica qué es la autorregresión AR, cómo se utilizan los modelos autorregresivos para realizar pronósticos y cómo funciona el mecanismo autorregresivo.
Ingeniería de características con Python y MQL5 (Parte IV): Reconocimiento de patrones de velas japonesas mediante regresión con UMAP
Las técnicas de reducción de dimensiones se utilizan ampliamente para mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático. Analicemos una técnica relativamente nueva conocida como Aproximación y Proyección de Variedades Uniformes (Uniform Manifold Approximation and Projection, UMAP). Esta nueva técnica se ha desarrollado con el objetivo expreso de superar las limitaciones de los métodos tradicionales, que generan artefactos y distorsiones en los datos. UMAP es una potente técnica de reducción de dimensionalidad que nos ayuda a agrupar velas japonesas similares de una manera novedosa y eficaz, lo que reduce el error en datos fuera de muestra y mejora nuestro rendimiento de trading.
Redes neuronales en el trading: Extracción eficiente de características para una clasificación precisa (Mantis)
Le presentamos a Mantis, un modelo básico ligero para la clasificación de series temporales basado en el Transformer con preentrenamiento contrastivo y atención híbrida que ofrece precisión y escalabilidad récord.
Búsqueda oscilatoria determinista (DOS) — Deterministic Oscillatory Search (DOS)
El algoritmo de búsqueda oscilatoria determinista (DOS) es un método de optimización global innovador que combina las ventajas de los algoritmos de gradiente y enjambre sin usar números aleatorios. El mecanismo de oscilaciones e inclinaciones de aptitud permite a DOS explorar espacios de búsqueda complejos de manera determinista.
Redes neuronales en el trading: Generalización de series temporales sin vinculación a datos (Final)
En este artículo veremos cómo Mamba4Cast convierte la teoría en un algoritmo comercial funcional, allanando además el camino para experimentos propios. No pierda la oportunidad de adquirir una gama completa de conocimientos y lograr inspiración para desarrollar su propia estrategia.
Asesor de autoaprendizaje con red neuronal basada en matriz de estados
Asesor de autoaprendizaje con red neuronal basada en matriz de estados. Hoy combinaremos cadenas de Márkov con una red neuronal multicapa MLP, escrita en la biblioteca ALGLIB MQL5. ¿Cómo podemos combinar las cadenas de Márkov y las redes neuronales para realizar previsiones en Forex?
Redes neuronales en el trading: Generalización de series temporales sin vinculación a datos (Módulos básicos del modelo)
Seguimos familiarizándonos con el framework Mamba4Cast. Hoy profundizaremos en la implementación práctica de los enfoques propuestos. Mamba4Cast no ha sido diseñado para un largo periodo de calentamiento en cada nueva serie temporal, sino para un funcionamiento inmediato. Gracias al concepto de pronóstico Zero-Shot, el modelo es capaz de generar inmediatamente pronósticos de alta calidad sobre datos reales sin entrenamiento adicional ni ajuste de hiperparámetros.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 59): Aprendizaje por refuerzo (DDPG) con patrones de media móvil y oscilador estocástico (II)
Continuamos nuestro último artículo sobre DDPG con indicadores MA y estocásticos examinando otras clases clave de aprendizaje por refuerzo cruciales para la implementación de DDPG. Aunque programamos principalmente en Python, el producto final de una red entrenada se exportará como un archivo ONNX a MQL5, donde lo integraremos como un recurso en un Asesor Experto creado mediante un asistente.
Redes neuronales en el trading: Generalización de series temporales sin vinculación a datos (Mamba4Cast)
En este artículo, presentaremos el framework Mamba4Cast y analizaremos más de cerca uno de sus componentes clave: la codificación posicional basada en marcas temporales. Asimismo, mostraremos cómo se forma la incorporación temporal considerando la estructura de calendario de los datos.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 58): Aprendizaje por refuerzo (DDPG) con patrones de media móvil y oscilador estocástico
La media móvil y el oscilador estocástico son indicadores muy comunes cuyos patrones colectivos analizamos en el artículo anterior, mediante una red de aprendizaje supervisado, para ver qué «patrones se mantendrían». Partiendo de los análisis de ese artículo, vamos un paso más allá y analizamos los efectos que tendría en el rendimiento el aprendizaje por refuerzo, cuando se utiliza con esta red entrenada. Los lectores deben tener en cuenta que nuestras pruebas se han realizado en un periodo de tiempo muy limitado. No obstante, seguimos aprovechando los requisitos mínimos de programación que ofrece el Asistente de MQL5 (MQL5 Wizard) para mostrar esto.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 35): NumPy en MQL5, el arte de crear algoritmos complejos con menos código
La biblioteca NumPy impulsa casi todos los algoritmos de aprendizaje automático en el lenguaje de programación Python. En este artículo vamos a implementar un módulo similar que contiene una colección de todo el código complejo para ayudarnos a crear modelos y algoritmos sofisticados de cualquier tipo.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 57): Aprendizaje supervisado utilizando la media móvil y el oscilador estocástico
La media móvil y el oscilador estocástico son indicadores muy comunes que algunos operadores pueden no utilizar mucho debido a su naturaleza retardada. En una «miniserie» de tres partes que analiza las tres formas principales de aprendizaje automático, analizamos si este sesgo contra estos indicadores está justificado o si podrían tener alguna ventaja. Realizamos nuestro análisis con asesores expertos creados por el Asistente MQL5 (MQL5 Wizard)
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 34): Descomposición de series temporales, desglosando el mercado bursátil hasta su núcleo
En un mundo repleto de datos ruidosos e impredecibles, identificar patrones significativos puede resultar complicado. En este artículo, exploraremos la descomposición estacional, una potente técnica analítica que ayuda a separar los datos en sus componentes clave: tendencia, patrones estacionales y ruido. Al desglosar los datos de esta manera, podemos descubrir información oculta y trabajar con datos más claros y fáciles de interpretar.
Modelo matricial de pronóstico basado en cadenas de Márkov
Hoy vamos a crear un modelo matricial de pronóstico basado en las cadenas de Márkov. ¿Qué son las cadenas de Márkov y cómo se puede usar una cadena de Márkov para negociar en Forex?
Visión por computadora para el trading (Parte 2): Complicamos la arquitectura para el análisis 2D de imágenes RGB
La visión por computadora para el trading: cómo funciona y cómo se desarrolla paso a paso. Creamos un algoritmo para reconocer imágenes RGB de los gráficos de precios utilizando un mecanismo de atención y una capa LSTM bidireccional. Como resultado, obtenemos un modelo de trabajo para predecir el precio del euro-dólar con una precisión de hasta el 55% en la sección de validación.
Algoritmo de camello — Camel Algorithm (CA)
El algoritmo del camello, desarrollado en 2016, modela el comportamiento de los camellos en el desierto para resolver problemas de optimización, considerando factores como la temperatura, las reservas y la resistencia. Este artículo presenta una versión modificada del mismo (CAm) con mejoras clave: el uso de una distribución gaussiana en la generación de soluciones y la optimización de los parámetros del efecto oasis.
Redes neuronales en el trading: Pronóstico de series temporales con descomposición modal adaptativa (Final)
El artículo analiza la adaptación y la implementación práctica del framework ACEFormer usando MQL5 en el contexto del trading algorítmico. Hoy mostraremos las decisiones arquitectónicas clave, las características del entrenamiento y los resultados de las pruebas del modelo con datos reales.
Análisis cuantitativo de tendencias: Recopilamos estadísticas en Python
¿Qué es el análisis cuantitativo de tendencias en el mercado Forex? Recopilamos estadísticas sobre las tendencias, su magnitud y distribución en el par de divisas EURUSD. Cómo el análisis cuantitativo de tendencias puede ayudarle a crear un asesor comercial rentable.
Modelos ocultos de Márkov en sistemas comerciales de aprendizaje automático
Los modelos ocultos de Márkov (HMM) son una potente clase de modelos probabilísticos diseñados para analizar datos secuenciales, donde los eventos observados dependen de alguna secuencia de estados no observados (ocultos) que forman un proceso de Márkov. Los principales supuestos del HMM incluyen la propiedad de Márkov para estados ocultos, lo que significa que la probabilidad de transición al siguiente estado depende solo del estado actual y la independencia de las observaciones dado el conocimiento del estado oculto actual.
Algoritmo basado en fractales — Fractal-Based Algorithm (FBA)
Hoy veremos un nuevo método metaheurístico basado en un enfoque fractal que permite particionar el espacio de búsqueda para resolver problemas de optimización. El algoritmo identifica y separa secuencialmente las áreas prometedoras, creando una estructura fractal autosimilar que concentra los recursos computacionales en las áreas más prometedoras. El mecanismo de mutación único orientado a las mejores soluciones garantiza un equilibrio óptimo entre la exploración y la explotación del espacio de búsqueda, aumentando significativamente la eficiencia del algoritmo.
Redes neuronales en el trading: Pronóstico de series temporales con descomposición modal adaptativa (ACEFormer)
Lo invitamos a explorar la arquitectura ACEFormer, una solución moderna que combina la efectividad de la atención probabilística con la descomposición adaptativa de series temporales. Este material resultará útil para quienes buscan un equilibrio entre el rendimiento computacional y la precisión de los pronósticos en los mercados financieros.
Trading de arbitraje en Forex: Sistema comercial matricial para retornar al valor justo con limitación del riesgo
El artículo contiene una descripción detallada del algoritmo de cálculo de tipos cruzados, una visualización de la matriz de desequilibrios y recomendaciones para configurar de manera óptima los parámetros MinDiscrepancy y MaxRisk para un trading efectivo. El sistema calcula automáticamente el "valor justo" de cada par de divisas usando tipos de cambio cruzados, generando señales de compra para las desviaciones negativas y señales de venta para las desviaciones positivas.