Redes neuronales en el trading: Modelo de difusión adaptativa sobre grafos (SAGDFN)
En este artículo presentamos en detalle la arquitectura de SAGDFN, un framework moderno capaz de transformar el enfoque del procesamiento de datos espaciotemporales. Conserva la información clave incluso en grafos complejos y, al mismo tiempo, reduce los costos computacionales.
Trading algorítmico de arbitraje basado en la teoría de grafos
En este artículo, el arbitraje triangular se presenta como un problema de búsqueda de ciclos en un grafo orientado, en el que los vértices son divisas y las aristas, pares de divisas con pesos que representan los tipos de cambio. Ciclo rentable: producto de los pesos >1. Los algoritmos de Floyd-Warshall y DFS que hemos desarrollado encuentran rutas óptimas para el cambio de divisas que permiten volver al vértice de origen con beneficio.
Redes neuronales en el trading: Modelo de difusión adaptativa sobre grafos (módulo de atención)
En este artículo analizaremos con detalle la implementación práctica de los componentes clave del framework SAGDFN. Vamos a mostrar cómo se organizan la atención dispersa y la selección de vecinos relevantes para la predicción de series temporales. Los enfoques presentados muestran un equilibrio entre la precisión de los pronósticos y la eficiencia de los cálculos.
Redes neuronales en el trading: una visión unificada del espacio y el tiempo (Extralonger)
El framework Extralonger muestra un enfoque para integrar factores espaciales y temporales en un único modelo, lo que permite considerar al mismo tiempo las regularidades locales y los ciclos a largo plazo. Esta arquitectura hace que la predicción de series temporales sea más resistente al ruido del mercado y permite analizar los datos en diferentes horizontes temporales. En el artículo se analiza en detalle cómo se llevan a la práctica estas ideas mediante OpenCL y MQL5.
Redes neuronales en el trading: una visión unificada del espacio y el tiempo (Final)
El framework Extralonger demuestra una capacidad única para integrar factores espaciales y temporales en un solo modelo, proporcionando una alta precisión en los pronósticos. Su arquitectura permite adaptarse a distintos horizontes de planificación e instrumentos financieros, manteniendo la transparencia y la capacidad de control del sistema.
Redes neuronales en el trading: una visión unificada del espacio y el tiempo (Global-Local Attention)
Continuamos trabajando en la implementación de los enfoques propuestos por los autores del framework Extralonger. En esta ocasión, nos centraremos en la creación del módulo Global-Local Spatial Attention con MQL5, analizando tanto su estructura como su integración práctica en el proceso computacional general.
Herramientas de trading de MQL5 (Parte 8): Panel informativo mejorado con funciones de arrastre y minimizado
En este artículo, desarrollamos un panel informativo mejorado que actualiza la parte anterior añadiendo funciones de arrastrar y minimizar para una mejor interacción del usuario, al tiempo que se mantiene la monitorización en tiempo real de las posiciones de múltiples símbolos y las métricas de la cuenta.