Artículos sobre programación y uso de robots comerciales en el lenguaje MQL5
Los Asesores Expertos creados para la plataforma MetaTrader ejecutan una gran variedad de funciones ideadas por sus desarrolladores. Los robots comerciales son capaces de realizar el seguimiento de los instrumentos financieros 24 horas al día, copiar las operaciones, confeccionar y enviar los informes, analizar las noticias, e incluso facilitar al operador una interfaz gráfica personalizada desarrollada por encargo.
Los artículos contienen las técnicas de programación, ideas matemáticas para el procesamiento de datos, consejos para la creación y el encargo de robots comerciales.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 25): Practicando el Transfer Learning
En los últimos dos artículos, hemos creado una herramienta que nos permite crear y editar modelos de redes neuronales. Ahora es el momento de evaluar el uso potencial de la tecnología de Transfer Learning en ejemplos prácticos.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 36): Modelos relacionales de aprendizaje por refuerzo (Relational Reinforcement Learning)
En los modelos de aprendizaje por refuerzo analizados anteriormente, usamos varias opciones de redes convolucionales que pueden identificar varios objetos en los datos originales. La principal ventaja de las redes convolucionales es su capacidad de identificar objetos independientemente de la ubicación de estos. Al mismo tiempo, las redes convolucionales no siempre son capaces de hacer frente a diversas deformaciones de los objetos y al ruido. Pero estos problemas pueden resolverse usando el modelo relacional.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 89): Transformador de descomposición de la frecuencia de señal (FEDformer)
Todos los modelos de los que hemos hablado anteriormente analizan el estado del entorno como una secuencia temporal. Sin embargo, las propias series temporales también pueden representarse como características de frecuencia. En este artículo, presentaremos un algoritmo que utiliza las características de frecuencia de una secuencia temporal para predecir los estados futuros.
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 56): Objeto del indicador personalizado, obtención de datos de parte de los objetos de indicador en la colección
En el presente artículo, vamos a considerar la creación de un objeto del indicador personalizado para usarlo en los asesores expertos. Mejoraremos un poco las clases de la biblioteca y escribiremos los métodos para obtener los datos de parte de los objetos de indicador en los expertos.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 31): Proyecto Expert Advisor — Clase C_Mouse (V)
Desarrollar una manera de poner un cronómetro, de modo que durante una repetición/simulación, éste pueda decirnos cuánto tiempo falta, puede parecer a primera vista una tarea simple y de rápida solución. Muchos simplemente intentarían adaptar y usar el mismo sistema que se utiliza cuando tenemos el servidor comercial a nuestro lado. Pero aquí reside un punto que muchos quizás no consideran al pensar en tal solución. Cuando estás haciendo una repetición, y esto para no hablar del hecho de la simulación, el reloj no funciona de la misma manera. Este tipo de cosa hace complejo construir tal sistema.
Experimentos con redes neuronales (Parte 5): Normalización de parámetros de entrada para su transmisión a una red neuronal
Las redes neuronales lo son todo. Vamos a comprobar en la práctica si esto es así. MetaTrader 5 como herramienta autosuficiente para el uso de redes neuronales en el trading. Una explicación sencilla.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 54): Usamos un codificador aleatorio para una exploración eficiente (RE3)
Siempre que analizamos métodos de aprendizaje por refuerzo, nos enfrentamos al problema de explorar eficientemente el entorno. Con frecuencia, la resolución de este problema hace que el algoritmo se complique, llevándonos al entrenamiento de modelos adicionales. En este artículo veremos un enfoque alternativo para resolver el presente problema.
Experimentos con redes neuronales (Parte 4): Patrones
Las redes neuronales lo son todo. Vamos a comprobar en la práctica si esto es así. MetaTrader 5 como herramienta autosuficiente para el uso de redes neuronales en el trading. Una explicación sencilla.
Desarrollo de un factor de calidad para los EAs
En este artículo, te explicaremos cómo desarrollar un factor de calidad que tu Asesor Experto (EA) pueda mostrar en el simulador de estrategias. Te presentaremos dos formas de cálculo muy conocidas (Van Tharp y Sunny Harris).
Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 12): Gestor de riesgos como en las empresas de prop-trading
Ya disponemos de un cierto mecanismo de control de la reducción en el asesor experto que estamos desarrollando. Pero este es de naturaleza probabilística, ya que se basa en resultados de pruebas sobre los datos históricos de los precios. Por lo tanto, las reducciones, aunque con una probabilidad pequeña, pueden superar a veces los valores máximos previstos. Vamos a intentar añadir un mecanismo que garantice el nivel de reducción especificado.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 52): Exploración con optimismo y corrección de la distribución
A medida que el modelo se entrena con el búfer de reproducción de experiencias, la política actual del Actor se aleja cada vez más de los ejemplos almacenados, lo cual reduce la eficacia del entrenamiento del modelo en general. En este artículo, analizaremos un algoritmo para mejorar la eficiencia del uso de las muestras en los algoritmos de aprendizaje por refuerzo.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 66): Problemática de la exploración en el entrenamiento offline
El entrenamiento offline del modelo se realiza sobre los datos de una muestra de entrenamiento previamente preparada. Esto nos ofrecerá una serie de ventajas, pero la información sobre el entorno estará muy comprimida con respecto al tamaño de la muestra de entrenamiento, lo que, a su vez, limitará el alcance del estudio. En este artículo, querríamos familiarizarnos con un método que permite llenar la muestra de entrenamiento con los datos más diversos posibles.
Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 2): Fusionar indicadores nativos
Este artículo se centra en el aprovechamiento de los indicadores MetaTrader 5 incorporados para filtrar las señales fuera de tendencia. Avanzando desde el artículo anterior exploraremos cómo hacerlo utilizando código MQL5 para comunicar nuestra idea al programa final.
Asesor Experto Grid-Hedge Modificado en MQL5 (Parte II): Creación de un EA de cuadrícula simple
En este artículo, exploramos la estrategia de cuadrícula (grid) clásica, detallando su automatización mediante un Asesor Experto (EA) en MQL5 y analizando los resultados iniciales del backtest. Destacamos la necesidad de que la estrategia tenga una gran capacidad de retención y esbozamos planes para optimizar parámetros clave como la distancia, el takeProfit y el tamaño de los lotes en futuras entregas. La serie pretende mejorar la eficacia de las estrategias de negociación y su adaptabilidad a las distintas condiciones del mercado.
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 57): Objeto de datos del búfer de indicador
En este artículo, vamos a desarrollar el objeto que incluirá todos los datos de un búfer de un indicador. Estos objetos serán necesarios para almacenar los datos de serie de los búferes de indicadores, a través de los cuales será posible ordenar y comparar los datos de los búferes de cualquier indicador, así como otros datos parecidos.
Marcado de datos en el análisis de series temporales (Parte 2): Creando conjuntos de datos con marcadores de tendencias utilizando Python
En esta serie de artículos, presentaremos varias técnicas de marcado de series temporales que pueden producir datos que se ajusten a la mayoría de los modelos de inteligencia artificial (IA). El marcado dirigido de datos puede hacer que un modelo de IA entrenado resulte más relevante para las metas y objetivos del usuario, mejorando la precisión del modelo y ayudando a este a dar un salto de calidad.
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.
Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 11): Comenzamos a automatizar el proceso de optimización
Para obtener un buen EA, tenemos que seleccionar muchos conjuntos adecuados de parámetros de instancias de estrategias comerciales para él. Esto puede hacerse manualmente ejecutando la optimización en diferentes símbolos y seleccionando después los mejores resultados. Pero resulta mejor delegar el trabajo en un programa y dedicarse a actividades más productivas.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 56): Utilizamos la norma nuclear para incentivar la exploración
La exploración del entorno en tareas de aprendizaje por refuerzo es un problema relevante. Con anterioridad, ya hemos analizado algunos de estos enfoques. Hoy le propongo introducir otro método basado en la maximización de la norma nuclear, que permite a los agentes identificar estados del entorno con un alto grado de novedad y diversidad.
Descifrando las estrategias de trading intradía de ruptura del rango de apertura
Las estrategias de ruptura del rango de apertura (Opening Range Breakout, ORB) se basan en la idea de que el rango de negociación inicial establecido poco después de la apertura del mercado refleja niveles de precios significativos en los que compradores y vendedores acuerdan el valor. Al identificar rupturas por encima o por debajo de un determinado rango, los operadores pueden aprovechar el impulso que suele producirse cuando la dirección del mercado se vuelve más clara. En este artículo, exploraremos tres estrategias ORB adaptadas del Grupo Concretum.
Desarrollamos un Asesor Experto multidivisas (Parte 3): Revisión de la arquitectura
Ya hemos avanzado bastante en el desarrollo del asesor multidivisa con varias estrategias funcionando en paralelo. Basándonos en nuestra experiencia, revisaremos la arquitectura de nuestra solución y trataremos de mejorarla antes de avanzar demasiado.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 6): Transformada de Fourier
La transformada de Fourier, introducida por Joseph Fourier, es un medio para descomponer puntos de datos de ondas complejos en componentes de ondas simples. Esta característica puede resultar útil para los tráders, así que hablaremos de ella en este artículo.
Introducción a MQL5 (Parte 16): Creación de asesores expertos utilizando patrones técnicos de gráficos
Este artículo presenta a los usuarios principiantes la creación de un Asesor Experto MQL5 que identifica y opera con un patrón técnico clásico de gráficos: el patrón Cabeza y Hombros. Explica cómo detectar el patrón utilizando la acción del precio, dibujarlo en el gráfico, establecer los niveles de entrada, stop loss y take profit, y automatizar la ejecución de las operaciones basándose en el patrón.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 53): Descomposición de la recompensa
Ya hemos hablado más de una vez de la importancia de seleccionar correctamente la función de recompensa que utilizamos para estimular el comportamiento deseado del Agente añadiendo recompensas o penalizaciones por acciones individuales. Pero la cuestión que sigue abierta es el descifrado de nuestras señales por parte del Agente. En este artículo hablaremos sobre la descomposición de la recompensa en lo que respecta a la transmisión de señales individuales al Agente entrenado.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 38): Exploración auto-supervisada por desacuerdo (Self-Supervised Exploration via Disagreement)
Uno de los principales retos del aprendizaje por refuerzo es la exploración del entorno. Con anterioridad, hemos aprendido un método de exploración basado en la curiosidad interior. Hoy queremos examinar otro algoritmo: la exploración mediante el desacuerdo.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 41): Modelos jerárquicos
El presente artículo describe modelos de aprendizaje jerárquico que ofrecen un enfoque eficiente para resolver problemas complejos de aprendizaje automático. Los modelos jerárquicos constan de varios niveles; cada uno de ellos es responsable de diferentes aspectos del problema.
Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 5): Sistema de notificaciones (Parte II)
Hoy discutiremos sobre la integración funcional de Telegram para las notificaciones de indicadores de MetaTrader 5 utilizando el poder de MQL5, en asociación con Python y la API Telegram Bot. Lo explicaremos todo con detalle para que nadie se pierda ningún punto. Al finalizar este proyecto, habrá adquirido conocimientos valiosos para aplicar en sus proyectos.
Redes neuronales en el trading: Modelos de difusión direccional (DDM)
Hoy proponemos al lector familiarizarse con los modelos de difusión direccional que explotan el ruido anisotrópico y direccional dependiente de los datos durante la difusión directa para capturar representaciones gráficas significativas.
Redes neuronales en el trading: Inyección de información global en canales independientes (InjectTST)
La mayoría de los métodos modernos de pronóstico de series temporales multimodales utilizan el enfoque de canales independientes. Esto ignora la dependencia natural de los diferentes canales de la misma serie temporal. Un uso coherente de ambos enfoques (canales independientes y mixtos) es la clave para mejorar el rendimiento de los modelos.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 61): El problema del optimismo en el aprendizaje por refuerzo offline
Durante el aprendizaje offline, optimizamos la política del Agente usando los datos de la muestra de entrenamiento. La estrategia resultante proporciona al Agente confianza en sus acciones. No obstante, dicho optimismo no siempre está justificado y puede acarrear mayores riesgos durante el funcionamiento del modelo. Hoy veremos un método para reducir estos riesgos.
Creación de un asesor experto integrado de MQL5 y Telegram (Parte 4): Modular las funciones del código para mejorar su reutilización
En este artículo, refactorizamos el código existente utilizado para enviar mensajes y capturas de pantalla de MQL5 a Telegram organizándolo en funciones modulares y reutilizables. Esto agilizará el proceso, permitiendo una ejecución más eficiente y una gestión del código más sencilla en múltiples instancias.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 39): Go-Explore: un enfoque diferente sobre la exploración
Continuamos con el tema de la exploración del entorno en los modelos de aprendizaje por refuerzo. En este artículo, analizaremos otro algoritmo: Go-Explore, que permite explorar eficazmente el entorno en la etapa de entrenamiento del modelo.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 51): Actor-crítico conductual (BAC)
Los dos últimos artículos han considerado el algoritmo SAC (Soft Actor-Critic), que incorpora la regularización de la entropía en la función de la recompensa. Este enfoque equilibra la exploración del entorno y la explotación del modelo, pero solo es aplicable a modelos estocásticos. El presente material analizará un enfoque alternativo aplicable tanto a modelos estocásticos como deterministas.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 12): Polinomio de Newton
El polinomio de Newton, que crea ecuaciones cuadráticas a partir de un conjunto de unos pocos puntos, es un enfoque arcaico pero interesante para observar una serie temporal. En este artículo tratamos de explorar qué aspectos podrían ser de utilidad para los operadores desde este enfoque, así como abordar sus limitaciones.
Creamos y optimizamos un sistema comercial basado en los volúmenes negociados (Chaikin Money Flow (CMF))
En este artículo, le presentaremos el indicador Chaikin Money Flow (CMF), basado en el volumen, después de aprender cómo se puede construir, calcular y utilizar. Asimismo, veremos cómo crear un indicador personalizado, analizaremos algunas estrategias sencillas que podemos utilizar y las pondremos a prueba para ver cuál es la mejor.
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 58): Series temporales de los datos de búferes de indicadores
En conclusión del tema de trabajo con series temporales, vamos a organizar el almacenamiento, la búsqueda y la ordenación de los datos que se guardan en los búferes de indicadores. En el futuro, eso nos permitirá realizar el análisis a base de los valores de los indicadores que se crean a base de la biblioteca en nuestros programas. El concepto general de todas las clases de colección de la biblioteca permite encontrar fácilmente los datos necesarios en la colección correspondiente, y por tanto, lo mismo también será posible en la clase que vamos a crear hoy.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 75): Mejora del rendimiento de los modelos de predicción de trayectorias
Los modelos que creamos son cada vez más grandes y complejos. Esto aumenta los costes no sólo de su formación, sino también de su funcionamiento. Sin embargo, el tiempo necesario para tomar una decisión suele ser crítico. A este respecto, consideremos los métodos para optimizar el rendimiento del modelo sin pérdida de calidad.
Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 5): Sistema de notificaciones (Parte III)
Esta parte de la serie de artículos está dedicada a la integración de WhatsApp con MetaTrader 5 para las notificaciones. Hemos incluido un diagrama de flujo para simplificar la comprensión y analizaremos la importancia de las medidas de seguridad en la integración. El objetivo principal de los indicadores es simplificar el análisis mediante la automatización, y deben incluir métodos de notificación para alertar a los usuarios cuando se cumplan determinadas condiciones. Descubra más en este artículo.
Desarrollamos un Asesor Experto multidivisas (Parte 20): Ordenando la cadena de etapas de optimización automática de proyectos (I)
Ya hemos creado bastantes componentes que ayudan a organizar la optimización automática. Durante la creación, seguimos la estructura cíclica tradicional: desde la creación de código mínimo funcional hasta la refactorización y la obtención de código mejorado. Es hora de empezar a limpiar nuestra base de datos, que también es un componente clave en el sistema que estamos creando.
Redes neuronales en el trading: Modelos "ligeros" de pronóstico de series temporales
Los modelos ligeros de pronóstico de series temporales logran un alto rendimiento utilizando un número mínimo de parámetros, lo que, a su vez, reduce el consumo de recursos computacionales y agiliza la toma de decisiones. De este modo consiguen una calidad de previsión comparable a la de modelos más complejos.