Redes neuronales: así de sencillo (Parte 27): Aprendizaje Q profundo (DQN)
Seguimos explorando el aprendizaje por refuerzo. En este artículo, hablaremos del método de aprendizaje Q profundo o deep Q-learning. El uso de este método permitió al equipo de DeepMind crear un modelo capaz de superar a los humanos jugando a los videojuegos de ordenador de Atari. Nos parece útil evaluar el potencial de esta tecnología para las tareas comerciales.
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Bulls Power
Bienvenidos a un nuevo artículo de la serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. En esta ocasión, hablaremos sobre el índice de fuerza alcista Bulls Power y crearemos un sistema comercial basado en sus indicadores.
Creación de un asesor experto integrado de MQL5 y Telegram (Parte 3): Envío de señales de MQL5 a Telegram
En este artículo, creamos un Asesor Experto MQL5 que codifica capturas de pantalla de gráficos como datos de imagen y las envía a un chat de Telegram a través de peticiones HTTP. Al integrar la codificación y transmisión de fotos, mejoramos el sistema existente MQL5-Telegram con perspectivas visuales de trading directamente dentro de Telegram.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 82): Modelos de ecuaciones diferenciales ordinarias (NeuralODE)
En este artículo, hablaremos de otro tipo de modelos que están destinados a estudiar la dinámica del estado ambiental.
Desarrollando un EA de trading desde cero (Parte 16): Acceso a los datos en la Web (II)
Saber cómo introducir los datos de la Web en un EA no es tan obvio, o mejor dicho, no es tan simple que puede hacerse sin conocer y entender realmente todas las características que están presentes en MetaTrader 5.
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Williams PR
Aquí tenemos un nuevo artículo de nuestra serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. En dicha serie, escribimos sistemas en el lenguaje MQL5 para su uso en MetaTrader 5. En este artículo, analizaremos el indicador de rango porcentual de Williams (Williams' %R).
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 21): Desbloqueando las redes neuronales: desmitificando los algoritmos de optimización
Sumérjase en el corazón de las redes neuronales mientras desmitificamos los algoritmos de optimización utilizados dentro de la red neuronal. En este artículo, descubra las técnicas clave que liberan todo el potencial de las redes neuronales, impulsando sus modelos a nuevas cotas de precisión y eficacia.
Patrones de diseño en MQL5 (Parte 2): Patrones estructurales
En este artículo, seguiremos estudiando los patrones de diseño que permiten a los desarrolladores crear aplicaciones extensibles y fiables no solo en MQL5, sino también en otros lenguajes de programación. Esta vez hablaremos de un tipo diferente: los patrones estructurales. Asimismo, aprenderemos a diseñar sistemas usando las clases disponibles para formar estructuras mayores.
Gestor de riesgos para el trading algorítmico
Los objetivos de este artículo son: demostrar por qué el uso del gestor de riesgos es algo imprescindible, adaptar los principios del riesgo controlado en el trading algorítmico en una clase aparte, de modo que todo el mundo pueda comprobar de forma independiente la eficacia del enfoque de racionamiento del riesgo en el trading intradía y la inversión en los mercados financieros. En este artículo, detallaremos la escritura de una clase de gestor de riesgos para el trading algorítmico como continuación del artículo anterior sobre la escritura de un gestor de riesgos para el trading manual.
Cómo integrar los conceptos de dinero inteligente (Smart Money Concepts, SMC) junto con el indicador RSI en un EA
Concepto de dinero inteligente (ruptura de estructura) junto con el indicador RSI para tomar decisiones comerciales automatizadas informadas basadas en la estructura del mercado.
Experimentos con redes neuronales (Parte 1): Recordando la geometría
Las redes neuronales lo son todo. En este artículo, usaremos la experimentación y enfoques no estándar para desarrollar un sistema comercial rentable y comprobaremos si las redes neuronales pueden ser de alguna ayuda para los comerciantes.
Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 04): Gatillos manuales (I)
Aprenda a crear un EA que opere automáticamente de forma sencilla y segura.
Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 15): Automatización (VII)
Para coronar esta secuencia sobre automatización vamos a complementar lo visto en el artículo anterior. Este muestra definitivamente cómo todo encajará, haciendo que el Asesor Experto funcione como un reloj.
Optimización paralela con el método de enjambre de partículas (Particle Swarm Optimization)
El presente artículo describimos un modo de optimización rápida usando el método de enjambre de partículas, y presentamos una implementación en MQL lista para utilizar tanto en el modo de flujo único dentro de un EA, como en el modo paralelo de flujo múltiples como un complemento ejecutado en los agentes locales del simulador.
Introducción a MQL5 (Parte 2): Variables predefinidas, funciones comunes y operadores de flujo de control
En este artículo, seguiremos familiarizándonos con el lenguaje de programación MQL5. Esta serie de artículos no es solo un tutorial, sino también una puerta de entrada al mundo de la programación. ¿Qué hace especiales a estos artículos? Hemos procurado que las explicaciones sean sencillas para que los conceptos complejos resulten accesibles a todos. Aunque el material es accesible, para obtener los mejores resultados será necesario reproducir activamente todo lo que vamos a tratar. Solo así obtendremos el máximo beneficio de estos artículos.
La teoría del caos en el trading (Parte 1): Introducción, aplicación a los mercados financieros e indicador de Lyapunov
¿Puede aplicarse la teoría del caos a los mercados financieros? En este artículo analizaremos en qué se diferencian la teoría clásica del caos y los sistemas caóticos del concepto propuesto por Bill Williams.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 14): Clusterización de datos
Lo confieso: ha pasado más de un año desde que publiqué el último artículo. En tanto tiempo, me ha sido posible repensar mucho, desarrollar nuevos enfoques. Y en este nuevo artículo, me gustaría alejarme un poco del método anteriormente usado de aprendizaje supervisado, y sugerir una pequeña inmersión en los algoritmos de aprendizaje no supervisado. En particular, vamos a analizar uno de los algoritmos de clusterización, las k-medias.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 31): Algoritmos evolutivos
En el artículo anterior, comenzamos a analizar los métodos de optimización sin gradiente, y también nos familiarizamos con el algoritmo genético. Hoy continuaremos con el tema iniciado, y estudiaremos otra clase de algoritmos evolutivos.
Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 14): Automatización (VI)
Aquí pondremos realmente en práctica todos los conocimientos de esta serie. Finalmente construiremos un sistema 100% automático y funcional. Pero para hacer esto, tendrás que aprender una última cosa.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 49): Soft Actor-Critic
Continuamos nuestro análisis de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo en problemas de espacio continuo de acciones. En este artículo, le propongo introducir el algoritmo Soft Astog-Critic (SAC). La principal ventaja del SAC es su capacidad para encontrar políticas óptimas que no solo maximicen la recompensa esperada, sino que también tengan la máxima entropía (diversidad) de acciones.
Patrones de diseño en MQL5 (Parte I): Patrones de creación (Creational Patterns)
Existen métodos que pueden usarse para resolver problemas típicos. Una vez entendemos cómo utilizar estas técnicas una vez, podemos escribir programas de forma eficaz y aplicar el concepto DRY (No te repitas, en inglés, don't repeat yourself). En este contexto, resultan muy útiles los patrones de diseño que pueden aportar soluciones a problemas bien descritos y recurrentes.
Integración de Smart Money Concepts (SMC), Order Blocks (OB) y Fibonacci para entradas óptimas
Los bloques de órdenes (Order Blocks, OB) son áreas clave donde los operadores institucionales inician compras o ventas significativas. Después de un movimiento de precio significativo, Fibonacci ayuda a identificar un retroceso potencial desde un máximo reciente hasta un mínimo para identificar la entrada comercial óptima.
Aprendiendo a diseñar un sistema comercial basado en Momentum
En el artículo anterior, mencionamos la importancia de detectar las tendencias, es decir, de determinar la dirección del movimiento del precio. En este artículo, hablaremos sobre otro concepto importante en el trading, que también existe en forma de indicador: el impulso del precio o el indicador Momentum. Asimismo, desarrollaremos nuestro propio sistema comercial basado en este indicador.
Paradigmas de programación (Parte 1): Enfoque procedimental para el desarrollo de un asesor basado en la dinámica de precios
Conozca los paradigmas de programación y su aplicación en el código MQL5. En este artículo, analizaremos las características de la programación procedimental y ofreceremos ejemplos prácticos. Asimismo, aprenderemos a desarrollar un asesor basado en la acción del precio (Action Price) utilizando el indicador EMA y datos de velas. Además, el artículo introduce el paradigma de la programación funcional.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 26): La batalla definitiva en la previsión de series temporales: redes neuronales LSTM frente a GRU
En el artículo anterior, hablamos de una RNN sencilla que, a pesar de su incapacidad para comprender las dependencias a largo plazo en los datos, fue capaz de realizar una estrategia rentable. En este artículo hablaremos tanto de la memoria a largo plazo (LSTM) como de la unidad recurrente controlada (GRU). Estas dos se introdujeron para superar las deficiencias de una RNN simple y ser más astuta que ella.
Creación de un panel de indicadores de fuerza relativa (RSI) dinámico, multisímbolo y multiperíodo en MQL5
En este artículo, desarrollamos un panel dinámico de indicadores RSI multisímbolo y multiperiodo en MQL5, que proporciona a los operadores valores RSI en tiempo real a través de varios símbolos y marcos temporales. El panel cuenta con botones interactivos, actualizaciones en tiempo real e indicadores codificados por colores para ayudar a los operadores a tomar decisiones informadas.
Paradigmas de programación (Parte 2): Enfoque orientado a objetos para el desarrollo de EA basados en la dinámica de precios
En este artículo hablaremos sobre el paradigma de la POO y su aplicación en el código MQL5. Este será el segundo artículo de la serie. En él aprenderemos las características de la programación orientada a objetos y analizaremos ejemplos prácticos. La última vez escribimos un Asesor Experto basado en la Acción del Precio (Price Action) utilizando el indicador EMA y datos de velas. Ahora convertiremos su código procedimental en un código orientado a objetos.
Previsión usando modelos ARIMA en MQL5
En este artículo, continuaremos el desarrollo de la clase CArima para construir modelos ARIMA añadiendo métodos de predicción intuitivos.
Todo lo que necesita saber sobre la estructura de un programa MQL5
Cualquier programa en cualquier lenguaje de programación tiene una estructura determinada. En este artículo, aprenderá los componentes principales de la estructura de un programa en MQL5, que pueden resultarle muy útiles a la hora de crear un sistema comercial o una herramienta comercial para MetaTrader 5.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 26): Medias móviles y el exponente de Hurst
El exponente de Hurst es una medida del grado de autocorrelación de una serie temporal a largo plazo. Se entiende que capta las propiedades a largo plazo de una serie temporal y, por tanto, tiene cierto peso en el análisis de series temporales, incluso fuera de las series temporales económicas/financieras. Sin embargo, nos centramos en sus posibles beneficios para los operadores, examinando cómo esta métrica podría combinarse con las medias móviles para crear una señal potencialmente sólida.
Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte II): Nuevos horizontes
Este artículo prosigue con el tema de la fuerza bruta, ofreciendo al algoritmo de nuestro programa nuevas posibilidades para el análisis de mercado, y acelerando la velocidad de análisis y la calidad de los resultados finales, lo cual brinda un punto de vista de máxima calidad sobre los patrones globales en el marco de este enfoque.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 65): Aprendizaje supervisado ponderado por distancia (DWSL)
En este artículo, le presentaremos un interesante algoritmo que se basa en la intersección de los métodos de aprendizaje supervisado y por refuerzo.
Estrategia comercial con el indicador de mejora de reconocimiento de velas Doji
El indicador sobre metabarras ha detectado más velas que el clásico. Veamos si aporta un beneficio real en el trading automatizado.
Arbitraje estadístico con predicciones
Daremos un paseo por el arbitraje estadístico, buscaremos con Python símbolos de correlación y cointegración, haremos un indicador para el coeficiente de Pearson y haremos un EA para operar arbitraje estadístico con predicciones hechas con Python y modelos ONNX.
Análisis de múltiples símbolos con Python y MQL5 (Parte 3): Tipos de cambio triangulares
Los operadores suelen enfrentarse a pérdidas por señales falsas, mientras que esperar a la confirmación puede llevar a perder oportunidades. Este artículo presenta una estrategia comercial triangular que utiliza el precio de la plata en dólares (XAGUSD) y euros (XAGEUR), junto con el tipo de cambio EURUSD, para filtrar el ruido. Al aprovechar las relaciones entre mercados, los operadores pueden descubrir el sentimiento oculto y perfeccionar sus entradas en tiempo real.
Creamos un asesor multidivisa sencillo utilizando MQL5 (Parte 4): Media móvil triangular - Señales del indicador
Por asesor multidivisa en este artículo entendemos un asesor, o un robot comercial que puede operar (abrir/cerrar órdenes, gestionar órdenes como Trailing Stop Loss y Trailing Profit) con más de un par de símbolos desde un gráfico. Esta vez usaremos un solo indicador, a saber, la media móvil triangular en uno o varios marcos temporales.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 20): Autocodificadores
Continuamos analizando los algoritmos de aprendizaje no supervisado. El lector podría preguntarse sobre la relevancia de las publicaciones recientes en el tema de las redes neuronales. En este nuevo artículo, retomaremos el uso de las redes neuronales.
Cómo construir un EA que opere automáticamente (Parte 06): Tipos de cuentas (I)
Aprenda a crear un EA que opere automáticamente de forma sencilla y segura. Hasta ahora nuestro EA puede funcionar en cualquier tipo de situación, pero aún no está listo para ser automatizado, por lo que tenemos que hacer algunas cosas.
Cómo usar la API de datos JSON en sus proyectos MQL
Imagina que puedes utilizar datos que no se encuentran en MetaTrader, solo obtienes datos de los indicadores mediante análisis de precios y análisis técnico. Ahora imagina que puedes acceder a datos que aumentarán tu poder comercial. Puede multiplicar la potencia del software MetaTrader si combina la salida de otro software, métodos de análisis macro y herramientas ultra avanzadas a través de los datos de la API. En este artículo, le enseñaremos cómo utilizar las API y le presentaremos servicios de datos API útiles y valiosos.
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 73): Objeto de formulario del elemento gráfico
En el presente artículo, iniciaremos un nuevo apartado del trabajo con gráficos. En esta ocasión, vamos a crear el objeto de estado del ratón, el objeto básico de todos los elementos gráficos y la clase de objeto de formulario de los elementos gráficos de la biblioteca.