Artículos sobre aprendizaje automático en el trading

De manera predeterminada, los datos del calendario económico no están disponibles para realizar pruebas con asesores expertos dentro del Probador de estrategias. Analizamos cómo las bases de datos podrían ayudar a solucionar esta limitación. Entonces, en este artículo exploramos cómo se pueden usar las bases de datos SQLite para archivar noticias del Calendario Económico, de modo que los Asesores Expertos ensamblados mediante un asistente puedan usarlas para generar señales comerciales.

Le proponemos familiarizarse con un framework que combina la transformada de wavelet y el modelo multitarea Self-Attention con el objetivo de mejorar la capacidad de respuesta y la precisión de las previsiones en condiciones de mercado volátiles. La transformada de wavelet descompone los rendimientos de los activos en frecuencias altas y bajas, captando cuidadosamente las tendencias del mercado a largo plazo y las fluctuaciones a corto plazo.

¿Cómo utilizar las barras Renko junto con la IA? Hoy analizaremos el trading Renko en Fórex con una precisión de previsión del 59,27%. Asimismo, exploraremos las ventajas de las barras Renko para filtrar el ruido del mercado, aprenderemos por qué los indicadores de volumen son más importantes que los patrones de precios y cómo establecer el tamaño óptimo del bloque Renko para el EURUSD. s decir, veremos una guía paso a paso para integrar CatBoost, Python y MetaTrader 5 para crear nuestro propio sistema de previsión Forex Renko. Resulta ideal para tráders que buscan ir más allá del análisis técnico tradicional.

Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial actual, los modelos de lenguaje (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial, por lo que deberíamos pensar en cómo integrar LLM potentes en nuestro trading algorítmico. Para la mayoría de las personas, es difícil ajustar estos poderosos modelos según sus necesidades, implementarlos localmente y luego aplicarlos al comercio algorítmico. Esta serie de artículos adoptará un enfoque paso a paso para lograr este objetivo.

En este artículo, nos familiarizaremos con un método de segmentación de objetos 3D basado en el Superpoint Transformer (SPFormer), que elimina la necesidad de agregar datos intermedios, lo cual acelera el proceso de segmentación y mejora el rendimiento del modelo.

En la segunda parte del artículo, seguiremos desarrollando una versión modificada del algoritmo AOS (Atomic Orbital Search), centrándonos en operadores específicos para mejorar su eficacia y adaptabilidad. Tras analizar los fundamentos y la mecánica del algoritmo, discutiremos ideas para mejorar el rendimiento y la capacidad de analizar espacios de soluciones complejos, proponiendo nuevos enfoques para ampliar su funcionalidad como herramienta de optimización.

Hoy continuaremos un experimento cuyo objetivo es investigar el comportamiento de los algoritmos de optimización basados en poblaciones en el contexto de su capacidad para abandonar eficazmente los mínimos locales cuando la diversidad de la población es baja y alcanzar los máximos globales. Resultados del estudio.

Este artículo es algo distinto de los anteriores de esta serie. En él, hablaremos de una representación alternativa de las series temporales. La representación lineal por partes de series temporales es un método de aproximación de una serie temporal usando funciones lineales en intervalos pequeños.

Hoy le presentamos la estructura multiagente adaptativa de optimización de portafolios (MASAAT), que combina mecanismos de atención y análisis de series temporales. El MASAAT genera un conjunto de agentes que analizan series de precios y cambios direccionales, permitiendo identificar fluctuaciones sustanciales en los precios de los activos a diferentes niveles de detalle.

Los muros numéricos (Number Walls) son una variante de los registros de desplazamiento lineal hacia atrás (Linear Shift Back Registers) que pre-evalúan las secuencias para su predictibilidad mediante la comprobación de la convergencia. Veamos cómo se pueden utilizar estas ideas en MQL5.

En trabajos anteriores, siempre evaluábamos el estado actual del entorno. Al mismo tiempo, la dinámica de los cambios en los indicadores siempre permaneció «entre bastidores». En este artículo quiero presentarle un algoritmo que permite evaluar el cambio directo de los datos entre 2 estados ambientales sucesivos.

El algoritmo del restaurador de éxito (SRA) es un innovador método de optimización inspirado en los principios de la gestión de restaurantes. A diferencia de los enfoques tradicionales, el SRA no descarta las soluciones débiles, sino que las mejora combinándolas con elementos de las que han tenido éxito. El algoritmo muestra resultados competitivos y ofrece una nueva perspectiva sobre el equilibrio entre investigación y explotación en los problemas de optimización.

Continuamos implementando los enfoques propuestos por los autores del framework DUET, que ofrece un enfoque innovador para el análisis de series temporales, combinando la clusterización temporal y de canales para identificar patrones ocultos en los datos analizados.

Continuamos implementando el framework DA-CG-LSTM, que ofrece métodos innovadores para el análisis y pronóstico de series temporales. El uso de CG-LSTM y atención dual permite una detección más precisa de las dependencias de largo y corto plazo en los datos, lo cual resulta particularmente útil para trabajar con los mercados financieros.

Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial en la actualidad, los modelos de lenguaje (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial, por lo que debemos pensar en cómo integrar potentes LLM en nuestro trading algorítmico. Para la mayoría de las personas, resulta difícil ajustar estos potentes modelos según sus necesidades, implementarlos localmente y luego aplicarlos al comercio algorítmico. Esta serie de artículos adoptará un enfoque paso a paso para lograr este objetivo.

Seguimos aplicando los planteamientos propuestos por los autores del framework FinCon. FinCon es un sistema multiagente basado en grandes modelos lingüísticos (LLM). Hoy pondremos en marcha los módulos necesarios y efectuaremos pruebas exhaustivas del modelo con datos históricos reales.

¿Las posiciones de los planetas y las estrellas afectan los mercados financieros? Armémonos de estadísticas y big data y embarquémonos en un viaje apasionante hacia el mundo donde las estrellas y los gráficos bursátiles se cruzan.

El framework DUET ofrece un enfoque innovador del análisis de series temporales, combinando la clusterización temporal y por canales para revelar patrones ocultos en los datos analizados. Esto permite a los modelos adaptarse a los cambios a lo largo del tiempo y mejorar la calidad de las previsiones eliminando el ruido.

La diferencia temporal es otro algoritmo del aprendizaje por refuerzo que actualiza los valores Q basándose en la diferencia entre las recompensas previstas y las reales durante el entrenamiento del agente. Se centra específicamente en la actualización de los valores Q sin tener en cuenta su emparejamiento estado-acción. Por lo tanto, veremos cómo aplicar esto, tal y como hemos hecho en artículos anteriores, en un Asesor Experto creado mediante un asistente.

Este artículo detalla los componentes clave y las innovaciones del algoritmo de optimización ATA, un método evolutivo con un sistema de comportamiento dual único que se adapta según la situación. Usando el cruce para la exploración en profundidad y la migración para la búsqueda cuando se dan atascos en óptimos locales, el ATA combina el aprendizaje individual y el social.

Hoy le proponemos familiarizarse con el método Node-Adaptive Feature Smoothing (NAFS), que supone un enfoque no paramétrico para crear representaciones de nodos que no requiere entrenamiento de parámetros. El NAFS extrae las características de cada nodo considerando sus vecinos y luego combina adaptativamente dichas características para formar la representación final.

En este artículo analizaremos un enfoque interesante: la negociación solo en la dirección seleccionada (compra o venta). Para ello, utilizaremos técnicas de inferencia causal y 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.

Los modelos híbridos de secuencias de grafos (GSM++) combinan los puntos fuertes de distintas arquitecturas para posibilitar un análisis de datos de gran precisión y optimizar los costes computacionales. Estos modelos se adaptan eficazmente a los datos dinámicos del mercado, mejorando la presentación y el procesamiento de la información financiera.

Este artículo continúa con el tema de la predicción del próximo movimiento de los precios. Le invito a conocer la arquitectura del Transformador Multifuturo. Su idea principal es descomponer la distribución multimodal del futuro en varias distribuciones unimodales, lo que permite simular eficazmente varios modelos de interacción entre agentes en la escena.

En el artículo anterior, analizamos los fundamentos teóricos y pusimos en práctica los planteamientos del framework Multitask-Stockformer, que combina la transformada de wavelet y el modelo multitarea Self-Attention. Hoy seguiremos aplicando los algoritmos del framework anterior y evaluaremos su eficacia con datos históricos reales.

Las curvas ROC son representaciones gráficas que se utilizan para evaluar el rendimiento de los clasificadores. A pesar de que los gráficos ROC son relativamente sencillos, existen conceptos erróneos y dificultades comunes a la hora de utilizarlos en la práctica. El objetivo de este artículo es ofrecer una introducción a los gráficos ROC como herramienta para los profesionales que desean comprender la evaluación del rendimiento de los clasificadores.

En este artículo, presentamos una versión modificada de la selección de características paso a paso, implementada en MQL5. Este enfoque se basa en las técnicas descritas en Algoritmos modernos de minería de datos en C++ y CUDA C de Timothy Masters.

La fusión espacio-temporal, que utiliza métricas espaciales y temporales en la modelización de datos, es útil sobre todo en teledetección y otras muchas actividades visuales para comprender mejor nuestro entorno. Gracias a un artículo publicado, adoptamos un enfoque novedoso en su uso examinando su potencial para los comerciantes.

Hay muchas publicaciones en el foro MQL5 pidiendo ayuda para calcular la pendiente de los cambios de precios. Este artículo demostrará una forma posible de calcular el ángulo formado por los cambios de precio en cualquier mercado en el que desee operar. Además, responderemos si vale la pena invertir el esfuerzo y el tiempo extra para diseñar esta nueva característica. Exploraremos si la pendiente del precio puede mejorar la precisión de nuestro modelo de IA al pronosticar el par USDZAR en M1.

Construimos un sistema de neuronas biológicamente correcto para la predicción de series temporales. La introducción de un medio similar al plasma en la arquitectura de una red neuronal ha creado una especie de "mente colectiva", en la que cada neurona influye en el trabajo del sistema no solo a través de conexiones directas, sino también mediante interacciones electromagnéticas de largo alcance. ¿Cómo se comportará el sistema de modelización neural del cerebro en el mercado?

Este artículo presenta la versión original del algoritmo de optimización de la quimiotaxis bacteriana (BCO) y su versión modificada. Hoy veremos con detalle todas las diferencias, centrándonos en la nueva versión de BCOm, que simplifica el mecanismo de movimiento bacteriano, reduce la dependencia de la historia de cambios de posición y utiliza operaciones matemáticas más sencillas en comparación con la versión original, sobrecargada computacionalmente. También realizaremos pruebas y extraeremos conclusiones.

Continuamos nuestra introducción al innovador framework Chimera, un modelo bidimensional de espacio de estados que utiliza tecnologías de redes neuronales para analizar series temporales multidimensionales. Este método proporciona una gran precisión de predicción con un bajo costo computacional.

Existe una fuerza poderosa y omnipresente que corrompe silenciosamente los esfuerzos colectivos de nuestra comunidad por desarrollar estrategias comerciales fiables que empleen la IA en cualquiera de sus formas. Este artículo establece que parte de los problemas a los que nos enfrentamos tienen su origen en la adhesión ciega a las «mejores prácticas». Al proporcionar al lector pruebas sencillas basadas en el mercado real, le explicaremos por qué debemos abstenernos de tal conducta y adoptar, en su lugar, las mejores prácticas específicas del ámbito si nuestra comunidad quiere tener alguna posibilidad de recuperar el potencial latente de la IA.