Artículos sobre aprendizaje automático en el trading

Hoy le proponemos familiarizarnos con el framework FinCon, un sistema multiagente basado en grandes modelos lingüísticos (LLM). El framework usa el refuerzo verbal conceptual para mejorar la toma de decisiones y la gestión del riesgo con el fin de realizar eficazmente diversas tareas financieras.

En este artículo analizaremos los métodos de reducción de la dimensionalidad y su aplicación en el entorno comercial MQL5. En concreto, exploraremos los matices del análisis discriminante lineal (LDA) y el análisis de componentes principales (PCA) y analizaremos su impacto en el desarrollo de estrategias y el análisis de mercados.

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.

Este artículo presenta un método bastante eficaz de previsión de trayectorias de múltiples agentes, capaz de adaptarse a diversas condiciones ambientales.

En el cambiante mundo del comercio, adaptarse a los cambios del mercado no es solo una opción, es una necesidad. Cada día surgen nuevos patrones y tendencias, lo que dificulta que incluso los modelos de aprendizaje automático más avanzados sigan siendo eficaces ante condiciones en constante evolución. En este artículo, exploraremos cómo mantener tus modelos relevantes y receptivos a los nuevos datos del mercado mediante el reentrenamiento automático.

La teoría de categorías es una rama diversa y en expansión de las matemáticas, relativamente inexplorada aún en la comunidad MQL5. Esta serie de artículos tiene como objetivo destacar algunos de sus conceptos para crear una biblioteca abierta y seguir utilizando esta maravillosa sección para crear estrategias comerciales.

En este artículo analizaremos el principio de construcción de algoritmos multipoblacionales y como ejemplo de este tipo de algoritmos consideraremos la evolución de grupos sociales (ESG), un nuevo algoritmo de autor. Así, analizaremos los conceptos básicos, los mecanismos de interacción con la población y las ventajas de este algoritmo, y revisaremos su rendimiento en problemas de optimización.

Modelos de regresión no lineal en la bolsa de valores: ¿Es posible predecir los mercados financieros? Consideremos la creación de un modelo para pronosticar precios para EURUSD y crear dos robots basados en él: en Python y MQL5.

La teoría de categorías es una rama diversa y en expansión de las matemáticas, relativamente inexplorada aún en la comunidad MQL5. Esta serie de artículos tiene como objetivo destacar algunos de sus conceptos para crear una biblioteca abierta y seguir utilizando esta maravillosa sección para crear estrategias comerciales.

Este artículo explora la implementación de jugadas automáticas en el juego del tres en raya de Python, integrado con funciones de MQL5 y pruebas unitarias. El objetivo es mejorar la interactividad del juego y asegurar la robustez del sistema a través de pruebas en MQL5. La exposición cubre el desarrollo de la lógica del juego, la integración y las pruebas prácticas, y finaliza con la creación de un entorno de juego dinámico y un sistema integrado confiable.

AdaBoost, un potente algoritmo de refuerzo diseñado para elevar el rendimiento de sus modelos de IA. AdaBoost, abreviatura de Adaptive Boosting (refuerzo adaptativo), es una sofisticada técnica de aprendizaje por conjuntos que integra a la perfección los aprendices débiles, potenciando su fuerza predictiva colectiva.

En este artículo, le propongo abordar la creación de una estrategia comercial desde una perspectiva diferente. Hoy no pronosticaremos los movimientos futuros de los precios, sino que trataremos de construir un sistema comercial basado en el análisis de datos históricos.

En este artículo repensaremos las cerraduras de código, transformándolas de mecanismos de protección en herramientas para resolver problemas complejos de optimización. Descubra el mundo de las cerraduras de código, no como simples dispositivos de seguridad, sino como inspiración para un nuevo enfoque de la optimización. Hoy crearemos toda una población de "cerraduras" en la que cada cerradura representará una solución única a un problema. A continuación, desarrollaremos un algoritmo que "forzará" estas cerraduras y hallará soluciones óptimas en ámbitos que van desde el aprendizaje automático hasta el desarrollo de sistemas comerciales.

El uso de procesos de difusión anisotrópica para codificar los datos de origen en un espacio latente hiperbólico, como se propone en el framework HypDIff, ayuda a preservar las características topológicas de la situación actual del mercado y mejora la calidad de su análisis. En el artículo anterior, empezamos a aplicar los enfoques propuestos usando herramientas MQL5. Hoy continuaremos el trabajo iniciado, llevándolo a su conclusión lógica.

Al estudiar el método FEDformer, abrimos la puerta al dominio frecuencial de la representación de series temporales. En este nuevo artículo continuaremos con el tema iniciado, y analizaremos un método que permite no solo el análisis, sino también la predicción de estados posteriores en el ámbito privado.

Seguimos trabajando en la implementación de los algoritmos para el agente multimodal de comercio financiero (FinAgent), diseñado para analizar los datos multimodales de la dinámica de mercado y los patrones comerciales históricos.

Continuamos nuestra análisis de la familia de métodos del Transformador de decisiones. En artículos anteriores ya hemos observado que entrenar el transformador subyacente en la arquitectura de estos métodos supone todo un reto y requiere una gran cantidad de datos de entrenamiento marcados. En este artículo, analizaremos un algoritmo para utilizar trayectorias no marcadas para el entrenamiento previo de modelos.

En este trabajo, proponemos introducir un algoritmo que use operadores de mejora de políticas de forma cerrada para optimizar las acciones offline del Agente.

La normalización por lotes es el preprocesamiento de datos antes de introducirlos en un algoritmo de aprendizaje automático, como una red neuronal. Esto siempre se hace teniendo en cuenta el tipo de activación que utilizará el algoritmo. Por lo tanto, exploramos los diferentes enfoques que se pueden adoptar para aprovechar los beneficios de esto, con la ayuda de un Asesor Experto ensamblado por un asistente.

La teoría de categorías es un apartado diverso y en expansión de las matemáticas, que solo recientemente ha comenzado a ser trabajado por la comunidad MQL5. Esta serie de artículos tiene por objetivo repasar algunos de sus conceptos para crear una biblioteca abierta y seguir usando este maravilloso apartado en la creación de estrategias comerciales.

A muchas personas, especialmente a los no programadores, les resulta muy difícil transferir información entre MetaTrader 5 y otros programas. Uno de esos programas es Excel. Muchos utilizan Excel para gestionar y controlar sus riesgos, ya que es un programa muy bueno y fácil de aprender, incluso para quienes no son programadores de VBA. A continuación, voy a mostrar cómo establecer la comunicación entre MetaTrader 5 y Excel (un método muy sencillo).

El presente artículo continúa la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5. En este artículo examinaremos las acciones de los monoides como un medio de transformación de los monoides descritos en el artículo anterior para aumentar sus aplicaciones.

Continuamos familiarizándonos con el método TEMPO. En este artículo, analizaremos la efectividad de los enfoques propuestos con datos históricos reales.

CatBoost es un potente modelo de aprendizaje automático basado en árboles que se especializa en la toma de decisiones basada en características estacionarias. Otros modelos basados en árboles, como XGBoost y Random Forest, comparten características similares en cuanto a su solidez, capacidad para manejar patrones complejos e interpretabilidad. Estos modelos tienen una amplia gama de usos, desde el análisis de características hasta la gestión de riesgos. En este artículo, vamos a explicar el procedimiento para utilizar un modelo CatBoost entrenado como filtro para una estrategia clásica de seguimiento de tendencias con cruce de medias móviles.

Seguimos construyendo el modelo del transformador jerárquico Hidformer de dos torres, diseñado para analizar y predecir series temporales multivariantes complejas. En este artículo llevaremos el trabajo iniciado anteriormente a su conclusión lógica probando el modelo con datos históricos reales.

Analizaremos datos alternativos curados por el 'Chicago Board Of Options Exchange' (CBOE) para mejorar la precisión de nuestras redes neuronales profundas al pronosticar el símbolo XAUEUR (oro).

En este artículo, pasaremos rápidamente por algunos métodos para obtener la función que podría representar nuestros datos en la base. No me adentraré en detalles sobre cómo usar estadísticas y estudios de probabilidad para interpretar los resultados. Dejo esto como tarea para aquellos que realmente deseen profundizar en la parte matemática del asunto. De todas formas, estudiar estos temas será crucial para que puedas comprender todo lo que involucra los estudios de redes neuronales. Aquí seré bastante suave con el tema.

Este artículo explora un algoritmo de selección de características introducido en el artículo 'Local Feature Selection for Data Classification' de Narges Armanfard et al. El algoritmo se implementa en Python para construir modelos clasificadores binarios que pueden integrarse con aplicaciones de MetaTrader 5 para la inferencia.