Artículos sobre aprendizaje automático en el trading

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.

Los modelos ocultos de Markov (Hidden Markov Models, HMM) son potentes herramientas estadísticas que identifican los estados subyacentes del mercado mediante el análisis de los movimientos observables de los precios. En el ámbito bursátil, los HMM mejoran la predicción de la volatilidad y proporcionan información para las estrategias de seguimiento de tendencias mediante la modelización y la anticipación de los cambios en los regímenes de mercado. En este artículo, presentaremos el procedimiento completo para desarrollar una estrategia de seguimiento de tendencias que utiliza HMM para predecir la volatilidad como filtro.

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.

Los algoritmos de agrupamiento en el aprendizaje automático son importantes algoritmos de aprendizaje no supervisado que pueden dividir los datos originales en grupos con observaciones similares. Utilizando estos grupos, puede analizar el mercado de un grupo específico, buscar los grupos más estables utilizando nuevos datos y hacer inferencias causales. El artículo propone un método original de agrupación de series temporales en Python.

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

En este artículo, analizamos y demostramos cómo convertir predictores nominales en formatos numéricos adecuados para algoritmos de aprendizaje automático, utilizando tanto Python como MQL5.

Se trata de un algoritmo propio. En este artículo, le presentaremos el Algoritmo de viaje evolutivo en el tiempo (TETA), inspirado en el concepto de universos paralelos y flujos temporales. La idea básica del algoritmo es que, si bien no es posible viajar en el tiempo en el sentido habitual, podemos elegir una secuencia de acontecimientos que generen realidades distintas.

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.

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.

En esta serie de artículos, analizamos estrategias de trading clásicas utilizando algoritmos modernos para determinar si podemos mejorar la estrategia utilizando IA. En el artículo de hoy, retomamos un enfoque clásico para operar con el SP500 utilizando la relación que guarda con los bonos del Tesoro estadounidense.

Sistema de negociación algorítmica que combina el análisis de volumen con técnicas de aprendizaje automático, concretamente redes neuronales LSTM. A diferencia de los enfoques tradicionales de negociación, que se centran principalmente en los movimientos de los precios, este sistema hace hincapié en los patrones de volumen y sus derivados para predecir los movimientos del mercado. La metodología incorpora tres componentes principales: análisis de derivadas de volumen (derivadas primera y segunda), predicciones LSTM para patrones de volumen e indicadores técnicos tradicionales.

Hoy le presentamos el StockFormer, un sistema comercial híbrido que combina algoritmos de codificación predictiva y de aprendizaje por refuerzo (RL). El framework utiliza 3 ramas del Transformer con un mecanismo Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn) integrado que mejora el módulo de atención vainilla gracias a un bloque Feed-Forward multicabeza que permite captar diversos patrones de series temporales en diferentes subespacios.

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.

En la primera parte de este artículo, nos sumergiremos en el mundo de las reacciones químicas y descubriremos un nuevo enfoque de la optimización. La optimización de reacciones químicas (Chemical Reaction Optimization, CRO) utiliza principios derivados de las leyes de la termodinámica para lograr resultados eficientes. Desvelaremos los secretos de la descomposición, la síntesis y otros procesos químicos que se convirtieron en la base de este innovador método.

En el mundo de los macrodatos, hay millones de conjuntos de datos alternativos que pueden mejorar nuestras estrategias de negociación. En esta serie de artículos le ayudaremos a identificar los conjuntos de datos públicos más informativos.

Vamos a continuar con el tema del análisis y la previsión de series temporales en el dominio de la frecuencia. En este artículo, introduciremos un nuevo método de predicción en el dominio de la frecuencia que puede añadirse a muchos de los algoritmos que hemos estudiado anteriormente.

Desde los primeros artículos sobre el aprendizaje por refuerzo, hemos tocado de un modo u otro dos problemas: la exploración del entorno y la definición de la función de recompensa. Los artículos más recientes se han centrado en el problema de la exploración en el aprendizaje offline. En este artículo, queremos presentar un algoritmo cuyos autores han abandonado por completo la función de recompensa.

En este artículo presentamos la implementación de un algoritmo de selección de características descrito en un artículo académico titulado "FREL: Un algoritmo de selección de características estable", llamado Ponderación de características como aprendizaje regularizado basado en energía.

La memoria a corto y largo plazo (Long Short-Term Memory, LSTM) es un tipo de red neuronal recurrente (Recurrent Neural Network, RNN) diseñada para modelar datos secuenciales capturando de manera efectiva las dependencias a largo plazo y abordando el problema del gradiente que se desvanece. En este artículo, exploraremos cómo utilizar LSTM para predecir tendencias futuras, mejorando el rendimiento de las estrategias de seguimiento de tendencias. El artículo tratará sobre la introducción de conceptos clave y la motivación detrás del desarrollo, la obtención de datos de MetaTrader 5, el uso de esos datos para entrenar el modelo en Python, la integración del modelo de aprendizaje automático en MQL5 y la reflexión sobre los resultados y las aspiraciones futuras basadas en pruebas estadísticas retrospectivas.

La optimización de políticas proximales es otro algoritmo del aprendizaje por refuerzo que actualiza la política, a menudo en forma de red, en pasos incrementales muy pequeños para garantizar la estabilidad del modelo. Examinamos cómo esto podría ser útil, tal y como hemos hecho en artículos anteriores, en un asesor experto creado mediante un asistente.

Las Máquinas de Boltzmann Restringidas (Restricted Boltzmann Machines, RBMs) son un tipo de red neuronal desarrollada a mediados de la década de 1980, en una época en la que los recursos computacionales eran extremadamente costosos.. Desde sus inicios, se basó en el muestreo de Gibbs y la divergencia contrastiva para reducir la dimensionalidad o capturar las probabilidades y propiedades ocultas en los conjuntos de datos de entrenamiento. Analizamos cómo la retropropagación puede lograr un rendimiento similar cuando la RBM "incorpora" precios en un perceptrón multicapa para pronósticos.

En este artículo, continuaremos analizando el algoritmo de colmena artificial ABHA profundizando en la codificación y observando los métodos restantes. Recordemos que cada abeja en el modelo está representada como un agente individual cuyo comportamiento dependerá de información interna y externa, así como del estado motivacional. Probaremos el algoritmo con varias funciones y resumiremos los resultados presentándolos en una tabla de calificación.

En este artículo, nos sumergiremos en el mundo de la hibridación de algoritmos de optimización analizando tres tipos clave: la mezcla de estrategias y la hibridación secuencial y paralela. Asimismo, realizaremos una serie de experimentos combinando y probando los algoritmos de optimización correspondientes.

Los modelos basados en la arquitectura de transformadores demuestran una gran eficacia, pero su uso se complica por el elevado coste de los recursos tanto en la fase de formación como durante el funcionamiento. En este artículo, propongo familiarizarse con los algoritmos que permiten reducir el uso de memoria de tales modelos.

Hoy presentamos el nuevo algoritmo metaheurístico de Chaos Game Optimisation (CGO), que demuestra una capacidad única para mantener una alta eficiencia al trabajar con problemas de alta dimensionalidad. A diferencia de la mayoría de los algoritmos de optimización, el CGO no solo no pierde rendimiento, sino que a veces incluso lo aumenta cuando se escala el problema, lo cual supone su característica clave.

En este artículo, analizaremos el generador de números aleatorios Mersenne Twister y lo compararemos con el estándar en MQL5. También determinaremos la influencia de la calidad del generador de números aleatorios en los resultados de los algoritmos de optimización.

Las medias móviles y el oscilador estocástico podrían utilizarse para generar señales de trading que sigan la tendencia. Sin embargo, estas señales solo se observarán después de que se haya producido la acción del precio. Podemos superar eficazmente este retraso inherente a los indicadores técnicos utilizando la inteligencia artificial. Este artículo le enseñará cómo crear un asesor experto totalmente autónomo impulsado por IA de una manera que pueda mejorar cualquiera de sus estrategias de trading existentes. Incluso la estrategia comercial más antigua posible se puede mejorar.

Hoy proponemos al lector introducir el método del transformador vectorial jerárquico (HiVT), desarrollado para la previsión rápida y precisa de series temporales multimodales.

En este artículo, realizaremos una visualización de datos mejorada que va más allá de los gráficos básicos, incorporando características como interactividad, datos en capas y elementos dinámicos, lo que permite a los operadores explorar tendencias, patrones y correlaciones de manera más eficaz.

Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial en la actualidad, los modelos lingüísticos (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial, por lo que deberíamos pensar en cómo integrar potentes LLM en nuestras operaciones algorítmicas. Para la mayoría de la gente, es difícil ajustar estos potentes modelos a sus necesidades, desplegarlos localmente y luego aplicarlos a la negociación algorítmica. Esta serie de artículos adoptará un enfoque paso a paso para lograr este objetivo.

El artículo analiza el desarrollo de un sistema de negociación inspirado en la cuántica, pasando de un prototipo en Python a una implementación en MQL5 para la negociación en el mundo real. El sistema utiliza principios de computación cuántica, como la superposición y el entrelazamiento, para analizar los estados del mercado, aunque funciona en ordenadores clásicos utilizando simuladores cuánticos. Las características principales incluyen un sistema de tres qubits para analizar ocho estados del mercado simultáneamente, períodos de revisión de 24 horas y siete indicadores técnicos para el análisis del mercado. Aunque los índices de precisión puedan parecer modestos, proporcionan una ventaja significativa cuando se combinan con estrategias adecuadas de gestión de riesgos.