Artículos sobre análisis de datos y estadísticas en MQL5

Antes de que tires la toalla y decidas abandonar el estudio sobre cómo usar SQL, déjame recordarte, mi querido lector, que aquí todavía estamos usando solo lo más básico de lo básico. Aún no hemos explorado algunas cosas que es posible hacer en SQL. En cuanto las exploremos, verás que SQL es mucho más práctico de lo que parece. Aunque, muy probablemente, yo termine cambiando la dirección de lo que estamos creando. Esto se debe a que el proceso de creación es dinámico. Voy a mostrar un poco más sobre cómo hacer las cosas en SQL. Esto se debe a que, de hecho, es algo que necesitas entender y conocer. Simplemente pensar que eres más capaz que toda una comunidad de programadores y desarrolladores solo te hará perder tiempo y oportunidades. Ten calma, porque esto se va a volver aún más interesante.

Continuamos el estudio del algoritmo de optimización caótica. La segunda parte del artículo está dedicada a los aspectos prácticos de la implementación del algoritmo, sus pruebas y conclusiones.

Muchos de ustedes, queridos lectores, pueden tener un nivel de experiencia muy superior al mío en lo que respecta a trabajar con bases de datos y, así, por esta razón, tener una visión diferente de la mía. Pero, como era necesario definir y desarrollar alguna forma de explicar el motivo por el cual las bases de datos se crean como se crean, explicar por qué SQL tiene el formato que tiene y, sobre todo, por qué surgieron las claves primarias y las claves foráneas, fue necesario dejar las cosas un poco abstractas.

Sistema de previsión de EURUSD mediante visión por computadora y aprendizaje profundo. Descubra cómo las redes neuronales convolucionales pueden reconocer patrones de precios complejos en el mercado de divisas y predecir la evolución de los tipos con una precisión de hasta el 54%. El artículo revela la metodología de creación de un algoritmo que usa tecnologías de inteligencia artificial para analizar visualmente los gráficos en lugar de los indicadores técnicos tradicionales. El autor muestra el proceso de transformación de los datos de precios en "imágenes", su procesamiento por una red neuronal y una visión única de la "conciencia" de la IA a través de mapas de activación y mapas de calor de la atención. El práctico código Python que utiliza la biblioteca MetaTrader 5 permite a los lectores reproducir el sistema y aplicarlo a sus propias transacciones.

Aunque podemos hacer cosas con una base de datos de unas 10 entradas, esto se asimila mucho mejor cuando trabajamos con un archivo que tenga más de 15 mil registros. Es decir, si tú intentaras crear eso manualmente, sería una tarea enorme. Sin embargo, es difícil encontrar una base de datos, incluso con fines didácticos, disponible para descargar. Pero, en realidad, no necesitamos recurrir a eso. Podemos usar MetaTrader 5 para crear una base de datos para nosotros. En este artículo, veremos cómo hacerlo.

Hoy hablaremos de un algoritmo de optimización caótica (COA) mejorado, que combina los efectos del caos con mecanismos de búsqueda adaptativos. El algoritmo usa un conjunto de mapeos caóticos y componentes inerciales para explorar el espacio de búsqueda. El artículo revela los fundamentos teóricos de los métodos caóticos de optimización financiera.

Implementar la parte que se ejecutará aquí en MetaTrader 5 no es complicado. Pero hay diversos aspectos a los que hay que prestar atención. Esto es para que tú, querido lector, consigas hacer que el sistema funcione de verdad. Recuerda una cosa: no se ejecutará un único programa. En realidad, estarás ejecutando tres programas a la vez. Es importante que cada uno se implemente y se construya de forma que trabajen y se comuniquen entre sí. Es crucial que cada uno sepa qué está intentando o deseando hacer el otro.

¿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.

El artículo aborda aspectos teóricos y prácticos del método de análisis espectral singular (ARS), un método eficaz de análisis de series temporales que permite representar la compleja estructura de una serie como una descomposición en componentes simples, como la tendencia, las fluctuaciones estacionales (periódicas) y el ruido.

En este artículo, veremos qué es el trading por pares y cómo se realiza el comercio de correlaciones. También crearemos un asesor experto para automatizar el trading por pares y añadiremos la capacidad de optimizar automáticamente dicho algoritmo comercial a partir de los datos históricos. Además, como parte del proyecto, aprenderemos a calcular la divergencia de dos pares utilizando la puntuación z.

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.

Este artículo presenta un análisis exhaustivo del algoritmo de optimización de arrecifes de coral (CRO), un método metaheurístico inspirado en los procesos biológicos de formación y desarrollo de los arrecifes de coral. El algoritmo modela aspectos clave de la evolución de los corales: la reproducción externa e interna, el asentamiento de larvas, la reproducción asexual y la competencia por un espacio limitado en el arrecife. El artículo se centra en una versión mejorada del algoritmo.

En este artículo veremos un método para crear estrategias comerciales para el oro utilizando el aprendizaje automático. Considerando el enfoque propuesto para el análisis y la previsión de series temporales desde distintos ángulos, podemos determinar sus ventajas e inconvenientes en comparación con otras formas de crear sistemas comerciales basados únicamente en el análisis y la previsión de series temporales financieras.

¿Qué es el análisis angular de los mercados financieros? ¿Cómo usar los ángulos de precios y el aprendizaje automático para predecir con una exactitud de 67? ¿Cómo combinar un modelo de regresión y clasificación con características angulares y obtener un algoritmo que funcione? ¿Qué tiene que ver Gann con esto? ¿Por qué los ángulos de movimiento de los precios son una buena señal para el aprendizaje automático?

Hoy determinaremos la sobrecompra y la sobreventa del mercado mediante la teoría del caos; usando la integración de los principios de la teoría del caos, la geometría fractal y las redes neuronales, pronosticaremos los mercados financieros. El presente artículo demostrará la aplicación del exponente de Lyapunov como medida de la aleatoriedad del mercado y la adaptación dinámica de las señales comerciales. La metodología incluye un algoritmo de generación de ruido fractal, activación por tangente hiperbólica y optimización con impulso.

Este artículo describe los fundamentos del arbitraje estadístico a nivel de cartera. Su objetivo es facilitar la comprensión de los principios del arbitraje estadístico a lectores sin conocimientos matemáticos profundos y proponer un marco conceptual de partida. El artículo incluye un Asesor Experto en funcionamiento, algunas notas sobre su prueba retrospectiva de un año y las respectivas configuraciones de prueba retrospectiva (archivo .ini) para la reproducción del experimento.

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.

En este artículo, analizamos el proceso de desarrollo de un modelo de tabla en MQL5 utilizando el patrón arquitectónico MVC (Modelo-Vista-Controlador) para separar la lógica de datos, la presentación y el control, lo que permite obtener un código estructurado, flexible y escalable. Consideramos la implementación de clases para construir un modelo de tabla, incluyendo el uso de listas enlazadas para almacenar datos.

Larry Connors es un reconocido operador bursátil y autor, conocido principalmente por su trabajo en el ámbito del trading cuantitativo y estrategias como el RSI de dos períodos (RSI2), que ayuda a identificar condiciones de sobrecompra y sobreventa a corto plazo en los mercados. En este artículo, primero explicaremos la motivación detrás de nuestra investigación, luego recrearemos tres de las estrategias más famosas de Connors en MQL5 y las aplicaremos al trading intradía del CFD del índice S&P 500.

El presente artículo propone un enfoque original para el desarrollo de estrategias de tendencia. Hoy aprenderemos a marcar ejemplos de entrenamiento y a entrenar clasificadores con ellos. El resultado serán sistemas comerciales listos para usar que se ejecutarán en el terminal MetaTrader 5.

Este artículo presenta un algoritmo de optimización de la fuerza central (CFO) inspirado en las leyes de la gravedad. Hoy investigaremos cómo los principios de atracción física pueden resolver problemas de optimización en los que las soluciones "más difíciles" atraen a sus homólogas menos exitosas.

En este artículo exploraremos e implementaremos métodos para evaluar la calidad de los modelos que utilizan un único conjunto de datos como conjuntos de entrenamiento y validación.

Como observador de la acción del precio y trader, he notado que cuando una tendencia se confirma en múltiples marcos temporales, suele continuar en esa dirección. Lo que puede variar es la duración de la tendencia, y esto depende del tipo de trader que seas, si mantienes posiciones a largo plazo o te dedicas al scalping. Los plazos que elijas para la confirmación desempeñan un papel crucial. Echa un vistazo a este artículo para conocer un sistema rápido y automatizado que te ayuda a analizar la tendencia general en diferentes marcos temporales con solo hacer clic en un botón o mediante actualizaciones periódicas.

En nuestro artículo anterior presentamos un script sencillo llamado «The Quarters Drawer». Partiendo de esa base, ahora damos el siguiente paso creando un Asesor Experto (Expert Advisor, EA) de monitoreo, destinado a seguir estos cuartos y a proporcionar supervisión sobre posibles reacciones del mercado en dichos niveles. Acompáñenos mientras exploramos el proceso de desarrollo de una herramienta de detección de zonas en este artículo.

El primero de una serie de artículos que analizan las matemáticas de los criterios personalizados, con especial atención a las funciones no lineales utilizadas en las redes neuronales, el código MQL5 para su implementación y el uso de compensaciones específicas y correccionales.

Descubra cómo importar y utilizar sin esfuerzo la librería History Manager en su código MQL5 para procesar los historiales de operaciones en su cuenta MetaTrader 5 en el último artículo de esta serie. Con simples llamadas a funciones de una sola línea en MQL5, puede gestionar y analizar de forma eficaz sus datos de trading. Además, aprenderá a crear diferentes scripts de análisis del historial comercial y a desarrollar un asesor experto basado en precios como ejemplos prácticos de uso. El EA de ejemplo aprovecha los datos de precios y la librería History Manager para tomar decisiones de trading informadas, ajustar los volúmenes de operaciones e implementar estrategias de recuperación basadas en operaciones cerradas anteriormente.

Los fractales de Bill Williams son un indicador potente que es fácil pasar por alto cuando se ve por primera vez en un gráfico de precios. Parece demasiado recargado y probablemente no lo suficientemente incisivo. Nuestro objetivo es desvelar este indicador examinando lo que sus diversos patrones podrían lograr cuando se analizan con pruebas de avance en todos los casos, con un asesor experto creado por un asistente.

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.

Hoy crearemos un asesor comercial adaptativo de autoaprendizaje basado en DQN de aprendizaje automático, con inferencia causal multivariante, que negociará con éxito simultáneamente en 7 pares de divisas, con agentes de diferentes pares intercambiando información entre sí.

¿Quiere saber cómo aprovechar los spreads de los tipos de interés? En este artículo, veremos cómo usar el arbitraje de swaps en Forex para generar unos ingresos constantes cada noche construyendo un portafolio resistente a las fluctuaciones del mercado.

El filtro de Kalman es un algoritmo recursivo utilizado en el trading algorítmico para estimar el estado real de una serie temporal financiera filtrando el ruido de los movimientos de precios. Actualiza dinámicamente las predicciones basándose en nuevos datos del mercado, lo que lo hace valioso para estrategias adaptativas como la reversión a la media. Este artículo presenta primero el filtro de Kalman, cubriendo su cálculo e implementación. A continuación, aplicamos el filtro a una estrategia clásica de reversión a la media en el mercado de divisas como ejemplo. Por último, realizamos diversos análisis estadísticos comparando el filtro con una media móvil en diferentes pares de divisas.

Hoy hablaremos de una nueva metaheurística de optimización inspirada en la naturaleza: el NOA (Neuroboids Optimisation Algorithm), que combina principios de inteligencia colectiva y redes neuronales. A diferencia de los métodos clásicos, el algoritmo usa una población de "neuroboides" autodidactas, cada uno con su propia red neuronal que adapta la estrategia de búsqueda en tiempo real. En el artículo se revela la arquitectura del algoritmo, los mecanismos de autoaprendizaje de los agentes y las perspectivas de aplicación de este enfoque híbrido a problemas complejos de optimización.

Los búferes de reproducción en el aprendizaje por refuerzo son especialmente importantes con algoritmos fuera de política como DQN o SAC. Esto pone entonces el foco en el proceso de muestreo de este búfer de memoria. Mientras que las opciones predeterminadas con SAC, por ejemplo, utilizan una selección aleatoria de este búfer, los búferes de reproducción de experiencia priorizada ajustan esto mediante un muestreo del búfer basado en una puntuación TD. Repasamos la importancia del aprendizaje por refuerzo y, como siempre, examinamos solo esta hipótesis (no la validación cruzada) en un asesor experto creado por un asistente.