Artículos sobre análisis de datos y estadísticas en MQL5

El monitoreo de la cuenta comercial es un informe detallado de todas las transacciones realizadas.

Este artículo trata sobre la creación de un programa en el que se permite la estimación de la densidad del kernel de la función de densidad de probabilidad desconocida. Se ha elegido el método de estimación de la densidad del kernel para realizar la tarea. El artículo contiene códigos fuente de la implementación del software del método y ejemplos de su uso e ilustraciones.

El artículo pretende conseguir que sus lectores se familiaricen con la transformación de Box-Cox. Se analizan los problemas que conlleva su uso y se proporcionan algunos ejemplos que permiten evaluar la eficiencia de la transformación con series aleatorias y cotizaciones reales.

El comercio en los mercados financieros se relaciona con una serie de riesgos que deben ser tenidos en cuenta en los algoritmos de los sistemas comerciales. La reducción de dichos riesgos es una tarea vital a la hora de obtener beneficios en el trading.

La construcción de un gráfico de velas japonesas y el análisis de los patrones de velas constituye un área fascinante del análisis técnico. La ventaja de las velas es que representan los datos de una forma que le permite hacer un seguimiento de las dinámicas en los datos. En este artículo vamos a analizar los tipos de velas, la clasificación de los patrones de velas y presentar un indicador que puede determinar patrones de velas.

El cálculo de parámetros estadísticos de una secuencia es muy importante, puesto que la mayoría de los modelos y métodos matemáticos se basan en suposiciones simples. Por ejemplo, la normalidad de la ley de distribución o valor de dispersión, u otros parámetros. Por tanto, al analizar y pronosticar series cronológicas necesitamos una herramienta simple y conveniente que nos permita calcular de forma rápida y clara los principales parámetros estadísticos. Este artículo describe brevemente los parámetros estadísticos más sencillos de secuencias aleatorias y varios métodos de su análisis visual. Ofrece además la implementación de estos métodos en MQL5 y los métodos de visualización del resultado de los cálculos usando la aplicación Gnuplot.

La mayoría de los suscriptores eligen una señal comercial por la belleza de su curva de balance o según el número de suscriptores. Por eso, muchos proveedores de hoy se preocupan de que sus estadísticas sean bonitas, en lugar de prestar atención a la calidad real de la señal. A menudo juegan con los volúmenes de las transacciones y confieren artificialmente a la curva de balance un aspecto ideal. En este artículo vamos a analizar los criterios de fiabilidad de las señales, así como los métodos que ayudan al proveedor a mejorar la calidad de las mismas. Además, mostraremos el análisis de una señal en concreto, junto con los métodos que podrían ayudar al proveedor a hacerla más rentable y con menos riesgos.

Este articulo está dedicado a la aplicación práctica del concepto de la lógica difusa al análisis de los mercados financieros. Proponemos el ejemplo del indicador que genera señales basadas en dos reglas difusas del indicador Envelopes. El indicador desarrollado utiliza varios buffers de indicador: 7 buffers para los cálculos, 5 buffers para la representación de los gráficos y 2 buffers de color.

En el artículo se describen varios métodos personalizados de valoración de la historia comercial. Para ello, se describen dos clases para su descarga y análisis. La primera reúne la historia comercial en un breve recuadro. El segundo se ha pensado para los cálculos estadísticos: calcula una serie de índices y construye los gráficos con cuya ayuda se valora el rendimiento de las transacciones de forma más cómoda.

Este artículo familiariza al lector con los modelos de ajuste exponencial utilizados en la predicción a corto plazo de series de tiempo. Además, toca los temas relacionados con la optimización y estimación de los resultados de las predicciones y proporciona algunos ejemplos de scripts e indicadores. Este artículo será útil como primera toma de contacto con los principios de la predicción basados en los modelos de ajuste exponencial.

El análisis técnico implementa ampliamente los indicadores mostrando las cotizaciones básicas "más claramente" y permitiendo a los operadores realizar el análisis y la predicción del movimiento de precios del mercado. Es bastante obvio que no tiene sentido usar los indicadores y mucho menos aplicarlos a la creación de sistemas de trading, a menos que podamos resolver los problemas relativos a la transformación de las cotizaciones iniciales y la credibilidad del resultado obtenido. En este artículo mostramos que hay serias razones para dicha conclusión.

En nuestra época, el procesamiento de datos requiere un extenso instrumental y muchas veces no se limita al entorno protegido (sandbox) de alguna determinada aplicación. Existen los lenguajes de programación especializados y universalmente reconocidos para procesar y analizar los datos, para la estadística y el aprendizaje automático. Python es el líder en este campo. En este artículo, se describe un ejemplo de la integración de MetaTrader 5 y Python a través de los sockets, así como, la obtención de las cotizaciones por medio de la API del terminal.

La adición del widget proporciona a los sitios web un horario de publicación detallado de 500 índices e indicadores de las mayores economías mundiales. De esta forma, los tráders, aparte del contenido principal del sitio web, reciben de manera operativa información actual sobre todos los eventos importantes, complementada con explicaciones y gráficos.

Para trabajar con la gráfica, en MQL5 ha sido creada una librería especial— Graphic.mqh. El ejemplo de su aplicación práctica se describe en este artículo y se explica la esencia de los ordenamientos. Existe por lo menos un artículo separado para cada tipo de ordenamiento, y para algunos de ellos ya has sido publicadas las investigaciones completas, por eso aquí se describe sólo la idea general.

En este artículo se considera el método clásico de la construcción de la divergencia y el modo de la interpretación distinto de él. Este nuevo método de la interpretación ha sido puesto como base de la estrategia comercial descrita en el presente artículo.

Este artículo sirve para familiarizar al lector con el método de descomposición de modo empírico (EMD, según sus siglas en inglés). Es la parte fundamental de la transformada de Hilbert-Huang y tiene como finalidad analizar los datos de procesos no estacionarios y no lineales. Este artículo también presenta una posible implementación de software de este método junto con una breve consideración de sus peculiaridades y proporciona algunos ejemplos simples de su uso.

Antes de iniciar un robot en la cuenta comercial, habitualmente lo probamos y optimizamos usando el historial de las cotizaciones. Pues, aquí surge una pregunta razonable, ¿cómo nos pueden ayudar los resultados anteriores en el historial en el futuro? En este artículo, se muestra la aplicación del método de Monte Carlo para construir sus propios criterios de optimización de las estrategias comerciales. Aparte de eso, se consideran los criterios de la estabilidad del Asesor Experto.

Uno de los aspectos más interesantes de los Mapas con Función de Auto-Organización (mapas Kohonen o SOM, por sus siglas en inglés) es que aprenden a clasificar datos sin supervisión. En su forma más básica, produce un mapa de similitud de datos de entrada (agrupación). Los mapas SOM se pueden usar para la clasificación y visualización de datos de alta dimensión. En este artículo consideraremos varias aplicaciones sencillas de los mapas Kohonen.

Este artículo cubre los principales principios establecidos en los algoritmos evolutivos, su variedad y características. Llevamos a cabo un experimento con un simple Asesor Experto utilizado como ejemplo para mostrar cómo nuestro sistema de trading se beneficia de la optimización. Consideramos los programas de software que implementan genética, evolutivos y de otros tipos de optimización y proporcionar ejemplos de aplicación cuando se optimiza un sistema predictor y los parámetros del sistema de trading.

En este artículo se describe el nuevo enfoque en las cuestiones de la cobertura (hedging) de posiciones y se pone punto en las discusiones entre los usuarios de MetaTrader 4 y MetaTrader 5 sobre esta materia. Se explican los algoritmos que hacen esta cobertura bastante segura tomando de ejemplo los esquemas y diagramas sencillos y usando los términos comprensible. El articulo está dedicado a la descripción del nuevo panel HedgeTerminal que en realidad representa un terminal de trading totalmente funcional dentro del terminal MetaTrader 5. Con su ayuda y gracias a la virtualización del comercio Usted puede controlar sus posiciones comerciales tal como está acostumbrado a hacerlo en MetaTrader 4.

El artículo está dedicado a una corriente nueva con muy buenas perspectivas en el aprendizaje automático, al así llamado "aprendizaje profundo" y más concretamente a las "neuroredes profundas". Se ha efectuado una breve panorámica de las neuroredes de 2 generación, sus arquitecturas de conexiones y tipos, métodos y normas de aprendizaje principales, así como de sus defectos más destacables. A continuacón se estudia la historia de la aparición y el desarrollo de las neuroredes de tercera generación, sus tipos principales, sus particularidades y métodos de aprendizaje. Se han realizado experimentos prácticos sobre la construcción y aprendizaje con datos reales de neurored profunda, iniciada con los pesos del auto-codificador acumulado. Se han estudiado todas las etapas, desde los datos de origen hasta la obtención de la métrica. En la última parte del artículo, se adjunta la implementación programática de una neurored profunda en forma de indicador-experto en MQL4/R.

Se han analizado 7 tipos de medias móviles (MA), asimismo, se ha desarrollado una estrategia comercial para trabajar con ellas. Se ha realizado la simulación y la comparación de diferentes MA en una estrategia comercial, dando una característica comparativa de la efectividad del uso de las diferentes MA.

Este artículo se centra en aspectos específicos relacionados con la elección, los prerrequisitos y la evaluación de las variables de entrada (predictores) de los modelos de aprendizaje de máquinas. Vamos a plantear nuevos enfoques, y también expondremos las oportunidades que ofrece el análisis predictivo profundo, así como la influencia que tiene en el sobreajuste de los modelos. El resultado general de los modelos depende en gran medida del resultado de esta etapa. Analizaremos dos paquetes que ofrecen enfoques nuevos y originales para seleccionar predictores.

Este artículo trata las distribuciones de probabilidad (normal, log-normal, binomial, logística, exponencial, distribución Cauchy, distribución Student's t, distribución Laplace, distribución Poisson, distribución de Secante Hiperbólico, distribución Beta y Gamma) de variables aleatorias usadas en Estadísticas Aplicadas. También trata las clases para gestionar estas distribuciones.

En este artículo se explica detalladamente el sentido del exponente de Hurst, la interpretación de sus valores y el algoritmo del cálculo. Se muestran los resultados del análisis de algunos segmentos de los mercados financieros y se presenta el método de trabajo con los productos informáticos de MetaTrader 5 que implementan la idea del análisis fractal.

El servicio de señales comerciales se desarrolla a pasos agigantados. A la hora de confiar nuestro dinero a un proveedor de señales, querríamos minimizar el riesgo de pérdida del depósito. Pero, ¿cómo aclararse entre semejante cantidad de señales? ¿Cómo encontrar precisamente aquella que nos reportará beneficios? En este artículo vamos a crear un método para analizar visualmente la historia de transacciones de las señales comrciales en el gráfico del instrumento.

En el artículo se describe el uso del paquete Rattle para la búsqueda automática de patrones capaces de predecir "longs" y "shorts" para las parejas de divisas del mercado Fórex. El artículo será de utilidad tanto a los principiantes, como a los traders experimentados.

La lógica difusa extiende los límites habituales de la lógica matemática y teoría de conjuntos. En este artículo se muestran principales principios de esta teoría, así como se describen dos sistemas de inferencia lógica difusa tipo Mamdani y Sugeno. Se dan los ejemplos de implementación de los modelos difusos a base de estos dos sistemas usando los medios de la biblioteca FuzzyNet para MQL5.

Ahora sabemos que la función densidad de probabilidad (PDF) de un ciclo de mercado no recuerda a una gausiana sino más bien a una PDF de una onda senoidal y la mayoría de indicadores asumen que la PDF del ciclo del mercado es gausiana, por lo que necesitamos conocer una forma de "corregir" eso. La solución es usar la transformada de Fisher. La transformada de Fisher cambia una PDF de cualquier forma de onda en otra aproximadamente gausiana. Este artículo describe las matemáticas que hay tras la transformada de Fisher y la transformada inversa de Fisher y su aplicación al trading. Se presenta y evalúa un módulo de señal de trading propio basado en la transformada de Fisher inversa.

En el artículo se expone una tecnología con cuya ayuda cualquiera podrá crear su propia estrategia comercial combinando un conjunto individual de indicadores, y también desarrollar sus propias señales para entrar en el mercado.

El mini emulador del mercado es un indicador que sirve para la emulación parcial del trabajo en el terminal. Supuestamente, se puede usarlo para la simulación de las estrategias «manuales» del análisis y el trading en el mercado.

En este artículo me gustaría mostrar un ejemplo de cómo puede ser el programa de un operador y qué resultados pueden obtenerse en 9 meses, empezando el aprendizaje de MQL5 desde cero. También mostraré lo multifuncional e informativo que puede ser dicho programa para un operador ocupando el mínimo espacio en el gráfico de precio. Y podremos ver lo colorido, brillante e intuitivamente claro que pueden ser para el usuario los paneles de información sobre transacciones. Así como muchas otras características...

En este artículo hablaremos sobre el concepto de correlación de magnitudes, y también analizaremos los métodos de cálculo de los coeficientes de correlación y su aplicación práctica en el comercio. La correlación es la interacción estadística de dos o más magnitudes aleatorias (o bien magnitudes que se pueden considerar tales con cierto nivel de precisión permisible). En este caso, además, el cambio de los valores de una o varias de estas magnitudes acompaña al cambio sistemático de los valores de otra u otras magnitudes.

En este artículo se describen los métodos econométricos de análisis, el análisis de la correlación y el análisis de la varianza condicional en particular. ¿Cuáles son les beneficios del método descrito en este artículo? El uso de los modelos GARCH no lineales permite la representación formal de las series analizadas desde un punto de vista matemático y crear predicciones para un número determinado de pasos.

En este artículo vamos a desarrollar una herramienta para el análisis de informes de la CFTC (Commodity Futures Trading Commission). Vamos a resolver los siguientes problemas: desarrollar un indicador que permita el uso de los datos de los informes de la CFTC directamente de los archivos de datos suministrados por la Comisión sin necesidad de un procesado o conversión intermedia. Además puede usarse para diferentes finalidades: para trazar los datos como un indicador, para proceder con los datos en los demás indicadores, en los scripts para el análisis automatizado y en los Expert Advisors para su uso en las estrategias de trading.

En este artículo, el autor habla sobre cálculos evolucionarios con el uso de un algoritmo genético personalmente desarrollado. Demuestra el funcionamiento de un algoritmo, usando ejemplos, y facilita recomendaciones prácticas para su uso.

El perfil del mercado fue desarrollado por un autor realmente brillante, Peter Steidlmayer. Este autor sugirió el uso de la representación alternativa de la información sobre los movimientos "horizontales" y "verticales" del mercado que llevan a un conjunto completamente diferente de modelos. Este autor asumió que hay un pulso subyacente o patrón fundamental en el mercado llamado el ciclo de equilibrio y desequilibrio. En este artículo veremos el histograma del precio, un modelo simplificado del perfil del mercado, y describiré su implementación en MQL5.

El Terminal de Cliente MetaTrader 5 ofrece un gran abanico de posibilidades para la optimización de parámetros de Asesores Expertos. Además de los criterios de optimización incluidos en el Probador de Estrategias, los desarrolladores tienen la posibilidad de crear sus propios criterios. Esto lleva a un número casi ilimitado de posibilidades para poner a prueba y optimizar los Asesores Expertos. Este artículo describe formas prácticas de crear estos criterios, tanto complejas como simples.