Artículos sobre análisis de datos y estadísticas en MQL5

En este artículo, vamos a finalizar la fase en la que estamos desarrollando el simulador para nuestro sistema. El propósito principal aquí será ajustar el algoritmo visto en el artículo anterior. Este algoritmo tiene como objetivo crear el movimiento de RANDOM WALK. Por lo tanto, es fundamental comprender el contenido de los artículos anteriores para seguir lo que se explicará aquí. Si no has seguido el desarrollo del simulador, te aconsejo que veas esta secuencia desde el principio. De lo contrario, podrías perderte en lo que se explicará aquí.

En este artículo exploraremos la aplicación de modelos de regresión del paquete Scikit-learn e intentaremos convertirlos al formato ONNX y utilizaremos los modelos resultantes dentro de programas MQL5. Adicionalmente, compararemos la precisión de los modelos originales con sus versiones ONNX tanto para precisión flotante como doble. Además, examinaremos la representación ONNX de los modelos de regresión con el fin de comprender mejor su estructura interna y sus principios de funcionamiento.

El presente artículo continúa la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5. Aquí veremos cómo podemos integrar la teoría de grafos con los monoides y otras estructuras de datos al desarrollar una estrategia de cierre del sistema comercial.

Continuamos analizando los algoritmos de aprendizaje no supervisado. Hoy hablaremos sobre el uso de autocodificadores en el entrenamiento de modelos recurrentes.

Las cadenas de Markov son una poderosa herramienta matemática que se puede usar para modelar y predecir los datos de las series temporales en varios campos, incluido el financiero. En el modelado y la previsión de series temporales financieras, las cadenas de Markov se usan a menudo para modelar la evolución de los activos financieros a lo largo del tiempo, como los precios de las acciones o los tipos de cambio. Una de las principales ventajas de los modelos de cadenas de Markov es su simplicidad y sencillez de uso.

En este artículo presentaré una herramienta de suma importancia para quienes desarrollan programas. Si no conoces GIT, consulta este artículo para tener una noción de lo que se trata esta herramienta y cómo usarla junto al MQL5.

En este artículo nos familiarizaremos con el algoritmo de colmena artificial (ABHA), desarrollado en 2009. El algoritmo está orientado a la resolución de problemas de optimización continua. Veremos cómo el ABHA se inspira en el comportamiento de una colonia de abejas, donde cada abeja tiene un papel único que les ayuda a encontrar recursos de forma más eficiente.

¿Cómo utilizar los datos económicos del Banco Mundial para crear previsiones? ¿Qué ocurre si se combinan modelos de IA y economía?

Aquí vamos a desarrollar un script desde cero que simplifica la descarga de pantallas de impresión de transacciones para analizar entradas comerciales. Toda la información necesaria sobre una única operación se puede mostrar cómodamente en un gráfico con la posibilidad de dibujar diferentes marcos temporales.

El artículo presenta una descripción detallada del algoritmo de salto de rana aleatorio (SFL) y sus capacidades para resolver problemas de optimización. El algoritmo SFL se inspira en el comportamiento de las ranas en su entorno natural y ofrece un enfoque innovador para la optimización de características. El algoritmo SFL supone una herramienta eficaz y flexible que puede gestionar una gran variedad de tipos de datos y alcanzar soluciones óptimas.

Vamos a hacer uso del Chart Trade nuevamente... pero ahora será un indicador y podrá o no estar presente en el gráfico.

El en presente artículo analizaremos las posibilidades de formar y proporcionar datos sobre el uso del factor de estacionalidad al negociar con spreads en el mercado Fórex.

Hoy vamos a continuar con la serie de artículos sobre la creación de un robot comercial en Python y MQL5. En esta ocasión, resolveremos el problema relacionado con la creación de un algoritmo comercial en Python.

El artículo describe los principios, métodos y posibilidades del uso del algoritmo electromagnético (EM) en diversos problemas de optimización. El algoritmo EM es una herramienta de optimización eficiente capaz de trabajar con grandes cantidades de datos y funciones multidimensionales.

En este artículo analizaremos el papel que desempeña el método de máquinas de vectores soporte (Support Vector Machines, SVM) en la configuración del futuro del comercio. El artículo puede considerarse una guía detallada sobre cómo utilizar SVM para mejorar las estrategias comerciales, optimizar la toma de decisiones y abrir nuevas oportunidades en los mercados financieros. Hoy nos sumergiremos en el mundo de la SVM a través de aplicaciones reales, instrucciones paso a paso y revisiones por pares. Quizá esta herramienta indispensable le ayude a entender las complejidades del comercio moderno. En cualquier caso, la SVM se convertirá en una herramienta muy útil en el arsenal de todo tráder.

En la tercera parte, volveremos a los Asesores Expertos Simple Hedge y Simple Grid que hemos desarrollado anteriormente. En esta ocasión, mejoraremos el Simple Hedge Expert Advisor usando el análisis matemático y el enfoque de fuerza bruta para utilizar de manera óptima la estrategia. Este artículo profundizará en la optimización matemática de estrategias, sentando las bases para futuras investigaciones sobre la optimización basada en códigos de partes posteriores.

Los ciclos son de gran importancia en nuestras vidas. El día y la noche, las estaciones, los días de la semana y muchos otros ciclos de distinta naturaleza están presentes en la vida de cualquier persona. En este artículo, consideraremos los ciclos en los mercados financieros.

Hoy desarrollaremos un sistema comercial modular que combina Python para el análisis de datos con MQL5 para la ejecución de transacciones. Sus cuatro módulos independientes supervisan en paralelo distintos aspectos del mercado: volúmenes, arbitraje, economía y riesgo, y utilizan RandomForest con 400 árboles para el análisis. Se hace especial hincapié en la gestión del riesgo, porque sin una gestión eficaz del riesgo, ni siquiera los algoritmos comerciales más avanzados sirven de mucho.

Cuando los primeros sistemas capaces de factorizar algo comenzaron a ser producidos, todo requería la intervención de ingenieros con un amplio conocimiento sobre lo que se estaba diseñando. Estamos hablando de los albores de la computación, una época en la que ni siquiera existían terminales que permitieran la programación de algo. A medida que el desarrollo avanzaba y crecía el interés para que más personas pudieran crear algo, surgían nuevas ideas y métodos para programar esas máquinas, que antes dependían de la modificación de la posición de los conectores. Fue entonces cuando aparecieron los primeros terminales.

En la primera parte del artículo, hablamos del conocido y popular algoritmo del recocido simulado, analizamos sus ventajas y describimos detalladamente sus desventajas. La segunda parte del artículo se dedicará a la transformación cardinal del algoritmo y su renacimiento en un nuevo algoritmo de optimización, el "recocido isotrópico simulado, SIA".

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 abordará paso a paso cómo lograr este objetivo.

En el artículo anterior, hablamos de una RNN sencilla que, a pesar de su incapacidad para comprender las dependencias a largo plazo en los datos, fue capaz de realizar una estrategia rentable. En este artículo hablaremos tanto de la memoria a largo plazo (LSTM) como de la unidad recurrente controlada (GRU). Estas dos se introdujeron para superar las deficiencias de una RNN simple y ser más astuta que ella.

En este artículo veremos un método de autor para crear bots utilizando el aprendizaje automático.

Los perceptrones, o redes con una sola capa oculta, pueden ser una buena opción para quienes estén familiarizados con los fundamentos del comercio automatizado y quieran sumergirse en las redes neuronales. Paso a paso veremos como se pueden implementar en el ensamblado de clases de señales que forma parte de las clases del Wizard MQL5 para asesores expertos.

En este artículo, profundizamos en los aspectos cruciales de la elección de los datos de Forex más relevantes y de alta calidad para mejorar el rendimiento de los modelos de IA.

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.

En línea con nuestra visión de simplificar la acción del precio, nos complace presentar otra herramienta que puede mejorar significativamente su análisis de mercado y ayudarle a tomar decisiones bien informadas. Esta herramienta muestra indicadores técnicos clave, como los precios del día anterior, los niveles significativos de soporte y resistencia, y el volumen de operaciones, al tiempo que genera automáticamente señales visuales en el gráfico.

En los últimos dos artículos, hemos creado una herramienta que nos permite crear y editar modelos de redes neuronales. Ahora es el momento de evaluar el uso potencial de la tecnología de Transfer Learning en ejemplos prácticos.

En esta serie de artículos, presentaremos varias técnicas de marcado de series temporales que pueden producir datos que se ajusten a la mayoría de los modelos de inteligencia artificial (IA). El marcado dirigido de datos puede hacer que un modelo de IA entrenado resulte más relevante para las metas y objetivos del usuario, mejorando la precisión del modelo y ayudando a este a dar un salto de calidad.