Artículos sobre análisis de datos y estadísticas en MQL5

Este artículo revelará el potencial del modelo Value at Risk (VaR) para optimizar un portafolio multidivisa. Usando el poder de Python y la funcionalidad de MetaTrader 5, hoy demostraremos cómo implementar el análisis VaR para la asignación eficiente de capital y la gestión de posiciones. Desde los fundamentos teóricos hasta la aplicación práctica, el artículo abarcará todos los aspectos de la aplicación de uno de los sistemas de cálculo del riesgo más sólidos, el VaR, a la negociación algorítmica.

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.

El presente artículo describe las propiedades de un modelo de heteroscedasticidad condicional no lineal (GARCH). Sobre esta base se construye el indicador iGARCH para predecir la volatilidad un paso por delante. Para estimar los parámetros del modelo se usará la biblioteca de análisis numérico ALGLIB.

Embárquese en una apasionante exploración en la que el análisis financiero se encuentra con el trading algorítmico mientras desentrañamos el arte de unir a la perfección R y MetaTrader 5. Este artículo es su guía para unir los reinos de la finura analítica en R con las formidables capacidades comerciales de MetaTrader 5.

En los mercados de divisas es muy difícil predecir la tendencia futura sin tener una idea del pasado. Muy pocos modelos de aprendizaje automático son capaces de hacer predicciones futuras considerando valores pasados. En este artículo, vamos a discutir cómo podemos utilizar modelos de inteligencia artificial clásicos (no de series temporales) para superar al mercado.

¿Cómo se desplaza el mercado por una relación basada en los números de Fibonacci? Esta secuencia, en la que cada número sucesivo es igual a la suma de los dos anteriores (1, 1, 2, 3, 3, 5, 8, 13, 21...), no solo describe el crecimiento de la población de conejos. Hoy vamos a analizar la hipótesis de Pitágoras de que todo en el mundo obedece a ciertas relaciones de números....

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.

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 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.

La correcta comprensión de las cosas nos permite hacer más con menos esfuerzo. En este artículo, explicaré por qué es necesario ajustar la aplicación de la plantilla antes de que el servicio comience a interactuar realmente con el gráfico. Además, ¿qué tal si mejoramos el indicador del mouse para que podamos hacer más cosas con él?

En este artículo presentamos un estudio de la interacción de distintas funciones de activación con algoritmos de optimización en el contexto del entrenamiento de redes neuronales. Se presta especial atención a la comparación entre el ADAM clásico y su versión poblacional al tratar con una amplia gama de funciones de activación, incluidas las funciones oscilatorias ACON y Snake. Usando una arquitectura MLP minimalista (1-1-1) y un único ejemplo de entrenamiento, la influencia de las funciones de activación en el proceso de optimización se aísla de otros factores. Asimismo, propondremos un enfoque para controlar los pesos de la red mediante los límites de las funciones de activación y un mecanismo de reflexión de pesos que evitará los problemas de saturación y estancamiento en el aprendizaje.

En este artículo analizaremos el método de componentes principales, una técnica de reducción de la dimensionalidad para el análisis de datos, y cómo podemos aplicar este utilizando valores propios y vectores. Como siempre, intentaremos desarrollar un prototipo de la clase de señales del asesor experto que se pueda utilizar en el Wizard MQL5.

En este trabajo, analizaremos un nuevo algoritmo de optimización basado en la población, el CPA (Cyclic Parthenogenesis Algorithm), inspirado en la estrategia reproductiva única de los pulgones. El algoritmo combina dos mecanismos de reproducción: la partenogénesis y la reproducción sexual, y utiliza una estructura de población colonial con posibilidad de migración entre colonias. Las características clave del algoritmo son el cambio adaptativo entre diferentes estrategias de cría y un sistema de intercambio de información entre colonias usando un mecanismo de vuelo.

Este artículo investigará qué efectos provoca el cambio de la forma de las distribuciones de probabilidad en el rendimiento de los algoritmos de optimización. Hoy realizaremos experimentos con el algoritmo de prueba "Smart Cephalopod" (SC) para evaluar la eficacia de distintas distribuciones de probabilidad en el contexto de problemas de optimización.

Hoy eliminaremos la restricción que impedía la ejecución de simulaciones basadas en el trazado de LAST e introduciremos un nuevo punto de entrada específico para este tipo de simulación. Ahora, vean que todo el mecanismo operativo se fundamentará en los principios del mercado de divisas. La principal distinción en esta rutina reside en la separación entre las simulaciones BID y LAST. Pero, es importante notar que la metodología empleada en la aleatorización del tiempo y su ajuste para la compatibilidad con la clase C_Replay permanece idéntica en ambos tipos de simulación. Esto es bueno, pues las alteraciones en uno de los modos resultan en mejoras automáticas en el otro, especialmente en lo que concierne al manejo del tiempo entre los ticks.

Las matrices sirven de base a los algoritmos de aprendizaje automático y a las computadoras en general por su capacidad para procesar con eficacia grandes operaciones matemáticas. La biblioteca estándar tiene todo lo que necesitamos, pero también podemos ampliarla añadiendo varias funciones al archivo utils.

En nuestra serie sobre la integración de MQL5 con paquetes de procesamiento de datos, nos adentramos en la poderosa combinación del aprendizaje automático y el análisis predictivo. Exploraremos cómo conectar a la perfección MQL5 con librerías populares de aprendizaje automático, para habilitar sofisticados modelos predictivos para los mercados financieros.

Este artículo analiza el algoritmo AOS (Atomic Orbital Search), que usa conceptos de modelos orbitales atómicos para modelar la búsqueda de soluciones. El algoritmo se basa en distribuciones de probabilidad y en la dinámica de las interacciones en el átomo. El artículo analiza con detalle los aspectos matemáticos del AOS, incluida la actualización de las posiciones de las soluciones candidatas y los mecanismos de absorción y liberación de energía. El AOS descubre nuevos horizontes para la aplicación de los principios cuánticos a los problemas computacionales al ofrecer un enfoque innovador de la optimización.

La transformada de Fourier, introducida por Joseph Fourier, es un medio para descomponer puntos de datos de ondas complejos en componentes de ondas simples. Esta característica puede resultar útil para los tráders, así que hablaremos de ella en este artículo.

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.

Continuamos con el tema de la exploración del entorno en los modelos de aprendizaje por refuerzo. En este artículo, analizaremos otro algoritmo: Go-Explore, que permite explorar eficazmente el entorno en la etapa de entrenamiento del modelo.

Este artículo presenta una guía completa para implementar un sistema comercial sofisticado utilizando análisis de red de causalidad (CNA) y autorregresión vectorial (Vector autoregression, VAR) en MQL5. Abarca los fundamentos teóricos de estos métodos, ofrece explicaciones detalladas de las funciones clave del algoritmo de negociación e incluye código de ejemplo para su aplicación.

Muchas veces, estamos obligados a dar un paso atrás para luego avanzar. En este artículo, mostraré todos los cambios necesarios para que el rendimiento de los indicadores Mouse y Chart Trade no se viera comprometido. Como bono, presentaré otros cambios que ocurrieron en otros archivos de encabezado, los cuales serán muy utilizados en el futuro.

En este artículo, exploramos la estrategia de cuadrícula (grid) clásica, detallando su automatización mediante un Asesor Experto (EA) en MQL5 y analizando los resultados iniciales del backtest. Destacamos la necesidad de que la estrategia tenga una gran capacidad de retención y esbozamos planes para optimizar parámetros clave como la distancia, el takeProfit y el tamaño de los lotes en futuras entregas. La serie pretende mejorar la eficacia de las estrategias de negociación y su adaptabilidad a las distintas condiciones del mercado.