Artículos sobre análisis de datos y estadísticas en MQL5
Los artículos sobre los modelos matemáticos y leyes de probabilidades serán interesantes para muchos operadores. Es que las matemáticas han sido puestas como base de los indicadores, y el conocimiento de las estadísticas es necesario para el análisis de los resultados del trading y el desarrollo de las estrategias.
Lea sobre la lógica difusa, filtros digitales, perfil del mercado, mapas de Kohonen, gas neuronal y muchas otras herramientas que pueden ser utilizadas para el trading.
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Teoría de categorías en MQL5 (Parte 19): Inducción cuadrática de la naturalidad
Continuamos analizando las transformaciones naturales considerando la inducción cuadrática de la naturalidad. Pequeñas restricciones en la implementación de las capacidades multidivisa para los asesores ensamblados usando el wizard MQL5 significan que estamos demostrando nuestras capacidades en la clasificación de datos usando un script. Las principales áreas de aplicación son la clasificación de las variaciones de precios y, como consecuencia, su previsión.
Clústeres de series temporales en inferencia causal
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.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 05): Vistas previas
Hemos logrado desarrollar una forma de ejecutar la repetición de mercado de manera bastante realista y aceptable. Ahora, vamos a continuar con nuestro proyecto y agregar datos para mejorar el comportamiento de la repetición.
Operar con noticias de manera sencilla (Parte 1): Creando una base de datos
Operar con noticias puede ser complicado y abrumador, en este artículo repasaremos los pasos para obtener datos de noticias. Además, conoceremos el calendario económico de MQL5 y lo que ofrece.
Algoritmo de optimización Brain Storm - Brain Storm Optimization (Parte I): Clusterización
En este artículo analizaremos un innovador método de optimización denominado BSO (Brain Storm Optimization), inspirado en el fenómeno natural de la tormenta de ideas. También discutiremos un nuevo enfoque de resolución de tareas de optimización multimodales que utiliza el método BSO y nos permite encontrar múltiples soluciones óptimas sin tener que determinar de antemano el número de subpoblaciones. En este artículo, también analizaremos los métodos de clusterización K-Means y K-Means++.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 13): Nacimiento del SIMULADOR (III)
Aquí optimizaremos un poco las cosas para facilitar lo que haremos en el próximo artículo. Y también te explicaré cómo puedes visualizar lo que está generando el simulador en términos de aleatoriedad.
Ingeniería de características con Python y MQL5 (Parte I): Predicción de medias móviles para modelos de IA de largo plazo
Las medias móviles son, con diferencia, los mejores indicadores para que nuestros modelos de IA realicen predicciones. Sin embargo, podemos mejorar aún más nuestra precisión transformando cuidadosamente nuestros datos. Este artículo le mostrará cómo puede crear modelos de IA capaces de realizar previsiones a más largo plazo que las que realiza actualmente sin que ello suponga una disminución significativa de su nivel de precisión. Es realmente sorprendente lo útiles que son las medias móviles.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 33): Sistema de órdenes (II)
Vamos a continuar el desarrollo del sistema de órdenes, pero verás que haremos una reutilización masiva de cosas ya vistas en otros artículos. Aun así, tendremos una pequeña recompensa en este artículo. Desarrollaremos, en primer lugar, un sistema que pueda ser operado junto al servidor de negociación real, ya sea usando una cuenta demo o una cuenta real. Haremos uso masivo y extensivo de la plataforma MetaTrader 5 para proporcionarnos todo el soporte que necesitaremos en este inicio de viaje.
Modelos ocultos de Márkov en sistemas comerciales de aprendizaje automático
Los modelos ocultos de Márkov (HMM) son una potente clase de modelos probabilísticos diseñados para analizar datos secuenciales, donde los eventos observados dependen de alguna secuencia de estados no observados (ocultos) que forman un proceso de Márkov. Los principales supuestos del HMM incluyen la propiedad de Márkov para estados ocultos, lo que significa que la probabilidad de transición al siguiente estado depende solo del estado actual y la independencia de las observaciones dado el conocimiento del estado oculto actual.
Teoría de Categorías en MQL5 (Parte 23): Otra mirada a la media móvil exponencial doble
En este artículo, seguiremos analizando desde un nuevo ángulo los indicadores comerciales más populares. Vamos a procesar una composición horizontal de transformaciones naturales. El mejor indicador para ello será la media móvil exponencial doble (Double Exponential Moving Average, DEMA).
Algoritmo de optimización de reacciones químicas (CRO) (Parte II): Ensamblaje y resultados
En la segunda parte, reuniremos los operadores químicos en un único algoritmo y presentaremos un análisis detallado de sus resultados. Descubramos cómo el método de optimización de reacciones químicas (CRO) aborda la solución de problemas complejos en funciones de prueba.
Pronosticamos barras Renko con ayuda de IA CatBoost
¿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.
Analizamos el código binario de los precios en bolsa (Parte I): Una nueva visión del análisis técnico
En este artículo presentaremos un enfoque innovador del análisis técnico basado en la conversión de los movimientos de los precios en código binario. El autor demostrará cómo diversos aspectos del comportamiento de los mercados -desde simples movimientos de precios hasta patrones complejos- pueden codificarse en una secuencia de ceros y unos.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 25): Pruebas y operaciones en múltiples marcos temporales
Las estrategias que se basan en múltiples marcos de tiempo no se pueden probar en los Asesores Expertos ensamblados por defecto debido a la arquitectura de código MQL5 utilizada en las clases de ensamblaje. Exploramos una posible solución a esta limitación para las estrategias que buscan utilizar múltiples marcos temporales en un estudio de caso con la media móvil cuadrática.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 07): Dendrogramas
La clasificación de datos para el análisis y la predicción es un área muy diversa del aprendizaje automático con un gran número de enfoques y métodos. En este artículo analizaremos uno de estos enfoques, a saber, la Clasificación Jerárquica Aglomerativa (Agglomerative Hierarchical Classification).
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 40): Inicio de la segunda fase (I)
Esta es la nueva fase del sistema de repetición/simulación. En esta etapa, la conversación será realmente una conversación, y el contenido se volverá bastante denso. Les insto a leer el artículo con atención y a utilizar siempre las referencias que se proporcionen. Esto les ayudará a comprender mejor lo que se les está explicando.
Integración de MQL5 con paquetes de procesamiento de datos (Parte 1): Análisis avanzado de datos y procesamiento estadístico
La integración permite un flujo de trabajo continuo en el que los datos financieros sin procesar de MQL5 se pueden importar a paquetes de procesamiento de datos como Jupyter Lab para realizar análisis avanzados que incluyen pruebas estadísticas.
Arbitraje estadístico mediante reversión a la media en el trading de pares: Cómo superar al mercado con matemáticas
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.
Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 61): Colección de series de tick de los símbolos
Dado que el programa puede utilizar varios símbolos, entonces, es necesario crear su propia lista para cada uno de estos símbolos. En este artículo, vamos a combinar estas listas en una colección de datos de tick. En realidad, se trata de una lista común a base de la clase de la matriz dinámica de punteros a las instancias de la clase CObject y sus herederos de la Biblioteca estándar.
Asesor Experto Grid-Hedge Modificado en MQL5 (Parte IV): Optimización de la estrategia de cuadrícula simple (I)
En esta cuarta parte, revisamos los asesores expertos (EA) Simple Hedge y Simple Grid desarrollados anteriormente. Nuestro enfoque se centra en perfeccionar Simple Grid EA a través del análisis matemático y un enfoque de fuerza bruta, apuntando al uso óptimo de la estrategia. Este artículo profundiza en la optimización matemática de la estrategia, preparando el escenario para la futura exploración de la optimización basada en codificación en entregas posteriores.
Predicción de tipos de cambio mediante métodos clásicos de aprendizaje automático: Modelos Logit y Probit
Hoy hemos intentado construir un experto comercial para predecir las cotizaciones de los tipos de cambio. El algoritmo se basa en modelos de clasificación clásicos: la regresión logística y probit. Como filtro para las señales comerciales, hemos utilizado el criterio de la razón de verosimilitud.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 37): Pavimentando el terreno (I)
En este artículo, vamos a empezar a hacer algo que ojalá hubiera hecho hace mucho más tiempo. Sin embargo, debido a la falta de "terreno firme", no me sentía seguro para presentarlo públicamente. Ahora, tengo las bases para poder hacer lo que vamos a empezar a hacer a partir de ahora. Es una buena idea centrarse al máximo en comprender el contenido de este artículo, y no lo digo para que lo leas por leer. Quiero y necesito recalcar que, si no entiendes este artículo en concreto, puedes abandonar por completo cualquier esperanza de comprender el contenido de los siguientes.
Teoría de categorías en MQL5 (Parte 2)
La teoría de categorías es una rama diversa y en expansión de las matemáticas, relativamente inexplorada aún en la comunidad MQL5. Esta serie de artículos tiene como objetivo destacar algunos de sus conceptos para crear una biblioteca abierta y seguir utilizando esta maravillosa sección para crear estrategias comerciales.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 44): Indicador técnico Average True Range (ATR)
El oscilador ATR es un indicador muy popular que actúa como proxy de volatilidad, especialmente en los mercados de divisas, donde los datos de volumen son escasos. Examinamos esto, basándonos en patrones, como hemos hecho con indicadores anteriores, y compartimos estrategias e informes de pruebas gracias a las clases y el ensamblaje de la biblioteca del asistente MQL5.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 39): Pavimentando el terreno (II)
Antes de comenzar la segunda fase del desarrollo, es necesario reforzar algunas ideas. Entonces, ¿sabes cómo forzar al MQL5 a hacer lo que es necesario? ¿Has intentado ir más allá de lo que informa la documentación? Si no, prepárate. Porque empezaré a hacer cosas mucho más allá de lo que la mayoría hace normalmente.
Teoría de Categorías en MQL5 (Parte 6): Productos fibrados monomórficos y coproductos fibrados epimórficos
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.
Operar con noticias de manera sencilla (Parte 6): Ejecución de operaciones (III)
En este artículo se implementará la filtración de noticias para eventos de noticias individuales basándose en sus identificadores. Además, se mejorarán las consultas SQL anteriores para proporcionar información adicional o reducir el tiempo de ejecución de la consulta. Además, se hará funcional el código creado en los artículos anteriores.
Clase básica de algoritmos de población como base para una optimización eficaz
El presente material supone un intento único de investigación para combinar una variedad de algoritmos de población en una sola clase y simplificar la aplicación de técnicas de optimización. Este enfoque no solo descubre oportunidades para el desarrollo de nuevos algoritmos, incluidas variantes híbridas, sino que también crea un banco de pruebas básico y versátil. Este banco se convertirá así en una herramienta clave para seleccionar el algoritmo óptimo según un problema específico.
Perspectivas bursátiles a través del volumen: más allá de los gráficos OHLC
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.
Simulación de mercado (Parte 11): Sockets (V)
Vamos a empezar a implementar la comunicación entre Excel y MetaTrader 5, pero antes es necesario entender algunas cosas importantes. Así no te quedarás rascándote la cabeza tratando de comprender por qué las cosas funcionan o no. Y antes de que frunzas el ceño ante la integración entre Python y Excel, veamos cómo podemos usar xlwings para controlar, en cierta medida, MetaTrader 5 a través de Excel. Lo que voy a mostrar aquí se centrará principalmente en la didáctica. No pienses que solo podemos hacer lo que mostraré.
Inferencia causal en problemas de clasificación de series temporales
En este artículo, examinaremos la teoría de la inferencia causal utilizando el aprendizaje automático, así como la implementación del enfoque personalizado en Python. La inferencia causal y el pensamiento causal tienen sus raíces en la filosofía y la psicología y desempeñan un papel importante en nuestra comprensión de la realidad.
Teoría de categorías (Parte 9): Acciones de monoides
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.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 10): Sólo datos reales para la repetición
Aquí veremos cómo se pueden utilizar datos más fiables (ticks negociados) en el sistema de repetición, sin tener que preocuparnos necesariamente de si están ajustados o no.
Minería de datos de la CFTC en Python y creación de un modelo de IA
Hoy intentaremos extraer datos de la CFTC, descargar informes COT y TFF a través de Python, conectarlos con cotizaciones de MetaTrader 5 y un modelo de IA, y obtener pronósticos. ¿Qué son los informes COT en el mercado Forex? ¿Cómo usar los informes COT y TFF para realizar previsiones?
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 25): Predicción de series temporales de divisas mediante una red neuronal recurrente (RNN)
Las redes neuronales recurrentes (RNNs, Recurrent Neural Networks) destacan por aprovechar la información del pasado para predecir acontecimientos futuros. Sus notables capacidades predictivas se han aplicado en diversos ámbitos con gran éxito. En este artículo, utilizaremos modelos RNN para predecir tendencias en el mercado de divisas, demostrando su potencial para mejorar la precisión de las predicciones en el comercio de divisas.
Algoritmo de optimización basado en la migración animal (Animal Migration Optimization, AMO)
El artículo está dedicado al algoritmo AMO, que modela la migración estacional de los animales en busca de condiciones óptimas para la vida y la reproducción. Las principales características de AMO incluyen el uso de vecindad topológica y un mecanismo de actualización probabilística, lo que lo hace fácil de implementar y flexible para diversas tareas de optimización.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 30): Normalización por lotes en el aprendizaje automático
La normalización por lotes es el preprocesamiento de datos antes de introducirlos en un algoritmo de aprendizaje automático, como una red neuronal. Esto siempre se hace teniendo en cuenta el tipo de activación que utilizará el algoritmo. Por lo tanto, exploramos los diferentes enfoques que se pueden adoptar para aprovechar los beneficios de esto, con la ayuda de un Asesor Experto ensamblado por un asistente.
Optimización con el juego del caos — Game Optimization (CGO)
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.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 29): Proyecto Expert Advisor — Clase C_Mouse (III)
Ahora que hemos mejorado la clase C_Mouse, podemos concentrarnos en crear una clase destinada a establecer una base totalmente nueva de estudios. Como mencioné al inicio del artículo, no utilizaremos herencia o polimorfismo para crear esta nueva clase. En cambio, vamos a modificar, o mejor, agregar nuevos objetos a la línea de precio. Esto es lo que haremos en este primer momento, y en el próximo artículo, mostraré cómo cambiar los estudios. Pero, realizaremos esto sin cambiar el código de la clase C_Mouse. Reconozco que, en la práctica, esto sería más fácilmente logrado mediante herencia o polimorfismo. No obstante, existen otras técnicas para alcanzar el mismo resultado.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 20): Elección entre LDA y PCA en tareas de trading algorítmico en MQL5
En este artículo analizaremos los métodos de reducción de la dimensionalidad y su aplicación en el entorno comercial MQL5. En concreto, exploraremos los matices del análisis discriminante lineal (LDA) y el análisis de componentes principales (PCA) y analizaremos su impacto en el desarrollo de estrategias y el análisis de mercados.