Artículos sobre análisis de datos y estadísticas en MQL5

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.

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.

En este artículo, daremos vida a la clase C_Mouse. Está diseñada para permitir programar al más alto nivel posible. Sin embargo, hablar de programar a niveles altos o bajos no está relacionado con incluir palabrotas o jerga en el código. Todo lo contrario. Cuando mencionamos programación de alto o bajo nivel, nos referimos a lo fácil o difícil que es para otro programador entender el código.

Vamos a crear algo más interesante. El código que mostré antes quedará completamente obsoleto. No quiero arruinar la sorpresa. Sigue el artículo para entender mejor. Desde el inicio de esta secuencia sobre cómo desarrollar un sistema de repetición/simulación, he dicho que la idea es usar la plataforma MetaTrader 5 de manera idéntica, tanto en el sistema que estamos desarrollando como en el mercado real. Es importante que esto se haga de manera adecuada. No querrás entrenar y aprender a luchar usando determinadas herramientas y en el momento de la pelea tener que usar otras.

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.

AdaBoost, un potente algoritmo de refuerzo diseñado para elevar el rendimiento de sus modelos de IA. AdaBoost, abreviatura de Adaptive Boosting (refuerzo adaptativo), es una sofisticada técnica de aprendizaje por conjuntos que integra a la perfección los aprendices débiles, potenciando su fuerza predictiva colectiva.

Lo principal en este artículo es precisamente la presentación y explicación de la clase C_ChartFloatingRAD. Tenemos el indicador Chart Trade, que funciona de una manera bastante interesante. No obstante, si te das cuenta, aún tenemos un número bastante reducido de objetos en el gráfico. Y aun así, tenemos exactamente el comportamiento esperado. Se pueden editar los valores presentes en el indicador. La pregunta es: ¿Cómo es esto posible? En este artículo comenzarás a entenderlo.

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.

Este artículo explora un algoritmo de selección de características introducido en el artículo 'Local Feature Selection for Data Classification' de Narges Armanfard et al. El algoritmo se implementa en Python para construir modelos clasificadores binarios que pueden integrarse con aplicaciones de MetaTrader 5 para la inferencia.

En la primera parte de este artículo, nos sumergiremos en el mundo de las reacciones químicas y descubriremos un nuevo enfoque de la optimización. La optimización de reacciones químicas (Chemical Reaction Optimization, CRO) utiliza principios derivados de las leyes de la termodinámica para lograr resultados eficientes. Desvelaremos los secretos de la descomposición, la síntesis y otros procesos químicos que se convirtieron en la base de este innovador método.

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.

En este artículo, analizamos el concepto de deformación dinámica del tiempo como medio para identificar patrones predictivos en series de tiempo financieras. Veremos cómo funciona y presentaremos su implementación en MQL5.

En este artículo, analizaremos el generador de números aleatorios Mersenne Twister y lo compararemos con el estándar en MQL5. También determinaremos la influencia de la calidad del generador de números aleatorios en los resultados de los algoritmos de optimización.

Anteriormente hemos evaluado la selección de un grupo de instancias de estrategias comerciales para mejorar el rendimiento cuando trabajan juntas solo durante el mismo periodo de tiempo en el que se han optimizado las instancias individuales. Veamos qué ocurre en el periodo forward.

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.

Determinar la dirección del mercado puede ser sencillo, pero saber cuándo entrar puede resultar complicado. Como parte de la serie titulada «Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio», me complace presentar otra herramienta que proporciona puntos de entrada, niveles de toma de ganancias y colocación de órdenes stop loss. Para lograrlo, hemos utilizado el lenguaje de programación MQL5. Profundicemos en cada paso de este artículo.

Pongamos las cosas en su sitio, porque este comienzo no ha sido de los mejores. Si no lo hacemos ahora, pronto tendremos problemas.

En este artículo, mostraré cómo implementar lo presentado en el artículo anterior en el servicio de repetición/simulación. Pero, como suele ocurrir con muchas cosas en la vida, es habitual que surjan problemas. Y este caso no fue una excepción. Sigue leyendo y descubre cuál será el tema del próximo artículo de esta serie. El contenido expuesto aquí tiene como único propósito la enseñanza. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuyo objetivo no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.

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.

La optimización de políticas proximales es otro algoritmo del aprendizaje por refuerzo que actualiza la política, a menudo en forma de red, en pasos incrementales muy pequeños para garantizar la estabilidad del modelo. Examinamos cómo esto podría ser útil, tal y como hemos hecho en artículos anteriores, en un asesor experto creado mediante un asistente.

Tenemos que arreglar algunas cosas antes de poder continuar de verdad. Pero no es necesariamente una corrección, sino una mejora en la forma de gestionar y utilizar la clase. La razón es que hay fallos debidos a algún tipo de interacción dentro del sistema. A pesar de los intentos de comprender la razón de algunos de los fallos, para ponerles fin, todos ellos se vieron frustrados, ya que algunos no tenían sentido. Cuando usamos punteros o recursión en C / C++, y el programa empieza a fallar.

En este artículo, continuaremos analizando el algoritmo de colmena artificial ABHA profundizando en la codificación y observando los métodos restantes. Recordemos que cada abeja en el modelo está representada como un agente individual cuyo comportamiento dependerá de información interna y externa, así como del estado motivacional. Probaremos el algoritmo con varias funciones y resumiremos los resultados presentándolos en una tabla de calificación.

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.

En este artículo presentamos la implementación de un algoritmo de selección de características descrito en un artículo académico titulado "FREL: Un algoritmo de selección de características estable", llamado Ponderación de características como aprendizaje regularizado basado en energía.

Las Máquinas de Boltzmann Restringidas (Restricted Boltzmann Machines, RBMs) son un tipo de red neuronal desarrollada a mediados de la década de 1980, en una época en la que los recursos computacionales eran extremadamente costosos.. Desde sus inicios, se basó en el muestreo de Gibbs y la divergencia contrastiva para reducir la dimensionalidad o capturar las probabilidades y propiedades ocultas en los conjuntos de datos de entrenamiento. Analizamos cómo la retropropagación puede lograr un rendimiento similar cuando la RBM "incorpora" precios en un perceptrón multicapa para pronósticos.

¿Cómo gestiona el capital un tráder? ¿Cómo debe llevar el tráder y el inversor los registros de gastos, ingresos, activos y pasivos? No solo voy a presentarle un programa de contabilidad, sino una herramienta que puede convertirse en su navegante financiero de confianza en el turbulento mar del trading.

En este artículo explicaré gran parte de la clase C_ChartFloatingRAD. Esta es la encargada de hacer que Chart Trade funcione. Sin embargo, no terminaré la explicación aquí. La finalizaré en el próximo artículo, ya que el contenido de este es bastante denso y necesita ser comprendido a fondo. El contenido expuesto aquí tiene como único objetivo la enseñanza. En ningún caso debe considerarse como una aplicación cuya finalidad sea distinta a la enseñanza y el estudio de los conceptos mostrados.

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.

En este artículo, nos sumergiremos en el mundo de la hibridación de algoritmos de optimización analizando tres tipos clave: la mezcla de estrategias y la hibridación secuencial y paralela. Asimismo, realizaremos una serie de experimentos combinando y probando los algoritmos de optimización correspondientes.

En el artículo analizaremos un enfoque innovador para predecir los movimientos de precios en los mercados financieros utilizando la computación cuántica. La atención se centrará en la aplicación del algoritmo Quantum Phase Estimation (QPE) para encontrar precursores de patrones de precios, lo que permitirá acelerar considerablemente el proceso de análisis de los datos de mercado.