Artículos sobre análisis de datos y estadísticas en MQL5

Este artículo le presentaremos una implementación del algoritmo Levenberg-Marquardt para el entrenamiento de redes neuronales de propagación directa. Asimismo, realizaremos un análisis comparativo del rendimiento usando algoritmos de la biblioteca scikit-learn Python. También discutiremos preliminarmente los métodos de aprendizaje más sencillos como el descenso de gradiente, el descenso de gradiente con impulso y el descenso de gradiente estocástico.

En este artículo finalizaremos el indicador Chart Trade, haciéndolo funcional hasta el punto de poder usarlo junto con algún Expert Advisor. Entonces, en este artículo finalizaremos el indicador Chart Trade, haciéndolo funcional hasta el punto de poder usarlo junto con algún Expert Advisor. Esto nos permitirá acceder y trabajar con el indicador, como si estuviera realmente vinculado al Expert Advisor. Pero lo haremos de una manera mucho más interesante que en el pasado.

Hoy nos familiarizaremos con el Algoritmo Dialéctico (DA), un nuevo método de optimización global inspirado en el concepto filosófico de la dialéctica. El algoritmo explota la singular división de la población en pensadores especulativos y prácticos. Las pruebas demuestran un impresionante rendimiento de hasta el 98% en tareas pequeñas y una eficiencia global del 57,95%. El artículo explica estas métricas y presenta una descripción detallada del algoritmo y resultados experimentales con distintos tipos de características.

La búsqueda cooperativa artificial (Artificial Cooperative Search, ACS) es un método innovador que utiliza una matriz binaria y múltiples poblaciones dinámicas basadas en relaciones de mutualismo y cooperación para encontrar soluciones óptimas de forma rápida y precisa. El enfoque único de ACS sobre depredadores y presas le permite obtener excelentes resultados en problemas de optimización numérica.

El Ichimoku Kinko Hyo (IKH) es un reconocido indicador japonés que sirve como sistema de identificación de tendencias. Examinamos esto, patrón por patrón, como ha sido el caso en artículos similares anteriores, y también evaluamos sus estrategias e informes de pruebas con la ayuda de las clases de la biblioteca del asistente MQL5 y el ensamblaje.

Hoy utilizaremos un computadora cuántica de IBM para descubrir todas las variantes del movimiento de los precios. ¿Le suena a ciencia ficción? ¡Bienvenido al mundo de la informática cuántica para el trading!

A diferencia de lo que se vio en el artículo anterior, aquí vamos a hacer el control de selección en el Asesor Experto. Aunque esta no es aún una solución definitiva, nos servirá por ahora. Así que acompaña el artículo para entender cómo implementar una de las soluciones posibles.

Es muy probable que no te hayas dado cuenta de que el modelado de las matrices era un tanto extraño, ya que no se indicaban filas y columnas, solo columnas. Esto resulta muy raro al leer un código que realiza factorizaciones de matrices. Si esperabas ver las filas y columnas indicadas, podrías haberte sentido bastante confundido al intentar implementar la factorización. Además, esa forma de modelar las matrices no es, ni de cerca, la mejor manera. Esto se debe a que, cuando modelamos matrices de esa forma, nos enfrentamos a ciertas limitaciones que nos obligan a usar otras técnicas o funciones que no serían necesarias si el modelado se realiza de manera más adecuada.

Vamos continuar con el desarrollo del sistema y el control. Sin una forma de controlar el servicio, se complica avanzar y mejorar el sistema.

ONNX es una gran herramienta para la integración de código complejo de IA entre diferentes plataformas, es una gran herramienta que viene con algunos desafíos que uno debe abordar para obtener el máximo provecho de ella, En este artículo se discuten los problemas comunes que podría enfrentar y cómo mitigarlos.

Aquí veremos cómo accionar eventos personalizados y mejorar la cuestión de cómo el indicador informa del estado del servicio de repetición/simulación.

En este artículo complicaremos un poco las cosas. Utilizando lo que vimos en los artículos anteriores, comenzaremos a liberar el archivo de plantilla para que el usuario pueda utilizar una plantilla personalizada. Sin embargo, haré los cambios poco a poco, ya que también modificaré el indicador con el fin de reducir la carga de MetaTrader 5.

En esta discusión, aplicaremos una cadena de Markov simple en un indicador RSI, para observar cómo se comporta el precio después de que el indicador pasa por niveles clave. Concluimos que las señales de compra y venta más fuertes en el par NZDJPY se generan cuando el RSI está en el rango 11-20 y 71-80, respectivamente. Demostraremos cómo puedes manipular tus datos para crear estrategias comerciales óptimas que se aprenden directamente de los datos que tienes. Además, demostraremos cómo entrenar una red neuronal profunda para aprender a utilizar la matriz de transición de manera óptima.

Esta parte explora técnicas avanzadas para integrar MQL5 con potentes herramientas de procesamiento de datos y se centra en el manejo eficiente de grandes volúmenes de datos para mejorar el análisis comercial y la toma de decisiones.

El artículo relata la experiencia del desarrollo de un sistema comercial híbrido que combine el análisis técnico clásico con las redes neuronales. El autor describe detalladamente la arquitectura del sistema, desde el análisis básico de patrones y la estructura de la red neuronal hasta los mecanismos de toma de decisiones comerciales, compartiendo código real y observaciones de carácter práctico.

Las estrategias de ruptura del rango de apertura (Opening Range Breakout, ORB) se basan en la idea de que el rango de negociación inicial establecido poco después de la apertura del mercado refleja niveles de precios significativos en los que compradores y vendedores acuerdan el valor. Al identificar rupturas por encima o por debajo de un determinado rango, los operadores pueden aprovechar el impulso que suele producirse cuando la dirección del mercado se vuelve más clara. En este artículo, exploraremos tres estrategias ORB adaptadas del Grupo Concretum.

La inferencia bayesiana es la adopción del teorema de Bayes para actualizar la hipótesis de probabilidad a medida que se dispone de nueva información. Esto intuitivamente se inclina hacia la adaptación en el análisis de series de tiempo, por lo que observamos cómo podríamos usarlo para crear clases personalizadas no solo para la señal sino también para la gestión de dinero y los trailing stops.

De manera predeterminada, los datos del calendario económico no están disponibles para realizar pruebas con asesores expertos dentro del Probador de estrategias. Analizamos cómo las bases de datos podrían ayudar a solucionar esta limitación. Entonces, en este artículo exploramos cómo se pueden usar las bases de datos SQLite para archivar noticias del Calendario Económico, de modo que los Asesores Expertos ensamblados mediante un asistente puedan usarlas para generar señales comerciales.

¿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.

En este artículo vamos a cambiar el indicador de mouse para poder interactuar con el indicador de control, ya que esta se está realizando de forma errática.

En este artículo comenzaremos a construir la clase C_Orders para poder enviar órdenes al servidor de negociación. Lo haremos poco a poco, ya que el objetivo es explicar detalladamente cómo se realizará esto a través del sistema de mensajería.

Hoy continuaremos un experimento cuyo objetivo es investigar el comportamiento de los algoritmos de optimización basados en poblaciones en el contexto de su capacidad para abandonar eficazmente los mínimos locales cuando la diversidad de la población es baja y alcanzar los máximos globales. Resultados del estudio.

Estamos a punto de concluir este desafío. Sin embargo, antes de pasar al siguiente, quiero que tú, querido lector, procures comprender estos dos artículos, tanto este como el anterior. Así podrás entender realmente el próximo artículo, en el que abordaré exclusivamente la parte referente a la programación en MQL5. Aunque en él también procuraré que sea fácil de entender. Si no comprendes estos dos últimos artículos, con toda seguridad tendrás grandes dificultades para entender el siguiente. El motivo es simple: los contenidos se van acumulando. Cuantas más cosas haya que hacer, más cosas será necesario crear y comprender para alcanzar el objetivo.

Los muros numéricos (Number Walls) son una variante de los registros de desplazamiento lineal hacia atrás (Linear Shift Back Registers) que pre-evalúan las secuencias para su predictibilidad mediante la comprobación de la convergencia. Veamos cómo se pueden utilizar estas ideas en MQL5.

El algoritmo del restaurador de éxito (SRA) es un innovador método de optimización inspirado en los principios de la gestión de restaurantes. A diferencia de los enfoques tradicionales, el SRA no descarta las soluciones débiles, sino que las mejora combinándolas con elementos de las que han tenido éxito. El algoritmo muestra resultados competitivos y ofrece una nueva perspectiva sobre el equilibrio entre investigación y explotación en los problemas de optimización.

En este artículo, mejoraremos el EA News Headline introduciendo una línea dedicada a la información de los indicadores: una visualización compacta en el gráfico de las señales técnicas clave generadas a partir de indicadores populares como el RSI, el MACD, el estocástico y el CCI. Este enfoque elimina la necesidad de múltiples subventanas de indicadores en la terminal MetaTrader 5, lo que mantiene su espacio de trabajo limpio y eficiente. Al aprovechar la API MQL5 para acceder a los datos de los indicadores en segundo plano, podemos procesar y visualizar información del mercado en tiempo real utilizando una lógica personalizada. Únase a nosotros para explorar cómo manipular los datos de los indicadores en MQL5 para crear un sistema de información inteligente y que ahorra espacio, todo ello en una sola línea horizontal en su gráfico de operaciones.

Gran parte de las personas que quieren, o desean aprender a programar, no tienen en realidad idea de lo que están haciendo. Lo que hacen es intentar crear las cosas de una determinada manera. Sin embargo, cuando programamos no estamos realmente intentando crear una solución. Si intentas hacerlo de esta manera, generarás más problemas que soluciones. Aquí haremos algo un poco más avanzado, y por consecuencia diferente.

Aprenda a recuperar, procesar, clasificar, ordenar, analizar y gestionar posiciones cerradas, órdenes e historiales de operaciones utilizando MQL5 mediante la creación de una amplia biblioteca EX5 de gestión de historiales con un enfoque detallado paso a paso.

El artículo analiza las herramientas clásicas del análisis de correlaciones. Se hace hincapié en los breves antecedentes teóricos, así como en la aplicación práctica de la prueba de independencia chi-cuadrado de Pearson y la ratio de correlación.

Los núcleos lineales son la matriz más simple de su tipo utilizada en el aprendizaje automático para regresión lineal y máquinas de vectores de soporte. Por otro lado, el kernel Matérn es una versión más versátil de la función de base radial que analizamos en un artículo anterior, y es apto para mapear funciones que no son tan suaves como asumiría la RBF. Creamos una clase de señal personalizada que utiliza ambos núcleos para pronosticar condiciones largas y cortas.

En este artículo te mostraré cómo bloquear un indicador, simplemente utilizando el lenguaje MQL5, de una forma muy interesante y sorprendente.

Aquí vamos a desarrollar un script desde cero que simplifica la descarga de pantallas de impresión de operaciones para analizar las entradas de operaciones. Toda la información necesaria sobre una operación debe mostrarse cómodamente en un gráfico con la posibilidad de dibujar distintos plazos.

¿Las posiciones de los planetas y las estrellas afectan los mercados financieros? Armémonos de estadísticas y big data y embarquémonos en un viaje apasionante hacia el mundo donde las estrellas y los gráficos bursátiles se cruzan.

Durante décadas, los operadores han utilizado la fórmula del criterio de Kelly para determinar la proporción óptima de capital que se debe asignar a una inversión o apuesta con el fin de maximizar el crecimiento a largo plazo y minimizar el riesgo de ruina. Sin embargo, seguir ciegamente el criterio de Kelly utilizando el resultado de una sola prueba retrospectiva suele ser peligroso para los operadores individuales, ya que en el trading en vivo, la ventaja comercial disminuye con el tiempo y el rendimiento pasado no es un indicador de resultados futuros. En este artículo, presentaré un enfoque realista para aplicar el criterio de Kelly a la asignación de riesgos de uno o más EA en MetaTrader 5, incorporando los resultados de la simulación de Monte Carlo de Python.

En este artículo, implementaremos una primera solución para identificar cuándo puede aparecer una nueva barra en el gráfico. Esta solución es aplicable a diversas situaciones. Sin embargo, comprender su desarrollo puede ayudarte a entender varios aspectos. 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 presentados.

La diferencia temporal es otro algoritmo del aprendizaje por refuerzo que actualiza los valores Q basándose en la diferencia entre las recompensas previstas y las reales durante el entrenamiento del agente. Se centra específicamente en la actualización de los valores Q sin tener en cuenta su emparejamiento estado-acción. Por lo tanto, veremos cómo aplicar esto, tal y como hemos hecho en artículos anteriores, en un Asesor Experto creado mediante un asistente.