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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Modificaciones más notables del algoritmo de búsqueda cooperativa artificial (Artificial Cooperative Search, ACSm)
Aquí consideraremos la evolución del algoritmo ACS: tres modificaciones destinadas a mejorar las características de convergencia y la eficiencia del algoritmo. Transformación de uno de los principales algoritmos de optimización. De las modificaciones matriciales a los planteamientos revolucionarios en materia de formación de la población.
Algoritmo de Tribu Artificial (Artificial Tribe Algorithm, ATA)
Este artículo detalla los componentes clave y las innovaciones del algoritmo de optimización ATA, un método evolutivo con un sistema de comportamiento dual único que se adapta según la situación. Usando el cruce para la exploración en profundidad y la migración para la búsqueda cuando se dan atascos en óptimos locales, el ATA combina el aprendizaje individual y el social.
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 4): Analytics Forecaster EA
Estamos pasando de simplemente ver las métricas analizadas en gráficos a una perspectiva más amplia que incluye la integración de Telegram. Esta mejora permite que los resultados importantes se envíen directamente a tu dispositivo móvil a través de la aplicación Telegram. Acompáñenos en este viaje que exploraremos juntos en este artículo.
Simulación de mercado (Parte 10): Sockets (IV)
En este artículo, te muestro lo que necesitas hacer para empezar a utilizar Excel y controlar MetaTrader 5, pero de una forma muy interesante. Para ello, utilizaremos un complemento de Excel, de modo que no sea necesario utilizar el VBA integrado. Si no sabes de qué complemento se trata, consulta este artículo y aprende a programar en Python directamente en Excel.
Neurona biológica para la previsión de series temporales financieras
Construimos un sistema de neuronas biológicamente correcto para la predicción de series temporales. La introducción de un medio similar al plasma en la arquitectura de una red neuronal ha creado una especie de "mente colectiva", en la que cada neurona influye en el trabajo del sistema no solo a través de conexiones directas, sino también mediante interacciones electromagnéticas de largo alcance. ¿Cómo se comportará el sistema de modelización neural del cerebro en el mercado?
Elementos del análisis de correlación en MQL5: Prueba chi-cuadrado de Pearson de independencia y ratio de correlación.
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.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 46): Ichimoku Kinko Hyo (IKH)
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.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 55): Módulo de control
En este artículo, implementaremos el indicador de control de manera que pueda integrarse en el sistema de mensajes que está en desarrollo. Aunque no es algo muy complejo de hacer, es necesario entender algunos detalles sobre cómo inicializar este módulo. El contenido expuesto aquí tiene como objetivo, pura y simplemente, la didáctica. En ningún caso debe considerarse como una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 70): Ajuste del tiempo (III)
En este artículo, mostraré cómo utilizar la función CustomBookAdd de manera correcta y funcional. Aunque pueda parecer sencillo, tiene muchas implicaciones. Por ejemplo, permite indicar al indicador de mouse si el símbolo personalizado está en subasta, en negociación o si el mercado está cerrado. El contenido expuesto aquí tiene como único objetivo ser didáctico. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad sea distinta a la de aprender y estudiar los conceptos mostrados.
Integración de las API de los brókers con los Asesores Expertos usando MQL5 y Python
En este artículo, analizaremos la implementación de MQL5 en colaboración con Python para realizar operaciones relacionadas con los brókers. Imagina tener un asesor experto (Expert Advisor, EA) funcionando continuamente alojado en un VPS, ejecutando operaciones en tu nombre. En algún momento, la capacidad de la EA para gestionar fondos se vuelve primordial. Esto incluye operaciones como recargar su cuenta de trading e iniciar retiradas. En este debate, analizaremos las ventajas y la aplicación práctica de estas funciones, garantizando una integración perfecta de la gestión de fondos en su estrategia comercial. ¡Estén atentos!
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 58): Volvemos a trabajar en el servicio
Después de haber tomado un descanso en el desarrollo y perfeccionamiento del servicio usado en la repetición/simulación, retomaremos el trabajo en él. Ahora que no utilizaremos algunos recursos, como las variables globales del terminal, es necesario reestructurar por completo algunas partes de él. No se preocupen, este proceso se explicará adecuadamente para que todos puedan seguir el desarrollo del servicio.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 32): Regularización
La regularización es una forma de penalizar la función de pérdida en proporción a la ponderación discreta aplicada a lo largo de las distintas capas de una red neuronal. Observamos la importancia que esto puede tener, para algunas de las diversas formas de regularización, en ejecuciones de prueba con un Asesor Experto ensamblado mediante el asistente.
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 9): Flujo externo
Este artículo explora una nueva dimensión del análisis utilizando librerías externas diseñadas específicamente para análisis avanzados. Estas librerías, como pandas, proporcionan potentes herramientas para procesar e interpretar datos complejos, lo que permite a los operadores obtener una visión más profunda de la dinámica del mercado. Al integrar estas tecnologías, podemos salvar la brecha entre los datos brutos y las estrategias viables. Únase a nosotros para sentar las bases de este enfoque innovador y liberar el potencial de combinar la tecnología con la experiencia en el comercio.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 62): Presionando play en el servicio (III)
En este artículo comenzaremos a abordar el problema del exceso de ticks, que puede afectar a la aplicación cuando usamos datos reales. Este exceso complica muchas veces la correcta temporización necesaria para construir la barra de un minuto dentro de la ventana adecuada.
Introducción a las curvas ROC (Receiver Operating Characteristic)
Las curvas ROC son representaciones gráficas que se utilizan para evaluar el rendimiento de los clasificadores. A pesar de que los gráficos ROC son relativamente sencillos, existen conceptos erróneos y dificultades comunes a la hora de utilizarlos en la práctica. El objetivo de este artículo es ofrecer una introducción a los gráficos ROC como herramienta para los profesionales que desean comprender la evaluación del rendimiento de los clasificadores.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 74): Un nuevo Chart Trade (I)
En este artículo, modificaremos el último código visto en esta secuencia sobre Chart Trade. Estos cambios son necesarios para adaptar el código al modelo actual del sistema de repetición/simulador. El contenido expuesto aquí tiene como único propósito ser didáctico. En ningún caso debe considerarse una aplicación destinada a otros fines que no sean el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 77): Un nuevo Chart Trade (IV)
En este artículo, explicaré algunos detalles y precauciones que debes tener en cuenta al crear un protocolo de comunicación. Son cosas bastante básicas y simples. No voy a profundizar demasiado en este artículo. Pero es necesario que comprendas su contenido para entender lo que sucederá en el receptor.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 54): El nacimiento del primer módulo
En este artículo, veremos cómo construir el primero de los módulos, realmente funcional, para ser utilizado en el sistema de repetición/simulador. Además de tener como propósito general servir para otras cosas también. El módulo que se construirá aquí será el del indicador de mouse.
Ingeniería de características con Python y MQL5 (Parte II): El ángulo del precio
Hay muchas publicaciones en el foro MQL5 pidiendo ayuda para calcular la pendiente de los cambios de precios. Este artículo demostrará una forma posible de calcular el ángulo formado por los cambios de precio en cualquier mercado en el que desee operar. Además, responderemos si vale la pena invertir el esfuerzo y el tiempo extra para diseñar esta nueva característica. Exploraremos si la pendiente del precio puede mejorar la precisión de nuestro modelo de IA al pronosticar el par USDZAR en M1.
Selección de características y reducción de dimensionalidad mediante componentes principales
El artículo profundiza en la implementación de un algoritmo modificado de análisis de componentes por selección ascendente, inspirándose en la investigación presentada en «Forward Selection Component Analysis: Algorithms and Applications» (Análisis de componentes por selección ascendente: algoritmos y aplicaciones), de Luca Puggini y Sean McLoone.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 20): Regresión simbólica
La regresión simbólica es una forma de regresión que parte de supuestos mínimos o nulos sobre cómo sería el modelo subyacente que traza los conjuntos de datos objeto de estudio. Aunque puede implementarse mediante Métodos Bayesianos o Redes Neuronales, veremos cómo una implementación con Algoritmos Genéticos puede ayudar a personalizar una clase de señal experta utilizable en el asistente MQL5.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 51): Aprendizaje por refuerzo con SAC
Soft Actor Critic es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que utiliza tres redes neuronales. Una red de actores y dos redes de críticos. Estos modelos de aprendizaje automático se emparejan en una relación maestro-esclavo en la que los críticos se modelan para mejorar la precisión de las previsiones de la red de actores. Al tiempo que introducimos ONNX en esta serie, exploramos cómo estas ideas podrían ponerse a prueba como una señal personalizada de un asesor experto ensamblado por un asistente.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 65): Presionando play en el servicio (VI)
En este artículo, mostraré cómo lo implementaremos y resolveremos el problema del indicador del mouse cuando se utiliza junto con la aplicación de repetición/simulación. El contenido expuesto aquí tiene como único propósito la enseñanza. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y estudio de los conceptos presentados.
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.
Algoritmo de búsqueda circular — Circle Search Algorithm (CSA)
Este trabajo presenta un nuevo algoritmo metaheurístico de optimización CSA (Circle Search Algorithm) basado en las propiedades geométricas del círculo. El algoritmo usa el principio de desplazamiento de puntos por tangentes para encontrar la solución óptima combinando fases de exploración global y explotación local.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 36): Q-Learning con Cadenas de Markov
El aprendizaje de refuerzo es uno de los tres principios principales del aprendizaje automático, junto con el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. Por lo tanto, se preocupa del control óptimo o de aprender la mejor política a largo plazo que se adapte mejor a la función objetivo. Con este telón de fondo, exploramos su posible papel en la información del proceso de aprendizaje de una MLP de un Asesor Experto montado por un asistente.
Operaciones de arbitraje en Forex: Panel de evaluación de correlaciones
Hoy analizaremos la creación de un panel de arbitraje en el lenguaje MQL5. ¿Cómo obtener tipos de cambio justos en Forex de formas diferentes? En esta ocasión, crearemos un indicador para obtener las desviaciones de los precios de mercado respecto a los tipos justos, y para estimar el beneficio de las vías de arbitraje para cambiar una divisa por otra (como en el arbitraje triangular).
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 18): Búsqueda de arquitectura neural con vectores propios
Búsqueda de arquitectura neuronal, un enfoque automatizado para determinar la configuración ideal de la red neuronal, puede ser una ventaja cuando se enfrentan muchas opciones y grandes conjuntos de datos de prueba. Analizamos cómo, cuando se combinan vectores propios, este proceso puede resultar aún más eficiente.
Algoritmo de optimización del comportamiento social adaptativo (ASBO): — Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Evolución en dos fases
Este artículo supone una continuación del tema del comportamiento social de los organismos vivos y su impacto en el desarrollo de un nuevo modelo matemático: el ASBO (Adaptive Social Behavior Optimization). Así, nos sumergiremos en la evolución en dos fases, probaremos el algoritmo y sacaremos conclusiones. Al igual que en la naturaleza un grupo de organismos vivos une sus esfuerzos para sobrevivir, el ASBO utiliza los principios de comportamiento colectivo para resolver problemas de optimización complejos.
Análisis angular de los movimientos de precios: un modelo híbrido para predecir los mercados financieros
¿Qué es el análisis angular de los mercados financieros? ¿Cómo usar los ángulos de precios y el aprendizaje automático para predecir con una exactitud de 67? ¿Cómo combinar un modelo de regresión y clasificación con características angulares y obtener un algoritmo que funcione? ¿Qué tiene que ver Gann con esto? ¿Por qué los ángulos de movimiento de los precios son una buena señal para el aprendizaje automático?
Asesor experto basado en un aproximador MLP universal
El artículo presenta una forma sencilla y asequible de usar redes neuronales en un asesor comercial que no requiere conocimientos profundos en aprendizaje automático. El método excluye la normalización de la función objetivo y elimina los problemas de "explosión de pesos" y "estupor de la red", posibilitando un aprendizaje intuitivo y un control visual de los resultados.
Kit de herramientas de negociación MQL5 (Parte 6): Ampliación de la libreria EX5 de gestión del historial con las funciones de última orden pendiente completada
Aprenda a crear un módulo EX5 de funciones exportables que consultan y guardan datos de forma fluida para el pedido pendiente completado más recientemente. En esta guía paso a paso, mejoraremos la librería History Management EX5 desarrollando funciones específicas y compartimentadas para recuperar las propiedades esenciales de la última orden pendiente completada. Estas propiedades incluyen el tipo de orden, el tiempo de configuración, el tiempo de ejecución, el tipo de ejecución y otros detalles críticos necesarios para la gestión y el análisis eficaces del historial de operaciones de las órdenes pendientes.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 76): Un nuevo Chart Trade (III)
En este artículo, veremos cómo funciona el código faltante del artículo anterior, DispatchMessage. Aquí se introducirá el tema del próximo artículo. Por esta razón, es importante entender el funcionamiento de este procedimiento antes de pasar al siguiente tema. El contenido expuesto aquí tiene un propósito puramente didáctico. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos presentados.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 72): Una comunicación inesperada (I)
Lo que construiremos será complejo de entender. Por esta razón, en este artículo solo presentaré el inicio de la construcción. Léelo con calma, ya que es esencial comprender su contenido para pasar al siguiente paso. El objetivo de este contenido es meramente didáctico, sin aplicación práctica más allá del aprendizaje y estudio de los conceptos presentados.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 33): Núcleos de procesos gaussianos
Los núcleos del proceso gaussiano son la función de covarianza de la distribución normal que podría desempeñar un papel en el pronóstico. Exploramos este algoritmo único en una clase de señal personalizada de MQL5 para ver si podría usarse como una señal de entrada y salida principal.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 53): Esto complica las cosas (V)
En este artículo, presentaré un tema muy importante, que pocos comprenden realmente: Eventos personalizados. Peligros. Ventajas y fallos causados por tales elementos. Este tema es clave para quienes desean convertirse en programadores profesionales en MQL5 o en cualquier otro tipo de lenguaje. Por ello, nos centraremos en MQL5 y MetaTrader 5.
El análisis volumétrico de redes neuronales como clave de las tendencias futuras
Este artículo explora la posibilidad de mejorar la previsión de los precios usando como base el análisis comercial volumétrico mediante la integración de los principios del análisis técnico con la arquitectura de redes neuronales LSTM. Prestaremos especial atención a la detección e interpretación de volúmenes anómalos, el uso de clusterización y la generación y definición de características basadas en el volumen en el contexto del aprendizaje automático.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 69): Ajuste del tiempo (II)
Aquí entenderemos por qué necesitamos utilizar la función iSpread. Al mismo tiempo, comprenderemos cómo el sistema nos informa del tiempo restante de la barra cuando no hay ticks disponibles para hacerlo. El contenido presentado aquí tiene como único propósito la enseñanza y la didáctica. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 33): Pandas Dataframe en MQL5, recopilación de datos para facilitar el uso de ML
Cuando se trabaja con modelos de aprendizaje automático, es esencial garantizar la coherencia de los datos utilizados para el entrenamiento, la validación y las pruebas. En este artículo, crearemos nuestra propia versión de la biblioteca Pandas en MQL5 para garantizar un enfoque unificado para el manejo de datos de aprendizaje automático, con el fin de asegurar que se apliquen los mismos datos dentro y fuera de MQL5, donde se lleva a cabo la mayor parte del entrenamiento.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 43): Aprendizaje por refuerzo con SARSA
SARSA, que es la abreviatura de State-Action-Reward-State-Action (Estado-Acción-Recompensa-Estado-Acción), es otro algoritmo que se puede utilizar al implementar el aprendizaje por refuerzo. Por lo tanto, tal y como vimos con Q-Learning y DQN, analizamos cómo se podría explorar e implementar esto como un modelo independiente, en lugar de solo como un mecanismo de entrenamiento, en los asesores expertos ensamblados por el asistente.