Artículos sobre análisis de datos y estadísticas en MQL5

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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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Algoritmo de optimización del dingo — Dingo Optimization Algorithm (DOA)

Algoritmo de optimización del dingo — Dingo Optimization Algorithm (DOA)

En este artículo se presenta un nuevo método metaheurístico basado en las estrategias de caza de los dingos australianos: el ataque en grupo, la persecución y la búsqueda de carroña. Veamos cómo se comporta, desde el punto de vista algorítmico, el algoritmo de optimización del dingo (DOA).
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Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 78): Estrategias con Gator y el oscilador AD para la resiliencia del mercado

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 78): Estrategias con Gator y el oscilador AD para la resiliencia del mercado

El artículo presenta la segunda parte de un enfoque estructurado para operar con el oscilador Gator y el indicador de Acumulación/Distribución. Al introducir cinco nuevos patrones, el autor muestra cómo filtrar movimientos falsos, detectar reversiones tempranas y alinear señales en diferentes marcos temporales. Con ejemplos de código claros y pruebas de rendimiento, el material conecta la teoría con la práctica para los desarrolladores de MQL5.
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Robot de trading multiflujo con aprendizaje automático: del concepto a la implementación

Robot de trading multiflujo con aprendizaje automático: del concepto a la implementación

El artículo presenta el desarrollo paso a paso de un robot de trading multiflujo con aprendizaje automático en Python y MetaTrader 5. Se analiza la arquitectura del sistema, desde la recopilación de datos y la creación de indicadores técnicos hasta el entrenamiento de modelos XGBoost con gestión de riesgos de cartera. Asimismo, se describe detalladamente la implementación del aumento de datos, la clusterización de características mediante Gaussian Mixture Models y la coordinación de flujos para el trading paralelo de varios pares de divisas.