Artículos sobre análisis de datos y estadísticas en MQL5

En este artículo, presentaremos al lector la técnica del aprendizaje automático para el comercio con martingale y cuadrícula. Para nuestra sorpresa, este enfoque, por algún motivo, no se ha tratado en absoluto en la red global. Después de leer el artículo, podremos crear nuestros propios bots.

Comerciar con probabilidades es como caminar por la cuerda floja: requiere precisión, equilibrio y una clara comprensión del riesgo. En el mundo del trading, la probabilidad lo es todo: es lo que determina el resultado, el éxito o el fracaso, los beneficios o las pérdidas. Usando el poder de la probabilidad, los tráders pueden tomar decisiones mejor informadas, gestionar el riesgo con mayor eficacia y alcanzar sus objetivos financieros. Tanto si es usted un inversor experimentado como un tráder principiante, comprender las probabilidades puede ser la clave para liberar su potencial comercial. En este artículo, analizaremos el fascinante mundo del trading probabilístico y le mostraremos cómo llevar su modo de comerciar al siguiente nivel.

En esta ocasión, analizaremos el algoritmo de optimización de colonias de hormigas (ACO). El algoritmo es bastante interesante y ambiguo al mismo tiempo. Intentaremos crear un nuevo tipo de ACO.

La regresión de cresta (Ridge Regression) es una técnica simple para reducir la complejidad del modelo y combatir el ajuste que puede derivar de una regresión lineal simple.

En este artículo mostraré al lector un enfoque del trading algorítmico completamente distinto al que he tenido que llegar después de bastante tiempo. Obviamente, todo esto está relacionado con mi programa de fuerza bruta, que ha sufrido una serie de cambios que le permiten resolver varios problemas al mismo tiempo. No obstante, el artículo ha resultado lo más general y sencillo posible, por lo que también resultará apto para quienes no conocen el tema o simplemente están de paso.

La regresión polinomial es un modelo flexible diseñado para resolver de forma eficiente problemas que un modelo de regresión lineal no puede gestionar. En este artículo, aprenderemos a crear modelos polinómicos en MQL5 y a sacar provecho de ellos.

La clasificación de los datos es un punto crucial para los tráders algorítmicos y los programadores. En este artículo, nos centraremos en uno de los algoritmos logísticos de clasificación que podría ayudarnos a identificar los síes o los noes, las subidas y bajadas, las compras y las ventas.

Hoy crearemos un sencillo asesor de cobertura como base para nuestro asesor Grid-Hedge más avanzado, que será una mezcla de estrategias de rejilla y cobertura clásicas. Al final de este artículo, usted sabrá cómo crear una estrategia de cobertura simple y lo que la gente opina sobre la rentabilidad de esta estrategia.

La asombrosa capacidad de las malas hierbas para sobrevivir en una gran variedad de condiciones inspiró la idea de un potente algoritmo de optimización. El IWO es uno de los mejores entre los analizados anteriormente.

Para los desarrolladores de MQL5 resulta imperativo dominar herramientas importantes y valiosas. Una de esas herramientas es el simulador de estrategias. El presente artículo es una guía práctica para utilizar el simulador de estrategias MQL5.

Saber cómo introducir los datos de la Web en un EA no es tan obvio, o mejor dicho, no es tan simple que puede hacerse sin conocer y entender realmente todas las características que están presentes en MetaTrader 5.

En el presente artículo, le presentamos los fundamentos de una teoría matemáticamente rigurosa del movimiento de precios y el funcionamiento del mercado. Aún no se ha creado una teoría matemática rigurosa del movimiento de precios: solo había una serie de suposiciones, sin respaldo estadístico o teoría alguna, sobre que después de tales patrones, el precio se mueve de tal o cual manera.

En este artículo empezaremos a estabilizar todo el sistema, porque sin eso corremos el riesgo de no poder cumplir los siguientes pasos.

Lo confieso: ha pasado más de un año desde que publiqué el último artículo. En tanto tiempo, me ha sido posible repensar mucho, desarrollar nuevos enfoques. Y en este nuevo artículo, me gustaría alejarme un poco del método anteriormente usado de aprendizaje supervisado, y sugerir una pequeña inmersión en los algoritmos de aprendizaje no supervisado. En particular, vamos a analizar uno de los algoritmos de clusterización, las k-medias.

El exponente de Hurst es una medida del grado de autocorrelación de una serie temporal a largo plazo. Se entiende que capta las propiedades a largo plazo de una serie temporal y, por tanto, tiene cierto peso en el análisis de series temporales, incluso fuera de las series temporales económicas/financieras. Sin embargo, nos centramos en sus posibles beneficios para los operadores, examinando cómo esta métrica podría combinarse con las medias móviles para crear una señal potencialmente sólida.

Este Asesor Experto, llamado SMOC, que significa Stochastic Model Optimal Control (Modelo Estocástico de Control Óptimo), es un ejemplo sencillo de un avanzado sistema algorítmico de trading para MetaTrader 5. Utiliza una combinación de indicadores técnicos, control predictivo de modelos y gestión dinámica de riesgos para tomar decisiones comerciales. El EA incorpora parámetros adaptativos, dimensionamiento de posiciones basado en la volatilidad y análisis de tendencias para optimizar su rendimiento en diferentes condiciones de mercado.

Este artículo prosigue con el tema de la fuerza bruta, ofreciendo al algoritmo de nuestro programa nuevas posibilidades para el análisis de mercado, y acelerando la velocidad de análisis y la calidad de los resultados finales, lo cual brinda un punto de vista de máxima calidad sobre los patrones globales en el marco de este enfoque.