Artículos sobre análisis de datos y estadísticas en MQL5

Ha pasado un año desde el lanzamiento de ventas en el Mercado de MQL5 (MQL5 Market). Ha sido un año de trabajo duro que ha resultado en el nuevo servicio de la mayor tienda de robots de trading e indicadores técnicos para la plataforma MetaTrader 5.

Las emisiones de indicador son un área poco estudiada en investigación de mercado. Principalmente, esto se debe a la dificultad del análisis a causa de procesamiento de arrays muy largos de datos con variaciones cronológicas. El análisis gráfico existente es demasiado intensivo en recursos, y por ello ha provocado el desarrollo de un algoritmo parsimonioso que usa series cronológicas de emisiones. Este artículo demuestra cómo el análisis visual (imagen intuitiva) se puede sustituir con el estudio de características integrales de emisiones. Puede ser de interés tanto para traders como para creadores de sistemas de trading automatizados.

Este artículo sirve para familiarizar al lector con el método de descomposición de modo empírico (EMD, según sus siglas en inglés). Es la parte fundamental de la transformada de Hilbert-Huang y tiene como finalidad analizar los datos de procesos no estacionarios y no lineales. Este artículo también presenta una posible implementación de software de este método junto con una breve consideración de sus peculiaridades y proporciona algunos ejemplos simples de su uso.

El mayor problema de la estadística aplicada es la aceptación de hipótesis estadísticas. Durante mucho tiempo se consideró un problema imposible de resolver. La situación cambió con la aparición del método de las coordenadas de Eigen. Es una refinada y potente herramienta para el estudio estructural de una señal, permitiendo ver más de lo que es posible utilizando métodos de la estadística moderna aplicada. El artículo se centra en la utilización práctica de este método y plantea distintos programas en MQL5. También trata sobre el problema de la identificación de la función usando como ejemplo la distribución de Hilhorst y Schehr.

Este artículo trata sobre la creación de un programa en el que se permite la estimación de la densidad del kernel de la función de densidad de probabilidad desconocida. Se ha elegido el método de estimación de la densidad del kernel para realizar la tarea. El artículo contiene códigos fuente de la implementación del software del método y ejemplos de su uso e ilustraciones.

El artículo pretende conseguir que sus lectores se familiaricen con la transformación de Box-Cox. Se analizan los problemas que conlleva su uso y se proporcionan algunos ejemplos que permiten evaluar la eficiencia de la transformación con series aleatorias y cotizaciones reales.

El artículo ofrece una descripción de las formas de utilización del análisis de regresión múltiple para el desarrollo de sistemas de trading. Muestra el uso del análisis de regresión para la automatización de la búsqueda de estrategias. Se proporciona como ejemplo una ecuación de regresión generada e integrada en un asesor experto sin necesidad de disponer de habilidades de programación.

Este artículo describe el esquema conceptual de MQL5-RPC que permite las llamadas a procedimientos remotos desde MQL5. Comienza con los fundamentos de XML-RPC, la implementación de MQL5 y continúa con dos ejemplos de uso real. El primer ejemplo es el uso de un servicio web externo y el segundo es un cliente del servicio del analizador XML-RPC ATC 2011 simple. Si está interesado en conocer cómo se implementan y analizan las distintas estadísticas de ATC 2011 en tiempo real, este es su artículo.

Ahora sabemos que la función densidad de probabilidad (PDF) de un ciclo de mercado no recuerda a una gausiana sino más bien a una PDF de una onda senoidal y la mayoría de indicadores asumen que la PDF del ciclo del mercado es gausiana, por lo que necesitamos conocer una forma de "corregir" eso. La solución es usar la transformada de Fisher. La transformada de Fisher cambia una PDF de cualquier forma de onda en otra aproximadamente gausiana. Este artículo describe las matemáticas que hay tras la transformada de Fisher y la transformada inversa de Fisher y su aplicación al trading. Se presenta y evalúa un módulo de señal de trading propio basado en la transformada de Fisher inversa.

El artículo constituye una introducción a una estructura para un Asesor Experto que opera con múltiples símbolos y utiliza varios sistemas de trading simultáneamente. Si ya identificó los parámetros de entrada óptimos para todos sus Asesores Expertos y consiguió buenos resultados de la prueba para cada uno de ellos separadamente, pregúntese qué resultados conseguiría si probara todos los Asesores Expertos simultáneamente, con todas sus estrategias en conjunto.

Continuamos con la serie de artículos sobre la programación en MQL5. Esta vez, veremos cómo obtener los resultados de cada pasada de optimización durante el proceso de optimización de los parámetros del Asesor Experto. Se hará la implementación de modo que si se cumplen las condiciones especificadas en los parámetros externos, se escriben los valores correspondientes a la pasada de optimización en un archivo. Además de los valores de las pruebas, guardaremos también los parámetros que han llevado a estos resultados.

MQL5 proporciona a los programadores un conjunto muy completo de funciones y API orientados a objetos, permitiéndoles hacer todo lo que quieran en el entorno de MetaTrader. Sin embargo, hoy en día, la tecnología web es una herramienta extremadamente versátil y puede resultar útil cuando le surge la necesidad de hacer algo muy específico, quiere sorprender sus clientes con algo diferente o simplemente no dispone del tiempo suficiente para dominar una parte concreta de la librería estándar de MQL5. A través del ejercicio de hoy, vamos a recorrer un ejemplo práctico acerca de cómo puede manejar el tiempo que dedica al desarrollo al mismo tiempo que crea un impresionante cóctel tecnológico.

El presente artículo va dirigido a programadores a los que les interesa el uso de SQL en sus proyectos. En el mismo, presentamos a los lectores la funcionalidad de SQLite y sus ventajas. El artículo no exige de conocimientos previos de SQLite, pero si sería de agradecer un conocimiento mínimo de SQL.

El análisis técnico de los contratos de futuros (futuros, en lo sucesivo) se ve dificultado por la breve duración de su circulación. En gráficos relativamente cortos resulta difícil llevar a cabo el análisis técnico, por ejemplo, la cantidad de barras en el gráfico diurno de futuros en el índice de la bolsa ucraniana UX-9.13 es de algo más de 100. Por eso al trader le surge la cuestión sobre la construcción de instrumentos sintéticos sobre los futuros. En el artículo veremos el tema del pegado de la historia de los contratos de futuros con diferentes fechas de duración en el terminal MetaTrader 5.

En este artículo voy a describir el proceso de implementación del indicador Moving Mini-Max basado en el artículo publicado por Z.G. Silagadze "Movig Mini-Max: un nuevo indicador para el análisis técnico". El concepto de este indicador se basa en la simulación del fenómeno del túnel cuántico, propuesto por G. Gamov en la teoría de la desintegración alfa.

En este artículo se describen los métodos econométricos de análisis, el análisis de la correlación y el análisis de la varianza condicional en particular. ¿Cuáles son les beneficios del método descrito en este artículo? El uso de los modelos GARCH no lineales permite la representación formal de las series analizadas desde un punto de vista matemático y crear predicciones para un número determinado de pasos.

Este artículo presenta una clase diseñada para dar un cálculo rápido preliminar de características de varias series cronológicas. Mientras esto se lleva a cabo se calculan parámetros estadísticos y la función de autocorrelación, se lleva a cabo un cálculo espectral de series cronológicas y se construye un histograma.

El Terminal de Cliente MetaTrader 5 ofrece un gran abanico de posibilidades para la optimización de parámetros de Asesores Expertos. Además de los criterios de optimización incluidos en el Probador de Estrategias, los desarrolladores tienen la posibilidad de crear sus propios criterios. Esto lleva a un número casi ilimitado de posibilidades para poner a prueba y optimizar los Asesores Expertos. Este artículo describe formas prácticas de crear estos criterios, tanto complejas como simples.

Uno de los aspectos más interesantes de los Mapas con Función de Auto-Organización (mapas Kohonen o SOM, por sus siglas en inglés) es que aprenden a clasificar datos sin supervisión. En su forma más básica, produce un mapa de similitud de datos de entrada (agrupación). Los mapas SOM se pueden usar para la clasificación y visualización de datos de alta dimensión. En este artículo consideraremos varias aplicaciones sencillas de los mapas Kohonen.

El cálculo de parámetros estadísticos de una secuencia es muy importante, puesto que la mayoría de los modelos y métodos matemáticos se basan en suposiciones simples. Por ejemplo, la normalidad de la ley de distribución o valor de dispersión, u otros parámetros. Por tanto, al analizar y pronosticar series cronológicas necesitamos una herramienta simple y conveniente que nos permita calcular de forma rápida y clara los principales parámetros estadísticos. Este artículo describe brevemente los parámetros estadísticos más sencillos de secuencias aleatorias y varios métodos de su análisis visual. Ofrece además la implementación de estos métodos en MQL5 y los métodos de visualización del resultado de los cálculos usando la aplicación Gnuplot.

Este artículo trata las distribuciones de probabilidad (normal, log-normal, binomial, logística, exponencial, distribución Cauchy, distribución Student's t, distribución Laplace, distribución Poisson, distribución de Secante Hiperbólico, distribución Beta y Gamma) de variables aleatorias usadas en Estadísticas Aplicadas. También trata las clases para gestionar estas distribuciones.

¿Hay alguna correlación entre el comportamiento de precios del pasado y sus tendencias futuras? ¿Por qué el precio repite hoy el carácter de su movimiento del día anterior? ¿Se pueden usar estadísticas para predecir la dinámica de los precios? Hay una respuesta, y es afirmativa. Si tiene alguna duda de ello, este artículo es para usted. Le explicaré cómo crear un filtro funcional para un sistema de trading en MQL5, revelando un patrón interesante en cambios de precio.

Este artículo es una continuación lógica de mi artículo "Statistical Probability Distributions in MQL5" ("Distribuciones de Probabilidad Estadísticas en MQL5"), que presentó las clases para trabajar con algunas distribuciones estadísticas teóricas. Ahora que ya tenemos una base teórica, sugiero proceder directamente a conjuntos de datos reales para darle un uso a esta base.

El precio de mercado se forma mediante un equilibrio estable entre oferta y demanda, que a su vez depende de una variedad de factores económicos, políticos y psicológicos. Las diferencias en su naturaleza, así como las causas de influencia de estos factores, hacen que sea difícil considerar directamente todos los componentes. Este artículo llevará a cabo un intento de predecir el precio de mercado basándose en un elaborado modelo de regresión.

Random Walk (RW) es muy parecido a los datos del mercado real, pero tiene algunos detalles significativos. En este artículo veremos las propiedades de Random Walk, que simularemos usando el juego de cara o cruz. Para estudiar las propiedades de los datos se desarrolló el indicador de tendencias.

En este artículo me gustaría mostrar un ejemplo de cómo puede ser el programa de un operador y qué resultados pueden obtenerse en 9 meses, empezando el aprendizaje de MQL5 desde cero. También mostraré lo multifuncional e informativo que puede ser dicho programa para un operador ocupando el mínimo espacio en el gráfico de precio. Y podremos ver lo colorido, brillante e intuitivamente claro que pueden ser para el usuario los paneles de información sobre transacciones. Así como muchas otras características...

Este artículo pretende actualizar el indicador creado anteriormente y trata brevemente sobre un método para estimar intervalos de confianza en las predicciones usando bootstrapping y cuantiles. Como resultado, obtendremos el indicador de predicción y los scripts a usar para la estimación de la precisión de la predicción.

Al desarrollar un sistema de trading, surge normalmente un problema en relación a la elección de la mejor combinación de indicadores y sus señales. El análisis discriminante es uno de los métodos que existen para encontrar esas combinaciones. El artículo muestra un ejemplo del desarrollo de un EA para la recogida de datos del mercado y explica el uso del análisis discriminante para crear modelos de pronóstico para el mercado FOREX en el software Statistica.

El análisis técnico implementa ampliamente los indicadores mostrando las cotizaciones básicas "más claramente" y permitiendo a los operadores realizar el análisis y la predicción del movimiento de precios del mercado. Es bastante obvio que no tiene sentido usar los indicadores y mucho menos aplicarlos a la creación de sistemas de trading, a menos que podamos resolver los problemas relativos a la transformación de las cotizaciones iniciales y la credibilidad del resultado obtenido. En este artículo mostramos que hay serias razones para dicha conclusión.

Este artículo familiariza al lector con los modelos de ajuste exponencial utilizados en la predicción a corto plazo de series de tiempo. Además, toca los temas relacionados con la optimización y estimación de los resultados de las predicciones y proporciona algunos ejemplos de scripts e indicadores. Este artículo será útil como primera toma de contacto con los principios de la predicción basados en los modelos de ajuste exponencial.

Encontrar reglas para un sistema de trading y programarlas en un Expert Advisor es la mitad del trabajo. De algún modo, hay que corregir el funcionamiento del Expert Advisor, ya que acumula los resultados del trading. En este artículo se describe una de las metodologías que permite mejorar el rendimiento de un Expert Advisor a través de una retroalimentación que mide la pendiente de la curva de balance.

Algoritmo de protección estadística de posiciones abiertas con swap (permutaciones) positivas contra movimientos no deseados de las cotizaciones. Para compensar el riesgo potencial que supone el movimiento de las cotizaciones en dirección opuesta a la posición abierta, en este artículo se presenta la variante Carry Trading de estrategia protegida.

La construcción de un gráfico de velas japonesas y el análisis de los patrones de velas constituye un área fascinante del análisis técnico. La ventaja de las velas es que representan los datos de una forma que le permite hacer un seguimiento de las dinámicas en los datos. En este artículo vamos a analizar los tipos de velas, la clasificación de los patrones de velas y presentar un indicador que puede determinar patrones de velas.

Cada trader utiliza en su trabajo este u otro tipo de cálculos estadísticos, incluso si se declara seguidor del análisis fundamental. Este artículo le ayudará a familiarizarse con los fundamentos de la estadística, con sus elementos básicos, además de hablarle de su importancia a la hora de tomar decisiones.

En este artículo, el autor habla sobre cálculos evolucionarios con el uso de un algoritmo genético personalmente desarrollado. Demuestra el funcionamiento de un algoritmo, usando ejemplos, y facilita recomendaciones prácticas para su uso.

Desde hace poco, cada usuario MetaTrader 4 y MetaTrader 5 tiene la posibilidad de convertirse en suministrador de señales comerciales y obtener beneficios adicionales. Ahora, con la ayuda de los nuevos widgets puede hablar de sus éxitos en su propia página web, en un blog o en una página de la red social. Las ventajas del uso de los widgets son obvias: el aumento de la popularidad del suministrador, de su reputación como trader exitoso y la captación de nuevos suscriptores. Todo esto pueden obtener los traders que coloquen widgets en otras páginas de internet.

¡La página MQL5.com recuerda perfectamente a cada uno de ustedes! Cuántas de sus operaciones han resultado épicas, cuán populares han resultado sus artículos y con cuánta frecuencia se han descargado sus programas del Code Base, es sólo una pequeña parte de lo que recuerda sobre usted MQL5.com. Los logros de cada uno de ustedes están disponibles en su perfil, pero ¿qué aspecto tiene la imagen en general? En este artículo construiremos una imagen general de los logros de todos los participantes de MQL5.community.

Este artículo pretende que sus lectores se familiaricen con una posible variante del uso de los objetos gráficos en el lenguaje MQL5. Analiza un indicador que implementa un panel para la gestión de un analizador de espectro simple usando objetos gráficos. El artículo va dirigido a los lectores que están familiarizados con los conceptos básicos de MQL5.

Este articulo está dedicado a la aplicación práctica del concepto de la lógica difusa al análisis de los mercados financieros. Proponemos el ejemplo del indicador que genera señales basadas en dos reglas difusas del indicador Envelopes. El indicador desarrollado utiliza varios buffers de indicador: 7 buffers para los cálculos, 5 buffers para la representación de los gráficos y 2 buffers de color.

Este artículo muestra un ejemplo de cómo desarrollar un programa MQL5 implementando el algoritmo adaptativo de agrupamiento llamado gas neuronal creciente (GNG). El artículo está dirigido a aquellos usuarios que han estudiado la documentación del lenguaje y tienen cierta capacidad para programar y un conocimiento básico en el área de la neuroinformática.