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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De novato a experto: depuración colaborativa en MQL5
La resolución de problemas puede establecer una rutina concisa para dominar habilidades complejas, como la programación en MQL5. Este enfoque le permite concentrarse en la resolución de problemas al tiempo que desarrolla sus capacidades. Cuantos más problemas abordes, más conocimientos avanzados se transferirán a tu cerebro. Personalmente, creo que la depuración es la forma más efectiva de dominar la programación. Hoy repasaremos el proceso de limpieza de código y analizaremos las mejores técnicas para transformar un programa desordenado en uno limpio y funcional. Lea este artículo y descubra información valiosa.
Entrenamos un perceptrón multicapa usando el algoritmo de Levenberg-Marquardt
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.
Análisis del impacto del clima en las divisas de los países agrícolas usando Python
¿Cómo se relacionan el clima y el mercado de divisas? La teoría económica clásica no ha reconocido durante mucho tiempo la influencia de estos factores en el comportamiento del mercado. Pero ahora las cosas han cambiado. Hoy intentaremos encontrar conexiones entre el estado del tiempo y la posición de las divisas agrarias en el mercado.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 30): La pareja ideal para predecir el mercado bursátil: redes neuronales convolucionales (CNN) y recurrentes (RNN)
En este artículo exploramos la integración dinámica de redes neuronales convolucionales (CNN) y redes neuronales recurrentes (RNN) en la predicción bursátil. Aprovechando la capacidad de las CNN para extraer patrones y la destreza de las RNN para manejar datos secuenciales. Veamos cómo esta potente combinación puede mejorar la precisión y la eficacia de los algoritmos de negociación.
Métodos de optimización de la biblioteca ALGLIB (Parte II)
En este artículo seguiremos analizando los métodos restantes de optimización de la biblioteca ALGLIB, prestando especial atención a su comprobación con funciones multivariantes complejas. Esto nos permitirá no solo evaluar el rendimiento de cada algoritmo, sino también identificar sus puntos fuertes y débiles en diferentes condiciones.
Métodos de optimización de la biblioteca ALGLIB (Parte I)
En este artículo nos familiarizaremos con los métodos de optimización de la biblioteca ALGLIB para MQL5. El artículo incluye ejemplos sencillos e ilustrativos de la aplicación de ALGLIB para resolver problemas de optimización, lo que hará que el proceso de dominio de los métodos resulte lo más accesible posible. Asimismo, analizaremos con detalle la conectividad de algoritmos como BLEIC, L-BFGS y NS y resolveremos un sencillo problema de prueba basado en ellos.
Optimización del modelo de nubes atmosféricas — Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO): Práctica
En este artículo, seguiremos profundizando en la aplicación del algoritmo ACMO (Atmospheric Cloud Model Optimisation). En particular, discutiremos dos aspectos clave: el movimiento de las nubes hacia regiones de bajas presiones y la modelización del proceso de lluvia, incluida la inicialización de las gotas y su distribución entre las nubes. También analizaremos otras técnicas que desempeñan un papel importante a la hora de gestionar el estado de las nubes y garantizar su interacción con el entorno.
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.
Optimización del modelo de nubes atmosféricas — Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO): Teoría
Este artículo se centra en el algoritmo metaheurístico Atmosphere Clouds Model Optimisation (ACMO), que modela el comportamiento de las nubes para resolver problemas de optimización. El algoritmo usa los principios de generación, movimiento y propagación de nubes, adaptándose a las "condiciones meteorológicas" del espacio de soluciones. El artículo revela cómo una simulación meteorológica del algoritmo encuentra soluciones óptimas en un espacio de posibilidades complejo y detalla las etapas del ACMO, incluida la preparación del "cielo", el nacimiento de las nubes, su movimiento y la concentración de la lluvia.
Aplicación de la selección de características localizadas en Python y MQL5
Este artículo explora un algoritmo de selección de características introducido en el artículo 'Local Feature Selection for Data Classification' de Narges Armanfard et al. El algoritmo se implementa en Python para construir modelos clasificadores binarios que pueden integrarse con aplicaciones de MetaTrader 5 para la inferencia.
Ejemplo de optimización estocástica y control óptimo
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.
Algoritmo de optimización basado en ecosistemas artificiales — Artificial Ecosystem-based Optimization (AEO)
El artículo analiza el algoritmo metaheurístico AEO que modela las interacciones entre los componentes del ecosistema mediante la creación de una población inicial de soluciones y la aplicación de estrategias de actualización adaptativas, y detalla las etapas de funcionamiento del AEO, incluidas las fases de consumo y descomposición, así como diversas estrategias de comportamiento de los agentes. El artículo presenta las peculiaridades y ventajas de este algoritmo.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 37): Regresión de procesos gaussianos con núcleos Matérn y lineales
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.
Predicción de tipos de cambio mediante métodos clásicos de aprendizaje automático: Modelos Logit y Probit
Hoy hemos intentado construir un experto comercial para predecir las cotizaciones de los tipos de cambio. El algoritmo se basa en modelos de clasificación clásicos: la regresión logística y probit. Como filtro para las señales comerciales, hemos utilizado el criterio de la razón de verosimilitud.
Elaboración de previsiones económicas: el potencial de Python
¿Cómo utilizar los datos económicos del Banco Mundial para crear previsiones? ¿Qué ocurre si se combinan modelos de IA y economía?
Búsqueda de patrones arbitrarios de pares de divisas en Python con ayuda de MetaTrader 5
¿Existen patrones y regularidades recurrentes en el mercado de divisas? He decidido crear mi propio sistema de análisis de patrones usando Python y MetaTrader 5. Una simbiosis de matemáticas y programación para conquistar Fórex.
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.
Sistema de arbitraje de alta frecuencia en Python con MetaTrader 5
Hoy vamos a crear un sistema de arbitraje legal a los ojos de los brókeres, que creará miles de precios sintéticos en el mercado Fórex, los analizará y negociará con éxito para obtener beneficios.
Métodos de William Gann (Parte III): ¿Funciona la astrología?
¿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.
Ciclos y Forex
Los ciclos son de gran importancia en nuestras vidas. El día y la noche, las estaciones, los días de la semana y muchos otros ciclos de distinta naturaleza están presentes en la vida de cualquier persona. En este artículo, consideraremos los ciclos en los mercados financieros.
El enfoque cuantitativo en la gestión de riesgos: Aplicación de un modelo VaR para la optimización de portafolios multidivisa con Python y MetaTrader 5
Este artículo revelará el potencial del modelo Value at Risk (VaR) para optimizar un portafolio multidivisa. Usando el poder de Python y la funcionalidad de MetaTrader 5, hoy demostraremos cómo implementar el análisis VaR para la asignación eficiente de capital y la gestión de posiciones. Desde los fundamentos teóricos hasta la aplicación práctica, el artículo abarcará todos los aspectos de la aplicación de uno de los sistemas de cálculo del riesgo más sólidos, el VaR, a la negociación algorítmica.
Algoritmo de optimización de sociedad anárquica (Anarchic Society Optimization, ASO)
En este artículo, nos familiarizaremos con el algoritmo de optimización de sociedad anárquica (Anarchic Society Optimization, ASO) y discutiremos cómo un algoritmo basado en el comportamiento irracional y aventurero de los participantes en una sociedad anárquica (un sistema anómalo de interacción social libre de poder centralizado y varios tipos de jerarquías) es capaz de explorar el espacio de soluciones y evitar las trampas del óptimo local. El artículo presenta una estructura ASO unificada aplicable tanto a problemas continuos como discretos.
Algoritmo de optimización basado en la migración animal (Animal Migration Optimization, AMO)
El artículo está dedicado al algoritmo AMO, que modela la migración estacional de los animales en busca de condiciones óptimas para la vida y la reproducción. Las principales características de AMO incluyen el uso de vecindad topológica y un mecanismo de actualización probabilística, lo que lo hace fácil de implementar y flexible para diversas tareas de optimización.
Ejemplo de análisis de redes de causalidad (Causality Network Analysis, CNA) y modelo de autoregresión vectorial para la predicción de eventos de mercado
Este artículo presenta una guía completa para implementar un sistema comercial sofisticado utilizando análisis de red de causalidad (CNA) y autorregresión vectorial (Vector autoregression, VAR) en MQL5. Abarca los fundamentos teóricos de estos métodos, ofrece explicaciones detalladas de las funciones clave del algoritmo de negociación e incluye código de ejemplo para su aplicación.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 35): Regresión de vectores de soporte
La regresión de vectores de soporte es una forma idealista de encontrar una función o "hiperplano" que describa mejor la relación entre dos conjuntos de datos. Intentamos aprovechar esto en la previsión de series de tiempo dentro de clases personalizadas del asistente MQL5.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 34): Incorporación de precios con un RBM no convencional
Las Máquinas de Boltzmann Restringidas (Restricted Boltzmann Machines, RBMs) son un tipo de red neuronal desarrollada a mediados de la década de 1980, en una época en la que los recursos computacionales eran extremadamente costosos.. Desde sus inicios, se basó en el muestreo de Gibbs y la divergencia contrastiva para reducir la dimensionalidad o capturar las probabilidades y propiedades ocultas en los conjuntos de datos de entrenamiento. Analizamos cómo la retropropagación puede lograr un rendimiento similar cuando la RBM "incorpora" precios en un perceptrón multicapa para pronósticos.
Automatización de estrategias comerciales con la estrategia de tendencia Parabolic SAR en MQL5: Creación de un asesor experto eficaz
En este artículo, automatizaremos las estrategias comerciales con la estrategia Parabolic SAR en MQL5: Creación de un asesor experto eficaz. El EA realizará operaciones basadas en las tendencias identificadas por el indicador Parabolic SAR.
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte I): Creación de una interfaz de mensajería
Este artículo analiza la creación de una interfaz de mensajería para MetaTrader 5, dirigida a los administradores de sistemas, para facilitar la comunicación con otros traders directamente dentro de la plataforma. Las integraciones recientes de plataformas sociales con MQL5 permiten una rápida transmisión de señales a través de diferentes canales. Imagina poder validar las señales enviadas con un solo clic: "SÍ" o "NO". Sigue leyendo para obtener más información.
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.
Algoritmo de colmena artificial — Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA): Pruebas y resultados
En este artículo, continuaremos analizando el algoritmo de colmena artificial ABHA profundizando en la codificación y observando los métodos restantes. Recordemos que cada abeja en el modelo está representada como un agente individual cuyo comportamiento dependerá de información interna y externa, así como del estado motivacional. Probaremos el algoritmo con varias funciones y resumiremos los resultados presentándolos en una tabla de calificación.
Integración de MQL5 con paquetes de procesamiento de datos (Parte 2): Aprendizaje automático (Machine Learning, ML) y análisis predictivo
En nuestra serie sobre la integración de MQL5 con paquetes de procesamiento de datos, nos adentramos en la poderosa combinación del aprendizaje automático y el análisis predictivo. Exploraremos cómo conectar a la perfección MQL5 con librerías populares de aprendizaje automático, para habilitar sofisticados modelos predictivos para los mercados financieros.
Algoritmo de colmena artificial — Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA): Teoría y métodos
En este artículo nos familiarizaremos con el algoritmo de colmena artificial (ABHA), desarrollado en 2009. El algoritmo está orientado a la resolución de problemas de optimización continua. Veremos cómo el ABHA se inspira en el comportamiento de una colonia de abejas, donde cada abeja tiene un papel único que les ayuda a encontrar recursos de forma más eficiente.
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.
Reconocimiento de patrones mediante deformación dinámica del tiempo (Dynamic Time Warping, DTW) en MQL5
En este artículo, analizamos el concepto de deformación dinámica del tiempo como medio para identificar patrones predictivos en series de tiempo financieras. Veremos cómo funciona y presentaremos su implementación en MQL5.
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.
Operar con noticias de manera sencilla (Parte 3): Realizando operaciones
En este artículo, nuestro experto en negociación de noticias comenzará a abrir operaciones basándose en el calendario económico almacenado en nuestra base de datos. Además, mejoraremos los gráficos del experto para mostrar información más relevante sobre los próximos acontecimientos del calendario económico.
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 75): Un nuevo Chart Trade (II)
En este artículo explicaré gran parte de la clase C_ChartFloatingRAD. Esta es la encargada de hacer que Chart Trade funcione. Sin embargo, no terminaré la explicación aquí. La finalizaré en el próximo artículo, ya que el contenido de este es bastante denso y necesita ser comprendido a fondo. El contenido expuesto aquí tiene como único objetivo la enseñanza. En ningún caso debe considerarse como una aplicación cuya finalidad sea distinta a la enseñanza y el estudio de los conceptos mostrados.
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.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 31): Selección de la función de pérdida
La función de pérdida es la métrica clave de los algoritmos de aprendizaje automático que proporciona información al proceso de formación cuantificando el rendimiento de un conjunto determinado de parámetros en comparación con el objetivo previsto. Exploramos los distintos formatos de esta función en una clase de asistente personalizada MQL5.