Artículos sobre análisis de datos y estadísticas en MQL5

Para aquellos que aún no han comprendido la diferencia entre el mercado de acciones y el mercado de divisas (forex), a pesar de que este ya es el tercer artículo en el que abordo esto, debo dejar claro que la gran diferencia es el hecho de que en forex no existe, o mejor dicho, no se nos informa acerca de algunas cosas que realmente ocurrieron en la negociación.

Alan Andrews es uno de los "educadores" más célebres del mundo moderno en el campo del trading. Su "tridente" está incluido en casi todos los programas modernos de análisis de cotizaciones, pero la mayoría de los tráders no utilizan ni una quinta parte de las posibilidades que ofrece esta herramienta. Y el curso original de Andrews incluye una descripción no solo del tridente (aunque sigue siendo lo esencial), sino también de algunas otras líneas útiles. Este artículo ofrece al lector una idea de las maravillosas técnicas de análisis de gráficos que Andrews enseñó en su curso original. Le advertimos que hay muchas fotos.

De manera consciente o inconsciente, el tráder moderno está casi siempre en busca de nuevas ideas, probando constantemente nuevas estrategias, modificándolas y descartando las que han fracasado. Este proceso de investigación requiere mucho tiempo y se ve acompañado por muchos errores. En esta serie de artículos, intentaré demostrar que el Wizard MQL5 es un verdadero apoyo para el tráder. Gracias al Wizard, el tráder podrá ahorrar tiempo a la hora de poner en práctica sus ideas. Asimismo, podrá reducir la probabilidad de que surjan errores por duplicación de código. En lugar de perder el tiempo con el código, los tráders tendrán la posibilidad de poner en práctica su filosofía comercial.

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.

La teoría de categorías es un área diversa y en expansión de las matemáticas, relativamente inexplorada aún en la comunidad MQL. Esta serie de artículos tiene como objetivo destacar algunos de sus conceptos para crear una biblioteca abierta y seguir utilizando esta maravillosa sección para crear estrategias comerciales.

En este artículo, analizaremos el algoritmo genético binario (BGA), que modela los procesos naturales que ocurren en el material genético de los seres vivos en la naturaleza.

Sumérjase en el mundo de ONNX, un potente formato abierto para compartir modelos de aprendizaje automático. Descubra cómo el uso de ONNX puede revolucionar el trading algorítmico en MQL5, permitiendo a los tráders integrar sin problemas modelos avanzados de IA y llevar sus estrategias al siguiente nivel. Descubra los secretos de la compatibilidad multiplataforma y aprenda a liberar todo el potencial de ONNX en sus operaciones MQL5. Mejore sus operaciones con esta guía detallada de ONNX.

En este artículo continuaremos a aprender cómo obtener datos de la web para utilizarlos en un EA. Así que pongamos manos a la obra, o más bien a empezar a codificar un sistema alternativo.

Hoy veremos qué es el análisis cuantitativo, cómo lo utilizan los grandes jugadores y crearemos uno de los algoritmos de análisis cuantitativo en MQL5.

Cómo acceder a los datos en la web dentro de MetaTrader 5. En la web tenemos varios sitios y lugares en los que una gran y vasta cantidad de información está disponible y accesible para aquellos que saben dónde buscar y cómo utilizar mejor esta información.

En este artículo, analizaremos un grupo de algoritmos de optimización conocidos como "estrategias evolutivas" (Evolution Strategies o ES). Se encuentran entre los primeros algoritmos basados en poblaciones que usan principios evolutivos para encontrar soluciones óptimas. Hoy le presentaremos los cambios introducidos en las variantes clásicas de ES y revisaremos la función de prueba y la metodología del banco de pruebas para los algoritmos.

En este artículo demostramos cómo los modelos ocultos de Márkov entrenados con Python pueden integrarse en las aplicaciones de MetaTrader 5. Los modelos ocultos de Márkov son una potente herramienta estadística utilizada para modelar datos de series temporales, en los que el sistema modelado se caracteriza por estados no observables (ocultos). Una premisa fundamental de los modelos ocultos de Márkov es que la probabilidad de estar en un estado determinado en un momento concreto depende del estado del proceso en el intervalo de tiempo anterior.

Intentemos esta vez un enfoque diferente para lograr el objetivo de 1 minuto. Sin embargo, esta tarea no es tan sencilla como muchos piensan.

Vamos a continuar el armado del sistema para cubrir el mercado FOREX. Entonces, para resolver este problema, primero necesitaríamos declarar la carga de los ticks antes de cargar las barras previas. Esto soluciona el problema, pero al mismo tiempo obliga al usuario a seguir un tipo de estructura en el archivo de configuración que, en mi opinión, no tiene mucho sentido. La razón es que, al desarrollar la programación responsable de analizar y ejecutar lo que está en el archivo de configuración, podemos permitir que el usuario declare las cosas en cualquier orden.

En este artículo, presentaremos un algoritmo de permutación de barras de precio y detallaremos cómo se pueden utilizar las pruebas de permutación para identificar los casos en los que se ha fabricado el rendimiento de la estrategia para engañar a los posibles compradores del asesor.

En este artículo crearemos un modelo matemático para simular la formación de precios multidivisa y completaremos el estudio del principio de diversificación en la búsqueda de mecanismos para aumentar la eficiencia del trading que inicié en el artículo anterior con cálculos teóricos.

El presente artículo continúa la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5. Aquí veremos cómo podemos integrar la teoría de grafos con los monoides y otras estructuras de datos al desarrollar una estrategia de cierre del sistema comercial.

En este artículo, analizaremos un nuevo algoritmo de optimización de autor, el CTA (Comet Tail Algorithm), que se inspira en objetos espaciales únicos: los cometas y sus impresionantes colas que se forman al acercarse al Sol. Este algoritmo se basa en el concepto del movimiento de los cometas y sus colas, y está diseñado para encontrar soluciones óptimas en problemas de optimización.

En este artículo, vamos a finalizar la fase en la que estamos desarrollando el simulador para nuestro sistema. El propósito principal aquí será ajustar el algoritmo visto en el artículo anterior. Este algoritmo tiene como objetivo crear el movimiento de RANDOM WALK. Por lo tanto, es fundamental comprender el contenido de los artículos anteriores para seguir lo que se explicará aquí. Si no has seguido el desarrollo del simulador, te aconsejo que veas esta secuencia desde el principio. De lo contrario, podrías perderte en lo que se explicará aquí.

Aquí vamos a desarrollar un script desde cero que simplifica la descarga de pantallas de impresión de transacciones para analizar entradas comerciales. Toda la información necesaria sobre una única operación se puede mostrar cómodamente en un gráfico con la posibilidad de dibujar diferentes marcos temporales.

En este artículo presentaré una herramienta de suma importancia para quienes desarrollan programas. Si no conoces GIT, consulta este artículo para tener una noción de lo que se trata esta herramienta y cómo usarla junto al MQL5.

Vamos a hacer uso del Chart Trade nuevamente... pero ahora será un indicador y podrá o no estar presente en el gráfico.

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.

Continuamos analizando los algoritmos de aprendizaje no supervisado. Hoy hablaremos sobre el uso de autocodificadores en el entrenamiento de modelos recurrentes.

Las cadenas de Markov son una poderosa herramienta matemática que se puede usar para modelar y predecir los datos de las series temporales en varios campos, incluido el financiero. En el modelado y la previsión de series temporales financieras, las cadenas de Markov se usan a menudo para modelar la evolución de los activos financieros a lo largo del tiempo, como los precios de las acciones o los tipos de cambio. Una de las principales ventajas de los modelos de cadenas de Markov es su simplicidad y sencillez de uso.

El en presente artículo analizaremos las posibilidades de formar y proporcionar datos sobre el uso del factor de estacionalidad al negociar con spreads en el mercado Fórex.

El artículo presenta una descripción detallada del algoritmo de salto de rana aleatorio (SFL) y sus capacidades para resolver problemas de optimización. El algoritmo SFL se inspira en el comportamiento de las ranas en su entorno natural y ofrece un enfoque innovador para la optimización de características. El algoritmo SFL supone una herramienta eficaz y flexible que puede gestionar una gran variedad de tipos de datos y alcanzar soluciones óptimas.

Cuando los primeros sistemas capaces de factorizar algo comenzaron a ser producidos, todo requería la intervención de ingenieros con un amplio conocimiento sobre lo que se estaba diseñando. Estamos hablando de los albores de la computación, una época en la que ni siquiera existían terminales que permitieran la programación de algo. A medida que el desarrollo avanzaba y crecía el interés para que más personas pudieran crear algo, surgían nuevas ideas y métodos para programar esas máquinas, que antes dependían de la modificación de la posición de los conectores. Fue entonces cuando aparecieron los primeros terminales.

En este artículo analizaremos el papel que desempeña el método de máquinas de vectores soporte (Support Vector Machines, SVM) en la configuración del futuro del comercio. El artículo puede considerarse una guía detallada sobre cómo utilizar SVM para mejorar las estrategias comerciales, optimizar la toma de decisiones y abrir nuevas oportunidades en los mercados financieros. Hoy nos sumergiremos en el mundo de la SVM a través de aplicaciones reales, instrucciones paso a paso y revisiones por pares. Quizá esta herramienta indispensable le ayude a entender las complejidades del comercio moderno. En cualquier caso, la SVM se convertirá en una herramienta muy útil en el arsenal de todo tráder.