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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Modificaciones más notables del algoritmo de búsqueda cooperativa artificial (Artificial Cooperative Search, ACSm)
Aquí consideraremos la evolución del algoritmo ACS: tres modificaciones destinadas a mejorar las características de convergencia y la eficiencia del algoritmo. Transformación de uno de los principales algoritmos de optimización. De las modificaciones matriciales a los planteamientos revolucionarios en materia de formación de la población.
Computación cuántica y trading: Una nueva mirada a las previsiones de precios
En el artículo analizaremos un enfoque innovador para predecir los movimientos de precios en los mercados financieros utilizando la computación cuántica. La atención se centrará en la aplicación del algoritmo Quantum Phase Estimation (QPE) para encontrar precursores de patrones de precios, lo que permitirá acelerar considerablemente el proceso de análisis de los datos de mercado.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 61): Presionando play en el servicio (II)
En este artículo, analizaremos las modificaciones necesarias para que el sistema de repetición/simulación pueda operar de manera más eficiente y segura. También mostraré algo de interés para quienes deseen aprovechar al máximo el uso de clases. Además, abordaré un problema específico de MQL5 que reduce el rendimiento del código al trabajar con clases y explicaré cómo resolverlo.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 14): Previsión multiobjetivo de series temporales con STF
La fusión espacio-temporal, que utiliza métricas espaciales y temporales en la modelización de datos, es útil sobre todo en teledetección y otras muchas actividades visuales para comprender mejor nuestro entorno. Gracias a un artículo publicado, adoptamos un enfoque novedoso en su uso examinando su potencial para los comerciantes.
Perspectivas bursátiles a través del volumen: más allá de los gráficos OHLC
Sistema de negociación algorítmica que combina el análisis de volumen con técnicas de aprendizaje automático, concretamente redes neuronales LSTM. A diferencia de los enfoques tradicionales de negociación, que se centran principalmente en los movimientos de los precios, este sistema hace hincapié en los patrones de volumen y sus derivados para predecir los movimientos del mercado. La metodología incorpora tres componentes principales: análisis de derivadas de volumen (derivadas primera y segunda), predicciones LSTM para patrones de volumen e indicadores técnicos tradicionales.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 58): Volvemos a trabajar en el servicio
Después de haber tomado un descanso en el desarrollo y perfeccionamiento del servicio usado en la repetición/simulación, retomaremos el trabajo en él. Ahora que no utilizaremos algunos recursos, como las variables globales del terminal, es necesario reestructurar por completo algunas partes de él. No se preocupen, este proceso se explicará adecuadamente para que todos puedan seguir el desarrollo del servicio.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 62): Presionando play en el servicio (III)
En este artículo comenzaremos a abordar el problema del exceso de ticks, que puede afectar a la aplicación cuando usamos datos reales. Este exceso complica muchas veces la correcta temporización necesaria para construir la barra de un minuto dentro de la ventana adecuada.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 54): El nacimiento del primer módulo
En este artículo, veremos cómo construir el primero de los módulos, realmente funcional, para ser utilizado en el sistema de repetición/simulador. Además de tener como propósito general servir para otras cosas también. El módulo que se construirá aquí será el del indicador de mouse.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 70): Ajuste del tiempo (III)
En este artículo, mostraré cómo utilizar la función CustomBookAdd de manera correcta y funcional. Aunque pueda parecer sencillo, tiene muchas implicaciones. Por ejemplo, permite indicar al indicador de mouse si el símbolo personalizado está en subasta, en negociación o si el mercado está cerrado. El contenido expuesto aquí tiene como único objetivo ser didáctico. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad sea distinta a la de aprender y estudiar los conceptos mostrados.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 66): Presionando play en el servicio (VII)
En este artículo, implementaremos una primera solución para identificar cuándo puede aparecer una nueva barra en el gráfico. Esta solución es aplicable a diversas situaciones. Sin embargo, comprender su desarrollo puede ayudarte a entender varios aspectos. El contenido expuesto aquí tiene como único propósito la enseñanza. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuyo objetivo no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos presentados.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 20): Regresión simbólica
La regresión simbólica es una forma de regresión que parte de supuestos mínimos o nulos sobre cómo sería el modelo subyacente que traza los conjuntos de datos objeto de estudio. Aunque puede implementarse mediante Métodos Bayesianos o Redes Neuronales, veremos cómo una implementación con Algoritmos Genéticos puede ayudar a personalizar una clase de señal experta utilizable en el asistente MQL5.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 68): Ajuste del tiempo (I)
A continuación, continuaremos con el trabajo de lograr que el indicador del mouse nos informe sobre el tiempo restante de la barra en momentos de baja liquidez. Aunque a primera vista parece sencillo, verás que esta tarea es mucho más complicada. Esto se debe a algunos obstáculos que tendremos que superar. Por eso, es importante que sigas esta primera parte para poder comprender las siguientes.
Información mutua como criterio para la selección de características paso a paso
En este artículo, presentamos una implementación MQL5 de selección de características paso a paso basada en la información mutua entre un conjunto de predictores óptimos y una variable objetivo.
Simulación de mercado (Parte 01): Orden cruzada (I)
A partir de este artículo, iniciaremos la segunda fase, que tratará la cuestión del sistema de repetición/simulación de mercado. Entonces, comenzaremos mostrando una posible solución para el cruce de órdenes. Esta solución que presentaré no es definitiva, sino una propuesta para el problema que aún será necesario abordar próximamente.
MQL5 Wizard techniques you should know (Part 49): Aprendizaje por refuerzo con optimización de políticas proximales
La optimización de políticas proximales es otro algoritmo del aprendizaje por refuerzo que actualiza la política, a menudo en forma de red, en pasos incrementales muy pequeños para garantizar la estabilidad del modelo. Examinamos cómo esto podría ser útil, tal y como hemos hecho en artículos anteriores, en un asesor experto creado mediante un asistente.
Algoritmo de Big Bang y Big Crunch
En el presente artículo, le presentamos el método Big Bang - Big Crunch, que consta de dos fases clave: la creación cíclica de puntos aleatorios y su compresión hasta una solución óptima. Este enfoque combina exploración y refinamiento, lo cual permite encontrar soluciones progresivamente mejores y descubre nuevas oportunidades en el campo de la optimización.
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 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.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 18): Búsqueda de arquitectura neural con vectores propios
Búsqueda de arquitectura neuronal, un enfoque automatizado para determinar la configuración ideal de la red neuronal, puede ser una ventaja cuando se enfrentan muchas opciones y grandes conjuntos de datos de prueba. Analizamos cómo, cuando se combinan vectores propios, este proceso puede resultar aún más eficiente.
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.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 53): Esto complica las cosas (V)
En este artículo, presentaré un tema muy importante, que pocos comprenden realmente: Eventos personalizados. Peligros. Ventajas y fallos causados por tales elementos. Este tema es clave para quienes desean convertirse en programadores profesionales en MQL5 o en cualquier otro tipo de lenguaje. Por ello, nos centraremos en MQL5 y MetaTrader 5.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 72): Una comunicación inesperada (I)
Lo que construiremos será complejo de entender. Por esta razón, en este artículo solo presentaré el inicio de la construcción. Léelo con calma, ya que es esencial comprender su contenido para pasar al siguiente paso. El objetivo de este contenido es meramente didáctico, sin aplicación práctica más allá del aprendizaje y estudio de los conceptos presentados.
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.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 31): Uso de los modelos de inteligencia artificial CatBoost
Los modelos de IA CatBoost han ganado popularidad masiva recientemente entre las comunidades de aprendizaje automático debido a su precisión predictiva, eficiencia y robustez ante conjuntos de datos dispersos y difíciles. En este artículo, vamos a discutir en detalle cómo implementar este tipo de modelos en un intento de vencer al mercado de divisas.
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.
Simulación de mercado (Parte 04): Creación de la clase C_Orders (I)
En este artículo comenzaremos a construir la clase C_Orders para poder enviar órdenes al servidor de negociación. Lo haremos poco a poco, ya que el objetivo es explicar detalladamente cómo se realizará esto a través del sistema de mensajería.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 65): Presionando play en el servicio (VI)
En este artículo, mostraré cómo lo implementaremos y resolveremos el problema del indicador del mouse cuando se utiliza junto con la aplicación de repetición/simulación. El contenido expuesto aquí tiene como único propósito la enseñanza. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y estudio de los conceptos presentados.
Selección de características paso a paso en MQL5
En este artículo, presentamos una versión modificada de la selección de características paso a paso, implementada en MQL5. Este enfoque se basa en las técnicas descritas en Algoritmos modernos de minería de datos en C++ y CUDA C de Timothy Masters.
Elementos del análisis de correlación en MQL5: Prueba chi-cuadrado de Pearson de independencia y ratio de correlación.
El artículo analiza las herramientas clásicas del análisis de correlaciones. Se hace hincapié en los breves antecedentes teóricos, así como en la aplicación práctica de la prueba de independencia chi-cuadrado de Pearson y la ratio de correlación.
El análisis volumétrico de redes neuronales como clave de las tendencias futuras
Este artículo explora la posibilidad de mejorar la previsión de los precios usando como base el análisis comercial volumétrico mediante la integración de los principios del análisis técnico con la arquitectura de redes neuronales LSTM. Prestaremos especial atención a la detección e interpretación de volúmenes anómalos, el uso de clusterización y la generación y definición de características basadas en el volumen en el contexto del aprendizaje automático.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 47): Aprendizaje por refuerzo con diferencia temporal
La diferencia temporal es otro algoritmo del aprendizaje por refuerzo que actualiza los valores Q basándose en la diferencia entre las recompensas previstas y las reales durante el entrenamiento del agente. Se centra específicamente en la actualización de los valores Q sin tener en cuenta su emparejamiento estado-acción. Por lo tanto, veremos cómo aplicar esto, tal y como hemos hecho en artículos anteriores, en un Asesor Experto creado mediante un asistente.
Operar con noticias de manera sencilla (Parte 5): Ejecución de operaciones (II)
Este artículo ampliará la clase de gestión de operaciones para incluir órdenes de compra y venta con límite (buy-stop y sell-stop) con el fin de operar con eventos de noticias e implementar una restricción de vencimiento en estas órdenes para evitar cualquier operación nocturna. Se incorporará una función de deslizamiento (slippage) al experto para intentar prevenir o minimizar el posible deslizamiento que puede producirse al utilizar órdenes stop en las operaciones, especialmente durante eventos noticiosos.
Algoritmo de Tribu Artificial (Artificial Tribe Algorithm, ATA)
Este artículo detalla los componentes clave y las innovaciones del algoritmo de optimización ATA, un método evolutivo con un sistema de comportamiento dual único que se adapta según la situación. Usando el cruce para la exploración en profundidad y la migración para la búsqueda cuando se dan atascos en óptimos locales, el ATA combina el aprendizaje individual y el social.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 69): Ajuste del tiempo (II)
Aquí entenderemos por qué necesitamos utilizar la función iSpread. Al mismo tiempo, comprenderemos cómo el sistema nos informa del tiempo restante de la barra cuando no hay ticks disponibles para hacerlo. El contenido presentado aquí tiene como único propósito la enseñanza y la didáctica. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.
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.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 46): Ichimoku Kinko Hyo (IKH)
El Ichimoku Kinko Hyo (IKH) es un reconocido indicador japonés que sirve como sistema de identificación de tendencias. Examinamos esto, patrón por patrón, como ha sido el caso en artículos similares anteriores, y también evaluamos sus estrategias e informes de pruebas con la ayuda de las clases de la biblioteca del asistente MQL5 y el ensamblaje.
Analizamos el código binario de los precios en bolsa (Parte I): Una nueva visión del análisis técnico
En este artículo presentaremos un enfoque innovador del análisis técnico basado en la conversión de los movimientos de los precios en código binario. El autor demostrará cómo diversos aspectos del comportamiento de los mercados -desde simples movimientos de precios hasta patrones complejos- pueden codificarse en una secuencia de ceros y unos.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 63): Presionando play en el servicio (IV)
En este archivo, resolveremos por fin los problemas de simulación de los ticks en una barra de un minuto, de manera que puedan coexistir con ticks reales. De esta manera, evitaremos enfrentarnos a problemas en el futuro. El contenido expuesto aquí tiene como único objetivo la didáctica. En ningún caso debe interpretarse como una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.
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.
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.