Artículos sobre análisis de datos y estadísticas en MQL5

El artículo trata sobre el problema de recuento del valor del indicador en la Terminal de Cliente de MetaTrader 4 cuando cambia la barra nula. Resume la idea general de cómo añadir al código del indicador algún elemento de programa extra que permita restablecer el código de programa guardado antes del recuento múltiple.

El trading es, ante todo, un cálculo de probabilidades. El refrán que dice que la ociosidad es un motor para el progreso, nos revela la razón por la que se están desarrollando todos estos indicadores y sistemas de trading. Resulta que la mayoría de los principiantes en el estudio del trading, realizan teorías de trading. Pero, afortunadamente, todavía hay algunos secretos de mercado no descubiertos, y se utilizan herramientas para analizar los movimientos de precios, básicamente, como los indicadores técnicos o matemáticas y paquetes stat. Gracias a Bill Williams por su contribución a la teoría de movimientos de mercado. Aunque, quizás, es algo pronto para dormirse en los laureles.

El artículo compara el tiempo y los resultados de la optimización del Asesor experto utilizando algoritmos genéticos y los que se obtienen con la búsqueda simple.

Los algoritmos genéticos evolutivos se aplican en tareas de optimización. Por ejemplo en el aprendizaje neuronet, esto es, para seleccionar los valores de peso que permiten obtener el mínimo error. El algoritmo genético se basa en el método de búsqueda aleatoria.

Este artículo expone algunos métodos eficientes de almacenamiento y visualización de la información. Vamos a proponer algunas alternativas tanto para el archivo de log estándar del terminal como para la función Comment().

El presente artículo explica el funcionamiento del Informe de pruebas de MetaTrader 4, mostrando los cálculos realizados.

Calidad de modelado de datos de un minuto

En esta guía paso a paso se profundiza en el servicio de señales comerciales, en su estudio y en la selección sistemática para el posterior alquiler.

Muchos programas de análisis técnico permiten probar estrategias de trading sobre datos históricos. En la mayoría de los casos, las pruebas se realizan sobre datos ya terminados, sin intentar modelar la tendencia del precio. Se llevan a cabo de forma rápida, pero no de forma precisa.

Este artículo explica cómo leer los informes de las pruebas realizadas y a interpretar correctamente los resultados obtenidos.

El artículo está dedicado a una corriente nueva con muy buenas perspectivas en el aprendizaje automático, al así llamado "aprendizaje profundo" y más concretamente a las "neuroredes profundas". Se ha efectuado una breve panorámica de las neuroredes de 2 generación, sus arquitecturas de conexiones y tipos, métodos y normas de aprendizaje principales, así como de sus defectos más destacables. A continuacón se estudia la historia de la aparición y el desarrollo de las neuroredes de tercera generación, sus tipos principales, sus particularidades y métodos de aprendizaje. Se han realizado experimentos prácticos sobre la construcción y aprendizaje con datos reales de neurored profunda, iniciada con los pesos del auto-codificador acumulado. Se han estudiado todas las etapas, desde los datos de origen hasta la obtención de la métrica. En la última parte del artículo, se adjunta la implementación programática de una neurored profunda en forma de indicador-experto en MQL4/R.

La lógica difusa extiende los límites habituales de la lógica matemática y teoría de conjuntos. En este artículo se muestran principales principios de esta teoría, así como se describen dos sistemas de inferencia lógica difusa tipo Mamdani y Sugeno. Se dan los ejemplos de implementación de los modelos difusos a base de estos dos sistemas usando los medios de la biblioteca FuzzyNet para MQL5.

El artículo muestra las capacidades y el potencial de un método matemático bien conocido juntado con el pensamiento visual y una perspectiva del mercado "fuera de caja". Por un lado, sirve para atraer la atención de un público más amplio ya que puede hacer que las mentes creativas reconsideren el paradigma del traqading como tal. Y por otro lado, puede dar lugar a desarrollos alternativos i implementaciones de código de programa con respecto a una amplia gama de herramientas para el análisis y predicción.

No hay ningún problema en encontrar el Santo Grial de la prueba, sin embargo es mucho más difícil deshacerse de él. Este artículo aborda la selección de parámetros de funcionamiento del EA un con grupo automatizado de procesos de optimización y prueba de resultados con máxima utilización de las capacidades de rendimiento del Terminal y mínima carga del usuario final.

Si los programas especializados de nueroredes para el trading le parecen caros o complicados (o al contrario, primitivos), entonces pruebe NeuroPro, está en ruso, es gratuito y contiene el conjunto ideal de posibilidades para los aficionados. Prodrá familiarizarse con su uso en MetaTrader 5 en este artículo.

En este artículo se describe el nuevo enfoque en las cuestiones de la cobertura (hedging) de posiciones y se pone punto en las discusiones entre los usuarios de MetaTrader 4 y MetaTrader 5 sobre esta materia. Es la continuación de la primera parte: “Trading bidireccional y cobertura (hedging) de posiciones en MetaTrader 5 usando el panel HedgeTerminal, Parte 1”. En la segunda parte se describe la integración de los EAs personalizados con HedgeTerminalAPI, una biblioteca especial de virtualización que permite tradear bidireccionalmente estando en un entorno cómodo que permite gestionar sus posiciones de una manera sencilla y clara.

En este artículo se describe el nuevo enfoque en las cuestiones de la cobertura (hedging) de posiciones y se pone punto en las discusiones entre los usuarios de MetaTrader 4 y MetaTrader 5 sobre esta materia. Se explican los algoritmos que hacen esta cobertura bastante segura tomando de ejemplo los esquemas y diagramas sencillos y usando los términos comprensible. El articulo está dedicado a la descripción del nuevo panel HedgeTerminal que en realidad representa un terminal de trading totalmente funcional dentro del terminal MetaTrader 5. Con su ayuda y gracias a la virtualización del comercio Usted puede controlar sus posiciones comerciales tal como está acostumbrado a hacerlo en MetaTrader 4.

En este artículo se estudia un concepto básico de la matemática estadística, la "hipótesis". Con ejemplos, aplicando métodos de matemática estadística, investigaremos y comprobaremos diferentes hipótesis. Se hacen generalizaciones de los datos reales con ayuda de métodos no paramétricos. Al procesar los datos, se usa el paquete Statistica la biblioteca portable de análisis numérico ALGLIB MQL5.

En el artículo estudiaremos la cuestión del uso del análisis regresivo múltiple de datos de la estadística macroeconómica y el análisis de la influencia de estos datos en el curso de las divisas, sobre el ejemplo de la pareja EURUSD. La utilización de tal tipo de análisis permite automatizar la realización del análisis fundamental, que se convertirá en algo accesible para prácticamente cualquiera, incluso para un trader principiante.

En el artículo se describe el uso del paquete Rattle para la búsqueda automática de patrones capaces de predecir "longs" y "shorts" para las parejas de divisas del mercado Fórex. El artículo será de utilidad tanto a los principiantes, como a los traders experimentados.

La nueva versión del lenguaje de programación de estrategias comerciales -MQL [MQL5]- dispone de un conjunto de herramientas más eficaz y potente en comparación con la versión anterior [MQL4]. En primer lugar, esta ventaja se refiere a los medios de programación orientada a objetos. Este artículo se ocupa de la posibilidad del uso del tipo de datos personalizado, correspondiente al tipo complejo, como los nodos y las listas. Se pone el ejemplo del uso de las listas durante la programación de las tareas prácticas 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.