Artículos sobre análisis de datos y estadísticas en MQL5

En este artículo se describe el uso de los métodos del cálculo de probabilidades y la estadística matemática en el análisis de los sistemas comerciales.

En este segundo artículo de la serie sobre redes neuronales profundas se analizarán la transformación y la selección en el proceso de preparación de los datos para el entrenamiento del modelo.

Esta serie de artículos continúa y desarrolla el tema de las neuroredes profundas (DNN), que ha sido incluidas en los últimos tiempos en muchas áreas aplicadas, incluyendo el trading. Se analizan las corrientes de dicho tema, comprobándose con experimentos prácticos los nuevos métodos e ideas. El primer artículo de la serie está dedicado a la preparación de los datos para las DNN.

En este artículo se consideran las técnicas que permiten emular con precisión la optimización walk-forward a través del Probador incorporado y librerías auxiliares implementadas en MQL.

Para trabajar con la gráfica, en MQL5 ha sido creada una librería especial— Graphic.mqh. El ejemplo de su aplicación práctica se describe en este artículo y se explica la esencia de los ordenamientos. Existe por lo menos un artículo separado para cada tipo de ordenamiento, y para algunos de ellos ya has sido publicadas las investigaciones completas, por eso aquí se describe sólo la idea general.

En el artículo se analizan las cuestiones concernientes a la valoración de los índices estadísticos más importantes en el servicio "SEÑALES". El lector podrá valorar varios parámetros adicionales que ayudarán a aclarar los resultados del comercio de una señal desde una perspectiva un poco distinta a los enfoques tradicionales. Se analizan conceptos tales como la gestión correcta y la transacción ideal. Asimismo, se estudian cuestiones tocantes a la elección óptima de los resultados obtenidos y la compilación de un portafolio de varias fuentes de señales.

En el artículo se analiza la aplicación de la fórmula bayesiana para aumentar la fiabilidad de los sistemas comerciales usando las señales de varios indicadores independientes. Los cálculos teóricos se comprueban con la ayuda de un sencillo experto universal, adaptable para trabajar con indicadores aleatorios.

En el artículo se analiza la ideología y la metodología de construcción de un sistema recomendatorio para el comercio operativo usando como base la combinación de las posibilidades de pronosticación con la ayuda del análisis espectral singular (AES) y un método importante de aprendizaje de máquinas basado en el teorema de Bayes.

En el artículo se analiza un sistema comercial que usa los niveles de Fibonacci, desarrollado y descrito por Joe DiNapoli. También se explican los conceptos básicos y la esencia del sistema, ilustrado con el ejemplo de un sencillo indicador.

Cuando la cobertura (hedging) fue introducida en MetaTrader 5, apareció una perfecta oportunidad de negociar simultáneamente con varios Asesores Expertos en la misma cuenta. Además, puede surgir la situación cuando una estrategia es rentable, mientras que la otra trae pérdidas, y al final el gráfico del beneficio baila alrededor de cero. En este caso, es útil construir los gráficos del Balance y la Equidad para cada estrategia comercial por separado.

En este artículo se explica detalladamente el sentido del exponente de Hurst, la interpretación de sus valores y el algoritmo del cálculo. Se muestran los resultados del análisis de algunos segmentos de los mercados financieros y se presenta el método de trabajo con los productos informáticos de MetaTrader 5 que implementan la idea del análisis fractal.

Guía de desarrollo de estrategias para opciones binarias y su correspondiente simulación en el Simulador de Estrategias de MetaTrader 4, usando la utilidad Binary-Options-Strategy-Tester del Mercado en MQL5.com.

En el artículo se estudia la posibilidad de crear los histogramas de las distribuciones estadísticas de las características del mercado usando memoria gráfica, es decir, sin usar búferes de indicador y matrices. Se adjuntan ejemplos detallados de la construcción de este tipoo de histogramas y se muestra la llamada funcionalidad "oculta" de los objetos gráficos del lenguaje MQL5.

Al buscar una Señal, los suscriptores en primer lugar se orientan por el crecimiento general en la cuenta comercial del Proveedor, y esto es lógico en cierta medida. Pero aparte de esto, conviene prestar atención a los riesgos potenciales que conlleva una estrategia comercial concreta. En este artículo vamos a mostrar cómo valorar de forma rápida y visual la Señal que le interese con la ayuda de varios índices.

En el artículo se analizan los principios del trading con portafolio y las peculiaridades de su aplicación al mercado de divisas. También se estudian varios modelos matemáticos sencillos para formar el portafolio. Se muestran ejemplos de la implementación práctica del comercio con portafolio en MetaTrader 4: un indicador de portafolio y un asesor para el comercio semiautomático. Asimismo, se describen los elementos de las estrategias comerciales, sus ventajas y sus "escollos ocultos".

El artículo es la continuación de artículos anteriores sobre neuroredes profundas y elección de predictores. En este veremos las particularidades de una neurored iniciada con Stacked RBM, así como su implementación en el paquete "darch".

El artículo se refiere a ejemplos de la aplicación de teoría de conjuntos difusa en el trading por medio del MQL4. El uso en el desarrollo de la librería FuzzyNet del MQL4 en un indicador y un Asesor Experto se describe así.

Este artículo cubre los principales principios establecidos en los algoritmos evolutivos, su variedad y características. Llevamos a cabo un experimento con un simple Asesor Experto utilizado como ejemplo para mostrar cómo nuestro sistema de trading se beneficia de la optimización. Consideramos los programas de software que implementan genética, evolutivos y de otros tipos de optimización y proporcionar ejemplos de aplicación cuando se optimiza un sistema predictor y los parámetros del sistema de trading.

Al comerciar con diferentes estrategias a veces se requiere determinar si el mercado se encuentra en tendencia o en flat. Con este objetivo se desarrollan multitud de indicadores. ¿Pero cómo evaluar si el indicador cumple o no con la tarea indicada? ¿Cómo aclarar cuál es el diapasón medio del estado del flat o de la tendencia para definir nuestros stops y objetivos? En este artículo se propone usar para ello el simulador de estrategias, demostrando al mismo tiempo que no solo sirve para la optimización de robots para determinadas necesidades. Como indicador de prueba vamos a usar a nuestro viejo conocido ADX.

El artículo describe los métodos de funcionamiento de los mapas de Kohonen. Le resultará interesante tanto a los investigadores del mercado con habilidades básicas de programación en MQL4 y MQL5, como a los programadores expertos que sufren dificultades con la aplicación de los mapas de Kohonen en sus proyectos.

Este artículo aborda las propiedades estadísticas del sistema de gestión de dinero de Labouchere. Se considera que es menos agresivo que el sistema de tipo Martingala, ya que en lugar de duplicar las apuestas se incrementan en una cantidad determinada.

¿Es posible predecir el comportamiento del mercado de un próximo corto intervalo de tiempo, basado en las tendencias recurrentes de direcciones de la vela, en momentos específicos durante todo el día? Es decir, si tal suceso se encuentra en primer lugar. Esta pregunta probablemente surgió en la mente de cada trader. El propósito de este artículo es intentar predecir el comportamiento del mercado, basado en las repeticiones estadísticas de las direcciones de la vela durante intervalos específicos de tiempo.

En este artículo revisaremos la declaración bien conocida que "El trading de todo el día depende de cómo se cotiza la sesión de Asia".

Este artículo se centra en aspectos específicos relacionados con la elección, los prerrequisitos y la evaluación de las variables de entrada (predictores) de los modelos de aprendizaje de máquinas. Vamos a plantear nuevos enfoques, y también expondremos las oportunidades que ofrece el análisis predictivo profundo, así como la influencia que tiene en el sobreajuste de los modelos. El resultado general de los modelos depende en gran medida del resultado de esta etapa. Analizaremos dos paquetes que ofrecen enfoques nuevos y originales para seleccionar predictores.

Entre el 25 y 30% de los crash logs que reciben los usuarios, aparecen por errores durante la ejecución de las funciones importadas de las dlls de los clientes.

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.