Artículos, Biblioteca - página 15

Artículo publicado El criterio de homogeneidad de Smirnov como indicador de la no estacionariedad de las series temporales : El artículo analiza uno de los criterios de homogeneidad no paramétricos más famosos: el criterio de Smirnov. Asimismo, se consideran tanto datos modelo como cotizaciones

Artículo publicado Reimaginando estrategias clásicas en Python: Cruce de medias móviles (MAs, Moving Averages) : En este artículo, revisamos la estrategia clásica de cruce de medias móviles para evaluar su eficacia actual. Dado el tiempo transcurrido desde su creación, exploramos las posibles

Artículo publicado Redes neuronales: así de sencillo (Parte 88): Codificador de series temporales totalmente conectadas (TiDE) : El deseo de obtener las previsiones más exactas impulsa a los investigadores a aumentar la complejidad de los modelos de previsión. Lo que a su vez conlleva un aumento de

Artículo publicado Aprendizaje automático y Data Science (Parte 25): Predicción de series temporales de divisas mediante una red neuronal recurrente (RNN) : Las redes neuronales recurrentes (RNNs, Recurrent Neural Networks) destacan por aprovechar la información del pasado para predecir

Artículo publicado Cómo añadir Trailing Stop según el indicador Parabolic SAR : Al crear una estrategia comercial, debemos probar una amplia variedad de stops de protección. Y aquí surge la idea del ajuste dinámico del nivel de Stop Loss siguiendo el precio. El mejor candidato en este punto es el

Artículo publicado Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 24): Medias móviles : Las medias móviles son un indicador muy común que la mayoría de los operadores utilizan y comprenden. Exploramos posibles casos de uso menos comunes dentro de los Asesores Expertos disponibles en el

Artículo publicado Redes neuronales: así de sencillo (Parte 87): Segmentación de series temporales : La previsión juega un papel esencial en el análisis de series temporales. En este nuevo artículo, hablaremos de las ventajas de la segmentación de series temporales. La arquitectura del Transformer

Artículo publicado Desarrollo de Sistemas Avanzados de Trading ICT: Implementación de Order Blocks en un Indicador : En este artículo, aprenderemos cómo crear un indicador que detecte, dibuje y emita alertas sobre la mitigación de Order Blocks. Exploraremos en detalle cómo identificar estos bloques

Artículo publicado Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 4): Entrena tu propio LLM con GPU : Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial en la actualidad, los modelos lingüísticos (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial, por lo que deberíamos

Artículo publicado Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 9): Recopilamos los resultados de optimización de las instancias individuales de una estrategia comercial : Hoy vamos a esbozar los principales pasos para desarrollar nuestro EA. Uno de los primeros será realizar una optimización

Artículo publicado Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 5): Sistema de notificaciones (Parte II) : Hoy discutiremos sobre la integración funcional de Telegram para las notificaciones de indicadores de MetaTrader 5 utilizando el poder de MQL5, en asociación con Python y

Artículo publicado Dominar la dinámica del mercado: Crear un asesor experto (EA) de soportes y resistencias : Una guía completa para desarrollar un algoritmo de trading automatizado basado en la estrategia de soportes y resistencias. Información detallada sobre todos los aspectos de la creación de

Artículo publicado Sistemas de Trading Adaptables y su Uso en el Terminal de Cliente MetaTrader 5 : Este artículo sugiere una variante de un sistema adaptable que consta de varias estrategias, cada una de las cuales realiza sus propias operaciones comerciales "virtuales". El trading real se realiza

STA Сombo: El sistema de trading automático se basa en la estrategia clásica tendencial y en la red neuronal de dos capas que aprende a entrar en el mercado contra tendencia. Autor: Vladimir Karputov

Artículo publicado Redes neuronales: así de sencillo (Parte 86): Transformador en U : Continuamos nuestro repaso a los algoritmos de previsión de series temporales. En este artículo nos familiarizaremos con los métodos del Transformador en U. La previsión de series temporales a largo plazo resulta

Artículo publicado Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 5): Sistema de notificaciones (Parte I) : Desglosaremos el código principal de MQL5 en fragmentos de código especificados para ilustrar la integración de Telegram y WhatsApp para recibir notificaciones de señales

Artículo publicado Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 16): Método de componentes principales con vectores propios : En este artículo analizaremos el método de componentes principales, una técnica de reducción de la dimensionalidad para el análisis de datos, y cómo podemos

Artículo publicado Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 23): Redes neuronales convolucionales (CNNs, Convolutional Neural Networks) : Las redes neuronales convolucionales son otro algoritmo de aprendizaje automático que tiende a especializarse en descomponer conjuntos de datos

Artículo publicado Aprendizaje automático y Data Science (Parte 24): Predicción de series temporales de divisas mediante modelos de IA convencionales : En los mercados de divisas es muy difícil predecir la tendencia futura sin tener una idea del pasado. Muy pocos modelos de aprendizaje automático

Artículo publicado Creación de predicciones de series temporales mediante redes neuronales LSTM: Normalización del precio y tokenización del tiempo : Este artículo describe una estrategia simple para normalizar los datos del mercado utilizando el rango diario y entrenar una red neuronal para mejorar

b-clock: Muestra los minutos y los segundos que faltan para que aparezca una vela nueva. En la esquina superior izquierda se muestran los detalles en minutos y segundos, en formato textual, pero en la última vela esta información se imprime en formato de reloj digital. Esto es muy útil para los...

Artículo publicado Desarrollando la estrategia martingala Zone Recovery en MQL5 : El artículo analiza, en una perspectiva detallada, los pasos que deben implementarse para la creación de un asesor experto basado en el algoritmo comercial Zone Recovery. Esto ayuda a automatizar el sistema ahorrando

Artículo publicado Kit de herramientas de negociación MQL5 (Parte 1): Desarrollo de una biblioteca EX5 de gestión de posiciones : Aprenda a crear un conjunto de herramientas de desarrollador para gestionar diversas operaciones de posición con MQL5. En este artículo, demostraré cómo crear una

Artículo publicado Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 4): Personalización del estilo de visualización para cada onda de tendencias : En este artículo, exploraremos las capacidades del poderoso lenguaje MQL5 para dibujar varios estilos de indicadores en MetaTrader 5

Artículo publicado Guía paso a paso para operar con la estrategia de ruptura de estructura (BoS, Break of Structure) : Una guía completa para desarrollar un algoritmo de trading automatizado basado en la estrategia de ruptura de estructura (BoS, Break of Structure). Información detallada sobre todos

Artículo publicado Integración de modelos ocultos de Márkov en MetaTrader 5 : 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

Artículo publicado Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 22): Redes generativas adversativas (RGAs) condicionales : Las redes generativas antagónicas son un emparejamiento de redes neuronales que se entrenan entre sí para obtener resultados más precisos. Adoptamos el tipo

Artículo publicado Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 21): Pruebas con datos del calendario económico : De manera predeterminada, los datos del calendario económico no están disponibles para realizar pruebas con asesores expertos dentro del Probador de estrategias. Analizamos

Artículo publicado Obtenga una ventaja sobre cualquier mercado (Parte II): Predicción de indicadores técnicos : ¿Sabía que podemos obtener más precisión pronosticando ciertos indicadores técnicos que prediciendo el precio subyacente de un símbolo negociado? Únase a nosotros para explorar cómo

Artículo publicado Aprendizaje automático y Data Science (Parte 23): ¿Por qué LightGBM y XGBoost superan a muchos modelos de IA? : Estas técnicas avanzadas de árboles de decisión potenciados por gradiente ofrecen un rendimiento y una flexibilidad superiores, lo que las hace ideales para el modelado