Artículos, Biblioteca - página 16

Artículo publicado Indicador de fuerza y dirección de la tendencia en barras 3D : Hoy estudiaremos un nuevo enfoque del análisis de las tendencias del mercado basado en la visualización tridimensional y el análisis tensorial de la microestructura del mercado. A primera vista, poco podemos añadir

Artículo publicado Reimaginando las estrategias clásicas en MQL5 (Parte XI): Cruce de medias móviles (II) : Las medias móviles y el oscilador estocástico podrían utilizarse para generar señales de trading que sigan la tendencia. Sin embargo, estas señales solo se observarán después de que se haya

Artículo publicado Redes neuronales en el trading: Modelos con transformada de wavelet y atención multitarea (Final) : En el artículo anterior, analizamos los fundamentos teóricos y pusimos en práctica los planteamientos del framework Multitask-Stockformer, que combina la transformada de wavelet y

Artículo publicado Ingeniería de características con Python y MQL5 (Parte II): El ángulo del precio : Hay muchas publicaciones en el foro MQL5 pidiendo ayuda para calcular la pendiente de los cambios de precios. Este artículo demostrará una forma posible de calcular el ángulo formado por los cambios

VWAP bands : Franjas de volumen ponderado. Autor: Mladen Rakic

Artículo publicado Redes neuronales en el trading: Modelos con transformada de wavelet y atención multitarea : Le proponemos familiarizarse con un framework que combina la transformada de wavelet y el modelo multitarea Self-Attention con el objetivo de mejorar la capacidad de respuesta y la

Artículo publicado Del básico al intermedio: Recursividad : En este artículo, veremos un concepto de programación muy interesante y bastante divertido, aunque debe ser tratado con extremo respeto, ya que un mal uso o un mal entendimiento del mismo convierte programas relativamente simples en algo

Artículo publicado 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

Artículo publicado ¡Visualice esto! La biblioteca gráfica en MQL5 como un análogo de plot en el lenguaje R : A la hora de investigar y estudiar patrones, la representación visual con la ayuda de gráficos juega un papel fundamental. En los lenguajes populares de programación en la comunidad

Ping : El indicador muestra el retraso de cotizaciones en tiempo real dentro del propio terminal. Autor: fxsaber

Artículo publicado Redes neuronales en el trading: Framework comercial híbrido con codificación predictiva (Final) : Continuamos nuestro análisis del sistema comercial híbrido StockFormer, que combina codificación predictiva y algoritmos de aprendizaje por refuerzo para el análisis de series

Artículo publicado Análisis de múltiples símbolos con Python y MQL5 (Parte II): Análisis de componentes principales para la optimización de carteras : La gestión del riesgo de las cuentas de trading es un reto para todos los operadores. ¿Cómo podemos desarrollar aplicaciones de trading que aprendan

Artículo publicado Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 18): Automatización de la selección de grupos considerando el periodo forward : Seguimos automatizando los pasos que antes realizábamos manualmente. Esta vez regresaremos a la automatización de la segunda etapa, es decir, a la

Renko 2.0 Offline : Es un Asesor Experto no comercial que genera la información sobre el símbolo personalizado en el gráfico de un minuto. Autor: Guilherme Santos

Artículo publicado Asesores Expertos Auto-Optimizables con MQL5 y Python (Parte VI): Cómo aprovechar el doble descenso profundo : El aprendizaje automático tradicional enseña a los profesionales a estar atentos para no sobreajustar sus modelos. Sin embargo, esta ideología está siendo cuestionada por

Smart Trend Follower : Este EA está diseñado para seguir automáticamente las tendencias del mercado utilizando señales de los indicadores Media Móvil y Oscilador Estocástico. El EA detecta señales de compra y venta utilizando cruces de MA y confirma la tendencia con el Estocástico. Además, el EA

Artículo publicado Selección de características y reducción de dimensionalidad mediante componentes principales : El artículo profundiza en la implementación de un algoritmo modificado de análisis de componentes por selección ascendente, inspirándose en la investigación presentada en «Forward

Artículo publicado Ingeniería de características con Python y MQL5 (Parte I): Predicción de medias móviles para modelos de IA de largo plazo : Las medias móviles son, con diferencia, los mejores indicadores para que nuestros modelos de IA realicen predicciones. Sin embargo, podemos mejorar aún más

Artículo publicado Criterios de tendencia en el trading : Las tendencias son una parte importante de muchas estrategias comerciales. En este artículo analizaremos algunas de las herramientas utilizadas para identificar tendencias y sus características. Comprender e interpretar correctamente las

Artículo publicado 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

Artículo publicado Desarrollo de asesores expertos autooptimizables en MQL5 : Construya asesores expertos que miren hacia delante y se ajusten a cualquier mercado. El desarrollo de un bot de negociación que pueda ajustarse a las condiciones actuales del mercado es clave para la estabilidad de las

Artículo publicado Asesores Expertos Auto-Optimizables con MQL5 y Python (Parte III): Descifrando el algoritmo del Boom 1000 : En esta serie de artículos, analizamos cómo podemos construir Asesores Expertos capaces de adaptarse de forma autónoma a las condiciones dinámicas del mercado. En el

Artículo publicado Solicitudes en Connexus (Parte 6): Creación de una solicitud y respuesta HTTP : En este sexto artículo de la serie de la biblioteca Connexus, nos centraremos en una solicitud HTTP completa, cubriendo cada componente que la conforma. Crearemos una clase que represente la solicitud

Artículo publicado Redes neuronales: así de sencillo (Parte 84): Normalización reversible (RevIN) : Hace tiempo que sabemos que el preprocesamiento de los datos de origen desempeña un papel fundamental en la estabilidad del entrenamiento de los modelos. Y para el procesamiento en línea de datos de

Artículo publicado Redes neuronales: así de sencillo (Parte 67): Utilizamos la experiencia adquirida para afrontar nuevos retos : En este artículo, seguiremos hablando de los métodos de recopilación de datos en una muestra de entrenamiento. Obviamente, en el proceso de entrenamiento será necesaria

Artículo publicado Redes neuronales en el trading: Framework comercial híbrido con codificación predictiva (StockFormer) : Hoy le presentamos el StockFormer, un sistema comercial híbrido que combina algoritmos de codificación predictiva y de aprendizaje por refuerzo (RL). El framework utiliza 3

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 Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 1): Proyector de gráficos : Este proyecto tiene como objetivo aprovechar el lenguaje MQL5 para desarrollar un conjunto integral de herramientas de análisis para MetaTrader 5. Estas herramientas

Artículo publicado Redes neuronales en el trading: Modelo hiperbólico de difusión latente (Final) : El uso de procesos de difusión anisotrópica para codificar los datos de origen en un espacio latente hiperbólico, como se propone en el framework HypDIff, ayuda a preservar las características

Artículo publicado Redes neuronales: así de sencillo (Parte 25): Practicando el Transfer Learning : En los últimos dos artículos, hemos creado una herramienta que nos permite crear y editar modelos de redes neuronales. Ahora es el momento de evaluar el uso potencial de la tecnología de Transfer