Dmitriy Gizlyk / Perfil

En artículos anteriores, hemos usado el descenso de gradiente estocástico para entrenar una red neuronal utilizando una única tasa de aprendizaje para todas las neuronas de la red. En este artículo, proponemos al lector buscar métodos de aprendizaje adaptativo que nos permitan modificar la tasa de aprendizaje de cada neurona. Vamos a echar un vistazo a las ventajas y desventajas de este enfoque.

Ya hemos hablado sobre algunos tipos de redes neuronales y su implementación. En todos los casos, hemos usado el método de descenso de gradiente para entrenar las redes neuronales, lo cual implica la elección de una tasa de aprendizaje. En este artículo, queremos mostrar con ejemplos lo importante que resulta elegir correctamente la tasa de aprendizaje, y también su impacto en el entrenamiento de una red neuronal.

Ya hemos analizado algunos tipos de implementación de redes neuronales. Podemos ver con facilidad que se repiten las mismas operaciones para cada neurona de la red. Y aquí sentimos el legítimo deseo de aprovechar las posibilidades que ofrece la computación multihilo de la tecnología moderna para acelerar el proceso de aprendizaje de una red neuronal. En el presente artículo, analizaremos una de las opciones para tal implementación.

Continuamos nuestra inmersión en el mundo de las redes neuronales. En el presente artículo, hablaremos de las redes neuronales recurrentes. Este tipo de redes neuronales se ofrece para su utilización con series temporales, que son precisamente los gráficos de precios en la plataforma comercial MetaTrader 5.

Continuando el tema de la redes neuronales, proponemos al lector analizar las redes neuronales convolucionales. Este tipo de redes neuronales ha sido desarrollado para buscar objetos en una imagen. Asimismo, analizaremos cómo nos pueden ayudar al operar en los mercados financieros.

En el presente artículo, proseguiremos nuestro estudio de las redes neuronales, iniciado en el artículo anterior, y analizaremos un ejemplo de uso en los asesores de la clase CNet que hemos creado. Asimismo, analizaremos dos modelos de red neuronal que han mostrado resultados semejantes tanto en su tiempo de entrenamiento, como en la precisión de sus predicciones.

Cada vez que hablamos de inteligencia artificial, en nuestra cabeza surgen todo tipo de ideas fantásticas, y nos parece que se trata de algo complicado e inalcanzable. Sin embargo, cada día oímos hablar de la inteligencia artificial en nuestra vida diaria. En las noticias se escribe con cada vez mayor frecuencia sobre los logros en el uso de redes neuronales. En el presente artículo, queremos mostrar al lector lo sencillo que puede resultar para cualquiera crear una red neuronal y usar los logros de la inteligencia artificial en el trading.

El presente artículo es una continuación lógica del artículo anterior «Patrones de viraje: poniendo a prueba el patrón Pico/Valle doble». Ahora vamos a considerar otro patrón de reversión bastante bien conocido, llamado «Cabeza- Hombros», compararemos la eficacia del trading de ambos patrones e intentaremos combinar el trading con estos dos patrones en un sistema comercial único.

En la práctica del comercio, los tráders buscan con frecuencia los puntos de viraje de tendencia, puesto que precisamente en el momento en el que surge una tendencia, el precio tiene el mayor potencial de movimiento. Precisamente por ello, en la práctica del análisis técnico se analizan diferentes patrones de viraje. Uno de los más famosos y más utilizados en el patrón del pico/valle doble. En este artículo ofrecemos una variante de detección automática del patrón, y también ponemos a prueba su rentabilidad con datos históricos.

Desde hace mucho en el foro se discute la cuestión del uso de órdenes limitadas en vez de colocar el Take Profit estándar para la posición. ¿En qué consiste la ventaja de este enfoque y cómo se puede implementarlo en la negociación? En este artículo me gustaría proponerles mi propia visión de las respuestas a estas preguntas.

La principal ventaja de los robots comerciales es su funcionamiento ininterrumpido las 24 horas del día en un servidor VPS remoto. Pero a veces es necesario intervenir en su funcionamiento manualmente, y ahora no disponemos de acceso directo al servidor. ¿Podemos gestionar de forma remota el funcionamiento del asesor? En este artículo se presenta una de las variantes de control de robots a través de comandos externos.

No es ningún secreto que el éxito del funcionamiento de cualquier robot comercial depende de la correcta elección de sus parámetros (su optimización). Pero los parámetros óptimos para un intervalo temporal no siempre resultan los mejores en otro intervalo de la historia. Con frecuencia, asesores que son rentables en la simulación, dan pérdidas en tiempo real. Aquí nos surje la pregunta concerniente a la necesidad de optimizar continuamente. Allá donde aparece mucho trabajo rutinario, el hombre busca la forma de automatizarlo. En este artículo proponemos nuestro enfoque particular para solucionar esta tarea.

Existen diferenets estrategias comerciales. Unas buscan la dirección del movimiento y comercian según la tendencia. Otras definen los intervalos de las oscilaciones de precio y comercian dentro de estos corredores. Así que nos surge la pregunta, ¿podemos combinar los dos enfoques para aumentar la rentabilidad de nuestro comercio?

En el proceso del análisis técnico, a menudo a los traders se les plantea la tarea de comparar varias series temporales. La realización de este análisis requiere las herramientas correspondientes. En este artículo, yo propongo desarrollar una herramienta para el análisis gráfico y la búsqueda de las correlaciones entre dos y más series temporales.

El servicio de señales comerciales se desarrolla a pasos agigantados. A la hora de confiar nuestro dinero a un proveedor de señales, querríamos minimizar el riesgo de pérdida del depósito. Pero, ¿cómo aclararse entre semejante cantidad de señales? ¿Cómo encontrar precisamente aquella que nos reportará beneficios? En este artículo vamos a crear un método para analizar visualmente la historia de transacciones de las señales comrciales en el gráfico del instrumento.