Tu Lin Jiang / Perfil

La programación orientada a objetos permite crear un código más compacto, fácil de leer y modificar. Le presentamos un ejemplo para tres modelos ONNX.

Ya ha pasado más de un año desde que surgiese en MQL5 la posibilidad de escribir programas para OpenCL. Sin embargo, ni mucho menos todos los usuarios han valorado como merecen las posibilidades que brinda el uso de cálculos paralelos en sus asesores, indicadores y scripts. Este artículo pretende ayudarle a configurar OpenCL en su computadora personal, de manera que usted pueda probar esta tecnología por sí mismo en el terminal comercial MetaTrader 5.

El artículo describe un método de creación automatizada de la red neuronal de Asesores Expertos usando MQL5 Wizard y el generador Hlaiman de Asesores Expertos. Le muestra cómo puede empezar a trabajar fácilmente con redes neuronales, sin tener que aprender todo el contenido de la información teórica y escribir su propio código.

En este artículo vamos a describir la definición programática de uno de los modelos de continuación del movimiento. La base del trabajo viene constituida por dos ondas: la principal y la de corrección. Como extremos se usarán fractales, además de los llamados fractales potenciales, los extremos que no se han formado aún como fractales.

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.

Hoy en día, cualquier operador ha oído hablar de las redes neuronales y conoce las ventajas de su utilización. La mayoría de ellos creen que quien puede trabajar con redes neuronales es una especie de superman. En este artículo intentaré explicarle la arquitectura de la red neuronal, describir sus aplicaciones y dar ejemplos de su uso práctico.

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.

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.

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.

Mediante el trading virtual, puede crear un Asesor Experto adaptativo que llevará a cabo la activación y desactivación de operaciones en el mercado real. ¡Combinar varias estrategias en un sólo Asesor Experto! Su Asesor Experto multisistema elegirá automáticamente la mejor estrategia de trading para operar en el mercado real en base a la rentabilidad de las operaciones virtuales. Este método permite reducir la disminución e incrementar la rentabilidad de sus operaciones en el mercado. ¡Experimente y comparta sus resultados con los demás! Creo que hay mucha gente interesada en conocer sus estrategias.

El objetivo de este artículo es para que los principiantes cocinen tartas "multicapas".