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.

Este es el tercer artículo de la serie "El lenguaje MQL4 para principiantes". Vamos a aprender a utilizar las funciones incorporadas en MQL4 y las funciones para trabajar con los indicadores técnicos. Estas últimas serán de vital importancia para el desarrollo posterior de sus propios Asesores Expertos e indicadores. Además, veremos un ejemplo sencillo sobre cómo hacer el seguimiento de las señales de trading para entrar al mercado, o para que nos entendamos, cómo utilizar correctamente los indicadores. Al final del artículo, aprenderá algo nuevo e interesante sobre el propio lenguaje.

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

Este es el cuarto artículo de la serie "El lenguaje MQL4 para Principiantes". Hoy vamos a aprender a escribir indicadores personalizados. Vamos a familiarizarnos con la clasificación de las funciones del indicador, veremos cómo estas características influyen en el indicador, aprenderemos nuevas funciones y la optimización y finalmente, vamos a escribir nuestros propios indicadores. Además, al final del artículo podrá encontrar consejos sobre el estilo de programación. Si este es el primer artículo "para principiantes" que está leyendo, quizá sería mejor que leyera los anteriores. Además, asegúrese de que ha entendido correctamente el material anterior, porque en este artículo no se explican los conceptos básicos.

Las series temporales de previsión financiera son un elemento imprescindible para cualquier actividad de inversión. El concepto de invertir, poner dinero ahora para obtener beneficios en el futuro, está basado en el concepto de predecir el futuro. Por lo tanto, las series temporales de previsión financiera forman la base de las actividades de toda la industria de la inversión; todos los intercambios organizados y otros sistemas de trading de instrumentos financieros.

Este indicador muestra las líneas de tendencia junto con los acontecimientos recientes que suceden en el mercado. Se desarrolla de acuerdo a las recomendaciones de Thomas Demark en lo relativo al análisis técnico. El indicador muestra la dirección de la tendencia actual y la penúltima dirección opuesta de la misma.

Este artículo trata de mostrar cómo utilizar las redes neuronales, a través de FANN2MQL, utilizando un ejemplo fácil: enseñando un patrón simple para la neuralnetwork y pruebar para ver si puede reconocer patrones que nunca ha visto.

El artículo contiene las consideraciones en relación a la creación de una librería DLL: el envase que habilitará la interacción de MetaTrader 4 y el paquete de escritorio matemático de MATLAB. Describe los errores y las maneras de resolverlos. Este artículo está destinado a programadores preparados en C/C++ que utilizan el compilador Borland C++ Builder 6.

En el artículo se describen los puntos TD y las líneas TD, inventados por Thomas DeMark. Se muestra su uso en la práctica. Asimismo, se demuestra el proceso de escritura de tres indicadores y dos expertos que usan las idea de Thomas DeMark.

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".