Chao Jie Shen / Perfil

No soy un programador profesional. Y por ello, el principio "ir de lo simple a lo complejo" es muy importante para mí cuando trabajo en el desarrollo de sistemas de trading. ¿Qué es exactamente simple para mí? En primer lugar, es la visualización del proceso de creación del sistema y la lógica de su funcionamiento. También es un mínimo de código escrito manualmente. En este artículo intentaré crear y probar el sistema de trading basado en un paquete de Matlab, y a continuación escribiré un Expert Advisor para MetaTrader 5. Los datos históricos de MetaTrader 5 se usarán en el proceso de prueba.

El proceso de optimización consume muchos recursos del ordenador o del crédito que tengamos en nuestra cuenta de MQL5.community. Este artículo apunta algunas ideas sencillas que pongo en práctica para simplificar o completar el fabuloso sistema optimizador que ofrece MT5, extraídas de mil lecturas en la documentación, en el foro y en artículos.

¡Hola, apreciado lector! En este artículo intentaré explicarle y mostrarle cómo puede dominar, de forma fácil y rápida, los principios necesarios para crear Expert Advisors, trabajar con indicadores, etc. Está destinado a principiantes y no se utilizarán ejemplos difíciles o complejos.

Este artículo resume y sistematiza los principios para la creación de algoritmos de sistemas de trading. El artículo aborda el diseño del algoritmo del experto. Como ejemplo, se aborda la clase CExpert Advisor, que se puede utilizar para un desarrollo rápido y sencillo de los sistemas de trading.

El objetivo de este artículo es presentar soluciones ya preparadas para publicar pronósticos usando MetaTrader 5. Cubre un gran espectro de ideas: desde el uso de páginas web dedicadas para publicar declaraciones de MetaTrader hasta la configuración de una página web propia prácticamente sin experiencia en programación, y finalmente, también, integración con una red social de servicios de microblogging que permitirá a muchos lectores unirse y seguir los pronósticos. Todas las soluciones aquí presentadas son 100% gratuitas y las puede poner en práctica cualquiera con un conocimiento básico de servicios de correo electrónico y FTP (Protocolo de Transferencia de Archivos, por sus siglas en inglés). No hay obstáculos para el uso de las mismas técnicas para servicios de pronóstico de hosting profesional y trading comercial.

Encontrar reglas para un sistema de trading y programarlas en un Expert Advisor es la mitad del trabajo. De algún modo, hay que corregir el funcionamiento del Expert Advisor, ya que acumula los resultados del trading. En este artículo se describe una de las metodologías que permite mejorar el rendimiento de un Expert Advisor a través de una retroalimentación que mide la pendiente de la curva de balance.

Si los programas especializados de nueroredes para el trading le parecen caros o complicados (o al contrario, primitivos), entonces pruebe NeuroPro, está en ruso, es gratuito y contiene el conjunto ideal de posibilidades para los aficionados. Prodrá familiarizarse con su uso en MetaTrader 5 en este artículo.

El precio de mercado se forma mediante un equilibrio estable entre oferta y demanda, que a su vez depende de una variedad de factores económicos, políticos y psicológicos. Las diferencias en su naturaleza, así como las causas de influencia de estos factores, hacen que sea difícil considerar directamente todos los componentes. Este artículo llevará a cabo un intento de predecir el precio de mercado basándose en un elaborado modelo de regresión.

En este artículo, el autor habla sobre cálculos evolucionarios con el uso de un algoritmo genético personalmente desarrollado. Demuestra el funcionamiento de un algoritmo, usando ejemplos, y facilita recomendaciones prácticas para su uso.

En el artículo estudiaremos la cuestión del uso del análisis regresivo múltiple de datos de la estadística macroeconómica y el análisis de la influencia de estos datos en el curso de las divisas, sobre el ejemplo de la pareja EURUSD. La utilización de tal tipo de análisis permite automatizar la realización del análisis fundamental, que se convertirá en algo accesible para prácticamente cualquiera, incluso para un trader principiante.

Ahora sabemos que la función densidad de probabilidad (PDF) de un ciclo de mercado no recuerda a una gausiana sino más bien a una PDF de una onda senoidal y la mayoría de indicadores asumen que la PDF del ciclo del mercado es gausiana, por lo que necesitamos conocer una forma de "corregir" eso. La solución es usar la transformada de Fisher. La transformada de Fisher cambia una PDF de cualquier forma de onda en otra aproximadamente gausiana. Este artículo describe las matemáticas que hay tras la transformada de Fisher y la transformada inversa de Fisher y su aplicación al trading. Se presenta y evalúa un módulo de señal de trading propio basado en la transformada de Fisher inversa.

Este artículo trata las distribuciones de probabilidad (normal, log-normal, binomial, logística, exponencial, distribución Cauchy, distribución Student's t, distribución Laplace, distribución Poisson, distribución de Secante Hiperbólico, distribución Beta y Gamma) de variables aleatorias usadas en Estadísticas Aplicadas. También trata las clases para gestionar estas distribuciones.

En este artículo vamos a desarrollar una herramienta para el análisis de informes de la CFTC (Commodity Futures Trading Commission). Vamos a resolver los siguientes problemas: desarrollar un indicador que permita el uso de los datos de los informes de la CFTC directamente de los archivos de datos suministrados por la Comisión sin necesidad de un procesado o conversión intermedia. Además puede usarse para diferentes finalidades: para trazar los datos como un indicador, para proceder con los datos en los demás indicadores, en los scripts para el análisis automatizado y en los Expert Advisors para su uso en las estrategias de trading.

El cálculo de parámetros estadísticos de una secuencia es muy importante, puesto que la mayoría de los modelos y métodos matemáticos se basan en suposiciones simples. Por ejemplo, la normalidad de la ley de distribución o valor de dispersión, u otros parámetros. Por tanto, al analizar y pronosticar series cronológicas necesitamos una herramienta simple y conveniente que nos permita calcular de forma rápida y clara los principales parámetros estadísticos. Este artículo describe brevemente los parámetros estadísticos más sencillos de secuencias aleatorias y varios métodos de su análisis visual. Ofrece además la implementación de estos métodos en MQL5 y los métodos de visualización del resultado de los cálculos usando la aplicación Gnuplot.

Hay muchos criterios que permiten determinar el rendimiento y la rentabilidad de un sistema de trading. No obstante, los traders están siempre dispuestos a poner a prueba de choque cualquier sistema. En este artículo se explica cómo se pueden utilizar las estadísticas basadas en la medida del rendimiento, en la plataforma MetaTrader 5. Se incluye la clase para convertir la interpretación de las estadísticas para traders a una que no se contradice con la descripción presente en el libro "Statistika dlya traderov" (Estadísticas para traders) escrito por S.V. Bulashev. Se incluye también un ejemplo de optimización de una función personalizada.

¿Cuántos procesadores tiene tu ordenador? ¿Cuántos ordenadores puedes usar para optimizar una estrategia de trading? Aquí mostraremos cómo usar la red en la nube de MQL5 para acelerar los cálculos recibiendo la capacidad de procesamiento a través de la red mundial con solo el clic de un ratón. La frase "el tiempo es dinero" se hace más evidente aun con el paso de los años, y no podemos permitirnos esperar para realisar cálculos importantes durante decenas de horas o incluso días.

MetaTrader 5 permite efectuar modelaciones de comercio automático en el téster de estrategias que lleva incorporado, con la ayuda de expertos en el lenguaje MQL5. Dicha modelación es conocida como testado de expertos, y se puede llevar a cabo de manera simultánea con la ayuda de la optimización de varios flujos y con multitud de instrumentos. Para que sea posible una comprobación minuciosa, es necesario generar ticks en base al historial al minuto disponible. En este artículo se describe con detalle el algoritmo según el cual se generan los ticks para el historial de tests en el terminal de cliente de MetaTrader 5.

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.