Chao Jie Shen / Perfil

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.

¿Qué diferencias hay entre los tres modos de simulación en MetaTrader 5, y qué deberíamos buscar particularmente? ¿Como tiene lugar la simulación de un EA haciendo trading en múltiples instrumentos al mismo tiempo? ¿Cuándo y cómo se calculan los valore del indicador durante la simulación, y cómo se gestionan los eventos? ¿Cómo se sincronizan las barras de diferentes instrumentos durante la simulación en un modo de "Solo precios de Apertura"? Este artículo dará respuestas a estas y otras cuestiones.

El artículo compara el tiempo y los resultados de la optimización del Asesor experto utilizando algoritmos genéticos y los que se obtienen con la búsqueda simple.

Instrucciones paso a paso sobre cómo organizar la transferencia de datos desde Matlab a MetaTrader 4 usando DDE.

El artículo describe los métodos para conocer mejor los resultados de la optimización del probador. También da algunos ejemplos que ayudan a evitar la "optimización perjudicial".

En este artículo veremos la implementación de los criterios del beneficio/disminución de fondos, con los resultados resumidos en un archivo desarrollado para el Asesor Experto Moving Average (Promedio móvil).

Muchos programas de análisis técnico permiten probar estrategias de trading sobre datos históricos. En la mayoría de los casos, las pruebas se realizan sobre datos ya terminados, sin intentar modelar la tendencia del precio. Se llevan a cabo de forma rápida, pero no de forma precisa.