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Fractal ZigZag para MetaTrader 5
Este indicador es una versión de FractalZigZagNoRepaint para MQL5, que muestra los máximos y mínimos locales
Artículos
Applying Localized Feature Selection in Python and MQL5 para MetaTrader 5
This article explores a feature selection algorithm introduced in the paper 'Local Feature Selection for Data Classification' by Narges Armanfard et al. The algorithm is implemented in Python to build binary classifier models that can be integrated with MetaTrader 5 applications for inference
Pattern Recognition Using Dynamic Time Warping in MQL5 para MetaTrader 5
In this article, we discuss the concept of dynamic time warping as a means of identifying predictive patterns in financial time series. We will look into how it works as well as present its implementation in pure MQL5
Causal analysis of time series using transfer entropy para MetaTrader 5
In this article, we discuss how statistical causality can be applied to identify predictive variables. We will explore the link between causality and transfer entropy, as well as present MQL5 code for detecting directional transfers of information between two variables
Eigenvectors and eigenvalues: Exploratory data analysis in MetaTrader 5 para MetaTrader 5
In this article we explore different ways in which the eigenvectors and eigenvalues can be applied in exploratory data analysis to reveal unique relationships in data
Integrating Hidden Markov Models in MetaTrader 5 para MetaTrader 5
In this article we demonstrate how Hidden Markov Models trained using Python can be integrated into MetaTrader 5 applications. Hidden Markov Models are a powerful statistical tool used for modeling time series data, where the system being modeled is characterized by unobservable (hidden) states. A
Un algoritmo de selección de características que utiliza aprendizaje basado en energía en MQL5 puro para MetaTrader 5
En este artículo presentamos la implementación de un algoritmo de selección de características descrito en un artículo académico titulado "FREL: Un algoritmo de selección de características estable", llamado Ponderación de características como aprendizaje regularizado basado en energía
El método de manejo de datos en grupo: implementación del algoritmo combinatorio en MQL5 para MetaTrader 5
En este artículo continuamos nuestra exploración de la familia de algoritmos del método de manejo de datos en grupo, con la implementación del algoritmo combinatorio junto con su encarnación refinada, el algoritmo combinatorio selectivo en MQL5
El método de agrupamiento para el manejo de datos: Implementación del algoritmo iterativo multicapa en MQL5 para MetaTrader 5
En este artículo describimos la implementación del algoritmo iterativo multicapa del método de agrupamiento para el manejo de datos en MQL5
Aplicamos el coeficiente generalizado de Hurst y la prueba del coeficiente de varianza en MQL5 para MetaTrader 5
En este artículo, discutiremos cómo utilizar el coeficiente generalizado de Hurst y la prueba del coeficiente de varianza para analizar el comportamiento de las series de precios en MQL5
Implementación en MQL5 de la prueba de Augmented Dickey-Fuller (ADF) para MetaTrader 5
En este artículo demostramos la implementación de la prueba Dickey-Fuller aumentada (ADF, por sus siglas en inglés), y la aplicamos para realizar pruebas de cointegración utilizando el método Engle-Granger