Historia del desarrollo de MQL5.community

Continuamos estudiando los métodos de aprendizaje automático. En este artículo, iniciaremos otro gran tema llamado «Aprendizaje por refuerzo». Este enfoque permite a los modelos establecer ciertas estrategias para resolver las tareas. Esperamos que esta propiedad del aprendizaje por refuerzo abra nuevos horizontes para la construcción de estrategias comerciales.

En este artículo, analizaremos algunos algoritmos que nos permitirán crear nuestro propio indicador técnico. Asimismo, veremos cómo, con unos supuestos iniciales muy sencillos, podremos obtener resultados bastante complejos e interesantes.

En el artículo anterior, comenzamos a estudiar las redes neuronales con conexión directa, pero hay algunas cosas que quedaron sin resolver. Una de ellas es el diseño de la arquitectura. Por ello, en el presente artículo, veremos cómo diseñar una red neuronal flexible, teniendo en cuenta los datos de entrada, el número de capas ocultas y los nodos de cada red.

En este artículo, le mostraremos cómo calcular el beneficio o las pérdidas totales de cualquier operación, incluyendo la comisión y el swap. Hoy crearemos un modelo matemático más preciso, escribiremos el código basado en él y lo compararemos con un referente. También intentaremos meternos analizar los entresijos de la función principal de MQL5 para calcular el beneficio y llegaremos al fondo de todos los valores necesarios de la especificación.

En los últimos dos artículos, hemos creado una herramienta que nos permite crear y editar modelos de redes neuronales. Ahora es el momento de evaluar el uso potencial de la tecnología de Transfer Learning en ejemplos prácticos.

Artículo de introducción a los algoritmos de optimización (AO). Clasificación. En el artículo, intentaremos crear un banco de pruebas (un conjunto de funciones) que servirá en el futuro para comparar los AO entre sí, e incluso, quizás, para identificar el algoritmo más universal de todos los ampliamente conocidos.

Bienvenidos a un nuevo artículo de la serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. En esta ocasión, hablaremos sobre el índice de fuerza alcista Bulls Power y crearemos un sistema comercial basado en sus indicadores.

En este artículo, continuaremos desarrollando el objeto WinForm TabControl: hoy crearemos la clase de objeto de pestaña, haremos posible la disposición de los encabezados de las pestañas en varias filas y añadiremos los métodos para trabajar con las pestañas del objeto.

En el último artículo, creamos una herramienta capaz de crear y editar arquitecturas de redes neuronales. Hoy querríamos proponerles continuar con el desarrollo de esta herramienta, para lograr que resulte más fácil de usar. En cierto modo, esto se aleja un poco de nuestro tema, pero estará de acuerdo con que la organización del espacio de trabajo desempeña un papel importante en el resultado final.