Los artículos más leídos durante la semana
Random Decision Forest en el aprendizaje reforzado
Random Forest (RF) (en castellano, Bosques Aleatorios) con aplicación del bagging es uno de los métodos del aprendizaje automático más fuerte, que cede un poco ante el boosting del gradiente (Potenciación del gradiente). En este artículo, se realiza el intento de desarrollar un sistema comercial autoenseñable, que toma decisiones a base de la experiencia adquirida de la interacción con el mercado.
Trabajando con los resultados de la optimización mediante la interfaz gráfica
Continuamos desarrollar el tema del procesamiento y el análisis de los resultados de la optimización. Ahora nuestra tarea consiste en seleccionar 100 mejores resultados de la optimización y mostrarlos en la tabla de la interfaz gráfica. Hagamos que el usuario obtenga el gráfico del balance de multisímbolos y de la reducción (drawdown) en gráficos separados seleccionando una fila de la tabla de los resultados de la optimización.
Sincronización de varios gráficos del mismo símbolo en timeframes diferentes
Para tomar decisiones sobre la realización de las transacciones, a menudo es necesario analizar simultáneamente los gráficos en el proceso del trading. Además, los gráficos disponen de los objetos del análisis gráfico. Es bastante incómodo colocar los mismos objetos en todos los gráficos. En este artículo, yo propongo automatizar la clonación de los objetos en los gráficos.