Historia del desarrollo de MQL5.community

Aplicación práctica de las redes neuronales en el trading

En el presente artículo, analizaremos los momentos esenciales de la implementación de las redes neuronales y el terminal comercial para crear un robot comercial plenamente funcinal.

Aplicación práctica de las redes neuronales en el trading. Pasamos a la práctica

En el presente artículo, ofrecemos la descripción y las instrucciones del uso práctico de los módulos de red neuronal en la plataforma Matlab. Asimismo, comentaremos los aspectos principales de la construcción de un sistema comercial con uso de modelos de redes neuronales (RN). Para que resulte más fácil familiarizarse con el complejo de elementos comprimidos para el presente artículo, hemos tenido que modernizarlo de forma que se puedan compatibilizar varias funciones del modelo de RN.

Conjunto de instrumentos para el marcado manual de gráficos y comercio (Parte I). Preparación - descripción de la estructura y clase de funciones auxiliares

En este artículo, comenzaremos a describir el conjunto para el marcado gráfico con la ayuda de atajos de teclado. Es un herramienta muy cómoda: con solo pulsar un botón, aparecerá una línea de tendencia, el abanico de Fibonacci con los parámetros necesarios, etcétera. Asimismo, tendremos la posibilidad de alternar marcos temporales, cambiar el orden de las "capas" de los objetos o eliminar todos los objetos de un gráfico.

Aplicación práctica de las redes neuronales en el trading

En el presente artículo, analizaremos los momentos esenciales de la implementación de las redes neuronales y el terminal comercial para crear un robot comercial plenamente funcinal.

Analizando los parámetros estadísticos de los indicadores

El análisis técnico implementa ampliamente los indicadores mostrando las cotizaciones básicas "más claramente" y permitiendo a los operadores realizar el análisis y la predicción del movimiento de precios del mercado. Es bastante obvio que no tiene sentido usar los indicadores y mucho menos aplicarlos a la creación de sistemas de trading, a menos que podamos resolver los problemas relativos a la transformación de las cotizaciones iniciales y la credibilidad del resultado obtenido. En este artículo mostramos que hay serias razones para dicha conclusión.

Aplicación práctica de las redes neuronales en el trading. Pasamos a la práctica

En el presente artículo, ofrecemos la descripción y las instrucciones del uso práctico de los módulos de red neuronal en la plataforma Matlab. Asimismo, comentaremos los aspectos principales de la construcción de un sistema comercial con uso de modelos de redes neuronales (RN). Para que resulte más fácil familiarizarse con el complejo de elementos comprimidos para el presente artículo, hemos tenido que modernizarlo de forma que se puedan compatibilizar varias funciones del modelo de RN.