Historia del desarrollo de MQL5.community

En este artículo describimos la implementación del algoritmo iterativo multicapa del método de agrupamiento para el manejo de datos en MQL5.

Aprenda cómo puede adelantarse a cualquier mercado en el que desee operar, independientemente de su nivel actual de habilidad.

El polinomio de Newton, que crea ecuaciones cuadráticas a partir de un conjunto de unos pocos puntos, es un enfoque arcaico pero interesante para observar una serie temporal. En este artículo tratamos de explorar qué aspectos podrían ser de utilidad para los operadores desde este enfoque, así como abordar sus limitaciones.

En nuestros modelos, a menudo utilizamos varios algoritmos de atención. Y, probablemente, lo más frecuente es utilizar transformadores. Su principal desventaja es la necesidad de recursos. En este artículo, estudiaremos un nuevo algoritmo que puede ayudar a reducir los costes informáticos sin perder calidad.

Este artículo continúa con el tema de la predicción del próximo movimiento de los precios. Le invito a conocer la arquitectura del Transformador Multifuturo. Su idea principal es descomponer la distribución multimodal del futuro en varias distribuciones unimodales, lo que permite simular eficazmente varios modelos de interacción entre agentes en la escena.

En este artículo, continuaremos desarrollando los elementos gráficos de la librería DoEasy, y añadiremos el desplazamiento vertical de los controles del objeto formulario y algunas funciones y métodos útiles que serán necesarios más adelante.

En este artículo examinaremos los sistemas comerciales que utilizan un concepto muy importante de los mercados financieros: la volatilidad. Asimismo, estudiaremos un sistema comercial basado en el Canal de Keltner, incluyendo su implementación en código y sus pruebas con varios activos.

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.

Los modelos que creamos son cada vez más grandes y complejos. Esto aumenta los costes no sólo de su formación, sino también de su funcionamiento. Sin embargo, el tiempo necesario para tomar una decisión suele ser crítico. A este respecto, consideremos los métodos para optimizar el rendimiento del modelo sin pérdida de calidad.

Continuación del artículo anterior como desarrollo de la idea de grupos sociales. El nuevo artículo investiga la evolución de los grupos sociales mediante algoritmos de reubicación y memoria. Los resultados ayudarán a comprender la evolución de los sistemas sociales y a aplicarlos a la optimización y la búsqueda de soluciones.

Como se explicó en la parte teórica, necesitamos usar regresiones lineales y derivadas cuando trabajamos con redes neuronales. ¿Pero por qué? La razón es que la regresión lineal es una de las fórmulas más simples que existen. Básicamente, una regresión lineal es solo una función afín. Sin embargo, cuando hablamos de redes neuronales, no nos interesan los efectos de la recta de regresión lineal. Lo que nos interesa es la ecuación que genera dicha recta. La recta generada poco importa. ¿Pero sabes cuál es la ecuación principal que hay que comprender? Si no, lee este artículo para empezar a comprenderlo.

Como el objetivo aquí es ser didáctico. Mantendré las cosas en su forma más sencilla. Es decir, implementaremos solo lo necesario: la multiplicación de matrices. Verás que esto será suficiente para simular la multiplicación de una matriz por un escalar. La gran dificultad que muchas personas tienen a la hora de implementar un código utilizando la factorización de matrices es que, a diferencia de una factorización escalar, donde en casi todos los casos el orden de los factores no altera el resultado, cuando se usan matrices, la cosa no es así.

En este artículo, examinaremos la teoría de la inferencia causal utilizando el aprendizaje automático, así como la implementación del enfoque personalizado en Python. La inferencia causal y el pensamiento causal tienen sus raíces en la filosofía y la psicología y desempeñan un papel importante en nuestra comprensión de la realidad.