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Aplicación de la selección de características localizadas en Python y MQL5
Aplicación de la selección de características localizadas en Python y MQL5
Este artículo explora un algoritmo de selección de características introducido en el artículo 'Local Feature Selection for Data Classification' de Narges Armanfard et al. El algoritmo se implementa en Python para construir modelos clasificadores binarios que pueden integrarse con aplicaciones de MetaTrader 5 para la inferencia.
Introducción a Connexus (Parte 1): ¿Cómo utilizar la función WebRequest?
Introducción a Connexus (Parte 1): ¿Cómo utilizar la función WebRequest?
Este artículo es el comienzo de una serie de desarrollos para una biblioteca llamada “Connexus” para facilitar las solicitudes HTTP con MQL5. El objetivo de este proyecto es brindarle al usuario final esta oportunidad y mostrarle cómo utilizar esta biblioteca auxiliar. Mi intención era hacerlo lo más sencillo posible para facilitar el estudio y ofrecer la posibilidad de desarrollos futuros.
Ejemplo de optimización estocástica y control óptimo
Ejemplo de optimización estocástica y control óptimo
Este Asesor Experto, llamado SMOC, que significa Stochastic Model Optimal Control (Modelo Estocástico de Control Óptimo), es un ejemplo sencillo de un avanzado sistema algorítmico de trading para MetaTrader 5. Utiliza una combinación de indicadores técnicos, control predictivo de modelos y gestión dinámica de riesgos para tomar decisiones comerciales. El EA incorpora parámetros adaptativos, dimensionamiento de posiciones basado en la volatilidad y análisis de tendencias para optimizar su rendimiento en diferentes condiciones de mercado.
Redes neuronales en el trading: Transformador contrastivo de patrones
Redes neuronales en el trading: Transformador contrastivo de patrones
El transformador contrastivo de patrones analiza la situación del mercado tanto a nivel de velas individuales como de patrones completos, lo cual contribuye a mejorar la calidad de modelado de las tendencias del mercado, mientras que el uso del aprendizaje por contraste para emparejar las representaciones de velas y patrones conduce a la autorregulación y a la mejora de la precisión de la predicción.
Implementación de un algoritmo de trading de negociación rápida utilizando SAR Parabólico (Stop and Reverse, SAR) y Media Móvil Simple (Simple Moving Average, SMA) en MQL5
Implementación de un algoritmo de trading de negociación rápida utilizando SAR Parabólico (Stop and Reverse, SAR) y Media Móvil Simple (Simple Moving Average, SMA) en MQL5
En este artículo, desarrollamos un Asesor Experto de trading de ejecución rápida en MQL5, aprovechando los indicadores SAR Parabólico (Stop and Reverse, SAR) y Media Móvil Simple (Simple Moving Average, SMA) para crear una estrategia de trading reactiva y eficiente. Detallamos la implementación de la estrategia, incluyendo el uso de los indicadores, la generación de señales y el proceso de prueba y optimización.
Creación de un asesor experto integrado de MQL5 y Telegram (Parte 5): Envío de comandos desde Telegram a MQL5 y recepción de respuestas en tiempo real
Creación de un asesor experto integrado de MQL5 y Telegram (Parte 5): Envío de comandos desde Telegram a MQL5 y recepción de respuestas en tiempo real
En este artículo, creamos varias clases para facilitar la comunicación en tiempo real entre MQL5 y Telegram. Nos centramos en recuperar comandos de Telegram, decodificarlos e interpretarlos y enviar respuestas apropiadas. Al final, nos aseguramos de que estas interacciones se prueben eficazmente y estén operativas dentro del entorno comercial.
Redes neuronales en el trading: Transformador con codificación relativa
Redes neuronales en el trading: Transformador con codificación relativa
El aprendizaje autosupervisado puede ser una forma eficaz de analizar grandes cantidades de datos no segmentados. El principal factor de éxito es la adaptación de los modelos a las particularidades de los mercados financieros, lo cual contribuye a mejorar el rendimiento de los métodos tradicionales. Este artículo le presentará un mecanismo alternativo de atención que permitirá considerar las dependencias y relaciones relativas entre los datos de origen.
Redes neuronales en el trading: Segmentación guiada (Final)
Redes neuronales en el trading: Segmentación guiada (Final)
Continuamos el trabajo iniciado en el artículo anterior sobre la construcción del marco RefMask3D usando herramientas MQL5. Este marco está diseñado para explorar de forma exhaustiva la interacción multimodal y analizar las características de una nube de puntos, seguida de la identificación del objeto de destino partiendo de la descripción proporcionada en lenguaje natural.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 37): Regresión de procesos gaussianos con núcleos Matérn y lineales
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 37): Regresión de procesos gaussianos con núcleos Matérn y lineales
Los núcleos lineales son la matriz más simple de su tipo utilizada en el aprendizaje automático para regresión lineal y máquinas de vectores de soporte. Por otro lado, el kernel Matérn es una versión más versátil de la función de base radial que analizamos en un artículo anterior, y es apto para mapear funciones que no son tan suaves como asumiría la RBF. Creamos una clase de señal personalizada que utiliza ambos núcleos para pronosticar condiciones largas y cortas.
El enfoque cuantitativo en la gestión de riesgos: Aplicación de un modelo VaR para la optimización de portafolios multidivisa con Python y MetaTrader 5
El enfoque cuantitativo en la gestión de riesgos: Aplicación de un modelo VaR para la optimización de portafolios multidivisa con Python y MetaTrader 5
Este artículo revelará el potencial del modelo Value at Risk (VaR) para optimizar un portafolio multidivisa. Usando el poder de Python y la funcionalidad de MetaTrader 5, hoy demostraremos cómo implementar el análisis VaR para la asignación eficiente de capital y la gestión de posiciones. Desde los fundamentos teóricos hasta la aplicación práctica, el artículo abarcará todos los aspectos de la aplicación de uno de los sistemas de cálculo del riesgo más sólidos, el VaR, a la negociación algorítmica.
Introducción a MQL5 (Parte 9): Comprensión y uso de objetos en MQL5
Introducción a MQL5 (Parte 9): Comprensión y uso de objetos en MQL5
Aprenda a crear y personalizar objetos gráficos en MQL5 utilizando datos actuales e históricos. Esta guía basada en proyectos le ayuda a visualizar operaciones y aplicar conceptos MQL5 de manera práctica, lo que facilita la creación de herramientas adaptadas a sus necesidades comerciales.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 36): Q-Learning con Cadenas de Markov
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 36): Q-Learning con Cadenas de Markov
El aprendizaje de refuerzo es uno de los tres principios principales del aprendizaje automático, junto con el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. Por lo tanto, se preocupa del control óptimo o de aprender la mejor política a largo plazo que se adapte mejor a la función objetivo. Con este telón de fondo, exploramos su posible papel en la información del proceso de aprendizaje de una MLP de un Asesor Experto montado por un asistente.
Ciclos y Forex
Ciclos y Forex
Los ciclos son de gran importancia en nuestras vidas. El día y la noche, las estaciones, los días de la semana y muchos otros ciclos de distinta naturaleza están presentes en la vida de cualquier persona. En este artículo, consideraremos los ciclos en los mercados financieros.
Optimización de la quimiotaxis bacteriana - Bacterial Chemotaxis Optimisation (BCO)
Optimización de la quimiotaxis bacteriana - Bacterial Chemotaxis Optimisation (BCO)
Este artículo presenta la versión original del algoritmo de optimización de la quimiotaxis bacteriana (BCO) y su versión modificada. Hoy veremos con detalle todas las diferencias, centrándonos en la nueva versión de BCOm, que simplifica el mecanismo de movimiento bacteriano, reduce la dependencia de la historia de cambios de posición y utiliza operaciones matemáticas más sencillas en comparación con la versión original, sobrecargada computacionalmente. También realizaremos pruebas y extraeremos conclusiones.
Algoritmo de Algas Artificiales (Artificial Algae Algorithm, AAA)
Algoritmo de Algas Artificiales (Artificial Algae Algorithm, AAA)
El artículo considera el Algoritmo de Algas Artificiales (Artificial Algae Algorithm, AAA) basado en procesos biológicos característicos de las microalgas. El algoritmo incluye movimiento en espiral, proceso evolutivo y adaptación, lo que le permite resolver problemas de optimización. El artículo analiza en profundidad los principios de funcionamiento del AAA y su potencial en la modelización matemática, destacando la conexión entre la naturaleza y las soluciones algorítmicas.
Gráficos del índice del dólar y del índice del euro — ejemplo de servicio en MetaTrader 5
Gráficos del índice del dólar y del índice del euro — ejemplo de servicio en MetaTrader 5
Como ejemplo de programa de servicio, consideraremos la creación y actualización de gráficos del índice del dólar (USDX) y del índice del euro (EURX). Al lanzar el servicio, comprobaremos la disponibilidad del instrumento sintético requerido, lo crearemos en caso de que no exista y lo colocaremos en la ventana de Observación del Mercado. A continuación, se creará la historia del instrumento sintético, de minutos y ticks, y se abrirá el gráfico del instrumento creado.
Búsqueda con restricciones — Tabu Search (TS).
Búsqueda con restricciones — Tabu Search (TS).
En este artículo se analiza el algoritmo de búsqueda tabú, uno de los primeros y más conocidos métodos de la metaheurística. Hoy mostraremos con detalle cómo funciona el algoritmo, empezando por la selección de una solución inicial y la exploración de las opciones vecinas, centrándonos en el uso de la lista tabú. El artículo abarcará los aspectos clave del algoritmo y sus características.
Algoritmo de optimización de sociedad anárquica (Anarchic Society Optimization, ASO)
Algoritmo de optimización de sociedad anárquica (Anarchic Society Optimization, ASO)
En este artículo, nos familiarizaremos con el algoritmo de optimización de sociedad anárquica (Anarchic Society Optimization, ASO) y discutiremos cómo un algoritmo basado en el comportamiento irracional y aventurero de los participantes en una sociedad anárquica (un sistema anómalo de interacción social libre de poder centralizado y varios tipos de jerarquías) es capaz de explorar el espacio de soluciones y evitar las trampas del óptimo local. El artículo presenta una estructura ASO unificada aplicable tanto a problemas continuos como discretos.
Del básico al intermedio: Array (III)
Del básico al intermedio: Array (III)
En este artículo, veremos cómo trabajar con arrays en MQL5, hasta el punto de transferir información entre funciones y procedimientos mediante arrays. El objetivo es prepararte para lo que se verá y explicará en artículos futuros. No obstante, es extremadamente recomendable que estudies muy bien lo que se mostrará en este artículo.
Del básico al intermedio: Array (IV)
Del básico al intermedio: Array (IV)
En este artículo, veremos cómo podemos hacer algo muy parecido a lo que se encuentra en lenguajes como C, C++ y Java. Se trata de enviar un número casi infinito de parámetros dentro de una función o procedimiento. Aunque, aparentemente, se trate de un tema avanzado. En mi opinión, lo que se verá aquí puede ser implementado con facilidad por cualquier persona que haya comprendido los conceptos anteriores. Siempre y cuando se hayan comprendido los conceptos vistos anteriormente. El contenido expuesto aquí tiene un propósito puramente didáctico. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea aprender y estudiar los conceptos mostrados.
Del básico al intermedio: Array (II)
Del básico al intermedio: Array (II)
En este artículo, veremos qué es un array dinámico y un array estático. ¿Existe diferencia entre usar uno u otro? ¿O ambos son siempre lo mismo? ¿Cuándo debo usar uno y cuándo usar el otro? ¿Y los arrays constantes? ¿Por qué existen y cuál es el riesgo que corro, cuando no inicializo todos los valores de un array? Suponiendo que serán iguales a cero. El contenido expuesto aquí tiene un propósito puramente didáctico. En ningún caso debe considerarse como una aplicación final, si el objetivo no es el estudio de los conceptos mostrados aquí.
Redes neuronales en el trading: Modelo Universal de Generación de Trayectorias (UniTraj)
Redes neuronales en el trading: Modelo Universal de Generación de Trayectorias (UniTraj)
La comprensión del comportamiento de los agentes es importante en distintos ámbitos, pero la mayoría de los métodos se centran en una única tarea (comprensión, eliminación del ruido, predicción), lo cual reduce su eficacia en escenarios del mundo real. En este artículo, propongo al lector introducir un modelo capaz de adaptarse a diferentes tareas.
Algoritmo de optimización basado en la migración animal (Animal Migration Optimization, AMO)
Algoritmo de optimización basado en la migración animal (Animal Migration Optimization, AMO)
El artículo está dedicado al algoritmo AMO, que modela la migración estacional de los animales en busca de condiciones óptimas para la vida y la reproducción. Las principales características de AMO incluyen el uso de vecindad topológica y un mecanismo de actualización probabilística, lo que lo hace fácil de implementar y flexible para diversas tareas de optimización.