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Factorización de matriсes: un modelado más práctico
Factorización de matriсes: un modelado más práctico
Es muy probable que no te hayas dado cuenta de que el modelado de las matrices era un tanto extraño, ya que no se indicaban filas y columnas, solo columnas. Esto resulta muy raro al leer un código que realiza factorizaciones de matrices. Si esperabas ver las filas y columnas indicadas, podrías haberte sentido bastante confundido al intentar implementar la factorización. Además, esa forma de modelar las matrices no es, ni de cerca, la mejor manera. Esto se debe a que, cuando modelamos matrices de esa forma, nos enfrentamos a ciertas limitaciones que nos obligan a usar otras técnicas o funciones que no serían necesarias si el modelado se realiza de manera más adecuada.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 10). El RBM no convencional
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 10). El RBM no convencional
Las máquinas de Boltzmann restringidas (RBM, Restrictive Boltzmann Machines) son, en el nivel básico, una red neuronal de dos capas que es competente en la clasificación no supervisada a través de la reducción de la dimensionalidad. Tomamos sus principios básicos y examinamos si lo rediseñamos y entrenamos de forma poco ortodoxa, podríamos obtener un filtro de señal útil.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 24): Predicción de series temporales de divisas mediante modelos de IA convencionales
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 24): Predicción de series temporales de divisas mediante modelos de IA convencionales
En los mercados de divisas es muy difícil predecir la tendencia futura sin tener una idea del pasado. Muy pocos modelos de aprendizaje automático son capaces de hacer predicciones futuras considerando valores pasados. En este artículo, vamos a discutir cómo podemos utilizar modelos de inteligencia artificial clásicos (no de series temporales) para superar al mercado.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 18): La batalla por dominar la complejidad del mercado: SVD truncado frente a NMF
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 18): La batalla por dominar la complejidad del mercado: SVD truncado frente a NMF
La descomposición del valor singular truncado (SVD, Singular Value Decomposition) y la factorización de matrices no negativas (NMF, Non-Negative Matrix Factorization) son técnicas de reducción de la dimensionalidad. Ambos desempeñan un papel importante en la elaboración de estrategias de negociación basadas en datos. Descubra el arte de reducir la dimensionalidad, desentrañar ideas y optimizar los análisis cuantitativos para obtener un enfoque informado que le permita navegar por las complejidades de los mercados financieros.
Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 3): Detección de cambios en las tendencias al utilizar este sistema
Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 3): Detección de cambios en las tendencias al utilizar este sistema
Este artículo explora cómo las noticias económicas, el comportamiento de los inversores y diversos factores pueden influir en los cambios de tendencia del mercado. Incluye un vídeo explicativo y procede incorporando código MQL5 a nuestro programa para detectar los cambios de tendencia, alertarnos y tomar las medidas oportunas en función de las condiciones del mercado. Este artículo se basa en otros anteriores de la serie.
Creación de predicciones de series temporales mediante redes neuronales LSTM: Normalización del precio y tokenización del tiempo
Creación de predicciones de series temporales mediante redes neuronales LSTM: Normalización del precio y tokenización del tiempo
Este artículo describe una estrategia simple para normalizar los datos del mercado utilizando el rango diario y entrenar una red neuronal para mejorar las predicciones del mercado. Los modelos desarrollados pueden utilizarse junto con un marco de análisis técnico existente o de forma independiente para ayudar a predecir la dirección general del mercado. Cualquier analista técnico puede perfeccionar aún más el marco descrito en este artículo para desarrollar modelos adecuados tanto para estrategias comerciales manuales como automatizadas.
Desarrollando la estrategia martingala Zone Recovery en MQL5
Desarrollando la estrategia martingala Zone Recovery en MQL5
El artículo analiza, en una perspectiva detallada, los pasos que deben implementarse para la creación de un asesor experto basado en el algoritmo comercial Zone Recovery. Esto ayuda a automatizar el sistema ahorrando tiempo a los algotraders.
Kit de herramientas de negociación MQL5 (Parte 1): Desarrollo de una biblioteca EX5 de gestión de posiciones
Kit de herramientas de negociación MQL5 (Parte 1): Desarrollo de una biblioteca EX5 de gestión de posiciones
Aprenda a crear un conjunto de herramientas de desarrollador para gestionar diversas operaciones de posición con MQL5. En este artículo, demostraré cómo crear una librería de funciones (ex5) que realizarán operaciones de gestión de posiciones simples a avanzadas, incluyendo el manejo automático y la notificación de los diferentes errores que surgen al tratar con tareas de gestión de posiciones con MQL5.
Integración de modelos ocultos de Márkov en MetaTrader 5
Integración de modelos ocultos de Márkov en MetaTrader 5
En este artículo demostramos cómo los modelos ocultos de Márkov entrenados con Python pueden integrarse en las aplicaciones de MetaTrader 5. Los modelos ocultos de Márkov son una potente herramienta estadística utilizada para modelar datos de series temporales, en los que el sistema modelado se caracteriza por estados no observables (ocultos). Una premisa fundamental de los modelos ocultos de Márkov es que la probabilidad de estar en un estado determinado en un momento concreto depende del estado del proceso en el intervalo de tiempo anterior.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 21): Pruebas con datos del calendario económico
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 21): Pruebas con datos del calendario económico
De manera predeterminada, los datos del calendario económico no están disponibles para realizar pruebas con asesores expertos dentro del Probador de estrategias. Analizamos cómo las bases de datos podrían ayudar a solucionar esta limitación. Entonces, en este artículo exploramos cómo se pueden usar las bases de datos SQLite para archivar noticias del Calendario Económico, de modo que los Asesores Expertos ensamblados mediante un asistente puedan usarlas para generar señales comerciales.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 23): ¿Por qué LightGBM y XGBoost superan a muchos modelos de IA?
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 23): ¿Por qué LightGBM y XGBoost superan a muchos modelos de IA?
Estas técnicas avanzadas de árboles de decisión potenciados por gradiente ofrecen un rendimiento y una flexibilidad superiores, lo que las hace ideales para el modelado financiero y el comercio algorítmico. Aprenda a aprovechar estas herramientas para optimizar sus estrategias comerciales, mejorar la precisión predictiva y obtener una ventaja competitiva en los mercados financieros.
Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 3): Entrenando tu propio LLM utilizando la CPU
Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 3): Entrenando tu propio LLM utilizando la CPU
Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial actual, los modelos de lenguaje (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial, por lo que deberíamos pensar en cómo integrar LLM potentes en nuestro trading algorítmico. Para la mayoría de las personas, es difícil ajustar estos poderosos modelos según sus necesidades, implementarlos localmente y luego aplicarlos al comercio algorítmico. Esta serie de artículos abordará paso a paso cómo lograr este objetivo.
Reimaginando las estrategias clásicas: El petróleo
Reimaginando las estrategias clásicas: El petróleo
En este artículo, revisamos una estrategia clásica de negociación de crudo con el objetivo de mejorarla aprovechando algoritmos de aprendizaje automático supervisado. Construiremos un modelo de mínimos cuadrados para predecir los futuros precios del crudo Brent basándonos en el diferencial entre los precios del crudo Brent y del crudo WTI. Nuestro objetivo es identificar un indicador adelantado de futuros cambios en los precios del Brent.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 84): Normalización reversible (RevIN)
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 84): Normalización reversible (RevIN)
Hace tiempo que sabemos que el preprocesamiento de los datos de origen desempeña un papel fundamental en la estabilidad del entrenamiento de los modelos. Y para el procesamiento en línea de datos de origen "brutos" solemos utilizar una capa de normalización por lotes. Pero a veces tenemos que invertir el procedimiento. En este artículo analizaremos un posible enfoque para resolver este tipo de problemas.
Algoritmo de optimización Brain Storm - Brain Storm Optimization (Parte I): Clusterización
Algoritmo de optimización Brain Storm - Brain Storm Optimization (Parte I): Clusterización
En este artículo analizaremos un innovador método de optimización denominado BSO (Brain Storm Optimization), inspirado en el fenómeno natural de la tormenta de ideas. También discutiremos un nuevo enfoque de resolución de tareas de optimización multimodales que utiliza el método BSO y nos permite encontrar múltiples soluciones óptimas sin tener que determinar de antemano el número de subpoblaciones. En este artículo, también analizaremos los métodos de clusterización K-Means y K-Means++.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 20): Regresión simbólica
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 20): Regresión simbólica
La regresión simbólica es una forma de regresión que parte de supuestos mínimos o nulos sobre cómo sería el modelo subyacente que traza los conjuntos de datos objeto de estudio. Aunque puede implementarse mediante Métodos Bayesianos o Redes Neuronales, veremos cómo una implementación con Algoritmos Genéticos puede ayudar a personalizar una clase de señal experta utilizable en el asistente MQL5.
Arbitraje triangular con predicciones
Arbitraje triangular con predicciones
Este artículo simplifica el arbitraje triangular y le muestra cómo utilizar predicciones y software especializado para operar con divisas de forma más inteligente, incluso si es nuevo en el mercado. ¿Listo para operar con experiencia?
Red neuronal en la práctica: La primera neurona
Red neuronal en la práctica: La primera neurona
En este artículo, comenzaremos a crear algo que muchos se sorprenden al ver funcionando: una simple y modesta neurona que lograremos programar con muy poco código en MQL5. La neurona funcionó perfectamente en las pruebas que realicé. Bueno, retrocedamos un poco en esta misma serie sobre redes neuronales, para que puedas entender de qué estoy hablando.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 19): Inferencia bayesiana
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 19): Inferencia bayesiana
La inferencia bayesiana es la adopción del teorema de Bayes para actualizar la hipótesis de probabilidad a medida que se dispone de nueva información. Esto intuitivamente se inclina hacia la adaptación en el análisis de series de tiempo, por lo que observamos cómo podríamos usarlo para crear clases personalizadas no solo para la señal sino también para la gestión de dinero y los trailing stops.
Red neuronal en la práctica: Esbozando una neurona
Red neuronal en la práctica: Esbozando una neurona
En este artículo, vamos construir una neurona básica. Aunque parezca algo simple, y muchos piensen que el código es totalmente trivial y sin propósito, quiero que tú, querido lector y entusiasta del tema de redes neuronales, te diviertas explorando este sencillo esbozo de una neurona. No tengas miedo de modificar el código para entenderlo mejor.
Asesor Experto Grid-Hedge Modificado en MQL5 (Parte IV): Optimización de la estrategia de cuadrícula simple (I)
Asesor Experto Grid-Hedge Modificado en MQL5 (Parte IV): Optimización de la estrategia de cuadrícula simple (I)
En esta cuarta parte, revisamos los asesores expertos (EA) Simple Hedge y Simple Grid desarrollados anteriormente. Nuestro enfoque se centra en perfeccionar Simple Grid EA a través del análisis matemático y un enfoque de fuerza bruta, apuntando al uso óptimo de la estrategia. Este artículo profundiza en la optimización matemática de la estrategia, preparando el escenario para la futura exploración de la optimización basada en codificación en entregas posteriores.
Procesos no estacionarios y regresión espuria
Procesos no estacionarios y regresión espuria
El presente artículo pretende demostrar la aparición de regresiones espurias cuando se intenta aplicar el análisis de regresión a procesos no estacionarios utilizando la simulación de Montecarlo.
Regresiones espurias en Python
Regresiones espurias en Python
Las regresiones espurias ocurren cuando dos series de tiempo exhiben un alto grado de correlación puramente por casualidad, lo que conduce a resultados engañosos en el análisis de regresión. En tales casos, aunque las variables parezcan estar relacionadas, la correlación es casual y el modelo puede no ser confiable.
Red neuronal en la práctica: Pseudo inversa (II)
Red neuronal en la práctica: Pseudo inversa (II)
Por esta razón, dado que estos artículos tienen un propósito didáctico y no están enfocados en mostrar cómo implementar una funcionalidad específica, haremos algo un poco diferente aquí. En lugar de mostrar cómo implementar la factorización para obtener la inversa de una matriz, nos centraremos en cómo factorizar la pseudo inversa. El motivo es que no tiene sentido mostrar cómo factorizar algo de forma genérica si podemos hacerlo de manera especializada. Y mejor aún, será algo que podrás entender mucho más profundamente, comprendiendo por qué las cosas son como son. Así que veamos por qué, con el tiempo, un hardware sustituye a un software.
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de enjambre de aves (Bird Swarm Algorithm, BSA)
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de enjambre de aves (Bird Swarm Algorithm, BSA)
El artículo analiza un algoritmo BSA basado en el comportamiento de las aves, que se inspira en las interacciones colectivas de bandadas de aves en la naturaleza. Las diferentes estrategias de búsqueda de individuos en el BSA, que incluyen el cambio entre el comportamiento de vuelo, la vigilancia y la búsqueda de alimento, hacen que este algoritmo sea multidimensional. El algoritmo usa los principios del comportamiento de las bandadas, la comunicación, la adaptabilidad, el liderazgo y el seguimiento de las aves para encontrar con eficacia soluciones óptimas.