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Interpretación de modelos: Una comprensión más profunda de los modelos de aprendizaje automático
Interpretación de modelos: Una comprensión más profunda de los modelos de aprendizaje automático
El aprendizaje automático es un campo desafiante y gratificante para cualquiera, independientemente de la experiencia que tenga. En este artículo, nos sumergiremos en el funcionamiento interno de los modelos creados, exploraremos el complejo mundo de las funciones, las predicciones y las soluciones eficientes, y comprenderemos claramente la interpretación de los modelos. Asimismo, aprenderemos el arte de hacer concesiones, mejorar las predicciones, clasificar la importancia de los parámetros y tomar decisiones sólidas. Este artículo le ayudará a mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático y a sacar más partido de sus metodologías.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 08): Perceptrones
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 08): Perceptrones
Los perceptrones, o redes con una sola capa oculta, pueden ser una buena opción para quienes estén familiarizados con los fundamentos del comercio automatizado y quieran sumergirse en las redes neuronales. Paso a paso veremos como se pueden implementar en el ensamblado de clases de señales que forma parte de las clases del Wizard MQL5 para asesores expertos.
Algoritmos de optimización de la población: Método de Nelder-Mead
Algoritmos de optimización de la población: Método de Nelder-Mead
En el artículo de hoy, le presentamos un estudio completo del método de Nelder-Mead, en el que se explica cómo el símplex (el espacio de parámetros de la función) se modifica y reordena en cada iteración para alcanzar la solución óptima; asimismo, describiremos una forma de mejorar este método.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 66): Problemática de la exploración en el entrenamiento offline
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 66): Problemática de la exploración en el entrenamiento offline
El entrenamiento offline del modelo se realiza sobre los datos de una muestra de entrenamiento previamente preparada. Esto nos ofrecerá una serie de ventajas, pero la información sobre el entorno estará muy comprimida con respecto al tamaño de la muestra de entrenamiento, lo que, a su vez, limitará el alcance del estudio. En este artículo, querríamos familiarizarnos con un método que permite llenar la muestra de entrenamiento con los datos más diversos posibles.
Introducción a MQL5 (Parte 1): Guía del trading algorítmico para principiantes
Introducción a MQL5 (Parte 1): Guía del trading algorítmico para principiantes
El presente artículo supone una guía de programación en MQL5 para principiantes que le abrirá la puerta al fascinante mundo del trading algorítmico. Aquí aprenderá los fundamentos de MQL5, el lenguaje de programación para estrategias comerciales en MetaTrader 5, que le guiará en el mundo del trading automatizado. Desde la comprensión de los conceptos básicos hasta los primeros pasos en la programación, este artículo está diseñado para liberar el potencial del trading algorítmico para todos los lectores, incluso para aquellos que no tienen absolutamente ninguna experiencia en programación. Espero que disfrute de este viaje al mundo del trading con MQL5.
Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 2): Ejemplo de despliegue del entorno
Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 2): Ejemplo de despliegue del entorno
Los modelos lingüísticos (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial que evoluciona rápidamente, por lo que debemos plantearnos cómo integrar unos LLM potentes en nuestro comercio algorítmico. A la mayoría de la gente le resulta difícil adaptar estos modelos a sus necesidades, implantarlos de forma local y luego aplicarlos al trading algorítmico. En esta serie de artículos abordaremos un enfoque paso a paso para lograr este objetivo.
Permutación de las barras de precio en MQL5
Permutación de las barras de precio en MQL5
En este artículo, presentaremos un algoritmo de permutación de barras de precio y detallaremos cómo se pueden utilizar las pruebas de permutación para identificar los casos en los que se ha fabricado el rendimiento de la estrategia para engañar a los posibles compradores del asesor.
Preparación de indicadores de símbolo/periodo múltiple
Preparación de indicadores de símbolo/periodo múltiple
En este artículo analizaremos los principios de la creación de los indicadores de símbolo/periodo múltiple y la obtención de datos de ellos en asesores e indicadores. Asimismo, veremos los principales matices de uso de los indicadores múltiples en asesores e indicadores, y su representación a través de los búferes del indicador personalizado.
Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 1): Desplegando el equipo y el entorno
Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 1): Desplegando el equipo y el entorno
Los modelos lingüísticos (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial que evoluciona rápidamente, por lo que debemos plantearnos cómo integrar unos LLM potentes en nuestro comercio algorítmico. A la mayoría de la gente le resulta difícil personalizar estos potentes modelos para adaptarlos a sus necesidades, implantarlos de forma local y luego aplicarlos al trading algorítmico. En esta serie de artículos abordaremos un enfoque paso a paso para lograr este objetivo.
La estacionalidad en el mercado de divisas y oportunidades para aprovecharla
La estacionalidad en el mercado de divisas y oportunidades para aprovecharla
Toda persona moderna está familiarizada con el concepto de estacionalidad, por ejemplo, todos estamos acostumbrados al aumento del precio de las verduras frescas en invierno o a la subida del precio del combustible durante las heladas severas, pero pocas personas saben que existen patrones similares en el mercado de divisas.
Indicadores alternativos de riesgo y rentabilidad en MQL5
Indicadores alternativos de riesgo y rentabilidad en MQL5
En este artículo, presentaremos una aplicación de varias medidas de rentabilidad y riesgo consideradas alternativas al ratio de Sharpe e investigaremos diferentes curvas de capital hipotéticas para analizar sus características.
Plantillas listas para conectar indicadores en asesores (Parte 3): Indicadores de tendencia
Plantillas listas para conectar indicadores en asesores (Parte 3): Indicadores de tendencia
En este artículo de referencia, echaremos un vistazo a los indicadores estándar de la categoría de Indicadores de tendencia. Asimismo, crearemos plantillas listas para usar estos indicadores en asesores expertos: declaración y configuración de parámetros, inicialización y desinicialización de indicadores, y también obtención de datos y señales de los búferes de indicador en asesores.
Lenguaje de programación visual Drakon: una herramienta de comunicación para desarrolladores y clientes MQL
Lenguaje de programación visual Drakon: una herramienta de comunicación para desarrolladores y clientes MQL
DRAKON es un lenguaje de programación visual especialmente diseñado para simplificar la interacción entre especialistas de distintas ramas (biólogos, físicos, ingenieros...) y programadores en proyectos espaciales rusos (por ejemplo, al crear el complejo "Burán"). En este artículo, hablaremos sobre cómo DRAKON hace que la creación de algoritmos sea accesible e intuitiva, incluso si nunca nos hemos enfrentado al código. Asimismo, también veremos cómo el lenguaje DRAKON ayuda tanto al cliente a explicar sus pensamientos al encargar robots comerciales, como al programador a cometer menos errores en funciones complejas.
Trading de pares
Trading de pares
En este artículo analizaremos el trading de pares: qué principios lo sustentan, y si existen perspectivas de su aplicación en la práctica. Al mismo tiempo, intentaremos crear una estrategia de trading de pares.
Patrones de diseño en MQL5 (Parte 2): Patrones estructurales
Patrones de diseño en MQL5 (Parte 2): Patrones estructurales
En este artículo, seguiremos estudiando los patrones de diseño que permiten a los desarrolladores crear aplicaciones extensibles y fiables no solo en MQL5, sino también en otros lenguajes de programación. Esta vez hablaremos de un tipo diferente: los patrones estructurales. Asimismo, aprenderemos a diseñar sistemas usando las clases disponibles para formar estructuras mayores.
Plantillas listas para conectar indicadores en asesores (Parte 1): Osciladores
Plantillas listas para conectar indicadores en asesores (Parte 1): Osciladores
En este artículo analizaremos los indicadores estándar de la categoría de osciladores. Asimismo, crearemos plantillas listas para su uso en asesores: declaración y configuración de parámetros, inicialización y desinicialización de indicadores, y también obtención de datos y señales de los búferes de indicador en asesores.
Cómo crear un panel informativo para mostrar datos en indicadores y asesores
Cómo crear un panel informativo para mostrar datos en indicadores y asesores
En el presente artículo consideraremos la creación de una clase de panel informativo para utilizarla en indicadores y asesores. Este será el artículo introductorio de una pequeña serie de artículos con plantillas para la conexión y el uso de indicadores estándar en asesores. Empezaremos creando un panel, un análogo de la ventana de datos de MetaTrader 5.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 38): Pavimentando el terreno (II)
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 38): Pavimentando el terreno (II)
Muchas personas que se hacen llamar programadores de MQL5 no tienen los conocimientos básicos que presentaré en este artículo. Muchos consideran que MQL5 es limitado; sin embargo, todo se debe a la falta de conocimientos. Así que no te avergüences de no saber. Avergüénzate, en cambio, de no preguntar. El simple hecho de obligar a MetaTrader 5 a no permitir que un indicador se duplique, en ningún caso nos da los medios para realizar una comunicación bidireccional entre el indicador y el Expert Advisor. Todavía estamos muy lejos de esto. No obstante, el hecho de que el indicador no se duplique en el gráfico nos da cierta tranquilidad.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 37): Pavimentando el terreno (I)
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 37): Pavimentando el terreno (I)
En este artículo, vamos a empezar a hacer algo que ojalá hubiera hecho hace mucho más tiempo. Sin embargo, debido a la falta de "terreno firme", no me sentía seguro para presentarlo públicamente. Ahora, tengo las bases para poder hacer lo que vamos a empezar a hacer a partir de ahora. Es una buena idea centrarse al máximo en comprender el contenido de este artículo, y no lo digo para que lo leas por leer. Quiero y necesito recalcar que, si no entiendes este artículo en concreto, puedes abandonar por completo cualquier esperanza de comprender el contenido de los siguientes.
¡200 usd por su artículo de trading algorítmico!
¡200 usd por su artículo de trading algorítmico!
Escriba un artículo y contribuya al desarrollo del trading algorítmico. Comparta su experiencia en el comercio y la programación y le pagaremos 200 dólares. Además, la publicación en el popular sitio web MQL5.com será una gran oportunidad para su promoción personal en el entorno profesional. Le leerán miles de tráders. Podrá debatir sus ideas con personas afines, adquirir nuevas experiencias y rentabilizar sus conocimientos.
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de optimización de la dinámica espiral (Spiral Dynamics Optimization, SDO)
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de optimización de la dinámica espiral (Spiral Dynamics Optimization, SDO)
Este artículo presenta un algoritmo de optimización basado en los patrones de las trayectorias en espiral en la naturaleza, como las conchas de los moluscos: el algoritmo de optimización de la dinámica espiral o SDO. El algoritmo propuesto ha sido repensado y modificado a fondo por el autor: en el artículo analizaremos por qué estos cambios han sido necesarios.
Patrones de diseño en MQL5 (Parte I): Patrones de creación (Creational Patterns)
Patrones de diseño en MQL5 (Parte I): Patrones de creación (Creational Patterns)
Existen métodos que pueden usarse para resolver problemas típicos. Una vez entendemos cómo utilizar estas técnicas una vez, podemos escribir programas de forma eficaz y aplicar el concepto DRY (No te repitas, en inglés, don't repeat yourself). En este contexto, resultan muy útiles los patrones de diseño que pueden aportar soluciones a problemas bien descritos y recurrentes.
Validación cruzada simétrica combinatoria en MQL5
Validación cruzada simétrica combinatoria en MQL5
El artículo muestra la implementación de la validación cruzada simétrica combinatoria en MQL5 puro para medir el grado de ajuste tras optimizar la estrategia usando el algoritmo completo lento del simulador de estrategias.
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de gotas de agua inteligentes (Intelligent Water Drops, IWD)
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de gotas de agua inteligentes (Intelligent Water Drops, IWD)
El artículo analiza un interesante algoritmo, las gotas de agua inteligentes, IWD, presente en la naturaleza inanimada, que simula el proceso de formación del cauce de un río. Las ideas de este algoritmo han permitido mejorar significativamente el anterior líder de la clasificación, el SDS, y el nuevo líder (SDSm modificado); como de costumbre, se puede encontrar en el archivo del artículo.
Cómo desarrollar un agente de aprendizaje por refuerzo en MQL5 con integración RestAPI (Parte 4): Organización de funciones en clases en MQL5
Cómo desarrollar un agente de aprendizaje por refuerzo en MQL5 con integración RestAPI (Parte 4): Organización de funciones en clases en MQL5
Este artículo examina la transición de la codificación procedimental a la programación orientada a objetos (POO) en MQL5, enfocándose en la integración con REST APIs. Discutimos la organización de funciones de solicitudes HTTP (GET y POST) en clases y destacamos ventajas como el encapsulamiento, la modularidad y la facilidad de mantenimiento. La refactorización de código se detalla, y se muestra la sustitución de funciones aisladas por métodos de clases. El artículo incluye ejemplos prácticos y pruebas.
Cómo desarrollar un agente de aprendizaje por refuerzo en MQL5 con Integración RestAPI (Parte 3): Creación de jugadas automáticas y scripts de prueba en MQL5
Cómo desarrollar un agente de aprendizaje por refuerzo en MQL5 con Integración RestAPI (Parte 3): Creación de jugadas automáticas y scripts de prueba en MQL5
Este artículo explora la implementación de jugadas automáticas en el juego del tres en raya de Python, integrado con funciones de MQL5 y pruebas unitarias. El objetivo es mejorar la interactividad del juego y asegurar la robustez del sistema a través de pruebas en MQL5. La exposición cubre el desarrollo de la lógica del juego, la integración y las pruebas prácticas, y finaliza con la creación de un entorno de juego dinámico y un sistema integrado confiable.
Aprendizaje automático y ciencia de datos (Parte 15): SVM, una herramienta útil en el arsenal de los tráders
Aprendizaje automático y ciencia de datos (Parte 15): SVM, una herramienta útil en el arsenal de los tráders
En este artículo analizaremos el papel que desempeña el método de máquinas de vectores soporte (Support Vector Machines, SVM) en la configuración del futuro del comercio. El artículo puede considerarse una guía detallada sobre cómo utilizar SVM para mejorar las estrategias comerciales, optimizar la toma de decisiones y abrir nuevas oportunidades en los mercados financieros. Hoy nos sumergiremos en el mundo de la SVM a través de aplicaciones reales, instrucciones paso a paso y revisiones por pares. Quizá esta herramienta indispensable le ayude a entender las complejidades del comercio moderno. En cualquier caso, la SVM se convertirá en una herramienta muy útil en el arsenal de todo tráder.
Cómo desarrollar un agente de aprendizaje por refuerzo en MQL5 con Integración RestAPI (Parte 2): Funciones MQL5 para interacción HTTP con API REST del juego de tres en raya
Cómo desarrollar un agente de aprendizaje por refuerzo en MQL5 con Integración RestAPI (Parte 2): Funciones MQL5 para interacción HTTP con API REST del juego de tres en raya
Este artículo detalla cómo MQL5 puede interactuar con Python y FastAPI, utilizando llamadas HTTP en MQL5 para comunicarse con un juego de tres en raya en Python. En él se discute la creación de una API con FastAPI para esta integración e se incluye un script de prueba en MQL5, resaltando la versatilidad del MQL5, la simplicidad del Python y la eficiencia del FastAPI en la conexión de diferentes tecnologías para soluciones innovadoras.