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Uso de modelos ONNX en MQL5
Uso de modelos ONNX en MQL5
ONNX (Open Neural Network Exchange) es un estándar abierto para representar modelos de redes neuronales. En este artículo, analizaremos el proceso de creación de un modelo CNN-LSTM para pronosticar series temporales financieras, y también el uso del modelo ONNX creado en un asesor experto MQL5.
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 95): Elementos de control de los objetos gráficos compuestos
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 95): Elementos de control de los objetos gráficos compuestos
En este artículo, analizaremos el instrumental usado para gestionar los objetos gráficos compuestos, a saber, los elementos de gestión del objeto gráfico estándar extendido. Hoy nos desviaremos un poco del tema del desplazamiento de objetos gráficos compuestos y crearemos un manejador de eventos de cambio del gráfico en el que se encuentra el objeto gráfico compuesto; también trabajaremos con los objetos de gestión de objetos gráficos compuestos.
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 93): Preparando la funcionalidad para crear objetos gráficos compuestos
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 93): Preparando la funcionalidad para crear objetos gráficos compuestos
En el presente artículo, comenzaremos a desarrollar la funcionalidad necesaria para crear objetos gráficos compuestos. Nuestra biblioteca ofrecerá soporte a la creación de objetos gráficos compuestos complejos en los que dichos objetos podrán tener cualquier jerarquía de relaciones. Vamos a preparar todas las clases necesarias para la posterior implementación de tales objetos.
Teoría de categorías en MQL5 (Parte 4): Intervalos, experimentos y composiciones
Teoría de categorías en MQL5 (Parte 4): Intervalos, experimentos y composiciones
La teoría de categorías es una rama de las matemáticas diversa y en expansión, relativamente inexplorada aún en la comunidad MQL5. Esta serie de artículos tiene como objetivo describir algunos de sus conceptos para crear una biblioteca abierta y seguir utilizando esta maravillosa sección para crear estrategias comerciales.
Indicadores basados ​​en la clase CCanvas: Rellenando canales con transparencia
Indicadores basados ​​en la clase CCanvas: Rellenando canales con transparencia
En este artículo, analizaremos métodos utilizados para crear indicadores personalizados que se dibujan con la ayuda de la clase CCanvas de la Biblioteca estándar, y también consideraremos las propiedades de los gráficos para transformar coordenadas. Prestaremos especial atención a los indicadores que rellenan de transparencia el área entre las dos líneas.
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Fibonacci
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Fibonacci
El presente artículo supone la continuación de la serie dedicada a la construcción de sistemas comerciales basados ​​en los indicadores más populares. La próxima herramienta técnica que analizaremos será el indicador de Fibonacci. Hoy veremos cómo escribir un programa basado en las señales de este indicador.
Incorpore el terminal web MetaTrader 4/5 en sus páginas web, es gratuito, y además podrá ganar dinero con ello
Incorpore el terminal web MetaTrader 4/5 en sus páginas web, es gratuito, y además podrá ganar dinero con ello
Los tráders ya conocen bien el terminal web, que permite comerciar en los mercados financieros directamente desde el navegador. Le proponemos que lo incorpore en su página web, es algo totalmente gratuito. Usted tiene visitas a su página, los brókeres se interesan por clientes potenciales, y nosotros proporcionamos una solución web ya lista. Para que todo ello funcione, solo es necesario que incluya un iframe en su página web.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 12): ¿Es posible tener éxito en el mercado usando redes neuronales de autoaprendizaje?
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 12): ¿Es posible tener éxito en el mercado usando redes neuronales de autoaprendizaje?
Probablemente mucha gente esté cansada de intentar predecir el mercado bursátil constantemente. ¿No le gustaría tener una bola de cristal que le ayudara a tomar decisiones de inversión más informadas? Las redes neuronales de autoaprendizaje podrían ser su solución. En este artículo, analizaremos si estos potentes algoritmos pueden ayudarnos a "subirnos a la ola" y ser más astutos que el mercado bursátil. Mediante el análisis de grandes cantidades de datos y la identificación de patrones, las redes neuronales de autoaprendizaje pueden hacer predicciones que a menudo resultan más precisas que las realizadas por los tráders. Veamos si estas tecnologías de vanguardia pueden usarse para tomar decisiones de inversión inteligentes y ganar más.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 13): Analizamos el mercado financiero usando el análisis de componentes principales (ACP)
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 13): Analizamos el mercado financiero usando el análisis de componentes principales (ACP)
Hoy intentaremos mejorar cualitativamente el análisis de los mercados financieros utilizando el Análisis de Componentes Principales (ACP). Asimismo, aprenderemos cómo este método puede ayudarnos a identificar patrones ocultos en los datos, detectar tendencias ocultas del mercado y optimizar las estrategias de inversión. En este artículo veremos cómo el método de ACP aporta una nueva perspectiva al análisis de datos financieros complejos, ayudándonos a ver ideas que hemos pasado por alto con los enfoques tradicionales. ¿La aplicación del método ACP en estos mercados financieros ofrece una ventaja competitiva y ayuda a ir un paso por delante?
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 84): Clases herederas del objeto gráfico abstracto estándar
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 84): Clases herederas del objeto gráfico abstracto estándar
En este artículo, analizaremos la creación de las clases herederas del objeto gráfico abstracto estándar del terminal. El objeto de esta clase describirá las propiedades comunes para todos los objetos gráficos, es decir, se tratará simplemente de un cierto objeto gráfico. Para aclarar su pertenencia a un objeto gráfico real, necesitaremos heredar de él, y en la clase del objeto heredado, escribir las propiedades inherentes a ese objeto gráfico en particular.
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 83): Clase de objeto gráfico abstracto estándar
Gráficos en la biblioteca DoEasy (Parte 83): Clase de objeto gráfico abstracto estándar
En el presente artículo, crearemos la clase de objeto gráfico abstracto. Este objeto constituirá la base para crear las clases de objetos gráficos estándar. Los objetos gráficos tienen muchas propiedades y hoy, antes de crear una clase de objeto gráfico abstracto, necesitaremos hacer mucho trabajo preparatorio: registrar estas propiedades en las enumeraciones de la biblioteca.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 06). Redes neuronales (Parte 02): arquitectura de la redes neuronales con conexión directa
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 06). Redes neuronales (Parte 02): arquitectura de la redes neuronales con conexión directa
En el artículo anterior, comenzamos a estudiar las redes neuronales con conexión directa, pero hay algunas cosas que quedaron sin resolver. Una de ellas es el diseño de la arquitectura. Por ello, en el presente artículo, veremos cómo diseñar una red neuronal flexible, teniendo en cuenta los datos de entrada, el número de capas ocultas y los nodos de cada red.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 36): Modelos relacionales de aprendizaje por refuerzo (Relational Reinforcement Learning)
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 36): Modelos relacionales de aprendizaje por refuerzo (Relational Reinforcement Learning)
En los modelos de aprendizaje por refuerzo analizados anteriormente, usamos varias opciones de redes convolucionales que pueden identificar varios objetos en los datos originales. La principal ventaja de las redes convolucionales es su capacidad de identificar objetos independientemente de la ubicación de estos. Al mismo tiempo, las redes convolucionales no siempre son capaces de hacer frente a diversas deformaciones de los objetos y al ruido. Pero estos problemas pueden resolverse usando el modelo relacional.
MQL5 — Tú también puedes convertirte en un maestro de este lenguaje
MQL5 — Tú también puedes convertirte en un maestro de este lenguaje
En este artículo, realizaré algo parecido a una entrevista conmigo mismo, compartiendo cómo di mis primeros pasos en MQL5. Con esta guía, quiero ayudarte a convertirte en un extraordinario programador de MQL5 mostrándote las bases esenciales para tal logro. Todo lo que necesitas traer contigo es un genuino deseo de aprender.
Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 72): Seguimiento y registro de parámetros de los objetos de gráfico en la colección
Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 72): Seguimiento y registro de parámetros de los objetos de gráfico en la colección
En el presente artículo, finalizaremos el trabajo con las clases de los objetos de gráfico y sus colecciones. Implementaremos el seguimiento automático del cambio de las propiedades de los gráficos y sus ventanas, y también el almacenamiento de los parámetros en las propiedades del objeto. Estas mejoras nos permitirán en el futuro crear una funcionalidad de eventos para la colección de gráficos al completo.
Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 70): Ampliación de la funcionalidad y actualización automática de la colección de objetos de gráfico
Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 70): Ampliación de la funcionalidad y actualización automática de la colección de objetos de gráfico
En este artículo, ampliaremos la funcionalidad de los objetos de gráfico, organizaremos la navegación por los gráficos, crearemos capturas de pantalla, y también guardaremos plantillas y las aplicaremos a los gráficos. Asimismo, implementaremos la actualización automática de la colección de objetos de gráfico, sus ventanas y los indicadores en ellas.