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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 27): Aprendizaje Q profundo (DQN)
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 27): Aprendizaje Q profundo (DQN)
Seguimos explorando el aprendizaje por refuerzo. En este artículo, hablaremos del método de aprendizaje Q profundo o deep Q-learning. El uso de este método permitió al equipo de DeepMind crear un modelo capaz de superar a los humanos jugando a los videojuegos de ordenador de Atari. Nos parece útil evaluar el potencial de esta tecnología para las tareas comerciales.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 26): Aprendizaje por refuerzo
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 26): Aprendizaje por refuerzo
Continuamos estudiando los métodos de aprendizaje automático. En este artículo, iniciaremos otro gran tema llamado «Aprendizaje por refuerzo». Este enfoque permite a los modelos establecer ciertas estrategias para resolver las tareas. Esperamos que esta propiedad del aprendizaje por refuerzo abra nuevos horizontes para la construcción de estrategias comerciales.
Indicador técnico de preparación propia
Indicador técnico de preparación propia
En este artículo, analizaremos algunos algoritmos que nos permitirán crear nuestro propio indicador técnico. Asimismo, veremos cómo, con unos supuestos iniciales muy sencillos, podremos obtener resultados bastante complejos e interesantes.
Matemáticas del mercado: beneficios, pérdidas, costes
Matemáticas del mercado: beneficios, pérdidas, costes
En este artículo, le mostraremos cómo calcular el beneficio o las pérdidas totales de cualquier operación, incluyendo la comisión y el swap. Hoy crearemos un modelo matemático más preciso, escribiremos el código basado en él y lo compararemos con un referente. También intentaremos meternos analizar los entresijos de la función principal de MQL5 para calcular el beneficio y llegaremos al fondo de todos los valores necesarios de la especificación.
Algoritmos de optimización de la población
Algoritmos de optimización de la población
Artículo de introducción a los algoritmos de optimización (AO). Clasificación. En el artículo, intentaremos crear un banco de pruebas (un conjunto de funciones) que servirá en el futuro para comparar los AO entre sí, e incluso, quizás, para identificar el algoritmo más universal de todos los ampliamente conocidos.
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Bulls Power
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Bulls Power
Bienvenidos a un nuevo artículo de la serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. En esta ocasión, hablaremos sobre el índice de fuerza alcista Bulls Power y crearemos un sistema comercial basado en sus indicadores.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 24): Mejorando la herramienta para el Transfer Learning
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 24): Mejorando la herramienta para el Transfer Learning
En el último artículo, creamos una herramienta capaz de crear y editar arquitecturas de redes neuronales. Hoy querríamos proponerles continuar con el desarrollo de esta herramienta, para lograr que resulte más fácil de usar. En cierto modo, esto se aleja un poco de nuestro tema, pero estará de acuerdo con que la organización del espacio de trabajo desempeña un papel importante en el resultado final.
Indicador CCI. Tres pasos para la transformación
Indicador CCI. Tres pasos para la transformación
En este artículo, intentaremos realizar cambios adicionales en el indicador CCI. Estos cambios afectarán a la propia lógica del indicador, hasta el punto de que podremos ver este indicador en la ventana del gráfico principal.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 21): Autocodificadores variacionales (VAE)
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 21): Autocodificadores variacionales (VAE)
En el anterior artículo, vimos el algoritmo del autocodificador. Como cualquier otro algoritmo, tiene ventajas y desventajas. En la implementación original, el autocodificador se encarga de dividir los objetos de la muestra de entrenamiento tanto como sea posible. Y en este artículo, en cambio, hablaremos de cómo solucionar algunas de sus deficiencias.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 20): Autocodificadores
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 20): Autocodificadores
Continuamos analizando los algoritmos de aprendizaje no supervisado. El lector podría preguntarse sobre la relevancia de las publicaciones recientes en el tema de las redes neuronales. En este nuevo artículo, retomaremos el uso de las redes neuronales.
Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 29): Plataforma parlante
Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 29): Plataforma parlante
En este artículo aprenderemos a hacer hablar a la plataforma MT5. ¿Qué tal si hacemos que el EA sea más divertido? Operar en los mercados financieros suele ser una actividad extremadamente aburrida y monótona, pero podemos hacerla un poco menos tediosa. Este proyecto podría ser peligroso en caso de que tengas un problema que te haga adicto, pero en realidad con las modificaciones todo el escenario podría ser más entretenido, menos aburrido.
Trabajamos con matrices y vectores en MQL5
Trabajamos con matrices y vectores en MQL5
Para resolver problemas matemáticos, se han añadido a MQL5 matrices y vectores. Los nuevos tipos tienen métodos incorporados para escribir un código conciso y fácilmente comprensible que se acerque a una notación matemática. Los arrays son algo bueno, pero las matrices, en muchos casos, resultan mejores.
Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 24): Dotando de robustez al sistema (I)
Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 24): Dotando de robustez al sistema (I)
En este artículo haremos que el sistema sea más robusto, para que sea más estable y seguro de usar. Una forma de conseguir robustez es intentar reutilizar el código lo máximo posible, de esta forma él mismo será probado todo el tiempo y en diversas ocasiones. Pero esta es solo una de las formas, otra forma es el uso de la programación OOP.
El modelo de movimiento de precios y sus principales disposiciones (Parte 2): Ecuación de evolución del campo de probabilidad del precio y aparición del paseo aleatorio observado
El modelo de movimiento de precios y sus principales disposiciones (Parte 2): Ecuación de evolución del campo de probabilidad del precio y aparición del paseo aleatorio observado
En el presente artículo, hemos derivado una ecuación para la evolución del campo probabilístico de precio, hemos encontrado un criterio para acercarnos al salto de precio, y también hemos revelado la esencia de los valores de precio en los gráficos de cotización y el mecanismo para la aparición de un paseo aleatorio de dichos valores .
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 02): Mapas de Kohonen
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 02): Mapas de Kohonen
Gracias al Wizard, el tráder podrá ahorrar tiempo a la hora de poner en práctica sus ideas. Asimismo, podrá reducir la probabilidad de que surjan errores por duplicación de código. En lugar de perder el tiempo con el código, los tráders tendrán la posibilidad de poner en práctica su filosofía comercial.
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Force Index
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Force Index
Aquí tenemos un nuevo artículo de nuestra serie destinada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. En esta ocasión, analizaremos el indicador Force Index y aprenderemos a crear sistemas comerciales basados en él.