En este artículo, proseguiremos con el desarrollo del control TabControl, e implementaremos la disposición de los encabezados de las pestañas en los cuatro lados del control para todos los modos de establecimiento de tamaño del encabezado: "Normal", "Fixed" y "Fill To Right".
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.
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.
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.
En los últimos dos artículos, hemos creado una herramienta que nos permite crear y editar modelos de redes neuronales. Ahora es el momento de evaluar el uso potencial de la tecnología de Transfer Learning en ejemplos prácticos.
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.
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.
En este artículo, continuaremos desarrollando el objeto WinForm TabControl: hoy crearemos la clase de objeto de pestaña, haremos posible la disposición de los encabezados de las pestañas en varias filas y añadiremos los métodos para trabajar con las pestañas del objeto.
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.
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 Bears Power Index y crearemos un sistema comercial basado en sus indicadores.
En este artículo, crearemos un nuevo algoritmo para nombrar todos los elementos gráficos y construir gráficos personalizados. Asimismo, continuaremos desarrollando el objeto WinForms TabControl.
En esta serie de artículos, hemos mencionado el Aprendizaje por Transferencia más de una vez, pero hasta ahora no había sido más que una mención. Le propongo rellenar este vacío y analizar más de cerca el Aprendizaje por Transferencia.
El artículo presenta un método para crear indicadores complejos que nos evitará problemas al trabajar con múltiples gráficos y búferes, así como al combinar datos de varias fuentes.
En el presente artículo, corregiremos y optimizaremos el procesamiento de la apariencia de los objetos WinForms después de mover el cursor del ratón lejos del objeto y comenzaremos a desarrollar el objeto TabControl WinForms.
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.
Las redes neuronales lo son todo. Vamos a comprobar en la práctica si esto es así. MetaTrader 5 como herramienta autosuficiente para el uso de redes neuronales en el trading. Una explicación sencilla.
Continuamos analizando los algoritmos de aprendizaje no supervisado. Hoy hablaremos sobre el uso de autocodificadores en el entrenamiento de modelos recurrentes.
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.
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.
Seguiremos eliminando cosas del interior del EA. Sin embargo, este será el último artículo de esta serie. Lo último que se removerá en esta serie de artículos es el sistema de sonido. Tal vez esto los confunda si no han seguido estos artículos.
Sigamos avanzando hacia un sistema de órdenes más completo directamente en el gráfico. En este artículo les mostraré una forma de corregir o, más bien, de hacer que el sistema de órdenes sea más intuitivo.
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.
Llevaremos nuestro sistema de órdenes al siguiente nivel, pero primero tenemos que resolver algunas cosas. Y es que ahora tenemos cuestiones que dependen de cómo queremos operar y de qué tipo de cosas hacemos durante la jornada de tráding.
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.
Aquí terminaremos de dar un empujón en el rendimiento del EA... así que prepárense para una larga lectura. Lo primero que haremos para que nuestro EA sea robusto es eliminar del código todo y absolutamente todo lo que no forme parte del sistema comercial.
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.
Ha llegado el momento de revitalizar la interfaz gráfica de usuario, haciendo que los objetos interactúen con el usuario y otros objetos. Y para que los objetos más complejos funcionen correctamente, necesitaremos una funcionalidad que permita a los objetos interactuar entre sí y con el usuario.
Haremos más fluido el sistema de ordenes. Aquí les mostraré cómo y dónde hacer cambios en el código para tener algo más fluido que nos permita modificar los límites de posición mucho más rápido.
Hoy seguiremos desarrollando el nuevo sistema de ordenes. No es nada fácil implementar un nuevo sistema, muchas veces nos encontramos con problemas que dificultan mucho el proceso, cuando suceden hay que parar y volver a analizar el rumbo que se está tomando.
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 .
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.
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.
Aquí tenemos un nuevo artículo de nuestra serie destinada al estudio de indicadores técnicos populares y la creación de sistemas comerciales basados en ellos. En este artículo, trabajaremos con el indicador Chaikin Oscillator, el oscilador de Chaikin.
Continuamos con el tema de la búsqueda de reglas asociativas. En el artículo anterior, vimos los aspectos teóricos de este tipo de problemas. En el presente artículo, mostraremos la implementación del método FP-Growth usando MQL5. Y también pondremos a prueba nuestra aplicación con datos reales.
