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Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte IV): Funcionalidad mínima
Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte IV): Funcionalidad mínima
En este artículo, mostraremos una versión mejorada de la fuerza bruta, basada en los objetivos establecidos en el artículo anterior, y trataremos de abarcar este tema de la forma más amplia posible usando los asesores y la configuración obtenidos con este método. También ofreceremos a la comunidad la posibilidad de probar la nueva versión del programa.
Unos cuantos consejos para clientes que acaban de empezar
Unos cuantos consejos para clientes que acaban de empezar
La sabiduría popular, cuya autoría suele atribuirse a personas famosas, dice: "Quien no hace nada, no se equivoca". Si no consideramos también la inactividad como un error, entonces resulta difícil no estar de acuerdo con esto. Sin embargo, es posible también analizar los errores que se han cometido con anterioridad (los propios y los ajenos), con objeto de reducir al mínimo los que podamos cometer en el futuro. Ahora haremos un intento de aclararnos con las posibles situaciones que puedan aparecer durante el proceso de trabajo en el servicio homónimo.
Experto comercial universal: Trabajando con trailing-stops personalizados (parte 6)
Experto comercial universal: Trabajando con trailing-stops personalizados (parte 6)
La sexta parte del artículo sobre el experto comercial universal describe el funcionamiento de los trailing-stops. Después de leerlo, usted aprenderá cómo usar normas unificadas para crear su propio módulo de trailing-stop y conectarlo al motor comercial de tal forma que el control de la posición realizado por este suceda automáticamente.
Cómo crear gráficos 3D en DirectX en MetaTrader 5
Cómo crear gráficos 3D en DirectX en MetaTrader 5
Los gráficos en 3D resultan de gran ayuda a la hora de analizar grandes volúmenes de datos, ya que permiten visualizar regularidades ocultas. Estas tareas también se pueden resolver directamente en MQL5: las funciones de trabajo con DireсtX permiten MetaTrader 5. Comience el estudio dibujando figuras de volumen sencillas.
Símbolo personalizados: fundamentos de uso en la práctica
Símbolo personalizados: fundamentos de uso en la práctica
El presente artículo está dedicado a la generación programática de los símbolos personalizados que sirven para mostrar varios métodos populares de representación de cotizaciones. Asimismo, ofrecemos una adaptación poco invasiva de asesores para comerciar con un símbolo real desde el gráfico del símbolo personalizado derivado. Los códigos fuente se adjuntan al artículo.
Technical Analysis: How Do We Analyze?
Technical Analysis: How Do We Analyze?
This article briefly describes the author's opinion on redrawing indicators, multi-timeframe indicators and displaying of quotes with Japanese candlesticks. The article contain no programming specifics and is of a general character.
Interfaces gráficas I: Probamos la librería en los programas de diferentes tipos y en el terminal MetaTrader 4 (Capítulo 5)
Interfaces gráficas I: Probamos la librería en los programas de diferentes tipos y en el terminal MetaTrader 4 (Capítulo 5)
En el capítulo anterior de la primera parte de la serie sobre las interfaces gráficas, en la clase del formulario han sido añadidos los métodos que permiten manejar el formulario con los clics en los controles. En el presente artículo vamos a testear el trabajo realizado en diferentes tipos de programas MQL, como indicadores y scripts. En vista de que se ha planteado la tarea de diseñar una librería multiplataforma (en marco de las plataformas comerciales MetaTrader), también realizaremos las pruebas en MetaTrader 4.
Modelado 3D en MQL5
Modelado 3D en MQL5
Una serie temporal es un sistema dinámico en el que los valores de una cierta magnitud aleatoria llegan de forma consecutiva: ininterrumpidamente o tras un cierto intervalo temporal. El paso del análisis plano del mercado al análisis con volumen permitirá mirar de una forma nueva a los complejos procesos y manifestaciones que interesan al investigador. En el artículo se describen las funciones de visualización de la representación 3-D de datos bidimensionales.
Cómo trabajar con el módem GSM de un experto de MQL5
Cómo trabajar con el módem GSM de un experto de MQL5
En la actualidad existen medios suficientes para monitorizar a distancia una cuenta comercial, con toda comodidad: con la ayuda de los terminales móviles, las notificaciones push y el trabajo con ICQ. Pero para todo ello se debe tener conexión a internet. Este artículo describe la creación un experto que les permitirá mantenerse en contacto con su terminal comercial, incluso en el caso de que el internet móvil no está disponible, más concretamente con ayuda de llamadas y mensajes SMS.
Tercera generación de neuroredes: "Neuroredes profundas"
Tercera generación de neuroredes: "Neuroredes profundas"
El artículo está dedicado a una corriente nueva con muy buenas perspectivas en el aprendizaje automático, al así llamado "aprendizaje profundo" y más concretamente a las "neuroredes profundas". Se ha efectuado una breve panorámica de las neuroredes de 2 generación, sus arquitecturas de conexiones y tipos, métodos y normas de aprendizaje principales, así como de sus defectos más destacables. A continuacón se estudia la historia de la aparición y el desarrollo de las neuroredes de tercera generación, sus tipos principales, sus particularidades y métodos de aprendizaje. Se han realizado experimentos prácticos sobre la construcción y aprendizaje con datos reales de neurored profunda, iniciada con los pesos del auto-codificador acumulado. Se han estudiado todas las etapas, desde los datos de origen hasta la obtención de la métrica. En la última parte del artículo, se adjunta la implementación programática de una neurored profunda en forma de indicador-experto en MQL4/R.
Pronosticación de series temporales (Parte 2): el método de los mínimos cuadrados de los vectores de soporte (LS-SVM)
Pronosticación de series temporales (Parte 2): el método de los mínimos cuadrados de los vectores de soporte (LS-SVM)
En el artículo se analiza la teoría y el uso práctico del algoritmo de pronosticación de series temporales usando como base el método de vectores de soporte. Asimismo, presentamos su implementación en MQL, además de varios indicadores de prueba y expertos. Esta tecnología todavía no ha sido implementada en MQL. Vamos a comenzar familiarizándonos con el aparato matemático.
Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte XXVI): Trabajando con las solicitudes comerciales pendientes - primera implementación (apertura de posiciones)
Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte XXVI): Trabajando con las solicitudes comerciales pendientes - primera implementación (apertura de posiciones)
En el presente artículo, vamos a organizar el guardado de ciertos datos en el valor del número mágico de las órdenes y posiciones, y también implementaremos las solicitudes comerciales. Para comprobar el concepto, crearemos una primera solicitud pendiente de prueba para abrir posiciones de mercado al recibir del servidor un error que requiera la espera y el envío de una solicitud repetida.
Técnicas útiles y exóticas para el comercio automático
Técnicas útiles y exóticas para el comercio automático
En el presente artículo, mostraremos algunos trucos muy útiles e interesantes para comerciar de forma automatizada. Alguna de estas técnicas podría resultar familiar al lector, o quizá no, pero intentaremos exponer los métodos más interesantes y explicar por qué merece la pena utilizarlos. Y lo que es más importante: mostraremos lo que pueden hacer en la práctica. Vamos a escribir asesores expertos y comprobar todas las técnicas descritas en la historia de cotizaciones.
Cuadrícula y martingale: ¿qué son y cómo usarlos?
Cuadrícula y martingale: ¿qué son y cómo usarlos?
En este artículo trataremos de explicar con detalle qué son la cuadrícula y el martingale, y qué tienen en común. También intentaremos analizar cómo de viables son en realidad estas estrategias. En el artículo habrá una parte matemática y otra práctica.
Nuevo enfoque a la interpretación de la divergencia clásica e inversa. Parte 2
Nuevo enfoque a la interpretación de la divergencia clásica e inversa. Parte 2
En este artículo vamos a analizar en clave crítica la divergencia clásica y estudiar la efectividad de diferentes indicadores. Asimismo, ofreceremos distintas variantes de filtrado para aumentar la precisión de análisis y continuaremos analizando soluciones no estándar. Como resultado, crearemos una herramienta atípica para resolver la tarea marcada.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 11): Variaciones de GTP
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 11): Variaciones de GTP
Hoy en día, quizás uno de los modelos de lenguaje de redes neuronales más avanzados sea GPT-3, que en su versión máxima contiene 175 mil millones de parámetros. Obviamente, no vamos a crear semejante monstruo en condiciones domésticas. Pero sí que podemos ver qué soluciones arquitectónicas se pueden usar en nuestro trabajo y qué ventajas nos ofrecerán.
Algoritmo de autoadaptación (Parte IV): Funcionalidad adicional y pruebas
Algoritmo de autoadaptación (Parte IV): Funcionalidad adicional y pruebas
Seguimos completando el algoritmo con la funcionalidad mínima necesaria y realizando pruebas con el material obtenido. La rentabilidad ha resultado baja, pero los artículos nos muestran un modelo que nos permite comerciar con beneficios de una forma completamente automática con instrumentos comerciales completamente diferentes, y no solo diferentes, sino que también se comercian en mercados fundamentalmente distintos.
Algoritmo de autoadaptación (Parte III): Renunciando a la optimización
Algoritmo de autoadaptación (Parte III): Renunciando a la optimización
No podemos obtener un algoritmo verdaderamente estable si para seleccionar los parámetros utilizamos la optimización basada en datos históricos. Un algoritmo estable en sí mismo debe saber qué parámetros se necesitan para trabajar con cualquier instrumento comercial en cualquier momento. El algoritmo no debe suponer ni adivinar: debe saber con certeza.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 10): Multi-Head Attention (atención multi-cabeza)
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 10): Multi-Head Attention (atención multi-cabeza)
Ya hemos hablado con anterioridad del mecanismo de auto-atención (self-attention) en las redes neuronales. En la práctica, en las arquitecturas de las redes neuronales modernas, se usan varios hilos de auto-atención paralelos para buscar diversas dependencias entre los elementos de la secuencia. Vamos a ver la implementación de este enfoque y evaluar su influencia en el rendimiento general de la red.
Buscando patrones estacionales en el mercado de divisas con la ayuda del algoritmo CatBoost
Buscando patrones estacionales en el mercado de divisas con la ayuda del algoritmo CatBoost
En el presente artículo, mostramos la posibilidad de crear modelos de aprendizaje automático con filtros temporales y también descubrimos la efectividad de este enfoque. Ahora, podremos descartar el factor humano, diciéndole simplemente al modelo: "Quiero que comercies a una hora determinada de un día concreto de la semana". Así, podremos delegar en el algoritmo la búsqueda de patrones.
El mercado y la física de sus patrones globales
El mercado y la física de sus patrones globales
En el presente artículo trataremos de comprobar la suposición de que cualquier sistema con un mínimo conocimiento del mercado puede operar a escala global. No vamos a inventar teorías ni leyes: reflexionaremos únicamente sobre la base de hechos conocidos por todos, convirtiendo paulatinamente dichos hechos al lenguaje del análisis matemático.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 9): Documentamos el trabajo realizado
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 9): Documentamos el trabajo realizado
Ya hemos recorrido un largo camino y el código de nuestra biblioteca ha crecido de manera considerable. Resulta difícil monitorear todas las conexiones y dependencias. Y, obviamente, antes de proseguir con el desarrollo del proyecto, necesitaremos documentar el trabajo ya realizado y actualizar la documentación en cada paso posterior. Una documentación debidamente redactada nos ayudará a ver la integridad de nuestro trabajo.
Desarrollando un algoritmo de autoadaptación (Parte II): Aumentando la efectividad
Desarrollando un algoritmo de autoadaptación (Parte II): Aumentando la efectividad
En este artículo, continuaremos el tema del anterior. No obstante, primero flexibilizaremos el algoritmo desarrollado anteriormente. El algoritmo se ha vuelto más estable, con un aumento en el número de velas en la ventana de análisis o con un aumento en el porcentaje del umbral del preponderancia de velas descendentes o ascendentes. Hemos tenido que llegar a un compromiso y establecer un tamaño de muestra más grande para el análisis o un porcentaje mayor de preponderancia de la vela predominante.
Desarrollando un algoritmo de autoadaptación (Parte I): Encontrando un patrón básico
Desarrollando un algoritmo de autoadaptación (Parte I): Encontrando un patrón básico
En la presente serie de artículos, mostraremos un ejemplo de desarrollo de algoritmos autoadaptativos que tengan en cuenta los factores máximos que surgen en los mercados. Asimismo, veremos la sistematización de estas situaciones, su descripción dentro de una lógica y su consideración a la hora de comerciar. Comenzaremos con un algoritmo muy simple, que con el tiempo adquirirá su propia teoría y evolucionará hasta convertirse en un proyecto muy complejo.
Estudiamos la clase CCanvas. Suavizado y sombras
Estudiamos la clase CCanvas. Suavizado y sombras
El algoritmo de suavizado de la clase CCanvas es la base de todas las construcciones en las que se usa el suavizado. En el artículo se cuenta cómo funciona este algoritmo y se muestran ejemplos visuales de su funcionamiento. Además, se analizará el dibujado de las sombras de los objetos gráficos y se desarrollará un algoritmo detallado del dibujado de la sombra en el elemento canvas. Para los cálculos se ha utilizado la biblioteca de análisis numérico ALGLIB.
Estudiamos la clase CCanvas. Implementación de la transparencia de los objetos gráficos
Estudiamos la clase CCanvas. Implementación de la transparencia de los objetos gráficos
¿Está harto del gráfico anguloso de las medias móviles? ¿Quiere usted dibujar en el terminal algo más bonito que un simple rectángulo rellenado? Ahora es posible dibujar de manera vistosa en el terminal. Para ello existe la clase de creación de gráficos personalizados CCanvas. Con ayuda de esta clase, es posible conseguir transparencia, mezclar los colores y alcanzar la ilusión de transparencia con ayuda de la superposición y la mezcla de colores.
Método de las áreas
Método de las áreas
El sistema comercial "Método de las áreas" funciona basándose en una interpretación poco habitual de los índices del oscilador RSI. En este artículo se muestra un indicador que visualiza el método de las áreas, y un asesor que comercia con este sistema. El artículo se complementa con los resultados de la simulación del asesor en símbolos, marcos temporales y valores de las áreas diferentes.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 8): Mecanismos de atención
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 8): Mecanismos de atención
En artículos anteriores, ya hemos puesto a prueba diferentes variantes para organizar las redes neuronales, incluyendo las redes convolucionales, adoptadas de algoritmos de procesamiento de imágenes. En el presente artículo, les proponemos analizar los mecanismos de atención, cuya aparición impulsó el desarrollo de los modelos de lenguaje.
Perceptrón Multicapa y Algoritmo de Retropropagación
Perceptrón Multicapa y Algoritmo de Retropropagación
Recientemente, al aumentar la popularidad de estos dos métodos, se han desarrollado tantas bibliotecas en Matlab, R, Python, C++, etc., que reciben el conjunto de entrenamiento como entrada y construyen automáticamente una red neuronal apropiada para el supuesto problema. Vamos a entender cómo funciona un tipo básico de red neural, (perceptrón de una sola neurona y perceptrón multicapa), y un fascinante algoritmo encargado del aprendizaje de la red, (gradiente descendente y retropropagación). Estos modelos de red servirán como base para los modelos más complejos que existen hoy en día.