Add a new article
Redes neuronales en el trading: Framework comercial híbrido con codificación predictiva (StockFormer)
Redes neuronales en el trading: Framework comercial híbrido con codificación predictiva (StockFormer)
Hoy le presentamos el StockFormer, un sistema comercial híbrido que combina algoritmos de codificación predictiva y de aprendizaje por refuerzo (RL). El framework utiliza 3 ramas del Transformer con un mecanismo Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn) integrado que mejora el módulo de atención vainilla gracias a un bloque Feed-Forward multicabeza que permite captar diversos patrones de series temporales en diferentes subespacios.
Operar con noticias de manera sencilla (Parte 5): Ejecución de operaciones (II)
Operar con noticias de manera sencilla (Parte 5): Ejecución de operaciones (II)
Este artículo ampliará la clase de gestión de operaciones para incluir órdenes de compra y venta con límite (buy-stop y sell-stop) con el fin de operar con eventos de noticias e implementar una restricción de vencimiento en estas órdenes para evitar cualquier operación nocturna. Se incorporará una función de deslizamiento (slippage) al experto para intentar prevenir o minimizar el posible deslizamiento que puede producirse al utilizar órdenes stop en las operaciones, especialmente durante eventos noticiosos.
Del básico al intermedio: Recursividad
Del básico al intermedio: Recursividad
En este artículo, veremos un concepto de programación muy interesante y bastante divertido, aunque debe ser tratado con extremo respeto, ya que un mal uso o un mal entendimiento del mismo convierte programas relativamente simples en algo innecesariamente complicado. Aunque, el buen uso y la perfecta adecuación en situaciones igualmente adecuadas convierten la recursividad en un gran aliado para resolver cuestiones que, de otra forma, serían mucho más trabajosas y demoradas. El contenido expuesto aquí tiene un propósito puramente didáctico. En ningún caso debe ser considerado como una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.
Redes neuronales en el trading: Framework comercial híbrido con codificación predictiva (Final)
Redes neuronales en el trading: Framework comercial híbrido con codificación predictiva (Final)
Continuamos nuestro análisis del sistema comercial híbrido StockFormer, que combina codificación predictiva y algoritmos de aprendizaje por refuerzo para el análisis de series temporales financieras. El sistema se basa en tres ramas del Transformer con un mecanismo Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn) que permite identificar patrones complejos y relaciones entre activos. Ya nos hemos familiarizado con los aspectos teóricos del framework e implementado los mecanismos de DMH-Attn, así que hoy hablaremos sobre la arquitectura de los modelos y su entrenamiento.
Análisis de múltiples símbolos con Python y MQL5 (Parte II): Análisis de componentes principales para la optimización de carteras
Análisis de múltiples símbolos con Python y MQL5 (Parte II): Análisis de componentes principales para la optimización de carteras
La gestión del riesgo de las cuentas de trading es un reto para todos los operadores. ¿Cómo podemos desarrollar aplicaciones de trading que aprendan dinámicamente los modos de riesgo alto, medio y bajo para diversos símbolos en MetaTrader 5? Al utilizar el Análisis de Componentes Principales (Principal Components Analysis, PCA), obtenemos un mejor control sobre la variación de la cartera. Demostraré cómo crear aplicaciones que aprendan estos tres modos de riesgo a partir de datos de mercado obtenidos de MetaTrader 5.
Asesores Expertos Auto-Optimizables con MQL5 y Python (Parte VI): Cómo aprovechar el doble descenso profundo
Asesores Expertos Auto-Optimizables con MQL5 y Python (Parte VI): Cómo aprovechar el doble descenso profundo
El aprendizaje automático tradicional enseña a los profesionales a estar atentos para no sobreajustar sus modelos. Sin embargo, esta ideología está siendo cuestionada por nuevos hallazgos publicados por diligentes investigadores de Harvard, quienes han descubierto que lo que parece ser un sobreajuste puede, en algunas circunstancias, ser el resultado de finalizar prematuramente los procedimientos de entrenamiento. Demostraremos cómo podemos utilizar las ideas publicadas en el artículo de investigación para mejorar nuestro uso de la IA en la previsión de retornos del mercado.
Ingeniería de características con Python y MQL5 (Parte I): Predicción de medias móviles para modelos de IA de largo plazo
Ingeniería de características con Python y MQL5 (Parte I): Predicción de medias móviles para modelos de IA de largo plazo
Las medias móviles son, con diferencia, los mejores indicadores para que nuestros modelos de IA realicen predicciones. Sin embargo, podemos mejorar aún más nuestra precisión transformando cuidadosamente nuestros datos. Este artículo le mostrará cómo puede crear modelos de IA capaces de realizar previsiones a más largo plazo que las que realiza actualmente sin que ello suponga una disminución significativa de su nivel de precisión. Es realmente sorprendente lo útiles que son las medias móviles.
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 1): Proyector de gráficos
Desarrollo de un kit de herramientas para el análisis de la acción del precio (Parte 1): Proyector de gráficos
Este proyecto tiene como objetivo aprovechar el lenguaje MQL5 para desarrollar un conjunto integral de herramientas de análisis para MetaTrader 5. Estas herramientas, que van desde scripts e indicadores hasta modelos de IA y asesores expertos, automatizarán el proceso de análisis del mercado. En ocasiones, este desarrollo producirá herramientas capaces de realizar análisis avanzados sin intervención humana y pronosticar resultados para las plataformas adecuadas. Ninguna oportunidad jamás se perderá. Únase a mí mientras exploramos el proceso de creación de un conjunto sólido de herramientas personalizadas para el análisis de mercado. Comenzaremos desarrollando un programa MQL5 simple que he llamado "Proyector de gráficos" (Chart Projector).
Redes neuronales en el trading: Conjunto de agentes con mecanismos de atención (MASAAT)
Redes neuronales en el trading: Conjunto de agentes con mecanismos de atención (MASAAT)
Hoy le presentamos la estructura multiagente adaptativa de optimización de portafolios (MASAAT), que combina mecanismos de atención y análisis de series temporales. El MASAAT genera un conjunto de agentes que analizan series de precios y cambios direccionales, permitiendo identificar fluctuaciones sustanciales en los precios de los activos a diferentes niveles de detalle.
Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 9): Asesor Experto de múltiples estrategias (II)
Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 9): Asesor Experto de múltiples estrategias (II)
El número de estrategias que se pueden integrar en un Asesor Experto es prácticamente ilimitado. Sin embargo, cada estrategia adicional aumenta la complejidad del algoritmo. Al incorporar múltiples estrategias, un Asesor Experto puede adaptarse mejor a las condiciones cambiantes del mercado, lo que puede mejorar su rentabilidad. Hoy exploraremos cómo implementar MQL5 para una de las estrategias más destacadas desarrolladas por Richard Donchian, mientras continuamos mejorando la funcionalidad de nuestro Asesor Experto Trend Constraint.
Explorando la criptografía en MQL5: Un enfoque paso a paso
Explorando la criptografía en MQL5: Un enfoque paso a paso
Este artículo analiza la integración de la criptografía en MQL5, mejorando la seguridad y la funcionalidad de los algoritmos de trading. Cubriremos los métodos criptográficos clave y su aplicación práctica en el comercio automatizado.
Operar con el Calendario Económico MQL5 (Parte 1): Dominar las funciones del Calendario Económico MQL5
Operar con el Calendario Económico MQL5 (Parte 1): Dominar las funciones del Calendario Económico MQL5
En este artículo, exploramos cómo utilizar el Calendario Económico MQL5 para operar, comenzando por comprender sus funciones principales. A continuación, implementamos las funciones clave del Calendario Económico en MQL5 para extraer datos relevantes de noticias que nos ayuden a tomar decisiones de trading. Finalmente, concluimos mostrando cómo utilizar esta información para mejorar las estrategias comerciales de manera efectiva.
Media móvil en MQL5 desde cero: Sencilla y accesible
Media móvil en MQL5 desde cero: Sencilla y accesible
Usando ejemplos sencillos, hoy analizaremos los principios del cálculo de las medias móviles y nos familiarizaremos con las formas de optimizar el cálculo de los indicadores y, en consecuencia, de las medias móviles.
Algoritmo de búsqueda orbital atómica - Atomic Orbital Search (AOS) Modificación
Algoritmo de búsqueda orbital atómica - Atomic Orbital Search (AOS) Modificación
En la segunda parte del artículo, seguiremos desarrollando una versión modificada del algoritmo AOS (Atomic Orbital Search), centrándonos en operadores específicos para mejorar su eficacia y adaptabilidad. Tras analizar los fundamentos y la mecánica del algoritmo, discutiremos ideas para mejorar el rendimiento y la capacidad de analizar espacios de soluciones complejos, proponiendo nuevos enfoques para ampliar su funcionalidad como herramienta de optimización.
Redes neuronales en el trading: Modelo adaptativo multiagente (Final)
Redes neuronales en el trading: Modelo adaptativo multiagente (Final)
En el artículo anterior, nos familiarizamos con el framework MASA, un framework adaptativo multiagente que combina enfoques de aprendizaje por refuerzo y estrategias adaptativas para ofrecer un equilibrio armonioso entre rentabilidad y riesgo en condiciones de mercado turbulentas. Asimismo, construimos la funcionalidad de los agentes individuales de este framework. En este artículo continuaremos el trabajo empezado, llevándolo a su conclusión lógica.
Reimaginando las estrategias clásicas en MQL5 (Parte X): ¿Puede la IA impulsar el MACD?
Reimaginando las estrategias clásicas en MQL5 (Parte X): ¿Puede la IA impulsar el MACD?
Únase a nosotros mientras analizamos empíricamente el indicador MACD para comprobar si la aplicación de la IA a una estrategia, incluyendo el indicador, produciría alguna mejora en nuestra precisión a la hora de pronosticar el EURUSD. Evaluamos simultáneamente si el indicador en sí mismo es más fácil de predecir que el precio, así como si el valor del indicador es predictivo de los niveles de precios futuros. Le proporcionaremos la información que necesita para decidir si debe considerar invertir su tiempo en integrar el MACD en sus estrategias de trading con IA.
Redes neuronales en el trading: Modelo adaptativo multiagente (MASA)
Redes neuronales en el trading: Modelo adaptativo multiagente (MASA)
Hoy les propongo familiarizarse con el MASA, un framework adaptativo multiagente que combina el aprendizaje por refuerzo y las estrategias adaptativas para ofrecer un equilibrio armonioso entre la rentabilidad y la gestión del riesgo en condiciones de mercado turbulentas.
El análisis volumétrico de redes neuronales como clave de las tendencias futuras
El análisis volumétrico de redes neuronales como clave de las tendencias futuras
Este artículo explora la posibilidad de mejorar la previsión de los precios usando como base el análisis comercial volumétrico mediante la integración de los principios del análisis técnico con la arquitectura de redes neuronales LSTM. Prestaremos especial atención a la detección e interpretación de volúmenes anómalos, el uso de clusterización y la generación y definición de características basadas en el volumen en el contexto del aprendizaje automático.
Redes neuronales en el trading: Transformer parámetro-eficiente con atención segmentada (Final)
Redes neuronales en el trading: Transformer parámetro-eficiente con atención segmentada (Final)
En artículos anteriores, revisamos los aspectos teóricos del framework PSformer, que incluye dos importantes innovaciones en la arquitectura del Transformer clásico: el mecanismo de compartición de parámetros (PS) y la atención a los segmentos espaciotemporales (SegAtt). En este artículo, continuaremos el trabajo sobre la implementación de los enfoques propuestos mediante MQL5.
Simulador rápido de estrategias comerciales en Python usando Numba
Simulador rápido de estrategias comerciales en Python usando Numba
Este artículo implementaremos un simulador rápido de estrategias para modelos de aprendizaje automático utilizando Numba. En cuanto a su velocidad, superará en un factor de 50 a un simulador de estrategias puramente basado en Python. El autor recomienda usar esta biblioteca para acelerar los cálculos matemáticos, y especialmente cuando se utilizan ciclos.
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte V): Autenticación de dos factores (2FA)
Creación de un Panel de administración de operaciones en MQL5 (Parte V): Autenticación de dos factores (2FA)
Hoy discutiremos cómo mejorar la seguridad del Panel de administrador comercial que actualmente se encuentra en desarrollo. Exploraremos cómo implementar MQL5 en una nueva estrategia de seguridad, integrando la API de Telegram para la autenticación de dos factores (2FA). Esta discusión proporcionará información valiosa sobre la aplicación de MQL5 para reforzar las medidas de seguridad. Además, examinaremos la función MathRand, centrándonos en su funcionalidad y cómo se puede utilizar de forma efectiva dentro de nuestro marco de seguridad. ¡Sigue leyendo para descubrir más!
Cómo crear un panel interactivo MQL5 utilizando la clase Controls (Parte 2): Añadir capacidad de respuesta a los botones
Cómo crear un panel interactivo MQL5 utilizando la clase Controls (Parte 2): Añadir capacidad de respuesta a los botones
En este artículo, nos centramos en transformar nuestro panel de control MQL5 estático en una herramienta interactiva habilitando la capacidad de respuesta de los botones. Exploramos cómo automatizar la funcionalidad de los componentes de la interfaz gráfica de usuario (GUI), asegurándonos de que reaccionen adecuadamente a los clics de los usuarios. Al final del artículo, establecemos una interfaz dinámica que mejora la participación del usuario y la experiencia comercial.
Redes neuronales en el trading: Mejora de la eficiencia del Transformer mediante la reducción de la nitidez (Final)
Redes neuronales en el trading: Mejora de la eficiencia del Transformer mediante la reducción de la nitidez (Final)
El SAMformer ofrece una solución a los problemas clave del Transformer en la previsión de series temporales a largo plazo, incluida la complejidad del entrenamiento y la escasa generalización a muestras pequeñas. Su arquitectura poco profunda y la optimización con control de nitidez garantizan que se eviten los malos mínimos locales. En este artículo, proseguiremos la aplicación de enfoques utilizando MQL5 y evaluaremos su valor práctico.
Algoritmo de búsqueda orbital atómica - Atomic Orbital Search (AOS)
Algoritmo de búsqueda orbital atómica - Atomic Orbital Search (AOS)
Este artículo analiza el algoritmo AOS (Atomic Orbital Search), que usa conceptos de modelos orbitales atómicos para modelar la búsqueda de soluciones. El algoritmo se basa en distribuciones de probabilidad y en la dinámica de las interacciones en el átomo. El artículo analiza con detalle los aspectos matemáticos del AOS, incluida la actualización de las posiciones de las soluciones candidatas y los mecanismos de absorción y liberación de energía. El AOS descubre nuevos horizontes para la aplicación de los principios cuánticos a los problemas computacionales al ofrecer un enfoque innovador de la optimización.
Asistente de Connexus (Parte 5): Métodos HTTP y códigos de estado
Asistente de Connexus (Parte 5): Métodos HTTP y códigos de estado
En este artículo, comprenderemos los métodos HTTP y los códigos de estado, dos piezas muy importantes de la comunicación entre el cliente y el servidor en la web. Comprender lo que hace cada método le brinda el control para realizar solicitudes con mayor precisión, informando al servidor qué acción desea realizar y haciéndolo más eficiente.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 43): Aprendizaje por refuerzo con SARSA
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 43): Aprendizaje por refuerzo con SARSA
SARSA, que es la abreviatura de State-Action-Reward-State-Action (Estado-Acción-Recompensa-Estado-Acción), es otro algoritmo que se puede utilizar al implementar el aprendizaje por refuerzo. Por lo tanto, tal y como vimos con Q-Learning y DQN, analizamos cómo se podría explorar e implementar esto como un modelo independiente, en lugar de solo como un mecanismo de entrenamiento, en los asesores expertos ensamblados por el asistente.
Cómo crear un bot para Telegram en el lenguaje MQL5
Cómo crear un bot para Telegram en el lenguaje MQL5
Este artículo es una guía paso a paso para crear un bot para Telegram en el lenguaje MQL5 El material será de interés para aquellos que quieren vincular un bot comercial a su dispositivo móvil. En el artículo se dan ejemplos de bots que envían señales comerciales, buscan información en páginas web y mandan información sobre el estado de la cuenta comercial, cotizaciones y capturas de pantalla de gráficos a su teléfono inteligente.
Operar con noticias de manera sencilla (Parte 4): Mejora del rendimiento
Operar con noticias de manera sencilla (Parte 4): Mejora del rendimiento
Este artículo profundizará en los métodos para mejorar el tiempo de ejecución del experto en el probador de estrategias. El código se escribirá para dividir los tiempos de los eventos de noticias en categorías por hora. Las horas de estos eventos noticiosos se accederán dentro de la hora especificada. Esto garantiza que el EA pueda gestionar de manera eficiente las operaciones basadas en eventos tanto en entornos de alta como de baja volatilidad.
Entrenamos un perceptrón multicapa usando el algoritmo de Levenberg-Marquardt
Entrenamos un perceptrón multicapa usando el algoritmo de Levenberg-Marquardt
Este artículo le presentaremos una implementación del algoritmo Levenberg-Marquardt para el entrenamiento de redes neuronales de propagación directa. Asimismo, realizaremos un análisis comparativo del rendimiento usando algoritmos de la biblioteca scikit-learn Python. También discutiremos preliminarmente los métodos de aprendizaje más sencillos como el descenso de gradiente, el descenso de gradiente con impulso y el descenso de gradiente estocástico.