Asesores Expertos | Artículos de trading algorítmico

Redes neuronales en el trading: Análisis de nubes de puntos (PointNet)

El análisis directo de nubes de puntos evita alcanza un tamaño de datos innecesario y mejora la eficacia de los modelos en tareas de clasificación y segmentación. Estos enfoques demuestran un alto rendimiento y solidez frente a las perturbaciones de los datos de origen.

Redes neuronales en el trading: Transformador vectorial jerárquico (Final)

Continuamos nuestro análisis del método del Transformador Vectorial Jerárquico. En este artículo finalizaremos la construcción del modelo. También lo entrenaremos y probaremos con datos históricos reales.

Redes neuronales en el trading: Modelo Universal de Generación de Trayectorias (UniTraj)

La comprensión del comportamiento de los agentes es importante en distintos ámbitos, pero la mayoría de los métodos se centran en una única tarea (comprensión, eliminación del ruido, predicción), lo cual reduce su eficacia en escenarios del mundo real. En este artículo, propongo al lector introducir un modelo capaz de adaptarse a diferentes tareas.

Formulación de un Asesor Experto Multipar Dinámico (Parte 1): Correlación de divisas y correlación inversa

El asesor experto dinámico de múltiples pares aprovecha las estrategias de correlación y correlación inversa para optimizar el rendimiento comercial. Al analizar datos del mercado en tiempo real, identifica y explota la relación entre pares de divisas.

Ejemplo de análisis de redes de causalidad (Causality Network Analysis, CNA) y modelo de autoregresión vectorial para la predicción de eventos de mercado

Este artículo presenta una guía completa para implementar un sistema comercial sofisticado utilizando análisis de red de causalidad (CNA) y autorregresión vectorial (Vector autoregression, VAR) en MQL5. Abarca los fundamentos teóricos de estos métodos, ofrece explicaciones detalladas de las funciones clave del algoritmo de negociación e incluye código de ejemplo para su aplicación.

Creación de un asesor experto integrado de MQL5 y Telegram (Parte 4): Modular las funciones del código para mejorar su reutilización

En este artículo, refactorizamos el código existente utilizado para enviar mensajes y capturas de pantalla de MQL5 a Telegram organizándolo en funciones modulares y reutilizables. Esto agilizará el proceso, permitiendo una ejecución más eficiente y una gestión del código más sencilla en múltiples instancias.

Creación de un asesor experto integrado de MQL5 y Telegram (Parte 3): Envío de señales de MQL5 a Telegram

En este artículo, creamos un Asesor Experto MQL5 que codifica capturas de pantalla de gráficos como datos de imagen y las envía a un chat de Telegram a través de peticiones HTTP. Al integrar la codificación y transmisión de fotos, mejoramos el sistema existente MQL5-Telegram con perspectivas visuales de trading directamente dentro de Telegram.

Redes neuronales en el trading: Modelos del espacio de estados

Una gran cantidad de los modelos que hemos revisado hasta ahora se basan en la arquitectura del Transformer. No obstante, pueden resultar ineficientes al trabajar con secuencias largas. En este artículo le propongo familiarizarse con una rama alternativa de pronóstico de series temporales basada en modelos del espacio de estados.

Analizamos ejemplos de estrategias comerciales en el terminal de cliente

En este artículo, utilizaremos esquemas de bloques para analizar visualmente la lógica de los asesores de entrenamiento adjuntos al terminal, ubicados en la carpeta Experts\Free Robots, que negocian con patrones de velas.

Redes neuronales en el trading: Inyección de información global en canales independientes (InjectTST)

La mayoría de los métodos modernos de pronóstico de series temporales multimodales utilizan el enfoque de canales independientes. Esto ignora la dependencia natural de los diferentes canales de la misma serie temporal. Un uso coherente de ambos enfoques (canales independientes y mixtos) es la clave para mejorar el rendimiento de los modelos.

Reimaginando las estrategias clásicas (Parte VI): Análisis de múltiples marcos temporales

En esta serie de artículos, revisamos las estrategias clásicas para ver si podemos mejorarlas utilizando IA. En el artículo de hoy, examinaremos la popular estrategia de análisis de múltiples marcos temporales para juzgar si la estrategia se podría mejorar con IA.

Redes neuronales en el trading: Resultados prácticos del método TEMPO

Continuamos familiarizándonos con el método TEMPO. En este artículo, analizaremos la efectividad de los enfoques propuestos con datos históricos reales.

Reimaginando las estrategias clásicas (Parte V): Análisis de múltiples símbolos en USDZAR

En esta serie de artículos, revisamos las estrategias clásicas para ver si podemos mejorarlas utilizando la IA. En el artículo de hoy, examinaremos una estrategia popular de análisis de símbolos múltiples utilizando una cesta de valores correlacionados, nos centraremos en el exótico par de divisas USDZAR.

Redes neuronales en el trading: Uso de modelos de lenguaje para la predicción de series temporales

Continuamos nuestro análisis de los modelos de pronóstico de series temporales. En este artículo le propongo familiarizarnos con un algoritmo complejo construido sobre el uso de un modelo de lenguaje previamente entrenado.

Redes neuronales en el trading: Modelos "ligeros" de pronóstico de series temporales

Los modelos ligeros de pronóstico de series temporales logran un alto rendimiento utilizando un número mínimo de parámetros, lo que, a su vez, reduce el consumo de recursos computacionales y agiliza la toma de decisiones. De este modo consiguen una calidad de previsión comparable a la de modelos más complejos.

Reimaginando las estrategias clásicas (Parte IV): SP500 y bonos del Tesoro de EE.UU.

En esta serie de artículos, analizamos estrategias de trading clásicas utilizando algoritmos modernos para determinar si podemos mejorar la estrategia utilizando IA. En el artículo de hoy, retomamos un enfoque clásico para operar con el SP500 utilizando la relación que guarda con los bonos del Tesoro estadounidense.

Ejemplo de toma de beneficios optimizada automáticamente y parámetros de indicadores con SMA y EMA

Este artículo presenta un asesor experto sofisticado para el trading de divisas, que combina el aprendizaje automático con el análisis técnico. Se centra en la negociación de acciones de Apple, presentando optimización adaptativa, gestión de riesgos y múltiples estrategias. Las pruebas retrospectivas muestran resultados prometedores con una alta rentabilidad, pero también caídas significativas, lo que indica potencial para un mayor refinamiento.

Creación de un asesor experto integrado de MQL5 y Telegram (Parte 2): Envío de señales de MQL5 a Telegram

En este artículo, creamos un Asesor Experto integrado con MQL5 y Telegram que envía señales de cruce de medias móviles a Telegram. Detallamos el proceso de generación de señales de trading a partir de cruces de medias móviles, implementando el código necesario en MQL5, y asegurando que la integración funciona a la perfección. El resultado es un sistema que proporciona alertas comerciales en tiempo real directamente a su chat grupal de Telegram.

Creación de un asesor experto integrado de MQL5 y Telegram (Parte 1): Envío de mensajes desde MQL5 a Telegram

En este artículo, creamos un Asesor Experto (EA) en MQL5 para enviar mensajes a Telegram usando un bot. Configuramos los parámetros necesarios, incluido el token de API del bot y el ID de chat, y luego realizamos una solicitud HTTP POST para entregar los mensajes. Posteriormente, gestionamos la respuesta para garantizar una entrega exitosa y solucionar cualquier problema que surja en caso de falla. Esto garantiza que enviemos mensajes desde MQL5 a Telegram a través del bot creado.

Implementación de Deus EA: Trading automatizado con RSI y promedios móviles en MQL5

Este artículo describe los pasos para implementar Deus EA basado en los indicadores RSI y promedio móvil para guiar el trading automatizado.

Construya Asesores Expertos Auto-Optimizables con MQL5 y Python (Parte II): Ajuste de redes neuronales profundas

Los modelos de aprendizaje automático vienen con varios parámetros ajustables. En esta serie de artículos, exploraremos cómo personalizar sus modelos de IA para que se adapten a su mercado específico utilizando la biblioteca SciPy.

Reimaginando las estrategias clásicas (Parte III): Predicción de máximos crecientes y mínimos decrecientes

En esta serie de artículos, analizaremos empíricamente las estrategias comerciales clásicas para ver si podemos mejorarlas utilizando IA. En la discusión de hoy, intentamos predecir máximos más altos y mínimos más bajos utilizando el modelo de análisis discriminante lineal.

Implementación de una estrategia de trading con Bandas de Bollinger en MQL5: Guía paso a paso

Una guía paso a paso para implementar un algoritmo de trading automatizado en MQL5 basado en la estrategia de trading de las Bandas de Bollinger. Un tutorial detallado basado en la creación de un Asesor Experto que puede ser útil para los traders.

Creación de un panel de indicadores de fuerza relativa (RSI) dinámico, multisímbolo y multiperíodo en MQL5

En este artículo, desarrollamos un panel dinámico de indicadores RSI multisímbolo y multiperiodo en MQL5, que proporciona a los operadores valores RSI en tiempo real a través de varios símbolos y marcos temporales. El panel cuenta con botones interactivos, actualizaciones en tiempo real e indicadores codificados por colores para ayudar a los operadores a tomar decisiones informadas.

Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 14): Cambio de volumen adaptable en el gestor de riesgos

El gestor de riesgos que hemos desarrollado en los últimos artículos solo contiene funciones básicas. Hoy trataremos de analizar sus posibles formas de desarrollo, lo que nos permitirá aumentar los resultados comerciales sin interferir con la lógica de las estrategias de negociación.

Redes neuronales en el trading: Reducción del consumo de memoria con el método de optimización Adam (Adam-mini)

Una forma de mejorar la eficacia del proceso de aprendizaje y la convergencia de los modelos es mejorar los métodos de optimización. Adam-mini es un método de optimización adaptativa desarrollado para mejorar el algoritmo Adam básico.

Redes neuronales en el trading: Red neuronal espacio-temporal (STNN)

En este artículo, hablaremos sobre el uso de transformaciones espacio-temporales para predecir el próximo movimiento de los precios de manera eficaz. Para mejorar la precisión de la predicción numérica en el STNN, hemos propuesto un mecanismo de atención continua que permite al modelo considerar en mayor medida aspectos importantes de los datos.

Reimaginando las estrategias clásicas (Parte II): Ruptura de las Bandas de Bollinger

Este artículo explora una estrategia comercial que integra el análisis discriminante lineal (Linear Discriminant Analysis, LDA) con las Bandas de Bollinger, aprovechando las predicciones de zonas categóricas para obtener señales estratégicas de entrada al mercado.

Redes neuronales en el trading: Modelo de doble atención para la previsión de tendencias

Continuamos la conversación sobre el uso de la representación lineal por partes de las series temporales iniciada en el artículo anterior. Y hoy hablaremos de la combinación de este método con otros enfoques del análisis de series temporales para mejorar la calidad de la previsión de la tendencia del movimiento de precios.

Combinación de estrategias de análisis técnico y fundamental en MQL5 para principiantes

En este artículo, analizaremos cómo integrar sin problemas el seguimiento de tendencias y los principios fundamentales en un Asesor Experto para crear una estrategia más sólida. Este artículo demostrará lo fácil que es para cualquiera comenzar a desarrollar algoritmos comerciales personalizados utilizando MQL5.

Redes neuronales en el trading: Representación lineal por partes de series temporales

Este artículo es algo distinto de los anteriores de esta serie. En él, hablaremos de una representación alternativa de las series temporales. La representación lineal por partes de series temporales es un método de aproximación de una serie temporal usando funciones lineales en intervalos pequeños.

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 97): Entrenamiento de un modelo con el MSFformer

Al estudiar las distintas arquitecturas de construcción de modelos, prestamos poca atención al proceso de entrenamiento de los mismos. En este artículo intentaremos rellenar ese vacío.

Introducción a MQL5 (Parte 8): Guía del trading algorítmico para principiantes (II)

Este artículo aborda preguntas comunes de principiantes en los foros de MQL5 y demuestra soluciones prácticas. Aprenda a realizar tareas esenciales como comprar y vender, obtener precios de velas y administrar aspectos del trading automatizado como límites de trading, períodos de trading y umbrales de ganancias/pérdidas. Obtenga orientación paso a paso para mejorar su comprensión e implementación de estos conceptos en MQL5.

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 96): Extracción multinivel de características (MSFformer)

Extraer y combinar eficazmente las dependencias a largo plazo y las características a corto plazo sigue siendo una tarea importante en el análisis de series temporales. Para crear modelos predictivos precisos y fiables deberemos comprender e integrar estos adecuadamente.

Desarrollo de un Asesor Experto (EA) en MQL5 basado en la estrategia de ruptura del rango de consolidación

Este artículo describe los pasos para crear un Asesor Experto (EA) que aproveche las rupturas de precios después de los períodos de consolidación. Al identificar rangos de consolidación y establecer niveles de ruptura, los operadores pueden automatizar sus decisiones comerciales basándose en esta estrategia. El Asesor Experto tiene como objetivo proporcionar puntos de entrada y salida claros y evitar rupturas falsas.

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 95): Reducción del consumo de memoria en los modelos de transformadores

Los modelos basados en la arquitectura de transformadores demuestran una gran eficacia, pero su uso se complica por el elevado coste de los recursos tanto en la fase de formación como durante el funcionamiento. En este artículo, propongo familiarizarse con los algoritmos que permiten reducir el uso de memoria de tales modelos.

La teoría del caos en el trading (Parte 1): Introducción, aplicación a los mercados financieros e indicador de Lyapunov

¿Puede aplicarse la teoría del caos a los mercados financieros? En este artículo analizaremos en qué se diferencian la teoría clásica del caos y los sistemas caóticos del concepto propuesto por Bill Williams.

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 94): Optimización de la secuencia de entrada

Al trabajar con series temporales, siempre utilizamos los datos de origen en su secuencia histórica. Pero, ¿es ésta la mejor opción? Existe la opinión de que cambiar la secuencia de los datos de entrada mejorará la eficacia de los modelos entrenados. En este artículo te invito a conocer uno de los métodos para optimizar la secuencia de entrada.

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 93): Predicción adaptativa en los ámbitos de la frecuencia y el tiempo (Parte final)

En este artículo, continuamos la aplicación de los planteamientos del modelo ATFNet, que combina de forma adaptativa los resultados de 2 bloques (frecuencia y tiempo) dentro de la predicción de series temporales.

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 92): Predicción adaptativa en los ámbitos de la frecuencia y el tiempo

Los autores del método FreDF confirmaron experimentalmente la ventaja de la previsión combinada en los ámbitos de la frecuencia y el tiempo. Sin embargo, el uso del hiperparámetro de peso no es óptimo para series temporales no estacionarias. En este artículo, nos familiarizaremos con el método de combinación adaptativa de previsiones en los ámbitos de la frecuencia y el tiempo.