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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 66): Problemática de la exploración en el entrenamiento offline
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 66): Problemática de la exploración en el entrenamiento offline
El entrenamiento offline del modelo se realiza sobre los datos de una muestra de entrenamiento previamente preparada. Esto nos ofrecerá una serie de ventajas, pero la información sobre el entorno estará muy comprimida con respecto al tamaño de la muestra de entrenamiento, lo que, a su vez, limitará el alcance del estudio. En este artículo, querríamos familiarizarnos con un método que permite llenar la muestra de entrenamiento con los datos más diversos posibles.
Preparación de indicadores de símbolo/periodo múltiple
Preparación de indicadores de símbolo/periodo múltiple
En este artículo analizaremos los principios de la creación de los indicadores de símbolo/periodo múltiple y la obtención de datos de ellos en asesores e indicadores. Asimismo, veremos los principales matices de uso de los indicadores múltiples en asesores e indicadores, y su representación a través de los búferes del indicador personalizado.
Indicadores alternativos de riesgo y rentabilidad en MQL5
Indicadores alternativos de riesgo y rentabilidad en MQL5
En este artículo, presentaremos una aplicación de varias medidas de rentabilidad y riesgo consideradas alternativas al ratio de Sharpe e investigaremos diferentes curvas de capital hipotéticas para analizar sus características.
Plantillas listas para conectar indicadores en asesores (Parte 3): Indicadores de tendencia
Plantillas listas para conectar indicadores en asesores (Parte 3): Indicadores de tendencia
En este artículo de referencia, echaremos un vistazo a los indicadores estándar de la categoría de Indicadores de tendencia. Asimismo, crearemos plantillas listas para usar estos indicadores en asesores expertos: declaración y configuración de parámetros, inicialización y desinicialización de indicadores, y también obtención de datos y señales de los búferes de indicador en asesores.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 63): Entrenamiento previo del Transformador de decisiones no supervisado (PDT)
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 63): Entrenamiento previo del Transformador de decisiones no supervisado (PDT)
Continuamos nuestra análisis de la familia de métodos del Transformador de decisiones. En artículos anteriores ya hemos observado que entrenar el transformador subyacente en la arquitectura de estos métodos supone todo un reto y requiere una gran cantidad de datos de entrenamiento marcados. En este artículo, analizaremos un algoritmo para utilizar trayectorias no marcadas para el entrenamiento previo de modelos.
Por dónde comenzar a crear un robot comercial para la Bolsa de Moscú MOEX
Por dónde comenzar a crear un robot comercial para la Bolsa de Moscú MOEX
Muchos tráders de la Bolsa de Moscú querrían automatizar sus algoritmos comerciales, pero no saben por dónde empezar. El lenguaje MQL5 propone no solo un conjunto enorme de funciones comerciales, sino también clases preparadas, que facilitan al máximo los primeros pasos en el trading automático.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 59): Dicotomía de control (DoC)
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 59): Dicotomía de control (DoC)
En el artículo anterior nos familiarizamos con el transformador de decisión. Sin embargo, el complejo entorno estocástico del mercado de divisas no nos permitió aprovechar plenamente el potencial del método presentado. Hoy veremos un algoritmo que tiene como objetivo mejorar el rendimiento de los algoritmos en entornos estocásticos.
Creamos un asesor multidivisa sencillo utilizando MQL5 (Parte 2): Señales del indicador - Parabolic SAR de marco temporal múltiple
Creamos un asesor multidivisa sencillo utilizando MQL5 (Parte 2): Señales del indicador - Parabolic SAR de marco temporal múltiple
En este artículo, entenderemos por asesor multidivisa un asesor o robot comercial que puede comerciar (abrir/cerrar órdenes, gestionar órdenes, por ejemplo, trailing-stop y trailing-profit, etc.) con más de un par de símbolos de un gráfico. Esta vez usaremos solo un indicador, a saber, Parabolic SAR o iSAR en varios marcos temporales, comenzando desde PERIOD_M15 y terminando con PERIOD_D1.
Integración de modelos ML con el simulador de estrategias (Conclusión): Implementación de un modelo de regresión para la predicción de precios
Integración de modelos ML con el simulador de estrategias (Conclusión): Implementación de un modelo de regresión para la predicción de precios
Este artículo describe la implementación de un modelo de regresión de árboles de decisión para predecir precios de activos financieros. Se realizaron etapas de preparación de datos, entrenamiento y evaluación del modelo, con ajustes y optimizaciones. Sin embargo, es importante destacar que el modelo es solo un estudio y no debe ser usado en operaciones reales.
Colocando órdenes en MQL5
Colocando órdenes en MQL5
Al crear cualquier sistema comercial, existe una tarea que debemos resolver de forma efectiva. Esta tarea consiste en que el sistema comercial coloque órdenes o las procese de forma automática. El artículo analizará la creación de un sistema comercial desde el punto de vista de la colocación efectiva de órdenes.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 55): Control interno contrastado (CIC)
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 55): Control interno contrastado (CIC)
El aprendizaje contrastivo (Contrastive learning) supone un método de aprendizaje de representación no supervisado. Su objetivo consiste en entrenar un modelo para que destaque las similitudes y diferencias entre los conjuntos de datos. En este artículo, hablaremos del uso de enfoques de aprendizaje contrastivo para investigar las distintas habilidades del Actor.
Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte VI): Optimización cíclica
Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte VI): Optimización cíclica
En este artículo mostraremos la primera parte de las mejoras que nos permitieron no solo cerrar toda la cadena de automatización para comerciar en MetaTrader 4 y 5, sino también hacer algo mucho más interesante. A partir de ahora, esta solución nos permitirá automatizar completamente tanto el proceso de creación de asesores como el proceso de optimización, así como minimizar el gasto de recursos a la hora de encontrar configuraciones comerciales efectivas.
Biblioteca de análisis numérico ALGLIB en MQL5
Biblioteca de análisis numérico ALGLIB en MQL5
En este artículo, echaremos un vistazo rápido a la biblioteca de análisis numérico ALGLIB 3.19, sus aplicaciones y sus nuevos algoritmos, que pueden mejorar la eficiencia del análisis de datos financieros.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 53): Descomposición de la recompensa
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 53): Descomposición de la recompensa
Ya hemos hablado más de una vez de la importancia de seleccionar correctamente la función de recompensa que utilizamos para estimular el comportamiento deseado del Agente añadiendo recompensas o penalizaciones por acciones individuales. Pero la cuestión que sigue abierta es el descifrado de nuestras señales por parte del Agente. En este artículo hablaremos sobre la descomposición de la recompensa en lo que respecta a la transmisión de señales individuales al Agente entrenado.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 51): Actor-crítico conductual (BAC)
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 51): Actor-crítico conductual (BAC)
Los dos últimos artículos han considerado el algoritmo SAC (Soft Actor-Critic), que incorpora la regularización de la entropía en la función de la recompensa. Este enfoque equilibra la exploración del entorno y la explotación del modelo, pero solo es aplicable a modelos estocásticos. El presente material analizará un enfoque alternativo aplicable tanto a modelos estocásticos como deterministas.
Recordando una antigua estrategia de tendencia: dos osciladores estocásticos, MA y Fibonacci
Recordando una antigua estrategia de tendencia: dos osciladores estocásticos, MA y Fibonacci
Estrategias comerciales antiguas. Este artículo presenta una estrategia de seguimiento de tendencias. La estrategia es puramente técnica y usa varios indicadores y herramientas para ofrecer señales y niveles objetivo. Los componentes de la estrategia incluyen: Un oscilador estocástico de 14 periodos, un oscilador estocástico de 5 periodos, una media móvil de 200 periodos y una proyección de Fibonacci (para fijar los niveles objetivo).
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 49): Soft Actor-Critic
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 49): Soft Actor-Critic
Continuamos nuestro análisis de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo en problemas de espacio continuo de acciones. En este artículo, le propongo introducir el algoritmo Soft Astog-Critic (SAC). La principal ventaja del SAC es su capacidad para encontrar políticas óptimas que no solo maximicen la recompensa esperada, sino que también tengan la máxima entropía (diversidad) de acciones.
¿Puede Heiken Ashi dar buenas señales en combinación con las medias móviles?
¿Puede Heiken Ashi dar buenas señales en combinación con las medias móviles?
Las combinaciones de estrategias pueden mejorar el rendimiento de las transacciones. Podemos combinar indicadores y patrones para obtener confirmaciones adicionales. Las medias móviles nos ayudan a confirmar tendencias y seguirlas. Se trata del indicador técnico más famoso, lo cual se explica por su sencillez y su probada eficacia de análisis.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 48): Métodos para reducir la sobreestimación de los valores de la función Q
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 48): Métodos para reducir la sobreestimación de los valores de la función Q
En el artículo anterior, presentamos el método DDPG, que nos permite entrenar modelos en un espacio de acción continuo. Sin embargo, al igual que otros métodos de aprendizaje Q, el DDPG tiende a sobreestimar los valores de la función Q. Con frecuencia, este problema provoca que entrenemos los agentes con una estrategia subóptima. En el presente artículo, analizaremos algunos enfoques para superar el problema mencionado.
Desarrollo de un factor de calidad para los EAs
Desarrollo de un factor de calidad para los EAs
En este artículo, te explicaremos cómo desarrollar un factor de calidad que tu Asesor Experto (EA) pueda mostrar en el simulador de estrategias. Te presentaremos dos formas de cálculo muy conocidas (Van Tharp y Sunny Harris).
Teoría de categorías en MQL5 (Parte 12): Orden
Teoría de categorías en MQL5 (Parte 12): Orden
El artículo forma parte de una serie sobre la implementación de grafos utilizando la teoría de categorías en MQL5 y está dedicado a la relación de orden (Order Theory). Hoy analizaremos dos tipos básicos de orden y exploraremos cómo los conceptos de relación de orden pueden respaldar conjuntos monoides en las decisiones comerciales.