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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.
Teoría de categorías en MQL5 (Parte 11): Grafos
Teoría de categorías en MQL5 (Parte 11): Grafos
El presente artículo continúa la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5. Aquí veremos cómo podemos integrar la teoría de grafos con los monoides y otras estructuras de datos al desarrollar una estrategia de cierre del sistema comercial.
Estrategia comercial de reversión a la media simple
Estrategia comercial de reversión a la media simple
La reversión a la media es una técnica de negociación de contratendencia en la que el tráder espera que el precio regrese a algún tipo de equilibrio, que generalmente se mide usando una media u otro indicador estadístico de la tendencia promediada.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 45): Entrenando habilidades de exploración de estados
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 45): Entrenando habilidades de exploración de estados
El entrenamiento de habilidades útiles sin una función de recompensa explícita es uno de los principales desafíos del aprendizaje por refuerzo jerárquico. Ya nos hemos familiarizado antes con dos algoritmos para resolver este problema, pero el tema de la exploración del entorno sigue abierto. En este artículo, veremos un enfoque distinto en el entrenamiento de habilidades, cuyo uso dependerá directamente del estado actual del sistema.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 44): Estudiamos las habilidades de forma dinámica
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 44): Estudiamos las habilidades de forma dinámica
En el artículo anterior, nos familiarizamos con el método DIAYN, que ofrece un algoritmo para el aprendizaje de diversas habilidades. El uso de las habilidades aprendidas puede aprovecharse en diversas tareas, pero estas habilidades pueden resultar bastante impredecibles, lo cual puede dificultar su uso. En este artículo, analizaremos un algoritmo para el aprendizaje de habilidades predecibles.
Otra clase POO de MQL5
Otra clase POO de MQL5
Este artículo le muestra cómo implementar un Asesor Experto orientado a objetos desde cero, desde el diseño de una idea teórica de trading hasta la programación de un Asesor Experto en MQL5 que ponga en práctica la idea en un entorno real. Aprender haciendo las cosas es, en mi humilde opinión, un buen planteamiento para tener éxito, así que voy a mostrar un ejemplo práctico para que pueda ver cómo puede ordenar sus ideas para llegar finalmente al código de sus robots de Forex. Mi objetivo es también invitarle a adherir a los principios OO (orientación a objetos).
Teoría de Categorías en MQL5 (Parte 10): Grupos monoidales
Teoría de Categorías en MQL5 (Parte 10): Grupos monoidales
El presente artículo continúa la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5. Hoy analizaremos los grupos monoidales como un medio que normaliza conjuntos de monoides y los hace más comparables entre una gama más amplia de conjuntos de monoides y tipos de datos.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 41): Modelos jerárquicos
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 41): Modelos jerárquicos
El presente artículo describe modelos de aprendizaje jerárquico que ofrecen un enfoque eficiente para resolver problemas complejos de aprendizaje automático. Los modelos jerárquicos constan de varios niveles; cada uno de ellos es responsable de diferentes aspectos del problema.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 17): Reducción de la dimensionalidad
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 17): Reducción de la dimensionalidad
Seguimos analizando modelos de inteligencia artificial, y en particular, los algoritmos de aprendizaje no supervisado. Ya nos hemos encontrado con uno de los algoritmos de clusterización. Y en este artículo queremos compartir con ustedes una posible solución a los problemas de la reducción de la dimensionalidad.
Envolviendo modelos ONNX en clases
Envolviendo modelos ONNX en clases
La programación orientada a objetos permite crear un código más compacto, fácil de leer y modificar. Le presentamos un ejemplo para tres modelos ONNX.
Teoría de categorías en MQL5 (Parte 7): Dominios múltiples, relativos e indexados
Teoría de categorías en MQL5 (Parte 7): Dominios múltiples, relativos e indexados
La teoría de categorías es un apartado diverso y en expansión de las matemáticas, que solo recientemente ha comenzado a ser trabajado por la comunidad MQL5. Esta serie de artículos tiene por objetivo repasar algunos de sus conceptos para crear una biblioteca abierta y seguir usando este maravilloso apartado en la creación de estrategias comerciales.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 37): Atención dispersa (Sparse Attention)
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 37): Atención dispersa (Sparse Attention)
En el artículo anterior, analizamos los modelos relacionales que utilizan mecanismos de atención en su arquitectura. Una de las características de dichos modelos es su mayor uso de recursos informáticos. Este artículo propondrá uno de los posibles mecanismos para reducir el número de operaciones computacionales dentro del bloque Self-Attention o de auto-atención, lo cual aumentará el rendimiento del modelo en su conjunto.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 36): Modelos relacionales de aprendizaje por refuerzo (Relational Reinforcement Learning)
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 36): Modelos relacionales de aprendizaje por refuerzo (Relational Reinforcement Learning)
En los modelos de aprendizaje por refuerzo analizados anteriormente, usamos varias opciones de redes convolucionales que pueden identificar varios objetos en los datos originales. La principal ventaja de las redes convolucionales es su capacidad de identificar objetos independientemente de la ubicación de estos. Al mismo tiempo, las redes convolucionales no siempre son capaces de hacer frente a diversas deformaciones de los objetos y al ruido. Pero estos problemas pueden resolverse usando el modelo relacional.