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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 35): Módulo de curiosidad intrínseca (Intrinsic Curiosity Module)
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 35): Módulo de curiosidad intrínseca (Intrinsic Curiosity Module)
Seguimos analizando los algoritmos de aprendizaje por refuerzo. Todos los algoritmos que hemos estudiado hasta ahora requerían la creación de una política de recompensas tal que el agente pudiera evaluar cada una de sus acciones en cada transición de un estado del sistema a otro, pero este enfoque resulta bastante artificial. En la práctica, existe cierto tiempo de retraso entre la acción y la recompensa. En este artículo, le sugerimos que se familiarice con un algoritmo de entrenamiento de modelos que puede funcionar con varios retrasos de tiempo desde la acción hasta la recompensa.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 34): Función cuantílica totalmente parametrizada
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 34): Función cuantílica totalmente parametrizada
Seguimos analizando algoritmos de aprendizaje Q distribuidos. En artículos anteriores hemos analizado los algoritmos de aprendizaje Q distribuido y cuantílico. En el primero, enseñamos las probabilidades de los rangos de valores dados. En el segundo, enseñamos los rangos con una probabilidad determinada. Tanto en el primer algoritmo como en el segundo, usamos el conocimiento a priori de una distribución y enseñamos la otra. En el presente artículo, veremos un algoritmo que permite al modelo aprender ambas distribuciones.
Cómo trabajar con líneas usando MQL5
Cómo trabajar con líneas usando MQL5
En este artículo, hablaremos sobre cómo trabajar con las líneas más importantes, como las líneas de tendencia, apoyo y resistencia, usando las herramientas de MQL5.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 32): Aprendizaje Q distribuido
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 32): Aprendizaje Q distribuido
En uno de los artículos de esta serie, nos familiarizamos con el método de aprendizaje Q. Este método promedia las recompensas de cada acción. En 2017 se presentaron dos trabajos que muestran un mayor éxito al estudiar la función de distribución de recompensas. Vamos a analizar la posibilidad de utilizar esta tecnología para resolver nuestros problemas.
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Fractals
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Fractals
Bienvenidos a un nuevo artículo de nuestra serie destinada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. Hoy analizaremos otra herramienta técnica, el indicador Fractals, y desarrollaremos sistemas comerciales basados en este para operar en el terminal MetaTrader 5.
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Ichimoku
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Ichimoku
Este artículo continúa la serie sobre la construcción de sistemas comerciales basados en los indicadores más populares. Esta vez hablaremos del indicador Iсhimoku y crearemos un sistema comercial basado en sus indicadores.
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Alligator
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Alligator
Bienvenidos a un nuevo artículo de nuestra serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. Hoy analizaremos el indicador Alligator y crearemos sistemas comerciales basados en él.
Gestión de riesgos y capital con ayuda de asesores
Gestión de riesgos y capital con ayuda de asesores
Este artículo trata sobre aquello que no encontrará en el informe de simulación, sobre qué esperar al usar un asesor, cómo administrar su dinero usando robots y cómo cubrir una pérdida significativa para seguir comerciando con el trading automatizado.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 30): Algoritmos genéticos
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 30): Algoritmos genéticos
En el artículo de hoy, hablaremos de un método de aprendizaje ligeramente distinto. Podríamos decir que lo hemos tomado de la teoría de la evolución de Darwin. Probablemente resulte menos controlable que los métodos anteriormente mencionados, pero también nos permite entrenar modelos indiferenciados.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 29): Algoritmo actor-crítico con ventaja (Advantage actor-critic)
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 29): Algoritmo actor-crítico con ventaja (Advantage actor-critic)
En los artículos anteriores de esta serie, nos familiarizamos con dos algoritmos de aprendizaje por refuerzo. Obviamente, cada uno de ellos tiene sus propias ventajas y desventajas. Como suele suceder en estos casos, se nos ocurre combinar ambos métodos en un algoritmo que incorporaría lo mejor de los dos, y así compensar las carencias de cada uno de ellos. En este artículo, hablaremos de dicho método.
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con DeMarker
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con DeMarker
Le presentamos un nuevo artículo de la presente serie sobre la creación de sistemas comerciales basados en los indicadores técnicos más populares. En este artículo, veremos cómo crear un sistema comercial basado en el indicador de DeMark (DeMarker).
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 28): Algoritmo de gradiente de políticas
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 28): Algoritmo de gradiente de políticas
Continuamos analizando los métodos de aprendizaje por refuerzo. En el artículo anterior, nos familiarizamos con el método de aprendizaje Q profundo, en el que entrenamos un modelo para predecir la próxima recompensa dependiendo de la acción realizada en una situación particular. Luego realizamos una acción según nuestra política y la recompensa esperada, pero no siempre es posible aproximar la función Q, o su aproximación no ofrece el resultado deseado. En estos casos, los métodos de aproximación no se utilizan para funciones de utilidad, sino para una política (estrategia) de acciones directa. Precisamente a tales métodos pertenece el gradiente de políticas o policy gradient.
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con VIDYA
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con VIDYA
Bienvenidos a un nuevo artículo de la serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. En este artículo hablaremos sobre el indicador VIDYA (Variable Index Dynamic Average) y crearemos un sistema comercial basado en sus lecturas.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 27): Aprendizaje Q profundo (DQN)
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 27): Aprendizaje Q profundo (DQN)
Seguimos explorando el aprendizaje por refuerzo. En este artículo, hablaremos del método de aprendizaje Q profundo o deep Q-learning. El uso de este método permitió al equipo de DeepMind crear un modelo capaz de superar a los humanos jugando a los videojuegos de ordenador de Atari. Nos parece útil evaluar el potencial de esta tecnología para las tareas comerciales.
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Bulls Power
Aprendiendo a diseñar un sistema de trading con Bulls Power
Bienvenidos a un nuevo artículo de la serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. En esta ocasión, hablaremos sobre el índice de fuerza alcista Bulls Power y crearemos un sistema comercial basado en sus indicadores.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 24): Mejorando la herramienta para el Transfer Learning
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 24): Mejorando la herramienta para el Transfer Learning
En el último artículo, creamos una herramienta capaz de crear y editar arquitecturas de redes neuronales. Hoy querríamos proponerles continuar con el desarrollo de esta herramienta, para lograr que resulte más fácil de usar. En cierto modo, esto se aleja un poco de nuestro tema, pero estará de acuerdo con que la organización del espacio de trabajo desempeña un papel importante en el resultado final.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 21): Autocodificadores variacionales (VAE)
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 21): Autocodificadores variacionales (VAE)
En el anterior artículo, vimos el algoritmo del autocodificador. Como cualquier otro algoritmo, tiene ventajas y desventajas. En la implementación original, el autocodificador se encarga de dividir los objetos de la muestra de entrenamiento tanto como sea posible. Y en este artículo, en cambio, hablaremos de cómo solucionar algunas de sus deficiencias.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 20): Autocodificadores
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 20): Autocodificadores
Continuamos analizando los algoritmos de aprendizaje no supervisado. El lector podría preguntarse sobre la relevancia de las publicaciones recientes en el tema de las redes neuronales. En este nuevo artículo, retomaremos el uso de las redes neuronales.