Los Stop Loss son una herramienta importante en cuanto a la gestión de dinero en el trading. El uso efectivo de stop-loss, take profit y el tamaño de lote puede hacer que un tráder sea más consistente en el comercio y, sobre todo, que logre mayor rentabilidad. Aunque el stop-loss es una gran herramienta, existen desafíos derivados de su uso. El principal es la caza de stop-loss. Este artículo analiza cómo reducir la caza de stop-loss en el trading y la compara con el uso clásico de stop-loss para determinar su rentabilidad.
Funciones y fragmentos de código que simplifican y aclaran el manejo del tiempo, la diferencia con el bróker y los cambios en el horario de verano o invierno. La sincronización precisa puede ser un elemento crucial en el trading. A la hora actual, ¿la bolsa de valores de Londres o Nueva York está ya abierta o sigue cerrada? ¿Cuándo comienza y finaliza el horario comercial para el trading en Fórex? Para un tráder que comercia de forma manual y en vivo, esto no supone un gran problema.
Este es un artículo de lectura obligada para cualquiera que desee mejorar su carrera como programador. Esta serie de artículos tiene como objetivo convertirlo a usted en el mejor programador posible, sin importar la experiencia que tenga. Las ideas analizadas funcionan tanto para principiantes como para profesionales de la programación en MQL5.
El artículo inicia un ciclo de análisis de patrones de reversión en el marco del trading algorítmico. Comenzaremos la idea examinando la primera y más interesante familia entre estos patrones, originada a partir de los patrones Double Top y Double Bottom.
En este artículo, describiremos la construcción de diferentes temas de diseño de la GUI en la biblioteca. Asimismo, crearemos el objeto "formulario", que es sucesor del objeto de clase del elemento gráfico, y también prepararemos los datos para crear las sombras de los objetos gráficos de la biblioteca y desarrollar posteriormente la funcionalidad.
A la hora de proseguir el estudio de las redes neuronales, probablemente merezca la pena prestar un poco de atención a los métodos capaces de aumentar su convergencia durante el entrenamiento. Existen varios de estos métodos. En este artículo, proponemos al lector analizar uno de ellos: el Dropout (dilución).
En el presente artículo, continuaremos el desarrollo de la clase de elemento gráfico de todos los elementos gráficos de la biblioteca creados sobre la base de la Biblioteca Estándar CCanvas. En concreto, crearemos los métodos para dibujar las primitivas gráficas y los métodos para mostrar el texto en un objeto de elemento gráfico.
En esta ocasión, vamos a revisar el concepto de construcción de objetos gráficos del artículo anterior y a preparar una clase básica para todos los objetos gráficos de la biblioteca creados sobre la base de la clase CCanvas de la Biblioteca Estándar.
En el presente artículo, iniciaremos un nuevo apartado del trabajo con gráficos. En esta ocasión, vamos a crear el objeto de estado del ratón, el objeto básico de todos los elementos gráficos y la clase de objeto de formulario de los elementos gráficos de la biblioteca.
En el presente artículo, hemos organizado el funcionamiento del objeto de cuenta en el nuevo objeto básico de todos los objetos de la biblioteca, hemos mejorado el objeto básico CBaseObj y hemos puesto a prueba el establecimiento de los parámetros monitoreados, así como la obtención de eventos para cualquier objeto de la biblioteca.
En este artículo intentaremos expandir el concepto clásico de los métodos de swap en el comercio, y también hablaremos sobre por qué hemos llegado a la conclusión de que este concepto merece una atención especial y es absolutamente recomendable para el análisis y el estudio.
En el artículo anterior, comenzamos a analizar varios métodos para mejorar la calidad del aprendizaje de la red neuronal. En este artículo, proponemos al lector continuar con este tema y analizar la normalización por lotes de los datos, un enfoque muy interesante.
La sabiduría popular, cuya autoría suele atribuirse a personas famosas, dice: "Quien no hace nada, no se equivoca". Si no consideramos también la inactividad como un error, entonces resulta difícil no estar de acuerdo con esto. Sin embargo, es posible también analizar los errores que se han cometido con anterioridad (los propios y los ajenos), con objeto de reducir al mínimo los que podamos cometer en el futuro. Ahora haremos un intento de aclararnos con las posibles situaciones que puedan aparecer durante el proceso de trabajo en el servicio homónimo.
El presente artículo está dedicado a la generación programática de los símbolos personalizados que sirven para mostrar varios métodos populares de representación de cotizaciones. Asimismo, ofrecemos una adaptación poco invasiva de asesores para comerciar con un símbolo real desde el gráfico del símbolo personalizado derivado. Los códigos fuente se adjuntan al artículo.
En la actualidad existen medios suficientes para monitorizar a distancia una cuenta comercial, con toda comodidad: con la ayuda de los terminales móviles, las notificaciones push y el trabajo con ICQ. Pero para todo ello se debe tener conexión a internet. Este artículo describe la creación un experto que les permitirá mantenerse en contacto con su terminal comercial, incluso en el caso de que el internet móvil no está disponible, más concretamente con ayuda de llamadas y mensajes SMS.
El artículo está dedicado a una corriente nueva con muy buenas perspectivas en el aprendizaje automático, al así llamado "aprendizaje profundo" y más concretamente a las "neuroredes profundas". Se ha efectuado una breve panorámica de las neuroredes de 2 generación, sus arquitecturas de conexiones y tipos, métodos y normas de aprendizaje principales, así como de sus defectos más destacables. A continuacón se estudia la historia de la aparición y el desarrollo de las neuroredes de tercera generación, sus tipos principales, sus particularidades y métodos de aprendizaje. Se han realizado experimentos prácticos sobre la construcción y aprendizaje con datos reales de neurored profunda, iniciada con los pesos del auto-codificador acumulado. Se han estudiado todas las etapas, desde los datos de origen hasta la obtención de la métrica. En la última parte del artículo, se adjunta la implementación programática de una neurored profunda en forma de indicador-experto en MQL4/R.
En el artículo se analiza la teoría y el uso práctico del algoritmo de pronosticación de series temporales usando como base el método de vectores de soporte. Asimismo, presentamos su implementación en MQL, además de varios indicadores de prueba y expertos. Esta tecnología todavía no ha sido implementada en MQL. Vamos a comenzar familiarizándonos con el aparato matemático.
En el presente artículo, mostraremos algunos trucos muy útiles e interesantes para comerciar de forma automatizada. Alguna de estas técnicas podría resultar familiar al lector, o quizá no, pero intentaremos exponer los métodos más interesantes y explicar por qué merece la pena utilizarlos. Y lo que es más importante: mostraremos lo que pueden hacer en la práctica. Vamos a escribir asesores expertos y comprobar todas las técnicas descritas en la historia de cotizaciones.
En este artículo vamos a analizar en clave crítica la divergencia clásica y estudiar la efectividad de diferentes indicadores. Asimismo, ofreceremos distintas variantes de filtrado para aumentar la precisión de análisis y continuaremos analizando soluciones no estándar. Como resultado, crearemos una herramienta atípica para resolver la tarea marcada.
Hoy en día, quizás uno de los modelos de lenguaje de redes neuronales más avanzados sea GPT-3, que en su versión máxima contiene 175 mil millones de parámetros. Obviamente, no vamos a crear semejante monstruo en condiciones domésticas. Pero sí que podemos ver qué soluciones arquitectónicas se pueden usar en nuestro trabajo y qué ventajas nos ofrecerán.
Seguimos completando el algoritmo con la funcionalidad mínima necesaria y realizando pruebas con el material obtenido. La rentabilidad ha resultado baja, pero los artículos nos muestran un modelo que nos permite comerciar con beneficios de una forma completamente automática con instrumentos comerciales completamente diferentes, y no solo diferentes, sino que también se comercian en mercados fundamentalmente distintos.
No podemos obtener un algoritmo verdaderamente estable si para seleccionar los parámetros utilizamos la optimización basada en datos históricos. Un algoritmo estable en sí mismo debe saber qué parámetros se necesitan para trabajar con cualquier instrumento comercial en cualquier momento. El algoritmo no debe suponer ni adivinar: debe saber con certeza.
El uso de la visión por computadora permite entrenar redes neuronales con la representación visual de la tabla de precios y los indicadores. Este método nos permitirá utilizar con mayor libertad todo el complejo de indicadores técnicos, pues no requiere su suministro digital a la red neuronal.
Ya hemos hablado con anterioridad del mecanismo de auto-atención (self-attention) en las redes neuronales. En la práctica, en las arquitecturas de las redes neuronales modernas, se usan varios hilos de auto-atención paralelos para buscar diversas dependencias entre los elementos de la secuencia. Vamos a ver la implementación de este enfoque y evaluar su influencia en el rendimiento general de la red.
Este artículo prosigue con el tema de la fuerza bruta, ofreciendo al algoritmo de nuestro programa nuevas posibilidades para el análisis de mercado, y acelerando la velocidad de análisis y la calidad de los resultados finales, lo cual brinda un punto de vista de máxima calidad sobre los patrones globales en el marco de este enfoque.
En este artículo, continuaremos el tema del anterior. No obstante, primero flexibilizaremos el algoritmo desarrollado anteriormente. El algoritmo se ha vuelto más estable, con un aumento en el número de velas en la ventana de análisis o con un aumento en el porcentaje del umbral del preponderancia de velas descendentes o ascendentes. Hemos tenido que llegar a un compromiso y establecer un tamaño de muestra más grande para el análisis o un porcentaje mayor de preponderancia de la vela predominante.
En la presente serie de artículos, mostraremos un ejemplo de desarrollo de algoritmos autoadaptativos que tengan en cuenta los factores máximos que surgen en los mercados. Asimismo, veremos la sistematización de estas situaciones, su descripción dentro de una lógica y su consideración a la hora de comerciar. Comenzaremos con un algoritmo muy simple, que con el tiempo adquirirá su propia teoría y evolucionará hasta convertirse en un proyecto muy complejo.
En artículos anteriores, ya hemos puesto a prueba diferentes variantes para organizar las redes neuronales, incluyendo las redes convolucionales, adoptadas de algoritmos de procesamiento de imágenes. En el presente artículo, les proponemos analizar los mecanismos de atención, cuya aparición impulsó el desarrollo de los modelos de lenguaje.
En el presente artículo, continuaremos con el tema de la fuerza bruta. Intentaremos destacar mejor los patrones con la ayuda de la nueva versión mejorada de nuestro programa y trataremos de encontrar la diferencia en la estabilidad usando distintos segmentos temporales y diferentes marcos temporales para las cotizaciones.
Este artículo describe uno de los posibles enfoques respecto a la transformación de datos para mejorar las capacidades generalizadoras del modelo, y también analiza la iteración sobre los modelos CatBoost y la elección del mejor de ellos.
Continuando el tema de la redes neuronales, proponemos al lector analizar las redes neuronales convolucionales. Este tipo de redes neuronales ha sido desarrollado para buscar objetos en una imagen. Asimismo, analizaremos cómo nos pueden ayudar al operar en los mercados financieros.
En artículos anteriores, hemos usado el descenso de gradiente estocástico para entrenar una red neuronal utilizando una única tasa de aprendizaje para todas las neuronas de la red. En este artículo, proponemos al lector buscar métodos de aprendizaje adaptativo que nos permitan modificar la tasa de aprendizaje de cada neurona. Vamos a echar un vistazo a las ventajas y desventajas de este enfoque.
El servicio "Freelance" es la mayor bolsa para el encargo de robots comerciales e indicadores técnicos. Cientos de desarrolladores profesionales están preparados para escribir una aplicación comercial para el terminal MetaTrader 4/5.
Ya hemos hablado sobre algunos tipos de redes neuronales y su implementación. En todos los casos, hemos usado el método de descenso de gradiente para entrenar las redes neuronales, lo cual implica la elección de una tasa de aprendizaje. En este artículo, queremos mostrar con ejemplos lo importante que resulta elegir correctamente la tasa de aprendizaje, y también su impacto en el entrenamiento de una red neuronal.
En este artículo buscaremos patrones en el mercado, crearemos asesores expertos usando estos como base y verificaremos cuánto tiempo dichos patrones siguen funcionando y, en general, si se mantienen.
Ya hemos analizado algunos tipos de implementación de redes neuronales. Podemos ver con facilidad que se repiten las mismas operaciones para cada neurona de la red. Y aquí sentimos el legítimo deseo de aprovechar las posibilidades que ofrece la computación multihilo de la tecnología moderna para acelerar el proceso de aprendizaje de una red neuronal. En el presente artículo, analizaremos una de las opciones para tal implementación.
Continuamos nuestra inmersión en el mundo de las redes neuronales. En el presente artículo, hablaremos de las redes neuronales recurrentes. Este tipo de redes neuronales se ofrece para su utilización con series temporales, que son precisamente los gráficos de precios en la plataforma comercial MetaTrader 5.
En el presente artículo, estudiaremos con ejemplos la metodología de desarrollo de algoritmos comerciales usando un enfoque científico secuencial sobre el análisis de las posibiles patrones de formación de precio y la construcción de algoritmos comerciales basados en dichas leyes.
El presente artículo describimos un modo de optimización rápida usando el método de enjambre de partículas, y presentamos una implementación en MQL lista para utilizar tanto en el modo de flujo único dentro de un EA, como en el modo paralelo de flujo múltiples como un complemento ejecutado en los agentes locales del simulador.
