En el artículo se analizan las nuevas posibilidades del paquete darch (v.0.12.0). Se describen los resultados del entrenamiento de una red neuronal profunda con diferentes tipos de datos, estructura y secuencia de entrenamiento. También se analizan los resultados.
Para un trading de éxito, casi siempre son necesarios los indicadores destinados a separar el movimiento principal de precios de las fluctuaciones ruidosas. En este artículo se considera uno de los filtros digitales más avanzados, el filtro de Kalman. Se describe su construcción y el uso en la práctica.
Este artículo está dedicado a un método del trading popular, el arbitraje triangular. Este tema ha sido analizado lo más detallado posible, han sido considerados las ventajas y desventajas de la estrategia, ha sido desarrollado el código del Asesor Experto.
En el artículo se discute la colocación de niveles stop personalizados en el asesor multiplataforma. Asimiso, se describe un método estrechamente relacionado con ellos, que ayuda a definir los cambios de los niveles stop a lo largo del tiempo.
En este artículo, se analiza el ejemplo del uso de la lógica difusa (fuzzy logic) para la construcción de un sistema comercial simple con la aplicación de la librería Fuzzy. Han sido propuestas las opciones de la mejora del sistema mediante la combinación de la lógica difusa, algoritmos genéticos y redes neuronales.
Este artículo continúa la serie de publicaciones sobre las neuroredes profundas. Vamos a analizar la selección de ejemplos (eliminación de ruidos), la reducción de los datos de entrada y la división del conjunto en train/val/test durante la preparación de los datos.
En este artículo se analiza la implementación de niveles stop en el asesor comercial, la implementación es compatible con las plataformas MetaTrader 4 y MetaTrader 5.
La principal diferencia del sistema de trading que se propone en el artículo consiste en el uso de las herramientas matemáticas para analizar las cotizaciones bursátiles. En este sistema, se aplica la filtración digital y la estimación espectral de las series temporales discretas. Han sido descritos los aspectos teóricos de la estrategia y ha sido construido el Asesor Experto (EA) para testearla.
En este segundo artículo de la serie sobre redes neuronales profundas se analizarán la transformación y la selección en el proceso de preparación de los datos para el entrenamiento del modelo.
Esta serie de artículos continúa y desarrolla el tema de las neuroredes profundas (DNN), que ha sido incluidas en los últimos tiempos en muchas áreas aplicadas, incluyendo el trading. Se analizan las corrientes de dicho tema, comprobándose con experimentos prácticos los nuevos métodos e ideas. El primer artículo de la serie está dedicado a la preparación de los datos para las DNN.
En este artículos, se considera un simple enfoque en la creación del sistema del trading automático, usando el trazado lineal del gráfico. Se propone un Asesor Experto hecho que utiliza las propiedades estándar de los objetos de MetaTrader 4 y 5 y que soporta las operaciones comerciales principales.
En este artículo se analiza la implementación de diferentes métodos de la filtración temporal en el Asesor Experto multiplataforma. Las clases de los filtros temporales se ocupan de verificar la correspondencia de un determinado momento de tiempo a un determinado período definido en los ajustes.
En este artículo se analiza la implementación de la gestión de capital (money management) en el Asesor Experto multiplataforma. Las clases de la gestión de capital se encargan del cálculo del tamaño del lote que el Asesor Experto usará para entrar en la siguiente operación.
En este artículo, se discuten las clases CSignal y CSignals que serán utilizadas en los Asesores Expertos multiplataforma. Han sido analizadas las diferencias entre MQL4 y MQL5 respecto a la organización de los datos necesarios para evaluar las señales comerciales obtenidas. Como resultado, tenemos el código compatible con los compiladores de ambas versiones.
En este artículo se trata de la creación de un gestor de órdenes para el Asesor Experto multiplataforma. El gestor de órdenes se encarga de la apertura y del cierre de las órdenes y posiciones que realiza el Asesor Experto, así como de la ejecución del registro independiente sobre ellas, y estará disponible para ambas versiones del terminal.
En el artículo se analiza la aplicación de la fórmula bayesiana para aumentar la fiabilidad de los sistemas comerciales usando las señales de varios indicadores independientes. Los cálculos teóricos se comprueban con la ayuda de un sencillo experto universal, adaptable para trabajar con indicadores aleatorios.
En el artículo se analiza la ideología y la metodología de construcción de un sistema recomendatorio para el comercio operativo usando como base la combinación de las posibilidades de pronosticación con la ayuda del análisis espectral singular (AES) y un método importante de aprendizaje de máquinas basado en el teorema de Bayes.
En este artículo se ofrece un emulador simple del entorno comercial de MetaTrader 5 para MetaTrader 4. Este emulador permite realizar el traspaso y adaptación de las clases de trading de la librería estándar. Como resultado, los Asesores Expertos generados en el Asistente para MetaTrader 5, pueden ser compilados y ejecutados en MetaTrader 4.
En este artículo se presenta el resumen breve de 10 estrategias de tendencia, incluyendo su testeo y el análisis comparativo. A base de los resultados obtenidos, se han deducido conclusiones generales sobre la conveniencia, ventajas y desventajas del trading siguiendo una tendencia.
En este artículo se demuestra el proceso del desarrollo e implementación de la clase de señales a base de los pivote, niveles de reversa. A base de esta clase, se construye la estrategia con el uso de la librería estándar. Se consideran las posibilidades del desarrollo de la estrategia de pivotes mediante la adición de los filtros.
Al automatizar estrategias comerciales que usen modelos gráficos, es necesario encontrar los extremos en los gráficos para su posterior procesamiento e interpretación. Los instrumentos existentes no siempre dan la posibilidad de hacer esto. Los algoritmos presentados en el artículo permiten encontrar todos los extremos en los gráficos. Los instrumentos desarrollados son igualmente efectivos tanto para trabajar en el mercado de tendencia, como para el movimiento lateral. Los datos obtenidos dependen en poca medida del marco temporal elegido, y se definen solo por la escala establecida.
En este artículo han sido formalizadas y programadas las reglas de las estrategias comerciales llamadas «Turtle Soup» y «Turtle Soup Plus One» del libro titulado «Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies», escrito por Linda Raschke y Laurence Connors. Las estrategias descritas en este libro recibieron bastante amplia acogida, pero es importante comprender que sus autores las ideaban basándose en el comportamiento del mercado de hace 15-20 años.
MetaTrader 4 y MetaTrader 5 usan reglas diferentes en el procesamiento de solicitudes comerciales. En este artículo se discutirá la posibilidad de usar un objeto de clase para representar las operaciones procesadas por el servidor, para que en lo sucesivo el asesor pueda trabajar con ellas independientemente de la versión de la plataforma comercial y del modo ejecutado.
¿Podríamos diseñar un EA que periódicamente, según ordenara su código, autooptimizara los criterios de apertura o cierre de posición?.¿Qué pasaría si implementamos en el EA una red neuronal (perceptrón multicapa) que sea el módulo que analice el historial y evalúe la estrategia?. Podríamos decirle al código: "optimiza cada mes (cada semana, cada día o cada hora) la red neuronal y continúa tu trabajo". ¡De esta forma, tendríamos un EA autooptimizable!
En el artículo se muestra el proceso de desarrollo e implemementación de una clase-señalizadora en base a los canales móviles. A cada versión de la señal le sigue una estrategia comercial con los resultados de la simulación. Para crear las clases derivadas se usan las clases de Biblioteca estándar.
En la Biblioteca Estándar MQL5 hay ciertos componentes que pueden resultar útiles en las versiones de los asesores expertos multiplataforma para MQL4. En esta artículo analizaremos los métodos de creación de ciertos componentes de la Biblioteca Estándar MQL5 que son compatibles con el compilador MQL4.
En este artículo se describe con detalle un método para desarrollar de forma rápida y sencilla un asesor experto multiplataforma. El método propuesto aúna funciones comunes para ambas versiones en una clase y desarrolla la implementación para las funciones incompatibles en las clases heredadas.
Antes de su publicación, todos los productos del Mercado pasan por una comprobación preliminar de carácter obligatorio, con objeto de proporcionar un estándar único de calidad. En este artículo hablaremos de los errores más frecuentes que cometen los desarrolladores en sus indicadores técnicos y robots comerciales. Asimismo, mostraremos cómo puede usted comprobar por sí mismo su producto antes de enviarlo al Mercado.
Este artículo cubre los principales principios establecidos en los algoritmos evolutivos, su variedad y características. Llevamos a cabo un experimento con un simple Asesor Experto utilizado como ejemplo para mostrar cómo nuestro sistema de trading se beneficia de la optimización. Consideramos los programas de software que implementan genética, evolutivos y de otros tipos de optimización y proporcionar ejemplos de aplicación cuando se optimiza un sistema predictor y los parámetros del sistema de trading.
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.
Al suscribirse a una señal puede darse la situación siguiente: su cuenta comercial tiene un apalancamiento de 1:100, el proveedor tiene un apalancamiento de 1:500 y comercia con un lote mínimo, y sus balances comerciales son prácticamente iguales, además, el coeficiente de copiado es del 10% al 15%. En este artículo hablaremos de cómo aumentar el coeficiente de copiado en ese caso.
El número de robots comerciales para trabajar en los mercados de divisas está creciendo últimamente como una bola de nieve. En ellos se implementan diferentes conceptos y estrategias, pero nadie ha conseguido hasta el momento crear una muestra perfecta de inteligencia artificial que nunca tenga pérdidas. Por eso, muchos tráders se mantienen fieles al comercio manual. Precisamente para esos especialistas se crean los ayudantes robotizados, los llamados paneles comerciales. Este artículo es otro ejemplo más de la creación de un panel comercial partiendo "desde cero".
En este artículo se muestra un método de programación del sistema de canales equidistantes. Se analizan ciertos matices en la construcción de este tipo de canales. Asimismo, se realiza una tipificación de los canales, proponiendo un método de canales móviles de tipo universal. Para implementar el código, se ha utilizado el instrumental de la POO.
Este artículo explica un método alternativo de creación de GUIs basado en layouts y contenedores por medio de un gestor de layouts: la clase CGrid. La clase CGrid es un control auxiliar que actúa como contenedor de contenedores y controles, utilizando un diseño de rejilla o cuadrícula (grid layout).
Este artículo se centra en aspectos específicos relacionados con la elección, los prerrequisitos y la evaluación de las variables de entrada (predictores) de los modelos de aprendizaje de máquinas. Vamos a plantear nuevos enfoques, y también expondremos las oportunidades que ofrece el análisis predictivo profundo, así como la influencia que tiene en el sobreajuste de los modelos. El resultado general de los modelos depende en gran medida del resultado de esta etapa. Analizaremos dos paquetes que ofrecen enfoques nuevos y originales para seleccionar predictores.
¿Qué haría si de repente se borraran los paneles gráficos de control, o alguien los modificara? En este artículo enseñamos a evitar las situaciones donde el gráfico se puede quedar con objectos sin dueño. Las controlaremos cuando, tras eliminar la aplicación, los objetos se renombran o se borran programáticamente.
En esta guía paso a paso, se describen las recomendaciones y consejos que pueden ayudarle a entender y decidir qué producto debe comprar en el Mercado. En este artículo intentaremos entender cómo encontrar un producto adecuado, cómo cribar lo que no necesitamos, cómo determinar la efectividad de un producto y en qué medida le será necesario a usted mismo.
En el artículo se describen las reglas del sistema comercial de Bill Williams, el orden de uso del módulo MQL5 desarrollado para la búsqueda y marcado de patrones de este sistema en el gráfico, el comercio automático según los patrones hallados, y también se presentan los resultados de la simulación con diferentes instrumentos comerciales.
A día de hoy, aún no existe una teoría del mercado lógica y definitiva, que abarque todos los tipos y variedades de mercados de mercancías y servicios, micro y macro mercados, semejantes a fórex. El artículo habla de la esencia de la nueva teoría del mercado, basada en el análisis del beneficio; descubre las leyes del cambio del precio actual, y también revela el principio de funcionamiento del mecanismo que permite al precio encontrar su valor óptimo, mediante la formación de una cadena de precios virtuales, capaces de generar un efecto de control sobre el propio precio. Los mecanismos de formación y cambio de las tendencias en el mercado han sido desvelados.
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.
