Introducción a MQL5 (Parte 9): Comprensión y uso de objetos en MQL5
Introducción a MQL5 (Parte 9): Comprensión y uso de objetos en MQL5
Aprenda a crear y personalizar objetos gráficos en MQL5 utilizando datos actuales e históricos. Esta guía basada en proyectos le ayuda a visualizar operaciones y aplicar conceptos MQL5 de manera práctica, lo que facilita la creación de herramientas adaptadas a sus necesidades comerciales.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 36): Q-Learning con Cadenas de Markov
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 36): Q-Learning con Cadenas de Markov
El aprendizaje de refuerzo es uno de los tres principios principales del aprendizaje automático, junto con el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. Por lo tanto, se preocupa del control óptimo o de aprender la mejor política a largo plazo que se adapte mejor a la función objetivo. Con este telón de fondo, exploramos su posible papel en la información del proceso de aprendizaje de una MLP de un Asesor Experto montado por un asistente.
Redes neuronales en el trading: Modelo Universal de Generación de Trayectorias (UniTraj)
Redes neuronales en el trading: Modelo Universal de Generación de Trayectorias (UniTraj)
La comprensión del comportamiento de los agentes es importante en distintos ámbitos, pero la mayoría de los métodos se centran en una única tarea (comprensión, eliminación del ruido, predicción), lo cual reduce su eficacia en escenarios del mundo real. En este artículo, propongo al lector introducir un modelo capaz de adaptarse a diferentes tareas.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 34): Incorporación de precios con un RBM no convencional
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 34): Incorporación de precios con un RBM no convencional
Las Máquinas de Boltzmann Restringidas (Restricted Boltzmann Machines, RBMs) son un tipo de red neuronal desarrollada a mediados de la década de 1980, en una época en la que los recursos computacionales eran extremadamente costosos.. Desde sus inicios, se basó en el muestreo de Gibbs y la divergencia contrastiva para reducir la dimensionalidad o capturar las probabilidades y propiedades ocultas en los conjuntos de datos de entrenamiento. Analizamos cómo la retropropagación puede lograr un rendimiento similar cuando la RBM "incorpora" precios en un perceptrón multicapa para pronósticos.
Redes neuronales en el trading: Modelos del espacio de estados
Redes neuronales en el trading: Modelos del espacio de estados
Una gran cantidad de los modelos que hemos revisado hasta ahora se basan en la arquitectura del Transformer. No obstante, pueden resultar ineficientes al trabajar con secuencias largas. En este artículo le propongo familiarizarse con una rama alternativa de pronóstico de series temporales basada en modelos del espacio de estados.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 32): Regularización
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 32): Regularización
La regularización es una forma de penalizar la función de pérdida en proporción a la ponderación discreta aplicada a lo largo de las distintas capas de una red neuronal. Observamos la importancia que esto puede tener, para algunas de las diversas formas de regularización, en ejecuciones de prueba con un Asesor Experto ensamblado mediante el asistente.
Integración en MQL5: Python
Integración en MQL5: Python
Python es un lenguaje de programación conocido y popular con muchas características, especialmente en los campos de las finanzas, la ciencia de datos, la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático. Python es una herramienta poderosa que también puede resultar útil en el trading. MQL5 nos permite utilizar este poderoso lenguaje como una integración para lograr nuestros objetivos de manera efectiva. En este artículo, compartiremos cómo podemos usar Python como una integración en MQL5 después de aprender información básica sobre Python.
Creación de un asesor experto integrado de MQL5 y Telegram (Parte 2): Envío de señales de MQL5 a Telegram
Creación de un asesor experto integrado de MQL5 y Telegram (Parte 2): Envío de señales de MQL5 a Telegram
En este artículo, creamos un Asesor Experto integrado con MQL5 y Telegram que envía señales de cruce de medias móviles a Telegram. Detallamos el proceso de generación de señales de trading a partir de cruces de medias móviles, implementando el código necesario en MQL5, y asegurando que la integración funciona a la perfección. El resultado es un sistema que proporciona alertas comerciales en tiempo real directamente a su chat grupal de Telegram.
Creación de un asesor experto integrado de MQL5 y Telegram (Parte 1): Envío de mensajes desde MQL5 a Telegram
Creación de un asesor experto integrado de MQL5 y Telegram (Parte 1): Envío de mensajes desde MQL5 a Telegram
En este artículo, creamos un Asesor Experto (EA) en MQL5 para enviar mensajes a Telegram usando un bot. Configuramos los parámetros necesarios, incluido el token de API del bot y el ID de chat, y luego realizamos una solicitud HTTP POST para entregar los mensajes. Posteriormente, gestionamos la respuesta para garantizar una entrega exitosa y solucionar cualquier problema que surja en caso de falla. Esto garantiza que enviemos mensajes desde MQL5 a Telegram a través del bot creado.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 30): Normalización por lotes en el aprendizaje automático
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 30): Normalización por lotes en el aprendizaje automático
La normalización por lotes es el preprocesamiento de datos antes de introducirlos en un algoritmo de aprendizaje automático, como una red neuronal. Esto siempre se hace teniendo en cuenta el tipo de activación que utilizará el algoritmo. Por lo tanto, exploramos los diferentes enfoques que se pueden adoptar para aprovechar los beneficios de esto, con la ayuda de un Asesor Experto ensamblado por un asistente.
Gestión de Riesgo (Parte 2): Implementando el Cálculo de Lotes en una Interfaz Gráfica
Gestión de Riesgo (Parte 2): Implementando el Cálculo de Lotes en una Interfaz Gráfica
En este artículo exploraremos cómo mejorar y aplicar de manera más efectiva los conceptos abordados en el artículo anterior, utilizando las poderosas librerías de controles gráficos de MQL5. Te guiaré paso a paso en la creación de una interfaz gráfica completamente funcional, explicando el plan de diseño detrás de ella, así como el propósito y funcionamiento de cada método empleado. Además, al final del artículo, pondremos a prueba el panel que desarrollaremos, asegurándonos de que funcione correctamente y cumpla con los objetivos planteados.
Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 5): Desarrollar y probar la estrategia de negociación con LLMs (I) Ajuste fino
Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 5): Desarrollar y probar la estrategia de negociación con LLMs (I) Ajuste fino
Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial en la actualidad, los modelos lingüísticos (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial, por lo que deberíamos pensar en cómo integrar potentes LLM en nuestras operaciones algorítmicas. Para la mayoría de la gente, es difícil ajustar estos potentes modelos a sus necesidades, desplegarlos localmente y luego aplicarlos a la negociación algorítmica. Esta serie de artículos abordará paso a paso la consecución de este objetivo.
Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 16): Efecto de diferentes historias de cotizaciones en los resultados de las pruebas
Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 16): Efecto de diferentes historias de cotizaciones en los resultados de las pruebas
El asesor experto que estamos desarrollando debería mostrar buenos resultados al negociar con diferentes brókeres. Pero hasta ahora hemos usado las cotizaciones de la cuenta demo de MetaQuotes para las pruebas. Veamos si nuestro asesor experto está listo para trabajar en una cuenta comercial con cotizaciones diferentes a las utilizadas durante las pruebas y la optimización.
Creación de un panel de indicadores de fuerza relativa (RSI) dinámico, multisímbolo y multiperíodo en MQL5
Creación de un panel de indicadores de fuerza relativa (RSI) dinámico, multisímbolo y multiperíodo en MQL5
En este artículo, desarrollamos un panel dinámico de indicadores RSI multisímbolo y multiperiodo en MQL5, que proporciona a los operadores valores RSI en tiempo real a través de varios símbolos y marcos temporales. El panel cuenta con botones interactivos, actualizaciones en tiempo real e indicadores codificados por colores para ayudar a los operadores a tomar decisiones informadas.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 29): Continuación sobre las tasas de aprendizaje con MLP
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 29): Continuación sobre las tasas de aprendizaje con MLP
Concluimos nuestro análisis de la sensibilidad de la tasa de aprendizaje al rendimiento de los Asesores Expertos examinando principalmente las Tasas de Aprendizaje Adaptativo. Estas tasas de aprendizaje pretenden personalizarse para cada parámetro de una capa durante el proceso de entrenamiento, por lo que evaluamos los beneficios potenciales frente al peaje de rendimiento esperado.
Kit de herramientas de negociación MQL5 (Parte 2): Ampliación e implantación de la biblioteca EX5 de gestión de posiciones
Kit de herramientas de negociación MQL5 (Parte 2): Ampliación e implantación de la biblioteca EX5 de gestión de posiciones
Aprenda a importar y utilizar bibliotecas EX5 en su código o proyectos MQL5. En este artículo de continuación, ampliaremos la biblioteca EX5 agregando más funciones de gestión de posiciones a la biblioteca existente y creando dos Asesores Expertos. El primer ejemplo utilizará el indicador técnico de promedio dinámico de índice variable para desarrollar un asesor experto en estrategia comercial de trailing stop, mientras que el segundo ejemplo utilizará un panel comercial para monitorear, abrir, cerrar y modificar posiciones. Estos dos ejemplos demostrarán cómo utilizar e implementar la biblioteca de gestión de posiciones EX5 actualizada.