Practicando el desarrollo de estrategias de trading
Practicando el desarrollo de estrategias de trading
En este artículo, intentaremos desarrollar nuestra propia estrategia de trading. Toda estrategia de trading debe basarse en algún tipo de ventaja estadística. Además, esta ventaja debería existir durante mucho tiempo.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 69): Restricción de la política de comportamiento basada en la densidad de datos offline (SPOT)
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 69): Restricción de la política de comportamiento basada en la densidad de datos offline (SPOT)
En el aprendizaje offline, utilizamos un conjunto de datos fijo, lo que limita la cobertura de la diversidad del entorno. Durante el proceso de aprendizaje, nuestro Agente puede generar acciones fuera de dicho conjunto. Si no hay retroalimentación del entorno, la corrección de las evaluaciones de tales acciones será cuestionable. Mantener la política del Agente dentro de la muestra de entrenamiento se convierte así en un aspecto importante para garantizar la solidez del entrenamiento. De eso hablaremos en este artículo.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 71): Previsión de estados futuros basada en objetivos (GCPC)
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 71): Previsión de estados futuros basada en objetivos (GCPC)
En trabajos anteriores, hemos introducido el método del Decision Transformer y varios algoritmos derivados de él. Asimismo, hemos experimentado con distintos métodos de fijación de objetivos. Durante los experimentos, hemos trabajado con distintas formas de fijar objetivos, pero el aprendizaje de la trayectoria ya recorrida por parte del modelo siempre quedaba fuera de nuestra atención. En este artículo, queremos presentar un método que llenará este vacío.
Puntuación de propensión (Propensity score) en la inferencia causal
Puntuación de propensión (Propensity score) en la inferencia causal
Este artículo trata el tema del emparejamiento en la inferencia causal. El emparejamiento se usa para emparejar observaciones similares en un conjunto de datos. Esto es necesario para identificar correctamente los efectos causales, eliminando el sesgo. Hoy explicaremos cómo esto ayuda a crear sistemas comerciales basados en el aprendizaje automático que se vuelven más robustos con nuevos datos en los que no se ha entrenado. El papel principal lo asignaremos a la puntuación de propensión, ampliamente utilizada en la inferencia causal.
Desarrollamos un Asesor Experto multidivisas (Parte 1): Funcionamiento conjunto de varias estrategias comerciales
Desarrollamos un Asesor Experto multidivisas (Parte 1): Funcionamiento conjunto de varias estrategias comerciales
Existen bastantes estrategias comerciales distintas. Para diversificar los riesgos y aumentar la estabilidad de los resultados comerciales, puede resultar útil utilizar varias estrategias que funcionen en paralelo. Pero si cada estrategia se implementa como un asesor independiente, se hace mucho más difícil gestionar su trabajo conjunto en una cuenta comercial. Para resolver este problema, es deseable implementar el funcionamiento de diferentes estrategias de negociación en un asesor.
Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 1): Para EAs e Indicadores Técnicos
Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 1): Para EAs e Indicadores Técnicos
Este artículo está dirigido a principiantes y desarrolladores avanzados de MQL5. Proporciona un fragmento de código para definir y limitar los indicadores generadores de señales a tendencias en plazos superiores. De este modo, los operadores pueden mejorar sus estrategias incorporando una perspectiva de mercado más amplia, lo que da lugar a señales de negociación potencialmente más sólidas y fiables.
Introducción a MQL5 (Parte 6): Guía para principiantes sobre las funciones de matriz en MQL5 (II)
Introducción a MQL5 (Parte 6): Guía para principiantes sobre las funciones de matriz en MQL5 (II)
Embárquese en la siguiente fase de nuestro viaje MQL5. En este artículo para principiantes analizaremos el resto de funciones de la matriz y desmitificaremos conceptos complejos para que pueda elaborar estrategias de negociación eficaces. Hablaremos de ArrayPrint, ArrayInsert, ArraySize, ArrayRange, ArrarRemove, ArraySwap, ArrayReverse y ArraySort. Aumente su experiencia en negociación algorítmica con estas funciones de matriz esenciales. ¡Únase a nosotros en el camino hacia el dominio de MQL5!
Formulación Genérica de Optimización (GOF, Generic Optimization Formulation) utilizando el `Criterio máximos del usuario` (Custom Max) con múltiples restricciones en el Probador de Estrategias
Formulación Genérica de Optimización (GOF, Generic Optimization Formulation) utilizando el `Criterio máximos del usuario` (Custom Max) con múltiples restricciones en el Probador de Estrategias
En este artículo presentaremos una forma de implementar problemas de optimización con múltiples objetivos y restricciones al seleccionar «Custom Max» en la pestaña Setting del terminal MetaTrader 5. Como ejemplo, el problema de optimización podría ser: Maximizar el Factor de Beneficio, el Beneficio Neto y el Factor de Recuperación, de forma que la reducción sea inferior al 10%, el número de pérdidas consecutivas sea inferior a 5 y el número de operaciones por semana sea superior a 5.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 15): Máquinas de vectores de soporte utilizando el polinomio de Newton
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 15): Máquinas de vectores de soporte utilizando el polinomio de Newton
Las máquinas de vectores de soporte clasifican los datos en función de clases predefinidas explorando los efectos de aumentar su dimensionalidad. Se trata de un método de aprendizaje supervisado bastante complejo dado su potencial para tratar datos multidimensionales. Para este artículo consideramos cómo su implementación muy básica de datos bidimensionales puede hacerse más eficientemente con el polinomio de Newton al clasificar precio-acción.
Multibot en MetaTrader (Parte II): Plantilla dinámica mejorada
Multibot en MetaTrader (Parte II): Plantilla dinámica mejorada
Desarrollando el tema del artículo anterior sobre el multibot, hemos decidido crear una plantilla más flexible y funcional, que tenga grandes posibilidades, y que se pueda utilizar eficazmente en freelance, además de como base para desarrollar asesores de divisa y periodo múltiple con posibilidad de integración con soluciones externas.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 12): Polinomio de Newton
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 12): Polinomio de Newton
El polinomio de Newton, que crea ecuaciones cuadráticas a partir de un conjunto de unos pocos puntos, es un enfoque arcaico pero interesante para observar una serie temporal. En este artículo tratamos de explorar qué aspectos podrían ser de utilidad para los operadores desde este enfoque, así como abordar sus limitaciones.
Introducción a MQL5 (Parte 4): Estructuras, clases y funciones de tiempo
Introducción a MQL5 (Parte 4): Estructuras, clases y funciones de tiempo
En esta serie, seguiremos desvelando los secretos de la programación. En nuestro nuevo artículo, aprenderemos los fundamentos de las estructuras, las clases y las funciones de tiempo y adquiriremos nuevas habilidades para lograr una programación eficiente. Esta guía será probablemente útil no solo para los principiantes, sino también para los desarrolladores experimentados, ya que simplifica conceptos complejos, ofreciendo información valiosa para dominar MQL5. Así que hoy podrá seguir aprendiendo cosas nuevas, mejorando sus conocimientos de programación y dominando el mundo del trading algorítmico.
Usamos algoritmos de optimización para ajustar los parámetros del asesor sobre la marcha
Usamos algoritmos de optimización para ajustar los parámetros del asesor sobre la marcha
El artículo analizará diversos aspectos prácticos relacionados con el uso de algoritmos de optimización para encontrar los mejores parámetros de un asesor sobre la marcha, y también virtualizar las operaciones comerciales y la lógica del asesor. El lector puede usar este artículo a modo de instrucciones para implementar algoritmos de optimización en un asesor comercial.
Previsión y apertura de órdenes basadas en aprendizaje profundo (Deep Learning) con el paquete Python MetaTrader 5 y el archivo modelo ONNX
Previsión y apertura de órdenes basadas en aprendizaje profundo (Deep Learning) con el paquete Python MetaTrader 5 y el archivo modelo ONNX
El proyecto consiste en utilizar Python para realizar previsiones basadas en el aprendizaje profundo en los mercados financieros. Exploraremos los entresijos de la comprobación del rendimiento del modelo utilizando métricas clave como el error medio absoluto (MAE, Mean Absolute Error), el error medio cuadrático (MSE, Mean Squared Error) y R-cuadrado (R2), y aprenderemos a envolverlo todo en un ejecutable. También haremos un fichero modelo ONNX con su EA.
Trailing stop en el trading
Trailing stop en el trading
En este artículo, analizaremos el uso del trailing stop en el trading: su utilidad y eficacia, y cómo podemos utilizarlo. La eficacia de un trailing stop depende en gran medida de la volatilidad del precio y de la selección del nivel de stop loss. Para fijar un stop loss pueden usarse diversos métodos.
Asesor Experto Grid-Hedge Modificado en MQL5 (Parte II): Creación de un EA de cuadrícula simple
Asesor Experto Grid-Hedge Modificado en MQL5 (Parte II): Creación de un EA de cuadrícula simple
En este artículo, exploramos la estrategia de cuadrícula (grid) clásica, detallando su automatización mediante un Asesor Experto (EA) en MQL5 y analizando los resultados iniciales del backtest. Destacamos la necesidad de que la estrategia tenga una gran capacidad de retención y esbozamos planes para optimizar parámetros clave como la distancia, el takeProfit y el tamaño de los lotes en futuras entregas. La serie pretende mejorar la eficacia de las estrategias de negociación y su adaptabilidad a las distintas condiciones del mercado.
Marcado de datos en el análisis de series temporales (Parte 6): Aplicación y prueba en EA utilizando ONNX
Marcado de datos en el análisis de series temporales (Parte 6): Aplicación y prueba en EA utilizando ONNX
Esta serie de artículos presenta varios métodos de etiquetado de series temporales, que pueden crear datos que se ajusten a la mayoría de los modelos de inteligencia artificial, y el etiquetado de datos específico según las necesidades puede hacer que el modelo de inteligencia artificial entrenado se ajuste más al diseño esperado, mejorar la precisión de nuestro modelo, ¡e incluso ayudar al modelo a dar un salto cualitativo!
Introducción a MQL5 (Parte 3): Estudiamos los elementos básicos de MQL5
Introducción a MQL5 (Parte 3): Estudiamos los elementos básicos de MQL5
En este artículo, seguiremos estudiando los fundamentos de la programación MQL5. Hoy veremos los arrays, las funciones definidas por el usuario, los preprocesadores y el procesamiento de eventos. Para una mayor claridad, todos los pasos de cada explicación irán acompañado de un código. Esta serie de artículos sienta las bases para el aprendizaje de MQL5, prestando especial atención a la explicación de cada línea de código.
Desarrollo y prueba de los sistemas comerciales Aroon
Desarrollo y prueba de los sistemas comerciales Aroon
En este artículo, aprenderemos a construir un sistema comercial Aroon, aprendiendo asimilando los fundamentos de los indicadores y los pasos necesarios para crear un sistema comercial basado en el indicador Aroon. Una vez creado este sistema comercial, comprobaremos si puede ser rentable o necesita una mayor optimización.