Algorithmic Trading Articles for Aprendizaje automático

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 54): Aprendizaje por refuerzo con SAC híbrido y tensores

Soft Actor Critic es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que analizamos en un artículo anterior, donde también presentamos Python y ONNX en esta serie como enfoques eficientes para entrenar redes. Revisamos el algoritmo con el objetivo de aprovechar los tensores, gráficos computacionales que a menudo se utilizan en Python.

Redes neuronales en el trading: Integración de la teoría del caos en la previsión de series temporales (Attraos)

El framework de Attraos integra la teoría del caos en la previsión de series temporales a largo plazo tratándolas como proyecciones de sistemas dinámicos caóticos multidimensionales. Usando la invarianza de los atractores, el modelo aplica la reconstrucción del espacio de fases y la memoria dinámica con varias resoluciones para preservar las estructuras históricas.

Predicción de tendencias con LSTM para estrategias de seguimiento de tendencias

La memoria a corto y largo plazo (Long Short-Term Memory, LSTM) es un tipo de red neuronal recurrente (Recurrent Neural Network, RNN) diseñada para modelar datos secuenciales capturando de manera efectiva las dependencias a largo plazo y abordando el problema del gradiente que se desvanece. En este artículo, exploraremos cómo utilizar LSTM para predecir tendencias futuras, mejorando el rendimiento de las estrategias de seguimiento de tendencias. El artículo tratará sobre la introducción de conceptos clave y la motivación detrás del desarrollo, la obtención de datos de MetaTrader 5, el uso de esos datos para entrenar el modelo en Python, la integración del modelo de aprendizaje automático en MQL5 y la reflexión sobre los resultados y las aspiraciones futuras basadas en pruebas estadísticas retrospectivas.

Aprendizaje automático y Data Science (Parte 33): Pandas Dataframe en MQL5, recopilación de datos para facilitar el uso de ML

Cuando se trabaja con modelos de aprendizaje automático, es esencial garantizar la coherencia de los datos utilizados para el entrenamiento, la validación y las pruebas. En este artículo, crearemos nuestra propia versión de la biblioteca Pandas en MQL5 para garantizar un enfoque unificado para el manejo de datos de aprendizaje automático, con el fin de asegurar que se apliquen los mismos datos dentro y fuera de MQL5, donde se lleva a cabo la mayor parte del entrenamiento.

Redes generativas antagónicas (GAN) para datos sintéticos en modelos financieros (Parte 2): Creación de símbolos sintéticos para pruebas

En este artículo creamos un símbolo sintético utilizando una red generativa adversaria (Generative Adversarial Networks, GAN), lo que implica generar datos financieros realistas que imitan el comportamiento de instrumentos de mercado reales, como el EURUSD. El modelo GAN aprende patrones y volatilidad a partir de datos históricos del mercado y crea datos sintéticos de precios con características similares.

Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 5): Desarrollar y probar la estrategia de negociación con LLMs (IV) - Probar la estrategia de trading

Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial en la actualidad, los modelos de lenguaje (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial, por lo que debemos pensar en cómo integrar potentes LLM en nuestro trading algorítmico. Para la mayoría de las personas, resulta difícil ajustar estos potentes modelos según sus necesidades, implementarlos localmente y luego aplicarlos al comercio algorítmico. Esta serie de artículos adoptará un enfoque paso a paso para lograr este objetivo.

Redes neuronales en el trading: Modelos híbridos de secuencias de grafos (GSM++)

Los modelos híbridos de secuencias de grafos (GSM++) combinan los puntos fuertes de distintas arquitecturas para posibilitar un análisis de datos de gran precisión y optimizar los costes computacionales. Estos modelos se adaptan eficazmente a los datos dinámicos del mercado, mejorando la presentación y el procesamiento de la información financiera.

Mecanismos de compuertas en el aprendizaje en conjuntos

En este artículo, continuamos nuestra exploración de los modelos ensamblados analizando el concepto de compuertas, concretamente cómo pueden ser útiles para combinar los resultados de los modelos con el fin de mejorar la precisión de las predicciones o la generalización de los modelos.

Redes neuronales en el trading: Modelos bidimensionales del espacio de enlaces (Final)

Continuamos nuestra introducción al innovador framework Chimera, un modelo bidimensional de espacio de estados que utiliza tecnologías de redes neuronales para analizar series temporales multidimensionales. Este método proporciona una gran precisión de predicción con un bajo costo computacional.

Redes neuronales en el trading: Modelos bidimensionales del espacio de enlaces (Quimera)

Descubra el innovador framework Chimera, un modelo bidimensional de espacio de estados que utiliza redes neuronales para analizar series temporales multivariantes. Este método ofrece una gran precisión con un bajo coste computacional, superando a los enfoques tradicionales y a las arquitecturas de Transformer.

Simulación de mercado (Parte 06): Transfiriendo información desde MetaTrader 5 hacia Excel

A muchas personas, especialmente a los no programadores, les resulta muy difícil transferir información entre MetaTrader 5 y otros programas. Uno de esos programas es Excel. Muchos utilizan Excel para gestionar y controlar sus riesgos, ya que es un programa muy bueno y fácil de aprender, incluso para quienes no son programadores de VBA. A continuación, voy a mostrar cómo establecer la comunicación entre MetaTrader 5 y Excel (un método muy sencillo).

Redes neuronales en el trading: Aprendizaje multitarea basado en el modelo ResNeXt (Final)

Continuamos nuestra exploración del framework de aprendizaje multitarea basado en ResNeXt, que destaca por su modularidad, su alta eficiencia desde el punto de vista computacional y su capacidad de identificar patrones consistentes en los datos. El uso de un único codificador y de "cabezas" especializadas reduce el riesgo de sobreentrenamiento del modelo y mejora la calidad de las predicciones.

Redes neuronales en el trading: Aprendizaje multitarea basado en el modelo ResNeXt

El marco de aprendizaje multitarea basado en ResNeXt optimiza el análisis de datos financieros considerando su alta dimensionalidad, la no linealidad y las dependencias temporales. El uso de la convolución grupal y cabezas especializadas permite al modelo extraer eficazmente características clave de los datos de origen.

Modelos ocultos de Markov para la predicción de la volatilidad siguiendo tendencias

Los modelos ocultos de Markov (Hidden Markov Models, HMM) son potentes herramientas estadísticas que identifican los estados subyacentes del mercado mediante el análisis de los movimientos observables de los precios. En el ámbito bursátil, los HMM mejoran la predicción de la volatilidad y proporcionan información para las estrategias de seguimiento de tendencias mediante la modelización y la anticipación de los cambios en los regímenes de mercado. En este artículo, presentaremos el procedimiento completo para desarrollar una estrategia de seguimiento de tendencias que utiliza HMM para predecir la volatilidad como filtro.

Neurona biológica para la previsión de series temporales financieras

Construimos un sistema de neuronas biológicamente correcto para la predicción de series temporales. La introducción de un medio similar al plasma en la arquitectura de una red neuronal ha creado una especie de "mente colectiva", en la que cada neurona influye en el trabajo del sistema no solo a través de conexiones directas, sino también mediante interacciones electromagnéticas de largo alcance. ¿Cómo se comportará el sistema de modelización neural del cerebro en el mercado?

Indicador de previsión de volatilidad con Python

Hoy pronosticaremos la volatilidad extrema futura utilizando una clasificación binaria. Asimismo, crearemos un indicador de previsión de volatilidad extrema usando el aprendizaje automático.

Métodos de conjunto para mejorar las tareas de clasificación en MQL5

En este artículo, presentamos la implementación de varios clasificadores de conjunto en MQL5 y analizamos su eficacia en diferentes situaciones.

Algoritmo de viaje evolutivo en el tiempo — Time Evolution Travel Algorithm (TETA)

Se trata de un algoritmo propio. En este artículo, le presentaremos el Algoritmo de viaje evolutivo en el tiempo (TETA), inspirado en el concepto de universos paralelos y flujos temporales. La idea básica del algoritmo es que, si bien no es posible viajar en el tiempo en el sentido habitual, podemos elegir una secuencia de acontecimientos que generen realidades distintas.

Algoritmo de trading evolutivo con aprendizaje por refuerzo y extinción de individuos no rentables (ETARE)

Hoy le presentamos un innovador algoritmo comercial que combina algoritmos evolutivos con aprendizaje profundo por refuerzo para la negociación de divisas. El algoritmo utiliza un mecanismo de extinción de individuos ineficaces para optimizar la estrategia comercial.

Métodos de discretización de los movimientos de precios en Python

Hoy analizaremos varios métodos de discretización de precios en Python + MQL5. En este artículo compartiré mi experiencia práctica en el desarrollo de una biblioteca Python que implementa toda una gama de enfoques para la formación de barras: desde las clásicas Volume y Range bars hasta métodos más exóticos como Renko y Kagi, velas de ruptura de tres líneas, barras de Rango; ¿cuáles son sus estadísticas, de qué otra forma se pueden representar los precios de forma discreta?

Redes neuronales en el trading: Transformador jerárquico de doble torre (Final)

Seguimos construyendo el modelo del transformador jerárquico Hidformer de dos torres, diseñado para analizar y predecir series temporales multivariantes complejas. En este artículo llevaremos el trabajo iniciado anteriormente a su conclusión lógica probando el modelo con datos históricos reales.

Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 51): Aprendizaje por refuerzo con SAC

Soft Actor Critic es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que utiliza tres redes neuronales. Una red de actores y dos redes de críticos. Estos modelos de aprendizaje automático se emparejan en una relación maestro-esclavo en la que los críticos se modelan para mejorar la precisión de las previsiones de la red de actores. Al tiempo que introducimos ONNX en esta serie, exploramos cómo estas ideas podrían ponerse a prueba como una señal personalizada de un asesor experto ensamblado por un asistente.

Algoritmo de Partenogénesis Cíclica - Cyclic Parthenogenesis Algorithm (CPA)

En este trabajo, analizaremos un nuevo algoritmo de optimización basado en la población, el CPA (Cyclic Parthenogenesis Algorithm), inspirado en la estrategia reproductiva única de los pulgones. El algoritmo combina dos mecanismos de reproducción: la partenogénesis y la reproducción sexual, y utiliza una estructura de población colonial con posibilidad de migración entre colonias. Las características clave del algoritmo son el cambio adaptativo entre diferentes estrategias de cría y un sistema de intercambio de información entre colonias usando un mecanismo de vuelo.

Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 5): Desarrollar y probar la estrategia de negociación con LLMs (III) Ajuste del adaptador

Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial actual, los modelos de lenguaje (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial, por lo que deberíamos pensar en cómo integrar LLM potentes en nuestro trading algorítmico. Para la mayoría de las personas, es difícil ajustar estos poderosos modelos según sus necesidades, implementarlos localmente y luego aplicarlos al comercio algorítmico. Esta serie de artículos adoptará un enfoque paso a paso para lograr este objetivo.

Redes neuronales en el trading: Transformador jerárquico de doble torre (Hidformer)

Hoy le proponemos introducir un framework de transformador jerárquico de dos torres (Hidformer) desarrollado para la previsión de series temporales y el análisis de datos. Los autores del framework propusieron varias mejoras en la arquitectura del Transformer que mejoran la precisión de las predicciones y reducen el consumo de recursos computacionales.

Integración de MQL5 con paquetes de procesamiento de datos (Parte 4): Gestión de Big Data

Esta parte explora técnicas avanzadas para integrar MQL5 con potentes herramientas de procesamiento de datos y se centra en el manejo eficiente de grandes volúmenes de datos para mejorar el análisis comercial y la toma de decisiones.

Funciones de activación neuronal durante el aprendizaje: ¿la clave de una convergencia rápida?

En este artículo presentamos un estudio de la interacción de distintas funciones de activación con algoritmos de optimización en el contexto del entrenamiento de redes neuronales. Se presta especial atención a la comparación entre el ADAM clásico y su versión poblacional al tratar con una amplia gama de funciones de activación, incluidas las funciones oscilatorias ACON y Snake. Usando una arquitectura MLP minimalista (1-1-1) y un único ejemplo de entrenamiento, la influencia de las funciones de activación en el proceso de optimización se aísla de otros factores. Asimismo, propondremos un enfoque para controlar los pesos de la red mediante los límites de las funciones de activación y un mecanismo de reflexión de pesos que evitará los problemas de saturación y estancamiento en el aprendizaje.

Computación cuántica y trading: Una nueva mirada a las previsiones de precios

En el artículo analizaremos un enfoque innovador para predecir los movimientos de precios en los mercados financieros utilizando la computación cuántica. La atención se centrará en la aplicación del algoritmo Quantum Phase Estimation (QPE) para encontrar precursores de patrones de precios, lo que permitirá acelerar considerablemente el proceso de análisis de los datos de mercado.

Métodos de ensamble para mejorar predicciones numéricas en MQL5

En este artículo presentamos la implementación de varios métodos de aprendizaje por ensamble en MQL5 y examinamos su efectividad en distintos escenarios.

ADAM poblacional (Estimación Adaptativa de Momentos)

Este artículo presenta la transformación del conocido y popular método de optimización ADAM basado en gradientes en un algoritmo basado en poblaciones y su modificación con la introducción de individuos híbridos. El nuevo enfoque permite crear agentes que combinen elementos de soluciones exitosas mediante una distribución de probabilidades. Una innovación clave es la generación de poblaciones híbridas que acumulan de forma adaptativa la información de las soluciones más prometedoras, mejorando la eficacia de la búsqueda en espacios multidimensionales complejos.

En el presente artículo, le presentamos el método Big Bang - Big Crunch, que consta de dos fases clave: la creación cíclica de puntos aleatorios y su compresión hasta una solución óptima. Este enfoque combina exploración y refinamiento, lo cual permite encontrar soluciones progresivamente mejores y descubre nuevas oportunidades en el campo de la optimización.

Indicador de fuerza y dirección de la tendencia en barras 3D

Hoy estudiaremos un nuevo enfoque del análisis de las tendencias del mercado basado en la visualización tridimensional y el análisis tensorial de la microestructura del mercado.

Perspectivas bursátiles a través del volumen: Confirmación de tendencias

La técnica mejorada de confirmación de tendencias combina la acción del precio, el análisis del volumen y el aprendizaje automático para identificar movimientos genuinos del mercado. Requiere tanto rupturas de precios como aumentos de volumen (un 50% por encima de la media) para la validación de las operaciones, al tiempo que utiliza una red neuronal LSTM para obtener una confirmación adicional. El sistema emplea el dimensionamiento de posiciones basado en ATR y la gestión dinámica del riesgo, lo que lo hace adaptable a diversas condiciones del mercado y permite filtrar las señales falsas.

Redes neuronales en el trading: Aprendizaje contextual aumentado por memoria (Final)

Hoy finalizaremos la implementación del framework MacroHFT para el comercio de criptomonedas de alta frecuencia, que utiliza el aprendizaje de refuerzo consciente del contexto y el aprendizaje con memoria para adaptarse a las condiciones dinámicas del mercado. Y al final de este artículo, probaremos los enfoques aplicados con datos históricos reales para evaluar su eficacia.

Utilización del modelo de aprendizaje automático CatBoost como filtro para estrategias de seguimiento de tendencias

CatBoost es un potente modelo de aprendizaje automático basado en árboles que se especializa en la toma de decisiones basada en características estacionarias. Otros modelos basados en árboles, como XGBoost y Random Forest, comparten características similares en cuanto a su solidez, capacidad para manejar patrones complejos e interpretabilidad. Estos modelos tienen una amplia gama de usos, desde el análisis de características hasta la gestión de riesgos. En este artículo, vamos a explicar el procedimiento para utilizar un modelo CatBoost entrenado como filtro para una estrategia clásica de seguimiento de tendencias con cruce de medias móviles.

Algoritmo de agujero negro — Black Hole Algorithm (BHA)

El algoritmo de agujero negro (BHA) utiliza los principios de la gravedad de los agujeros negros para optimizar las soluciones. En este artículo, analizaremos cómo el BHA atrae las mejores soluciones evitando los extremos locales, y por qué este algoritmo se ha convertido en una poderosa herramienta para resolver problemas complejos. Descubra cómo ideas sencillas pueden dar lugar a resultados impresionantes en el mundo de la optimización.

Robot comercial multimodular en Python y MQL5 (Parte I): Creamos la arquitectura básica y los primeros módulos

Hoy desarrollaremos un sistema comercial modular que combina Python para el análisis de datos con MQL5 para la ejecución de transacciones. Sus cuatro módulos independientes supervisan en paralelo distintos aspectos del mercado: volúmenes, arbitraje, economía y riesgo, y utilizan RandomForest con 400 árboles para el análisis. Se hace especial hincapié en la gestión del riesgo, porque sin una gestión eficaz del riesgo, ni siquiera los algoritmos comerciales más avanzados sirven de mucho.

Aprendizaje automático y Data Science (Parte 32): Mantener actualizados los modelos de IA, aprendizaje en línea

En el cambiante mundo del comercio, adaptarse a los cambios del mercado no es solo una opción, es una necesidad. Cada día surgen nuevos patrones y tendencias, lo que dificulta que incluso los modelos de aprendizaje automático más avanzados sigan siendo eficaces ante condiciones en constante evolución. En este artículo, exploraremos cómo mantener tus modelos relevantes y receptivos a los nuevos datos del mercado mediante el reentrenamiento automático.

Redes neuronales en el trading: Aprendizaje contextual aumentado por memoria (MacroHFT)

Hoy le propongo familiarizarse con el framework MacroHFT, que aplica el aprendizaje por refuerzo dependiente del contexto y la memoria para mejorar las decisiones en el comercio de criptodivisas de alta frecuencia utilizando datos macroeconómicos y agentes adaptativos.

Algoritmo de Tribu Artificial (Artificial Tribe Algorithm, ATA)

Este artículo detalla los componentes clave y las innovaciones del algoritmo de optimización ATA, un método evolutivo con un sistema de comportamiento dual único que se adapta según la situación. Usando el cruce para la exploración en profundidad y la migración para la búsqueda cuando se dan atascos en óptimos locales, el ATA combina el aprendizaje individual y el social.