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Algoritmo de cerradura de código (Сode Lock Algorithm, CLA)
Algoritmo de cerradura de código (Сode Lock Algorithm, CLA)
En este artículo repensaremos las cerraduras de código, transformándolas de mecanismos de protección en herramientas para resolver problemas complejos de optimización. Descubra el mundo de las cerraduras de código, no como simples dispositivos de seguridad, sino como inspiración para un nuevo enfoque de la optimización. Hoy crearemos toda una población de "cerraduras" en la que cada cerradura representará una solución única a un problema. A continuación, desarrollaremos un algoritmo que "forzará" estas cerraduras y hallará soluciones óptimas en ámbitos que van desde el aprendizaje automático hasta el desarrollo de sistemas comerciales.
Algoritmo de cola de cometa (Comet Tail Algorithm, CTA)
Algoritmo de cola de cometa (Comet Tail Algorithm, CTA)
En este artículo, analizaremos un nuevo algoritmo de optimización de autor, el CTA (Comet Tail Algorithm), que se inspira en objetos espaciales únicos: los cometas y sus impresionantes colas que se forman al acercarse al Sol. Este algoritmo se basa en el concepto del movimiento de los cometas y sus colas, y está diseñado para encontrar soluciones óptimas en problemas de optimización.
Algoritmo de evolución del caparazón de tortuga (Turtle Shell Evolution Algorithm, TSEA)
Algoritmo de evolución del caparazón de tortuga (Turtle Shell Evolution Algorithm, TSEA)
Hoy hablaremos sobre un algoritmo de optimización único inspirado en la evolución del caparazón de las tortugas. El algoritmo TSEA emula la formación gradual de los sectores de piel queratinizada que representan soluciones óptimas a un problema. Las mejores soluciones se vuelven más "duras" y se encuentran más cerca de la superficie exterior, mientras que las menos exitosas permanecen "blandas" y se hallan en el interior. El algoritmo utiliza la clusterización de soluciones según su calidad y distancia, lo cual permite conservar las opciones menos acertadas y aporta flexibilidad y adaptabilidad.
Reimaginando estrategias clásicas en Python: Cruce de medias móviles (MAs, Moving Averages)
Reimaginando estrategias clásicas en Python: Cruce de medias móviles (MAs, Moving Averages)
En este artículo, revisamos la estrategia clásica de cruce de medias móviles para evaluar su eficacia actual. Dado el tiempo transcurrido desde su creación, exploramos las posibles mejoras que la IA puede aportar a esta estrategia de negociación tradicional. Mediante la incorporación de técnicas de IA, pretendemos aprovechar las capacidades predictivas avanzadas para optimizar potencialmente los puntos de entrada y salida de las operaciones, adaptarnos a las condiciones variables del mercado y mejorar el rendimiento global en comparación con los enfoques convencionales.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 88): Codificador de series temporales totalmente conectadas (TiDE)
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 88): Codificador de series temporales totalmente conectadas (TiDE)
El deseo de obtener las previsiones más exactas impulsa a los investigadores a aumentar la complejidad de los modelos de previsión. Lo que a su vez conlleva un aumento de los costes de entrenamiento y mantenimiento del modelo. Pero, ¿está esto siempre justificado? En el presente artículo, me propongo presentarles un algoritmo que explota la sencillez y rapidez de los modelos lineales y muestra resultados a la altura de los mejores con arquitecturas más complejas.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 25): Predicción de series temporales de divisas mediante una red neuronal recurrente (RNN)
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 25): Predicción de series temporales de divisas mediante una red neuronal recurrente (RNN)
Las redes neuronales recurrentes (RNNs, Recurrent Neural Networks) destacan por aprovechar la información del pasado para predecir acontecimientos futuros. Sus notables capacidades predictivas se han aplicado en diversos ámbitos con gran éxito. En este artículo, utilizaremos modelos RNN para predecir tendencias en el mercado de divisas, demostrando su potencial para mejorar la precisión de las predicciones en el comercio de divisas.
Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 4): Entrena tu propio LLM con GPU
Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 4): Entrena tu propio LLM con GPU
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.
Factorización de matriсes: un modelado más práctico
Factorización de matriсes: un modelado más práctico
Es muy probable que no te hayas dado cuenta de que el modelado de las matrices era un tanto extraño, ya que no se indicaban filas y columnas, solo columnas. Esto resulta muy raro al leer un código que realiza factorizaciones de matrices. Si esperabas ver las filas y columnas indicadas, podrías haberte sentido bastante confundido al intentar implementar la factorización. Además, esa forma de modelar las matrices no es, ni de cerca, la mejor manera. Esto se debe a que, cuando modelamos matrices de esa forma, nos enfrentamos a ciertas limitaciones que nos obligan a usar otras técnicas o funciones que no serían necesarias si el modelado se realiza de manera más adecuada.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 10). El RBM no convencional
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 10). El RBM no convencional
Las máquinas de Boltzmann restringidas (RBM, Restrictive Boltzmann Machines) son, en el nivel básico, una red neuronal de dos capas que es competente en la clasificación no supervisada a través de la reducción de la dimensionalidad. Tomamos sus principios básicos y examinamos si lo rediseñamos y entrenamos de forma poco ortodoxa, podríamos obtener un filtro de señal útil.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 24): Predicción de series temporales de divisas mediante modelos de IA convencionales
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 24): Predicción de series temporales de divisas mediante modelos de IA convencionales
En los mercados de divisas es muy difícil predecir la tendencia futura sin tener una idea del pasado. Muy pocos modelos de aprendizaje automático son capaces de hacer predicciones futuras considerando valores pasados. En este artículo, vamos a discutir cómo podemos utilizar modelos de inteligencia artificial clásicos (no de series temporales) para superar al mercado.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 18): La batalla por dominar la complejidad del mercado: SVD truncado frente a NMF
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 18): La batalla por dominar la complejidad del mercado: SVD truncado frente a NMF
La descomposición del valor singular truncado (SVD, Singular Value Decomposition) y la factorización de matrices no negativas (NMF, Non-Negative Matrix Factorization) son técnicas de reducción de la dimensionalidad. Ambos desempeñan un papel importante en la elaboración de estrategias de negociación basadas en datos. Descubra el arte de reducir la dimensionalidad, desentrañar ideas y optimizar los análisis cuantitativos para obtener un enfoque informado que le permita navegar por las complejidades de los mercados financieros.
Creación de predicciones de series temporales mediante redes neuronales LSTM: Normalización del precio y tokenización del tiempo
Creación de predicciones de series temporales mediante redes neuronales LSTM: Normalización del precio y tokenización del tiempo
Este artículo describe una estrategia simple para normalizar los datos del mercado utilizando el rango diario y entrenar una red neuronal para mejorar las predicciones del mercado. Los modelos desarrollados pueden utilizarse junto con un marco de análisis técnico existente o de forma independiente para ayudar a predecir la dirección general del mercado. Cualquier analista técnico puede perfeccionar aún más el marco descrito en este artículo para desarrollar modelos adecuados tanto para estrategias comerciales manuales como automatizadas.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 21): Pruebas con datos del calendario económico
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 21): Pruebas con datos del calendario económico
De manera predeterminada, los datos del calendario económico no están disponibles para realizar pruebas con asesores expertos dentro del Probador de estrategias. Analizamos cómo las bases de datos podrían ayudar a solucionar esta limitación. Entonces, en este artículo exploramos cómo se pueden usar las bases de datos SQLite para archivar noticias del Calendario Económico, de modo que los Asesores Expertos ensamblados mediante un asistente puedan usarlas para generar señales comerciales.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 23): ¿Por qué LightGBM y XGBoost superan a muchos modelos de IA?
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 23): ¿Por qué LightGBM y XGBoost superan a muchos modelos de IA?
Estas técnicas avanzadas de árboles de decisión potenciados por gradiente ofrecen un rendimiento y una flexibilidad superiores, lo que las hace ideales para el modelado financiero y el comercio algorítmico. Aprenda a aprovechar estas herramientas para optimizar sus estrategias comerciales, mejorar la precisión predictiva y obtener una ventaja competitiva en los mercados financieros.
Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 3): Entrenando tu propio LLM utilizando la CPU
Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 3): Entrenando tu propio LLM utilizando la CPU
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 abordará paso a paso cómo lograr este objetivo.
Reimaginando las estrategias clásicas: El petróleo
Reimaginando las estrategias clásicas: El petróleo
En este artículo, revisamos una estrategia clásica de negociación de crudo con el objetivo de mejorarla aprovechando algoritmos de aprendizaje automático supervisado. Construiremos un modelo de mínimos cuadrados para predecir los futuros precios del crudo Brent basándonos en el diferencial entre los precios del crudo Brent y del crudo WTI. Nuestro objetivo es identificar un indicador adelantado de futuros cambios en los precios del Brent.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 84): Normalización reversible (RevIN)
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 84): Normalización reversible (RevIN)
Hace tiempo que sabemos que el preprocesamiento de los datos de origen desempeña un papel fundamental en la estabilidad del entrenamiento de los modelos. Y para el procesamiento en línea de datos de origen "brutos" solemos utilizar una capa de normalización por lotes. Pero a veces tenemos que invertir el procedimiento. En este artículo analizaremos un posible enfoque para resolver este tipo de problemas.
Algoritmo de optimización Brain Storm - Brain Storm Optimization (Parte I): Clusterización
Algoritmo de optimización Brain Storm - Brain Storm Optimization (Parte I): Clusterización
En este artículo analizaremos un innovador método de optimización denominado BSO (Brain Storm Optimization), inspirado en el fenómeno natural de la tormenta de ideas. También discutiremos un nuevo enfoque de resolución de tareas de optimización multimodales que utiliza el método BSO y nos permite encontrar múltiples soluciones óptimas sin tener que determinar de antemano el número de subpoblaciones. En este artículo, también analizaremos los métodos de clusterización K-Means y K-Means++.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 20): Regresión simbólica
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 20): Regresión simbólica
La regresión simbólica es una forma de regresión que parte de supuestos mínimos o nulos sobre cómo sería el modelo subyacente que traza los conjuntos de datos objeto de estudio. Aunque puede implementarse mediante Métodos Bayesianos o Redes Neuronales, veremos cómo una implementación con Algoritmos Genéticos puede ayudar a personalizar una clase de señal experta utilizable en el asistente MQL5.
Arbitraje triangular con predicciones
Arbitraje triangular con predicciones
Este artículo simplifica el arbitraje triangular y le muestra cómo utilizar predicciones y software especializado para operar con divisas de forma más inteligente, incluso si es nuevo en el mercado. ¿Listo para operar con experiencia?
Red neuronal en la práctica: La primera neurona
Red neuronal en la práctica: La primera neurona
En este artículo, comenzaremos a crear algo que muchos se sorprenden al ver funcionando: una simple y modesta neurona que lograremos programar con muy poco código en MQL5. La neurona funcionó perfectamente en las pruebas que realicé. Bueno, retrocedamos un poco en esta misma serie sobre redes neuronales, para que puedas entender de qué estoy hablando.
Red neuronal en la práctica: Esbozando una neurona
Red neuronal en la práctica: Esbozando una neurona
En este artículo, vamos construir una neurona básica. Aunque parezca algo simple, y muchos piensen que el código es totalmente trivial y sin propósito, quiero que tú, querido lector y entusiasta del tema de redes neuronales, te diviertas explorando este sencillo esbozo de una neurona. No tengas miedo de modificar el código para entenderlo mejor.
Regresiones espurias en Python
Regresiones espurias en Python
Las regresiones espurias ocurren cuando dos series de tiempo exhiben un alto grado de correlación puramente por casualidad, lo que conduce a resultados engañosos en el análisis de regresión. En tales casos, aunque las variables parezcan estar relacionadas, la correlación es casual y el modelo puede no ser confiable.
Red neuronal en la práctica: Pseudo inversa (II)
Red neuronal en la práctica: Pseudo inversa (II)
Por esta razón, dado que estos artículos tienen un propósito didáctico y no están enfocados en mostrar cómo implementar una funcionalidad específica, haremos algo un poco diferente aquí. En lugar de mostrar cómo implementar la factorización para obtener la inversa de una matriz, nos centraremos en cómo factorizar la pseudo inversa. El motivo es que no tiene sentido mostrar cómo factorizar algo de forma genérica si podemos hacerlo de manera especializada. Y mejor aún, será algo que podrás entender mucho más profundamente, comprendiendo por qué las cosas son como son. Así que veamos por qué, con el tiempo, un hardware sustituye a un software.
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de enjambre de aves (Bird Swarm Algorithm, BSA)
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de enjambre de aves (Bird Swarm Algorithm, BSA)
El artículo analiza un algoritmo BSA basado en el comportamiento de las aves, que se inspira en las interacciones colectivas de bandadas de aves en la naturaleza. Las diferentes estrategias de búsqueda de individuos en el BSA, que incluyen el cambio entre el comportamiento de vuelo, la vigilancia y la búsqueda de alimento, hacen que este algoritmo sea multidimensional. El algoritmo usa los principios del comportamiento de las bandadas, la comunicación, la adaptabilidad, el liderazgo y el seguimiento de las aves para encontrar con eficacia soluciones óptimas.