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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.
Arbitraje estadístico con predicciones
Arbitraje estadístico con predicciones
Daremos un paseo por el arbitraje estadístico, buscaremos con Python símbolos de correlación y cointegración, haremos un indicador para el coeficiente de Pearson y haremos un EA para operar arbitraje estadístico con predicciones hechas con Python y modelos ONNX.
Red neural en la práctica: Pseudo inversa (I)
Red neural en la práctica: Pseudo inversa (I)
Aquí, comenzaremos a ver cómo podemos implementar, utilizando MQL5 puro, el cálculo de la pseudo inversa. A pesar de que el código que veremos será considerablemente más complicado para los principiantes de lo que realmente me gustaría presentar, aún estoy pensando en cómo explicarlo de manera sencilla. Considera esto una oportunidad para estudiar un código poco común. Así que ve con calma. Sin prisa. Aunque no esté enfocado en ser eficiente o de rápida ejecución, el objetivo es ser lo más didáctico posible.
Red neuronal en la práctica: Mínimos cuadrados
Red neuronal en la práctica: Mínimos cuadrados
Aquí en este artículo, veremos algunas cosas, entre ellas: Cómo muchas veces las fórmulas matemáticas parecen más complicadas cuando las miramos, que cuando las implementamos en código. Además de este hecho, también se mostrará cómo puedes ajustar el cuadrante del gráfico, así como un problema curioso que puede suceder en tu código MQL5. Algo que sinceramente no sé cómo explicar, ya que no lo entendí. A pesar de eso, mostraré cómo corregirlo en el código.
Red neuronal en la práctica: Función de recta
Red neuronal en la práctica: Función de recta
En este artículo, pasaremos rápidamente por algunos métodos para obtener la función que podría representar nuestros datos en la base. No me adentraré en detalles sobre cómo usar estadísticas y estudios de probabilidad para interpretar los resultados. Dejo esto como tarea para aquellos que realmente deseen profundizar en la parte matemática del asunto. De todas formas, estudiar estos temas será crucial para que puedas comprender todo lo que involucra los estudios de redes neuronales. Aquí seré bastante suave con el tema.
Introducción a MQL5 (Parte 7): Guía para principiantes sobre cómo crear asesores expertos y utilizar código generado por IA en MQL5
Introducción a MQL5 (Parte 7): Guía para principiantes sobre cómo crear asesores expertos y utilizar código generado por IA en MQL5
Descubra la guía definitiva para principiantes sobre cómo crear asesores expertos (Expert Advisors, EAs) con MQL5 en nuestro artículo completo. Aprenda paso a paso cómo construir EA usando pseudocódigo y aprovechar el poder del código generado por IA. Ya sea que sea nuevo en el comercio algorítmico o busque mejorar sus habilidades, esta guía proporciona un camino claro para crear EA efectivos.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 22): Aprovechar las redes neuronales de autocodificadores para realizar operaciones más inteligentes pasando del ruido a la señal
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 22): Aprovechar las redes neuronales de autocodificadores para realizar operaciones más inteligentes pasando del ruido a la señal
En el vertiginoso mundo de los mercados financieros, separar las señales significativas del ruido es crucial para operar con éxito. Al emplear sofisticadas arquitecturas de redes neuronales, los autocodificadores destacan a la hora de descubrir patrones ocultos en los datos de mercado, transformando datos ruidosos en información práctica. En este artículo, exploramos cómo los autocodificadores están revolucionando las prácticas de negociación, ofreciendo a los operadores una poderosa herramienta para mejorar la toma de decisiones y obtener una ventaja competitiva en los dinámicos mercados actuales.
Introducción a MQL5 (Parte 5): Funciones de trabajo con arrays para principiantes
Introducción a MQL5 (Parte 5): Funciones de trabajo con arrays para principiantes
En el quinto artículo de nuestra serie, nos familiarizaremos con el mundo de los arrays en MQL5. Este artículo ha sido pensado para principiantes. En este artículo intentaremos repasar conceptos complejos de programación de manera simplificada para que el material resulte comprensible para todos. Asimismo, exploraremos conceptos básicos, discutiremos diferentes cuestiones y compartiremos conocimientos.
Desarrollo de un robot en Python y MQL5 (Parte 1): Preprocesamiento de datos
Desarrollo de un robot en Python y MQL5 (Parte 1): Preprocesamiento de datos
Desarrollar un robot de trading basado en aprendizaje automático: Una guía detallada. El primer artículo de la serie trata de la recogida y preparación de datos y características. El proyecto se ejecuta utilizando el lenguaje de programación y las librerías Python, así como la plataforma MetaTrader 5.
Clústeres de series temporales en inferencia causal
Clústeres de series temporales en inferencia causal
Los algoritmos de agrupamiento en el aprendizaje automático son importantes algoritmos de aprendizaje no supervisado que pueden dividir los datos originales en grupos con observaciones similares. Utilizando estos grupos, puede analizar el mercado de un grupo específico, buscar los grupos más estables utilizando nuevos datos y hacer inferencias causales. El artículo propone un método original de agrupación de series temporales en Python.