En este artículo continuamos nuestra exploración de la familia de algoritmos del método de manejo de datos en grupo, con la implementación del algoritmo combinatorio junto con su encarnación refinada, el algoritmo combinatorio selectivo en MQL5.
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.
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.
En la tercera parte, volveremos a los Asesores Expertos Simple Hedge y Simple Grid que hemos desarrollado anteriormente. En esta ocasión, mejoraremos el Simple Hedge Expert Advisor usando el análisis matemático y el enfoque de fuerza bruta para utilizar de manera óptima la estrategia. Este artículo profundizará en la optimización matemática de estrategias, sentando las bases para futuras investigaciones sobre la optimización basada en códigos de partes posteriores.
En este artículo, analizaremos el generador de números aleatorios Mersenne Twister y lo compararemos con el estándar en MQL5. También determinaremos la influencia de la calidad del generador de números aleatorios en los resultados de los algoritmos de optimización.
Sumérjase en el corazón de las redes neuronales mientras desmitificamos los algoritmos de optimización utilizados dentro de la red neuronal. En este artículo, descubra las técnicas clave que liberan todo el potencial de las redes neuronales, impulsando sus modelos a nuevas cotas de precisión y eficacia.
En este artículo, nos sumergiremos en el mundo de la hibridación de algoritmos de optimización analizando tres tipos clave: la mezcla de estrategias y la hibridación secuencial y paralela. Asimismo, realizaremos una serie de experimentos combinando y probando los algoritmos de optimización correspondientes.
La fusión espacio-temporal, que utiliza métricas espaciales y temporales en la modelización de datos, es útil sobre todo en teledetección y otras muchas actividades visuales para comprender mejor nuestro entorno. Gracias a un artículo publicado, adoptamos un enfoque novedoso en su uso examinando su potencial para los comerciantes.
Hoy continuaremos un experimento cuyo objetivo es investigar el comportamiento de los algoritmos de optimización basados en poblaciones en el contexto de su capacidad para abandonar eficazmente los mínimos locales cuando la diversidad de la población es baja y alcanzar los máximos globales. Resultados del estudio.
El agrupamiento basado en densidad para aplicaciones con ruido (DBSCAN) es una forma no supervisada de agrupar datos que apenas requiere parámetros de entrada, salvo solo 2, lo cual, en comparación con otros enfoques como k-means, es una ventaja. Profundizamos en cómo esto podría ser constructivo para probar y eventualmente operar con Asesores Expertos montados por Wizard MQL5.
El presente artículo presenta un experimento único cuyo objetivo es investigar el comportamiento de los algoritmos de optimización basados en poblaciones en el contexto de su capacidad para abandonar eficientemente los mínimos locales cuando la diversidad en la población es baja y alcanzar los máximos globales. Los trabajos en este campo nos permitirán comprender mejor qué algoritmos específicos pueden continuar con éxito la búsqueda a partir de las coordenadas fijadas por el usuario como punto de partida, y qué factores influyen en su éxito en este proceso.
ONNX es una gran herramienta para la integración de código complejo de IA entre diferentes plataformas, es una gran herramienta que viene con algunos desafíos que uno debe abordar para obtener el máximo provecho de ella, En este artículo se discuten los problemas comunes que podría enfrentar y cómo mitigarlos.
El presente material supone un intento único de investigación para combinar una variedad de algoritmos de población en una sola clase y simplificar la aplicación de técnicas de optimización. Este enfoque no solo descubre oportunidades para el desarrollo de nuevos algoritmos, incluidas variantes híbridas, sino que también crea un banco de pruebas básico y versátil. Este banco se convertirá así en una herramienta clave para seleccionar el algoritmo óptimo según un problema específico.
Operar con noticias puede ser complicado y abrumador, en este artículo repasaremos los pasos para obtener datos de noticias. Además, conoceremos el calendario económico de MQL5 y lo que ofrece.
En este artículo analizaremos los métodos de reducción de la dimensionalidad y su aplicación en el entorno comercial MQL5. En concreto, exploraremos los matices del análisis discriminante lineal (LDA) y el análisis de componentes principales (PCA) y analizaremos su impacto en el desarrollo de estrategias y el análisis de mercados.
En este artículo, discutiremos cómo utilizar el coeficiente generalizado de Hurst y la prueba del coeficiente de varianza para analizar el comportamiento de las series de precios en MQL5.
Como el objetivo aquí es ser didáctico. Mantendré las cosas en su forma más sencilla. Es decir, implementaremos solo lo necesario: la multiplicación de matrices. Verás que esto será suficiente para simular la multiplicación de una matriz por un escalar. La gran dificultad que muchas personas tienen a la hora de implementar un código utilizando la factorización de matrices es que, a diferencia de una factorización escalar, donde en casi todos los casos el orden de los factores no altera el resultado, cuando se usan matrices, la cosa no es así.
En este artículo, examinaremos la teoría de la inferencia causal utilizando el aprendizaje automático, así como la implementación del enfoque personalizado en Python. La inferencia causal y el pensamiento causal tienen sus raíces en la filosofía y la psicología y desempeñan un papel importante en nuestra comprensión de la realidad.
Después de haber tomado un descanso en el desarrollo y perfeccionamiento del servicio usado en la repetición/simulación, retomaremos el trabajo en él. Ahora que no utilizaremos algunos recursos, como las variables globales del terminal, es necesario reestructurar por completo algunas partes de él. No se preocupen, este proceso se explicará adecuadamente para que todos puedan seguir el desarrollo del servicio.
Un último detalle: Aunque no se incluye en este artículo, explicaré el código del servicio que se estará utilizando en el próximo, ya que usaremos este mismo código como trampolín para lo que realmente estamos desarrollando. Así que ten un poco de paciencia y espera el próximo artículo, pues las cosas se están poniendo cada día más interesantes.
Aunque los módulos se comunican de manera adecuada, existe un error al intentar utilizar el indicador de mouse en el servicio de repetición. Necesitamos corregir esto ahora, antes de pasar al siguiente paso. Además, se ha corregido una incidencia en el código del indicador de mouse. Esta versión finalmente se ha vuelto estable y está debidamente finalizada.
AdaBoost, un potente algoritmo de refuerzo diseñado para elevar el rendimiento de sus modelos de IA. AdaBoost, abreviatura de Adaptive Boosting (refuerzo adaptativo), es una sofisticada técnica de aprendizaje por conjuntos que integra a la perfección los aprendices débiles, potenciando su fuerza predictiva colectiva.
En este artículo, implementaremos el indicador de control de manera que pueda integrarse en el sistema de mensajes que está en desarrollo. Aunque no es algo muy complejo de hacer, es necesario entender algunos detalles sobre cómo inicializar este módulo. El contenido expuesto aquí tiene como objetivo, pura y simplemente, la didáctica. En ningún caso debe considerarse como una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.
En este artículo, veremos cómo construir el primero de los módulos, realmente funcional, para ser utilizado en el sistema de repetición/simulador. Además de tener como propósito general servir para otras cosas también. El módulo que se construirá aquí será el del indicador de mouse.
En este artículo, presentaré un tema muy importante, que pocos comprenden realmente: Eventos personalizados. Peligros. Ventajas y fallos causados por tales elementos. Este tema es clave para quienes desean convertirse en programadores profesionales en MQL5 o en cualquier otro tipo de lenguaje. Por ello, nos centraremos en MQL5 y MetaTrader 5.
En este artículo vamos a cambiar el indicador de mouse para poder interactuar con el indicador de control, ya que esta se está realizando de forma errática.
En este artículo comprenderás una de las cosas más complejas que existen en la programación MQL5: la forma correcta de obtener el ID del gráfico y por qué a veces los objetos no se trazan en él. El contenido expuesto aquí tiene como objetivo, pura y simplemente, ser didáctico. En ningún caso debe considerarse como una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.
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.
En este artículo analizaremos el principio de construcción de algoritmos multipoblacionales y como ejemplo de este tipo de algoritmos consideraremos la evolución de grupos sociales (ESG), un nuevo algoritmo de autor. Así, analizaremos los conceptos básicos, los mecanismos de interacción con la población y las ventajas de este algoritmo, y revisaremos su rendimiento en problemas de optimización.
Los muros numéricos (Number Walls) son una variante de los registros de desplazamiento lineal hacia atrás (Linear Shift Back Registers) que pre-evalúan las secuencias para su predictibilidad mediante la comprobación de la convergencia. Veamos cómo se pueden utilizar estas ideas en MQL5.
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!
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.
Embárquese en una apasionante exploración en la que el análisis financiero se encuentra con el trading algorítmico mientras desentrañamos el arte de unir a la perfección R y MetaTrader 5. Este artículo es su guía para unir los reinos de la finura analítica en R con las formidables capacidades comerciales de MetaTrader 5.
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.
En este artículo demostramos la implementación de la prueba Dickey-Fuller aumentada (ADF, por sus siglas en inglés), y la aplicamos para realizar pruebas de cointegración utilizando el método Engle-Granger.
Vamos resolver la cuestión del ID del gráfico, pero al mismo tiempo, vamos empezar a garantizar que el usuario pueda hacer uso de una plantilla personal, enfocada en analizar el activo que desea estudiar y simular. El contenido expuesto aquí tiene como objetivo, pura y simplemente, ser didáctico. En ningún caso debe considerarse como una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.
En este artículo complicaremos un poco las cosas. Utilizando lo que vimos en los artículos anteriores, comenzaremos a liberar el archivo de plantilla para que el usuario pueda utilizar una plantilla personalizada. Sin embargo, haré los cambios poco a poco, ya que también modificaré el indicador con el fin de reducir la carga de MetaTrader 5.
En este artículo finalizaremos el indicador Chart Trade, haciéndolo funcional hasta el punto de poder usarlo junto con algún Expert Advisor. Entonces, en este artículo finalizaremos el indicador Chart Trade, haciéndolo funcional hasta el punto de poder usarlo junto con algún Expert Advisor. Esto nos permitirá acceder y trabajar con el indicador, como si estuviera realmente vinculado al Expert Advisor. Pero lo haremos de una manera mucho más interesante que en el pasado.
