Add a new article
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 13): Analizamos el mercado financiero usando el análisis de componentes principales (ACP)
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 13): Analizamos el mercado financiero usando el análisis de componentes principales (ACP)
Hoy intentaremos mejorar cualitativamente el análisis de los mercados financieros utilizando el Análisis de Componentes Principales (ACP). Asimismo, aprenderemos cómo este método puede ayudarnos a identificar patrones ocultos en los datos, detectar tendencias ocultas del mercado y optimizar las estrategias de inversión. En este artículo veremos cómo el método de ACP aporta una nueva perspectiva al análisis de datos financieros complejos, ayudándonos a ver ideas que hemos pasado por alto con los enfoques tradicionales. ¿La aplicación del método ACP en estos mercados financieros ofrece una ventaja competitiva y ayuda a ir un paso por delante?
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 06). Redes neuronales (Parte 02): arquitectura de la redes neuronales con conexión directa
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 06). Redes neuronales (Parte 02): arquitectura de la redes neuronales con conexión directa
En el artículo anterior, comenzamos a estudiar las redes neuronales con conexión directa, pero hay algunas cosas que quedaron sin resolver. Una de ellas es el diseño de la arquitectura. Por ello, en el presente artículo, veremos cómo diseñar una red neuronal flexible, teniendo en cuenta los datos de entrada, el número de capas ocultas y los nodos de cada red.
Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 72): Seguimiento y registro de parámetros de los objetos de gráfico en la colección
Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 72): Seguimiento y registro de parámetros de los objetos de gráfico en la colección
En el presente artículo, finalizaremos el trabajo con las clases de los objetos de gráfico y sus colecciones. Implementaremos el seguimiento automático del cambio de las propiedades de los gráficos y sus ventanas, y también el almacenamiento de los parámetros en las propiedades del objeto. Estas mejoras nos permitirán en el futuro crear una funcionalidad de eventos para la colección de gráficos al completo.
Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 70): Ampliación de la funcionalidad y actualización automática de la colección de objetos de gráfico
Otras clases en la biblioteca DoEasy (Parte 70): Ampliación de la funcionalidad y actualización automática de la colección de objetos de gráfico
En este artículo, ampliaremos la funcionalidad de los objetos de gráfico, organizaremos la navegación por los gráficos, crearemos capturas de pantalla, y también guardaremos plantillas y las aplicaremos a los gráficos. Asimismo, implementaremos la actualización automática de la colección de objetos de gráfico, sus ventanas y los indicadores en ellas.
Teoría de categorías en MQL5 (Parte 3)
Teoría de categorías en MQL5 (Parte 3)
La teoría de categorías es una rama diversa y en expansión de las matemáticas, relativamente inexplorada aún en la comunidad MQL5. Esta serie de artículos tiene como objetivo destacar algunos de sus conceptos para crear una biblioteca abierta y seguir utilizando esta maravillosa sección para crear estrategias comerciales.
Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 61): Colección de series de tick de los símbolos
Trabajando con los precios en la biblioteca DoEasy (Parte 61): Colección de series de tick de los símbolos
Dado que el programa puede utilizar varios símbolos, entonces, es necesario crear su propia lista para cada uno de estos símbolos. En este artículo, vamos a combinar estas listas en una colección de datos de tick. En realidad, se trata de una lista común a base de la clase de la matriz dinámica de punteros a las instancias de la clase CObject y sus herederos de la Biblioteca estándar.
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 58): Series temporales de los datos de búferes de indicadores
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 58): Series temporales de los datos de búferes de indicadores
En conclusión del tema de trabajo con series temporales, vamos a organizar el almacenamiento, la búsqueda y la ordenación de los datos que se guardan en los búferes de indicadores. En el futuro, eso nos permitirá realizar el análisis a base de los valores de los indicadores que se crean a base de la biblioteca en nuestros programas. El concepto general de todas las clases de colección de la biblioteca permite encontrar fácilmente los datos necesarios en la colección correspondiente, y por tanto, lo mismo también será posible en la clase que vamos a crear hoy.
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 54): Clases herederas del indicador abstracto básico
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 54): Clases herederas del indicador abstracto básico
En este artículo, vamos a hablar de la creación de las clases de los objetos herederos del indicador abstracto básico. Estos objetos nos permitirán crear los asesores expertos tipo indicador, recopilar y obtener estadísticas de valores de datos de diferentes indicadores y precios. Además, crearemos una colección de objetos de indicador de la cual se podrá obtener el acceso a las propiedades y datos de cada indicador creado en el programa.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 11): Clasificador bayesiano ingenuo y teoría de la probabilidad en el trading
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 11): Clasificador bayesiano ingenuo y teoría de la probabilidad en el trading
Comerciar con probabilidades es como caminar por la cuerda floja: requiere precisión, equilibrio y una clara comprensión del riesgo. En el mundo del trading, la probabilidad lo es todo: es lo que determina el resultado, el éxito o el fracaso, los beneficios o las pérdidas. Usando el poder de la probabilidad, los tráders pueden tomar decisiones mejor informadas, gestionar el riesgo con mayor eficacia y alcanzar sus objetivos financieros. Tanto si es usted un inversor experimentado como un tráder principiante, comprender las probabilidades puede ser la clave para liberar su potencial comercial. En este artículo, analizaremos el fascinante mundo del trading probabilístico y le mostraremos cómo llevar su modo de comerciar al siguiente nivel.
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 50): Indicadores estándar de período y símbolo múltiples con desplazamiento
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 50): Indicadores estándar de período y símbolo múltiples con desplazamiento
En el artículo de hoy, vamos a mejorar los métodos de la biblioteca para una representación correcta de los indicadores de período y símbolo múltiples cuyas líneas se muestran en el gráfico del símbolo actual con desplazamiento que se establece en los ajustes. Además, acondicionaremos el contenido dentro de los métodos de trabajo con los indicadores estándar y guardaremos el código sobrante del indicador final en la parte de la biblioteca.
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 48): Indicadores de periodo y símbolo múltiples en un búfer en una subventana
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 48): Indicadores de periodo y símbolo múltiples en un búfer en una subventana
En el presente artículo, analizaremos la creación de indicadores estándar de periodo y símbolo múltiples que utilizan un búfer de indicador para sus construcciones, y que funcionan en una subventana del gráfico. Asimismo, prepararemos las clases de la biblioteca para trabajar con los indicadores estándar que funcionan en la ventana principal del programa, o que tienen más de un búfer para mostrar sus datos.
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 47): Indicadores estándar de periodo y símbolo múltiples
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 47): Indicadores estándar de periodo y símbolo múltiples
En el presente artículo, comenzaremos a desarrollar los métodos de trabajo con los indicadores estándar, lo cual nos permitirá crear indicadores estándar de periodo y símbolo múltiples basados en las clases de la bibliotecas. Asimismo, añadiremos a las clases de las series temporales el evento "Barras Omitidas" y aligeraremos el código del programa principal, trasladando las funciones de preparación de la biblioteca de dicho programa a la clase CEngine.
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 46): Búferes de indicador de periodo y símbolo múltiples
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 46): Búferes de indicador de periodo y símbolo múltiples
En el presente artículo, mejoraremos las clases de los objetos de los búferes de indicador para trabajar en el modo multisímbolo. De esta forma, tendremos todo listo para crear en nuestros programas indicadores de periodo y símbolo múltiples. También añadiremos la funcionalidad que falta en los búferes de cálculo, lo cual nos permitirá crear indicadores estándar de periodo y símbolo múltiples.
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 41): Ejemplo de indicador de símbolo y periodo múltiples
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 41): Ejemplo de indicador de símbolo y periodo múltiples
En el artículo, analizaremos un ejemplo de creación de un indicador de símbolo y periodo múltiples usando las clases de las series temporales de la biblioteca DoEasy. Dicho indicador representará en la subventana el gráfico de la pareja de divisas seleccionada con el marco temporal seleccionado en forma de velas japonesas. Asimismo, mejoraremos las clases de la biblioteca y crearemos un archivo aparte para guardar las enumeraciones para los parámetros de entrada de los programas y la selección del lenguaje de compilación.
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 39): Indicadores basados en la biblioteca - Preparación de datos y eventos de la series temporales
Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 39): Indicadores basados en la biblioteca - Preparación de datos y eventos de la series temporales
En el presente artículo, analizaremos la aplicación de la biblioteca DoEasy para crear indicadores de periodo y símbolo múltiples. Hoy, vamos a preparar las clases de la biblioteca para trabajar con indicadores y poner a prueba la correcta creación de series temporales para su posterior uso como fuentes de datos en los indicadores. Asimismo, organizaremos la creación y el envío de los eventos de series temporales.
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de búsqueda gravitacional (GSA)
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de búsqueda gravitacional (GSA)
El GSA es un algoritmo de optimización basado en la población e inspirado en la naturaleza no viviente. La simulación de alta fidelidad de la interacción entre los cuerpos físicos, gracias a la ley de la gravedad de Newton presente en el algoritmo, permite observar la mágica danza de los sistemas planetarios y los cúmulos galácticos, capaz de hipnotizar en la animación. Hoy vamos a analizar uno de los algoritmos de optimización más interesantes y originales. Adjuntamos un simulador de movimiento de objetos espaciales.
Alan Andrews y sus métodos de análisis de series temporales
Alan Andrews y sus métodos de análisis de series temporales
Alan Andrews es uno de los "educadores" más célebres del mundo moderno en el campo del trading. Su "tridente" está incluido en casi todos los programas modernos de análisis de cotizaciones, pero la mayoría de los tráders no utilizan ni una quinta parte de las posibilidades que ofrece esta herramienta. Y el curso original de Andrews incluye una descripción no solo del tridente (aunque sigue siendo lo esencial), sino también de algunas otras líneas útiles. Este artículo ofrece al lector una idea de las maravillosas técnicas de análisis de gráficos que Andrews enseñó en su curso original. Le advertimos que hay muchas fotos.
Medimos la informatividad de los indicadores
Medimos la informatividad de los indicadores
El aprendizaje automático se ha convertido en una técnica popular de desarrollo de estrategias. Por lo general, en el trading se presta más atención a la maximización de la rentabilidad y la precisión de los pronósticos. Al mismo tiempo, el procesamiento de los datos utilizados para la construcción de los modelos predictivos permanece en la periferia. En este artículo, analizaremos el uso del concepto de entropía para evaluar la idoneidad de los indicadores en la construcción de modelos predictivos, como se describe en el libro «Testing and Tuning Market Trading Systems» de Timothy Masters.